在这个部分，我们将学习以下3个部分的内容，分别是：

◆ Redis 简介（NoSQL概念、Redis概念）

◆ Redis 的下载与安装

◆ Redis 的基本操作

1 NoSQL概念

1.1 问题现象

在讲解NoSQL的概念之前呢，我们先来看一个现象：

（1）问题现象

每年到了过年期间，大家都会自觉自发的组织一场活动，叫做春运！以前我们买票都是到火车站排队，后来呢有了12306，有了他以后就更方便了，我们可以在网上买票，但是带来的问题，大家也很清楚，春节期间买票进不去，进去了刷不着票。什么原因呢，人太多了！

除了这种做铁路的，它系统做的不专业以外，还有马爸爸做的淘宝，它面临一样的问题。淘宝也崩，也是用户量太大！作为我们整个电商界的东哥来说，他第一次做图书促销的时候，也遇到了服务器崩掉的这样一个现象，原因同样是因为用户量太大！

（2）现象特征

再来看这几个现象，有两个非常相似的特征：

第一，用户比较多，海量用户

第二，高并发

这两个现象出现以后，对应的就会造成我们的服务器瘫痪。核心本质是什么呢？其实并不是我们的应用服务器，而是我们的关系型数据库。关系型数据库才是最终的罪魁祸首！

（3）造成原因

什么样的原因导致的整个系统崩掉的呢：

1.性能瓶颈：磁盘IO性能低下

关系型数据库菜存取数据的时候和读取数据的时候他要走磁盘IO。磁盘这个性能本身是比较低的。

2.扩展瓶颈：数据关系复杂，扩展性差，不便于大规模集群

我们说关系型数据库，它里面表与表之间的关系非常复杂，不知道大家能不能想象一点，就是一张表，通过它的外键关联了七八张表，这七八张表又通过她的外件，每张又关联了四五张表。你想想，查询一下，你要想拿到数据，你就要从A到B、B到C、C到D的一直这么关联下去，最终非常影响查询的效率。同时，你想扩展下，也很难!

（4）解决思路

面对这样的现象，我们要想解决怎么版呢。两方面：

一，降低磁盘IO次数，越低越好。

二，去除数据间关系，越简单越好。

降低磁盘IO次数，越低越好，怎么搞？我不用你磁盘不就行了吗？于是，内存存储的思想就提出来了，我数据不放到你磁盘里边，放内存里，这样是不是效率就高了。

第二，你的数据关系很复杂，那怎么办呢？干脆简单点，我断开你的关系，我不存关系了，我只存数据，这样不就没这事了吗？

把这两个特征一合并一起，就出来了一个新的概念：NoSQL

1.2 NoSQL的概念

（1）概念

NoSQL：即 Not-Only SQL（ 泛指非关系型的数据库），作为关系型数据库的补充。 作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。

他说这句话说的非常客气，什么意思呢？就是我们数据存储要用SQL，但是呢可以不仅仅用SQL，还可以用别的东西，那别的东西叫什么呢？于是他定义了一句话叫做NoSQL。这个意思就是说我们存储数据，可以不光使用SQL，我们还可以使用非SQL的这种存储方案，这就是所谓的NoSQL。

（2）特征

可扩容，可伸缩。SQL数据关系过于复杂，你扩容一下难度很高，那我们Nosql 这种的，不存关系，所以它的扩容就简单一些。

大数据量下高性能。包数据非常多的时候，它的性能高，因为你不走磁盘IO，你走的是内存，性能肯定要比磁盘IO的性能快一些。

灵活的数据模型、高可用。他设计了自己的一些数据存储格式，这样能保证效率上来说是比较高的，最后一个高可用，我们等到集群内部分再去它！

（3）常见 Nosql 数据库

目前市面上常见的Nosql产品：Redis、memcache、HBase、MongoDB

（4）应用场景-电商为例

我们以电商为例，来看一看他在这里边起到的作用。

第一类，在电商中我们的基础数据一定要存储起来，比如说商品名称，价格，生产厂商，这些都属于基础数据，这些数据放在MySQL数据库。

第二类，我们商品的附加信息，比如说，你买了一个商品评价了一下，这个评价它不属于商品本身。就像你买一个苹果，“这个苹果很好吃”就是评论，但是你能说很好吃是这个商品的属性嘛？不能这么说，那只是一个人对他的评论而已。这一类数据呢，我们放在另外一个地方，我们放到MongoDB。它也可以用来加快我们的访问，他属于NoSQL的一种。

第三，图片内的信息。注意这种信息相对来说比较固定，他有专用的存储区，我们一般用文件系统来存储。至于是不是分布式，要看你的系统的一个整个 瓶颈 了？如果说你发现你需要做分布式，那就做，不需要的话，一台主机就搞定了。

第四，搜索关键字。为了加快搜索，我们会用到一些技术，有些人可能了解过，像分ES、Lucene、solr都属于搜索技术。那说的这么热闹，我们的电商解决方案中还没出现我们的redis啊！注意第五类信息。

第五，热点信息。访问频度比较高的信息，这种东西的第二特征就是它具有波段性。换句话说他不是稳定的，它具有一个时效性的。那么这类信息放哪儿了，放到我们的redis这个解决方案中来进行存储。

具体的我们从我们的整个数据存储结构的设计上来看一下。

我们的基础数据都存MySQL,在它的基础之上，我们把它连在一块儿，同时对外提供服务。向上走，有一些信息加载完以后,要放到我们的MongoDB中。还有一类信息，我们放到我们专用的文件系统中（比如图片），就放到我们的这个搜索专用的，如Lucene、solr及集群里边，或者用ES的这种技术里边。那么剩下来的热点信息，放到我们的redis里面。

2 Redis概念

2.1 redis概念

概念：Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。

特征：

（1）数据间没有必然的关联关系；

（2）内部采用单线程机制进行工作；

（3）高性能。官方提供测试数据，50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s。

（4）多数据类型支持

字符串类型，string list

列表类型，hash set

散列类型，zset/sorted_set

集合类型

有序集合类型

（5）支持持久化，可以进行数据灾难恢复

2.2 redis的应用场景

（1）为热点数据加速查询（主要场景）。如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等。

（2）即时信息查询。如各位排行榜、各类网站访问统计、公交到站信息、在线人数信息（聊天室、网站）、设备信号等。

（3）时效性信息控制。如验证码控制、投票控制等。

（4）分布式数据共享。如分布式集群架构中的 session 分离消息队列.