Redis应用总结

      首先弄清楚Redis是什么？在实际的应用开发中，能帮我们解决什么问题？应用中要注意什么样的问题，避免乱用。

      Redis其实是一个内存数据库-noSql数据库，数据储存就是key-value。你可以简单的把它看成就是一个map结构。Redis是单线程，所以单个命令请求操作是线程安全的，如果想一次执行多个命令并且要求执行过程中不被打断，则使用事物（用multi来开启，exec来提交）。支持的数据结构比memcached多，有string\list\hash\set\zset五种结构。在应用开发中，我们通常会用Redis来做分布式缓存、流量限制、并发访问控制和分布式锁等。用作分布式缓存的话，一般要考虑的因素是什么数据适合缓存，缓存数据要考虑命中率，如果命中率低 ，那边缓存中作用就适得其反。缓存数据要考虑内存的优化，这样能缓存更多的数据（redis提供的内部编码能优化存储，但其他条件是遵循内部编码的原则）。既然是分布式缓存，那么必然要考虑高可用性。在实际的开发中，redis高可用方案有很多，不过redis自身也提供集群解决方案，我更倾向于redis自身的高可用方案，因为其去中心化，缓存数据分片（可以根据key缓存到不同实例的不同slot）。但这里面有些地方需要注意，因为数据被分片，所以使用多key操作或者集合操作命令的时候，不同slot下面的数据是不能操作的，必须保证在多key或者集合运算的数据都在同一个slot下面。那么如何把这些数据放在同一个slot下面？解决方案就是使用hash tag。我们使用redis集群无非是提高系统的高可用、负载均衡。所以在缓存数据的时候结合业务自身的特点，尽量保证数据均匀发布在所有的slot上面。在使用redis的时候，为了减少多次交互，我们尽量使用pipeline（这操作没有原子特性），一次提交多个命令。当然如果使用了redis集群，那得注意你操作的数据是否都在同一个slot里面（说白了你是否使用了hash tag）。有时候我们也会借助lua脚本来协助我们操作redis，为什么要使用lua脚本，因为该脚本能在服务端执行，并保证操作的原子性，但脚本中不适合复杂的业务，业务业务复杂会占用服务器资源时间过长，并发量大的情况下，很容易引起雪崩。