Redis可以用来做数据库吗

结论：Redis 不能当数据用。

原因：我们理解的数据库，无论是 SQL、NoSQL、NewSQL，至少要是读写一致的。也就是说如果客户端发起一个写请求，如果服务器回复了成功，就算是之后服务器异常重启了，这个数据一样是能被读到的。

而 Redis 不是读写一致的。

答案里有人提到说 Redis 也会持久化，但是就算是 AOF，也是给客户端应答后，再定时写磁盘的，都是不一致的。

这里还没讨论磁盘损坏的问题。

有几个基于持久化存储的、兼容 Redis 协议的系统可以当作数据库使用，比如 SSDB、ARDB、Pika 等。但是据我所知，这些项目现在都不支持集群，没办法动态扩容。

另外，还有一个很麻烦的问题，就是刚才提到的 磁盘损坏问题，如果数据只存放在一个单点，一旦有磁盘损坏，就会造成数据丢失，所以，即使是同步持久化的但是没有集群备份数据的系统，用作数据库也是有很大风险的。

Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

它支持多种类型的数据结构，如字符串（Strings），散列（Hashes），列表（Lists），集合（Sets），有序集合（SortedSets或者是ZSet）与范围查询，Bitmaps，和地理空间（Geospatial）索引半径查询。其中常见的数据结构类型有String、List、Set、Hash、ZSet这5种。

任何兼容Redis协议的客户端都可以访问云数据库Redis实例，建议使用移动云推荐的方式，比如移动云Jedis客户端，避免出现某些命令不支持的问题。同时，云数据库Redis目前仅支持移动云内网访问。此外，在连接Redis时，如果经常出现固定时间连接超时，有可能是因为一些中间件设置了超时时间（如nginx、haproxy），导致应用在固定时间不连接Redis后，连接被中间件主动断开，此时可以选择定时连接一次Redis或者增大中间件超时时间，防止连接主动断开。在“狂欢双11，「移」价到底”这一活动中，新用户可以领取云数据库Redis的3折优惠券，订购更优惠。了解移动云云数据库Redis更多详情，欢迎注册登录移动云官网→>

Redis 的全称是：Remote DictionaryServer，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像

memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行 *** 作，定期通过异步 *** 作把数据库数据 flush 到硬盘

上进行保存。

因为是纯内存 *** 作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写 *** 作，是已知性能最快的

Key-Value DB。

Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限

制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。

比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高

性能的 tag 系统等等。

另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的

memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能

读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能 *** 作和运算上。

1memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

2redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多

3redis 可以持久化其数据 redis 可以持久化其数据

String、List、Set、Sorted Set、hashes

内存。

1noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。

2allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。

3volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存

放。

4allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

5volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。

6volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间

存放。

因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问

题。

512M

Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。

所以 redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的

性能。

在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎， 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达

到内存限值后不能继续插入新值。

1codis 2目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点

数据可恢复到新 hash 节点。

redis cluster30 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自

身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

3在业务代码层实现，起几个毫无关联的 redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，然后去对应的

redis 实例 *** 作数据。这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方

案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少

5501-11000 这个范围的槽而不可用。

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（sessioncache），用 Redis 缓存会话比其他存储（如

Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的

购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为

人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实

例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地

FPC。

再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。

此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快

速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列

平台来使用。Redis 作为队列使用的 *** 作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop

*** 作。

如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的

就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用

Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器 Redis 在内存中对数字进行递增或递减的 *** 作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使

得我们在执行这些 *** 作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。

所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像

下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执

行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可

以在这里看到。

立聊天系统！

Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。

Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对

象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap,

List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock,

ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持；

Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较为简单，不支持字符串 *** 作，

Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通

过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,

每个节点都会有 N-1 个复制品

Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写 *** 作。

异步复制

16384 个

Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务

器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功

能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。

事务是一个单独的隔离 *** 作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子 *** 作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

EXPIRE 和 PERSIST 命令

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。

比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。Redi 检查内存使用情况，如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个 redis cluster 集 群，他首先会根据 hash 节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关 键！紧接着，就会发送一段 lua 脚本到 redis 上，那段 lua 脚本如下所示：

为啥要用 lua 脚本呢？因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在 lua 脚本中发送给 redis， 保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

那么，这段 lua 脚本是什么意思呢？这里 KEYS[1]代表的是你加锁的那个 key，比如说：RLoc

k lock = redissongetLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁 key 就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁 key 的默认生存时间，默认 30 秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的 I D，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

给大家解释一下，第一段 if 判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁 的那个锁 key 不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLoc k 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1，通过这个命令设置一个 hash 数据结构，这行 命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁 key 完 成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置 myLock 这个锁 key 的生存时间 是 30 秒。好了，到此为止，ok，加锁完成了。

那么在这个时候，如果客户端 2 来尝试加锁，执行了同样的一段 lua 脚本，会咋样呢？很简 单，第一个 if 判断会执行“exists myLock”，发现 myLock 这个锁 key 已经存在了。接着第二 个 if 判断，判断一下，myLock 锁 key 的 hash 数据结构中，是否包含客户端 2 的 ID，但是明 显不是的，因为那里包含的是客户端 1 的 ID。

所以，客户端 2 会获取到 pttl myLock 返回的一个数字，这个数字代表了 myLock 这个锁 key 的剩余生存时间。比如还剩 15000 毫秒的生存时间。此时客户端 2 会进入一个 while 循环，不 停的尝试加锁。

客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把 锁，怎么办呢？

简单！只要客户端 1 一旦加锁成功，就会启动一个 watch dog 看门狗，他是一个后台线程，会 每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 key，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。

31可重入加锁机制

那如果客户端 1 都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：

这时我们来分析一下上面那段 lua 脚本。第一个 if 判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁 key 已经存在了。第二个 if 判断会成立，因为 myLock 的 hash 数据结构中包含的那个 ID，就 是客户端 1 的那个 ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1” 此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端 1 的加锁次数，累加 1。此时 myLock 数据结构变为下面这样：

大家看到了吧，那个 myLock 的 hash 数据结构中的那个客户端 ID，就对应着加锁的次数

如果执行 lockunlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白 了，就是每次都对 myLock 数据结构中的那个加锁次数减 1。如果发现加锁次数是 0 了，说明 这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从 redis 里删除这个 key。 然后呢，另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源 Redisson 框 架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 redis 进行分布式锁的加 锁与释放锁。

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个 redis master 实例，写入了 myLock 这种锁 key 的 value，此时会异步复制给对应的 master slave 实例。但是这个过程中一旦发生 redis m aster 宕机，主备切换，redis slave 变为了 redis master。

接着就会导致，客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 redis master 上完成了加锁，而客户端 1 也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业 务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是 redis cluster，或者是 redis master-slave 架构的主从异步复制导致的 redis 分布 式锁的最大缺陷：在 redis master 实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？

set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的！

缓存穿透

一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？

1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。

2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？

1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

2：做二级缓存，A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存，A1 失效时，可以访问 A2，A1 缓存失效时间设置为短期，A2 设置为长期

3：不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

要配置连接容器上的Redis和数据库，可以按照以下步骤进行 *** 作：

1 确认容器内的Redis和数据库已经启动并运行正常。

2 在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息，包括主机名、端口号、用户名、密码等。

3 如果Redis和数据库运行在同一容器中，可以使用容器内部的IP地址进行连接。如果Redis和数据库运行在不同的容器中，可以使用Docker网络进行连接。

4 在web应用中使用相应的Redis和数据库客户端库进行连接和 *** 作。

例如，在Java应用中，可以使用Jedis客户端库连接Redis，使用JDBC客户端库连接数据库。以下是一个Java应用连接Redis和MySQL数据库的示例代码：

```

//连接Redis

Jedis jedis = new Jedis("redis_host", 6379);

jedisauth("redis_password");

//连接MySQL数据库

String url = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/db_name";

String user = "db_user";

String password = "db_password";

Connection conn = DriverManagergetConnection(url, user, password);

```

需要根据实际情况修改主机名、端口号、用户名、密码等连接信息。

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

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