初识Redis
Redis认识Redis 分布式系统单机架构为什么要引入分布式理解负载均衡数据库的读写分离引入主从数据库 引入缓存数据库分库分表业务拆分——微服务常见概念了解 Redis背景介绍特性应用场景Redis不能做的事情Redis客户端redis客户端的多种形态
Redis
认识Redis
存储数据在内存中Redis是在分布式系统中，才能发挥威力，如果只是一个单机程序,直接通过变量存储数据的方式，是比Redis更优的选择。
Redis就是基于网络可以吧内存中的变量给别的进程，甚至别的主机的进程进行使用
Mysq和Redis
Mysql最大的问题在于，访问速度比较慢（用硬盘存的），很多互联网产品中，对与性能要求很高Redis也可以作为数据库使用，速度快（用内存存的）两个用到的功能和使用场景不一样Redis相对于MySql最大的劣势——存储空间是有限的，且Mysql提供的增删改查的功能更多有没有一种方案可以 存储空间又大，速度又快的？——典型方案：可以吧Redis和Mysql结合起来使用
用Redis来作为Mysql的Cache二八原则 ：20%的热点数据，能满足80%的访问需求
代价——系统的复杂度大大提升,而且如果数据发生修改，还涉及到Redis和Mysq的数据同步问题
Redis的初心，最初是用来作为分布式系统下来作为一个“消息中间件”的（消息队列）分布式系统下的生产者消费者模型
当前很少会直接随时用Redis作为消息中间件（业界有更多更专业的消息中间件使用）
分布式系统
单机架构
只有一台服务器，这个服务器负责所有的工作
如果业务进一步增长，用户量和数据流都水涨船高，一台主机难以应付的时候，就需要引入更多的主机，引入更多的硬件资源——这个时候就要过渡到分布式系统中。
为什么要引入分布式
一台主机的硬件资源是有上限的（CPU,内存,硬盘，网络,...），服务器每次收到一个请求都需要小号上述的一些资源，如果同一时刻处理的请求多了，此时资源就不够用了，无论是哪一方面不够用了，都可能会导致服务器处理的请求时间变长，甚至处理出错
一旦引入多台主机了，咱们的系统就可以称为“分布式系统”
引入分布式，是万不得已的无奈之举，系统的复杂程度会大大提高，随之出现Bug的概率也回变高| – | – |
|---|---|
| 应用服务器 | 存储服务器 |
| 里面可能会包括很多的有业务逻辑，可能会吃CPU和内存 | 需要更大的硬盘空间，更快的数据访问速度，可以配置更大硬盘的服务器，甚至可以上SSD硬盘（固态硬盘） 【机械硬盘，便宜，慢】【固态硬盘，贵，快】 |
应用服务器可能会比较吃CPU和内存，如果把CPU或者内存吃没了，此时应用服务器就扛不住了，这时候就要引入更多的应用服务器
理解负载均衡
负载均衡器，就相当于领导，给员工分配工作，减轻自己的负担应用服务器，就相当于员工，执行领导的分配，分担领导的工作| (从上往下) | 负载均衡器 | (从上往下) |
|---|---|---|
| 应用服务器 | 应用服务器 | 应用服务器 |
| 存储服务器 |
对于负载均衡器来说，有很多的 负载均衡 具体的算法比如轮询等，对于请求量的承担能力，要远超应用服务器
数据库的读写分离
当负载均衡器的负担增加后，可以增加应用服务器来处理请求量，但是随之存储服务器要承担的请求量也就增多了，这时候该怎么办呢？
引入主从数据库
实际的应用场景中，读的频率是比写的频率要高的！所以主服务一般是一个，只负责写，从数据库可以有多个，只负责写，同时从数据库通过负载均衡的方式，让应用服务器进行访问引入缓存
数据库有个天然的问题，响应速度是更慢的，所以可以把数据区分“冷热”,热点数据放到缓存中~缓存的访问速度往往比数据库快很多。
20%的数据，能够支持80%的访问量引入一个缓存服务器，而这个缓存服务器，也就是Redis的主要应用场景，而缓存想要快，就要付出代价，也就是存储空间小
数据库分库分表
引入分布式系统，不光要能够去应对更高的请求量（并发量），同时也要能够应对更大的数据量，这时候就会出现一台服务器空间不够用，存不下数据，需要多台主机来存储。
针对数据库进行进一步拆分: 分库分表
分库：本来一个数据库服务器，这个数据库服务器上有多个数据库(database)，现在就可以引入多个数据库服务器，每个数据库服务器存储一个或者一部分数据库分表：如果一个表特别大，大到一台主机存不下，也可以针对表进行拆分具体分库分表如何实践？还是要结合实际的业务场景来展开业务拆分——微服务
什么叫微服务—— 之前的应用服务器，一个服务器程序里面做了很多的业务，这就可能会导致一个服务器的代码变得越来越复杂，为了更方便于代码的维护，就可以把这样一个复杂的服务器，拆分成更多的，功能更单一，但是更小的服务器微服务的本质是在解决“人”的问题，当应用服务器复杂了，势必就需要更多的人来维护，当人多了，就需要配套的管理，把这些人组织好，划分组织结构，分成多个组，就需要进行分工，按照功能，拆分微多组微服务，有利于上述人员组织结构的分配(大厂)
微服务的缺点：
系统的性能下降，网络通信的速度可能是比硬盘还慢的（现在又万兆网卡，读写速度已经超过硬盘读写）系统复杂程度更高，可用性受到影响，服务器更多了，出现问题的概率也变大了，这就需要一系列的手段来保证系统的可用性微服务的优势：
解决了人的问题使用微服务，可以更方便于功能的复用可以给不同的服务进行不同的部署常见概念了解
应用/系统：一个应用，就是一个/组服务器程序模块/组件：一个应用，里面有很多个功能，每个独立的功能，就可以称为是一个模块/组件分布式：引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列工作集群：引入多个主机/服务器，协同完成一系列工作中间件：和业务无关的服务（数据库，缓存，消息队列）可用性：系统整体可用的时间/总的时间（360天/365天=>可用性）Redis背景介绍
Redis的一些特性（优点）
Mysq主要是通过“表”的方式来存储组织数据的，“关系型数据库”
Redis主要是通过“键值对”的方式来存储组织数据的，“非关系型数据库”
特性
在内存中存储数据针对Redis的操作，可以直接通过简单的交互式命令进行操作，也可以通过一些脚本的方式，批量执行一些操作（可以带有一些逻辑）可以在Redis原有的功能的基础上再进行扩展，Redis提供了一组API ，可以支持（c，c++，rust等语言）拓展持久化：Redis把数据存储在内存上和硬盘上，以内存为主，硬盘为辅（硬盘相当于对内存的数据备份了一下），如果Redis重启了，就会在重启时加载硬盘中的备份数据使Redis的内存恢复到重启前的状态集群：Redis能存储的数据是有限的（内存空间有限），引入多个主机，部署多个Redis节点，每个Redis存储数据的一部分高可用：=> 冗余/备份 ————Redis自身支持“主从”结构，从节点相当于主节点的备份速度快：为什么快？1. Redis数据在内存中，就比访问硬盘的数据库，快很多 2. Redis核心功能都是比较简单的逻辑 3.从网络角度上，Redis使用了多路复用的方式（epoll） 4. Redis使用的是单线程模型，减少了不必要额度线程之间的进程开销 5.Redis是使用C语言开发的，所以就快（？ 同样是数据库，Mysql也是C语言开发的）多线程提高效率的前提是，CPU密集型的任务，使用多个线程可以充分利用CPU多核资源但是Redis的核心任务，主要就是操作内存的数据结构，不会吃很多CPU应用场景
当做数据库(对访问速度要求快，实时性高)，如搜索引擎->广告搜索（商业搜索）作为缓存——>Redis存储部分数据，全量数据以Mysql为主，哪怕Redis数据没了，还可以从mysql这边再加载回来会话消息队列（服务器）（不是Linux进程间通信的那个消队列）——>基于这个可以实现以一个网络版本的生产者消费者模型；如果当前场景中，对于消息队列的功能依赖的不是很多，并且又不想引入额外的依赖了，Redis可以作为一个选择。Redis不能做的事情
存储大规模数据Redis客户端
首先，要知道Redis也是一个客户端-服务器结构的程序（Mysql）
客户端和服务器（（本体）负责存储和管理数据）之间，通过网络通信,可以在同一个主机上，也可以在不同主机上。
redis客户端的多种形态
自带了命令行客户端 redis-cliredis -cli或者redis -cli -h 127.0.0.1 -p 6379 非常类似于mysql的C语言API和JDBC