Redis只是一个缓存吗?

不，Redis不仅仅是一个缓存。

像缓存一样，Redis存储键=值对。但与缓存不同的是，Redis允许你对值进行操作。Redis中有5种数据类型-字符串，集，散列，列表和排序集。每种数据类型都公开各种操作。

理解Redis的最好方法是为应用程序建模，而不考虑如何将其存储在数据库中。

假设我们想要构建StackOverflow.com。为了保持简单，我们需要“问题”、“答案”、“标签”和“用户”。

建模问题，用户和答案

每个对象都可以被建模为一个Map。例如，一个Question是一个包含字段{id, title, date_asked, votes, asked_by, status}的映射。类似地，一个Answer是一个包含字段{id, question_id, answer_text, answered_by, votes, status}的映射。类似地，我们可以对用户对象建模。

这些对象中的每一个都可以直接存储在Redis中作为哈希。要生成唯一的id，可以使用atomic increment命令。就像这样

$ HINCRBY unique_ids question 1
(integer) 1
$ HMSET question:1 title "Is Redis just a cache?" asked_by 12 votes 0
OK


$ HINCRBY unique_ids answer 1
(integer) 1
$ HMSET answer:1 question_id 1 answer_text "No, its a lot more" answered_by 15 votes 1
OK

处理选票

现在，每当有人给一个问题或答案投票时，你只需要这样做

$ HINCRBY question:1 votes 1
(integer) 1
$ HINCRBY question:1 votes 1
(integer) 2

首页问题列表

接下来，我们希望存储要显示在主页上的最新问题。如果您正在编写一个。net或Java程序，您可以将问题存储在一个List中。事实证明，这也是在Redis中存储它的最佳方式。

每当有人问一个问题，我们就把它的id添加到列表中。

$ lpush questions question:1
(integer) 1
$ lpush questions question:2
(integer) 1

现在，当你想渲染你的主页时，你问Redis最近的25个问题。

$ lrange questions 0 24
1) "question:100"
2) "question:99"
3) "question:98"
4) "question:97"
5) "question:96"
...
25) "question:76"

现在你有id，检索项目从Redis使用管道，并显示给用户。

按标签提问，按投票排序

接下来，我们要检索每个标记的问题。但是SO可以让你在每个标签下看到投票最多的问题，新问题或未回答的问题。

为了建模，我们使用了Redis的排序集功能。排序集允许您将分数与每个元素关联起来。然后，您可以根据它们的分数检索元素。

让我们继续为Redis标签执行此操作

$ zadd questions_by_votes_tagged:redis 2 question:1
(integer) 1
$ zadd questions_by_votes_tagged:redis 10 question:2
(integer) 1
$ zadd questions_by_votes_tagged:redis 5 question:613
(integer) 1
$ zrange questions_by_votes_tagged:redis 0 5
1) "question:1"
2) "question:613"
3) "question:2"
$ zrevrange questions_by_votes_tagged:redis 0 5
1) "question:2"
2) "question:613"
3) "question:1"

我们在这里做了什么?我们将问题添加到一个排序集，并将分数(投票数)关联到每个问题。每当一个问题被点赞，我们就会增加它的分数。当用户点击“带有Redis标签的问题，按投票排序”时，我们只需要做zrevrange并返回顶部的问题。

实时提问，不刷新页面

最后，一个额外的功能。如果您一直打开问题页面，当有新问题添加时，SO会通知您。Redis如何在这里提供帮助?

Redis采用“发布-订阅”模式。您可以创建通道，例如“channel_questions_tagged_redis”。然后你subscribe用户到一个特定的频道。当一个新问题被添加时，你会publish一个消息到那个通道。所有用户都将收到该消息。你将不得不使用网络技术，如网络套接字或comet，以实际传递消息到浏览器，但Redis帮助你在服务器端所有管道。

持久性、可靠性等。

与缓存不同，Redis将数据持久化在硬盘上。您可以使用主从设置来提供更好的可靠性。要了解更多，请查看这里的持久性和复制主题——http://redis.io/documentation

实际上，相对数据表示(或任何类型的数据表示)和数据库角色(缓存、永久持久化等)之间没有依赖关系。

Redis很适合缓存，这是事实，但它不仅仅是一个缓存。它是高速全内存数据库。它确实在磁盘上持久化数据。它不是关系型的，而是键值存储。

我们在生产中使用它。Redis帮助我们构建每秒处理数千个请求的软件，并在整个自然生命周期内保存客户业务数据。

Redis拥有独特的能力，比如超快的lua脚本。它的执行时间等于C命令的执行时间。这也为工作许多高级对象(如锁和信号灯)所需的复杂Redis数据操作带来了原子性。

有一个Redis基于内存数据网格，称为Redisson，它可以轻松地构建Java分布式应用程序。感谢分布式的Lock， Semaphore， ReadWriteLock， CountDownLatch， ConcurrentMap对象和许多其他对象。

完美的工作在云中，并支持AWS Elasticache， AWS Elasticache集群和Azure Redis缓存支持

不仅仅是一个缓存。

• 在内存中键值存储
• 支持多种数据类型(字符串、散列、列表、集、排序集、位图和超日志)
• 它提供了将缓存数据存储到物理存储中的能力(如果需要的话)。
• 支持发布-订阅模式
• Redis缓存提供高可用性复制(主/从)

Redis是一个最适合分布式环境/微服务架构的缓存。

它快速，可靠，提供原子性和一致性，并具有一系列数据类型，如集，散列，列表等。

我从去年开始使用它，它真的是一个救世主，当你需要非常快速地提供一个生产就绪的解决方案时，对于任何与性能相关的问题，你总是可以使用它来缓存数据。

另一方面，数据结构服务器不必采用缓存的形式。有些项目与Redis兼容，但有持久的存储引擎。

Redis支持的数据结构，如字符串，哈希，列表，集，排序集与范围查询，位图，超对数，地理空间索引与半径查询和流。Redis具有内置复制、Lua脚本、LRU清除、事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster提供高可用性和自动分区。

用python实现

https://beyondexperiment.com/vijayravichandran06/redis-data-structure-with-python/

除了到目前为止所作的回答之外，再来总结一下

• Redis是一个非常快速的非关系数据库，它存储了键到五种不同类型值的映射(字符串，哈希，列表，集，排序集，位图和超对数)。@Sripathi Krishnan回答说。

• Redis支持在磁盘上的内存中持久存储

• 复制扩展读性能

• 客户端分片以扩展写性能

如果你想获得更多关于Redis的细节和深度信息，你可以查看Redis在行动和复述,必需品的书籍。

Redis的用法:

1. 具有多种数据结构的缓存，如:字符串，set, zset，列表，散列和位图(可以在许多聚合用例中使用)
2. KV DB。Reids内存中的数据可以存储在磁盘上:RDB和AOF可以获取快照和编辑日志。
3. 消息队列。但是一条消息只能被一个消费者使用
4. Pubsub
5. 分布式锁。依赖setnx命令，只有成功执行该命令的第一个线程才能持有锁。https://redis.io/commands/setnx

• 它不仅仅是键值缓存，它是键数据结构缓存。

• Redis不仅是缓存，也是数据存储。写入缓存的内容也会写入磁盘。这样我们就可以进行备份。这允许我们重新启动缓存节点。如果我们重新启动它们，我们的缓存节点将预先填充备份。我们可以重新启动整个集群。但在Memcached中，当Memcached节点失败或重新启动时，存储在该节点上的所有密钥都将丢失

• redis也被用作message-queue

另外，Redis还有缓存之外的功能。基于最新的Redis文档(https://redis.io/docs/modules/)， Redis有一些支持不同类型任务的外部模块，例如:

• 复述,搜索，全文搜索能力
• 复述,图，图形数据库在Redis的顶部
• Redis时间序列，向Redis添加时间序列数据结构的模块。
• 复述,人工智能,
• Redis的神经网络, Redis的神经网络模块
• 等。

就我个人而言，我使用Redis作为消息队列，使用芹菜作为Django REST框架应用程序，而不是在生产中缓存。