第1章 初识Redis
本章主要内容
1.Redis与其他软件的相同之处和不同之处
2.Redis的用法
3.使用Python示例代码与Redis进行简单的互动
4.使用Redis解决实际问题
Redis是一个远程内存数据库， 它不仅性能强劲， 而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的数据模型。 Redis提供了 5种不同类型的数据结构， 各式各样的问题都可以很自 然地映射到这些数据结构上： Redis的数据结构致力于帮助用户解决问题， 而不会像其他数据库那样， 要求用户扭曲问题来适应数据库。 除此之外， 通过复制、 持久化（ persistence） 和客户端分片（ client-side sharding） 等特性， 用户可以很方便地将Redis扩展成一个能够包含数百GB数据、 每秒处理上百万次请求的系统。
笔者第一次使用Redis是在一家公司里面， 这家公司需要对一个保存了 6万个客户联系方式的关系数据库进行搜索， 搜索可以根据名字、 邮件地址、 所在地和电话号码来进行， 每次搜索需要花费10～15秒的时间。 在花了一周时间学习 Redis的基础知识之后， 我使用Redis重写了一个新的搜索引 擎， 最终这个新的搜索系统不仅可以根据名字、 邮件地址、所在地和电话号码等信息来过滤和排序客户联系方式， 并且每次操作都可以在50毫秒之内完成， 这比原来的搜索系统足足快了 200 倍。
1.1 Redis简介
Redis是一个速度非常快的非关系数据库（ non-relational database） ， 它可以存储键（ key） 与5种不同类型的值（ value） 之间的映射（ mapping） ， 可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘， 可以使用复制特性来扩展读性能， 还可以使用客户端分片①来扩展写性能， 接下来的几节将分别介绍Redis的这几个特性。
1.1.1 Redis与其他数据库和软件的对比
如果你熟悉关系数据库， 那么你肯定写过用来关联两个表的数据的SQL查询。 而Redis则属于人们常说的NoSQL数据库或者非关系数据库： Redis不使用表， 它的数据库也不会预定义或者强制去要求用户对Redis存储的不同数据进行关联。
memcached对比
两者都可用于存储键值映射， 彼此的性能也相差无几， 但是Redis能够自 动以两种不同的方式（AOF和？）将数据写入硬盘， 并且Redis除了能存储普通的字符串键之外， 还可以存储其他4种数据结构， 而memcached只能存储普通的字符串键。
这些不同之处使得Redis可以用于解决更为广泛的问题， 并且既可以用作主数据库（ primary database） 使用， 又可以作为其他存储系统的辅助数据库（ auxiliary database） 使用。
表1-1 一些数据库和缓存服务器的特性与功能
1.1.2 附加特性
在使用类似Redis这样的内存数据库时， 一个首先要考虑的问题就是“当服务器被关闭时， 服务器存储的数据将何去何从呢？
”Redis拥有两种不同形式的持久化方法， 它们都可以用小而紧凑的格式将存储在内存中的数据写入硬盘：
第一种持久化方法为时间点转储（ point-in-timedump） ， 转储操作既可以在“指定时间段内有指定数量的写操作执行”这
一条件被满足时执行， 又可以通过调用两条转储到硬盘（ dump-todisk） 命令中的任何一条来执行；
第二种持久化方法将所有修改了数据库的命令都写入一个只追加（ append-only） 文件里面， 用户可以根据数据的重要程度， 将只追加写入设置为从不同步（ sync） 、 每秒同步一次或者每写入一个命令就同步一次。 我们将在第4章中更加深入地讨论这些持久化选项。
另外， 尽管Redis的性能很好， 但受限于Redis的内存存储设计， 有时候只使用一台Redis服务器可能没有办法处理所有请求。 因此， 为了扩展Redis的读性能， 并为Redis提供故障转移（ failover） 支持，
Redis实现了主从复制特性： 执行复制的从服务器会连接上主服务器， 接收主服务器发送的整个数据库的初始副本（ copy） ； 之后主服务器执行的写命令， 都会被发送给所有连接着的从服务器去执行， 从而实时地更新从服务器的数据集。 因为从服务器包含的数据会不断地进行更新， 所以客户端可以向任意一个从服务器发送读请求， 以此来避免对主服务器进行集中式的访问。 我们将在第4章中更加深入地讨论Redis从服务器。