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一、前言

在过去的几年时间里，一提到高并发、海量数据存储解决方案，我们想到的都是NoSql数据库，与之相应的产品自然也呈现出勃勃生机。而在众多产品中脱颖而出的有Redis、MongoDB、BerkeleyDB和CouchDB等。下面来简单说明一下。

Redis的优势：

1、和其他NOSQL产品相比，Redis的易用性极高，因此对于那些有类似产品使用经验的开发者来说，一两天，甚至是几个小时之后就可以利用Redis来搭建自己的平台了。

2、在解决了很多通用性问题的同时，也为一些个性化问题提供了相关的解决方案，如索引引擎、统计排名、消息队列服务等。

三、目前版本中Redis存在的主要问题：

1、在官方版本中没有提供Windows平台的支持，已发布的正式版本中只是支持类Unix和MacOSX平台。
2、没有提供集群的支持，然而据官网所述，预计在2.6版本中会加入该特征。
3、Publication/Subscription功能中，如果master宕机，slave无法自动提升为master。

四、和关系型数据库的比较：

在目前版本(2.4.7)的Redis中，提供了对五种不同数据类型的支持，其中只有一种类型，既string类型可以被视为Key-Value结构，而其他的数据类型均有适用于各自特征的应用场景，至于具体细节我们将会在该系列后面的博客中予以说明。

相比于关系型数据库，由于其存储结构相对简单，因此Redis并不能对复杂的逻辑关系提供很好的支持，然而在适用于Redis的场景中，我们却可以由此而获得效率上的显著提升。即便如此，Redis还是为我们提供了一些数据库应该具有的基础概念，如：在同一连接中可以选择打开不同的数据库，然而不同的是，Redis中的数据库是通过数字来进行命名的，缺省情况下打开的数据库为0。如果程序在运行过程中打算切换数据库，可以使用Redis的select命令来打开其他数据库，如select 1，如果此后还想再切换回缺省数据库，只需执行select 0即可。

在数据存储方面，Redis遵循了现有NoSQL数据库的主流思想，即Key作为数据检索的唯一标识，我们可以将其简单的理解为关系型数据库中索引的键，而Value则作为数据存储的主要对象，其中每一个Value都有一个Key与之关联，这就好比索引中物理数据在数据表中存储的位置。在Redis中，Value将被视为二进制字节流用于存储任何格式的数据，如Json、XML和序列化对象的字节流等，因此我们也可以将其想象为RDB中的BLOB类型字段。由此可见，在进行数据查询时，我们只能基于Key作为我们查询的条件，当然我们也可以应用Redis中提供的一些技巧将Value作为其他数据的Key，这些知识我们都会在后面的博客中予以介绍。

五、如何持久化内存数据：

缺省情况下，Redis会参照当前数据库中数据被修改的数量，在达到一定的阈值后会将数据库的快照存储到磁盘上，这一点我们可以通过配置文件来设定该阈值。通常情况下，我们也可以将Redis设定为定时保存。如当有1000个以上的键数据被修改时，Redis将每隔60秒进行一次数据持久化操作。缺省设置为，如果有9个或9个以下数据修改是，Redis将每15分钟持久化一次。

从上面提到的方案中可以看出，如果采用该方式，Redis的运行时效率将会是非常高效的，既每当有新的数据修改发生时，仅仅是内存中的缓存数据发生改变，而这样的改变并不会被立即持久化到磁盘上，从而在绝大多数的修改操作中避免了磁盘IO的发生。然而事情往往是存在其两面性的，在该方法中我们确实得到了效率上的提升，但是却失去了数据可靠性。如果在内存快照被持久化到磁盘之前，Redis所在的服务器出现宕机，那么这些未写入到磁盘的已修改数据都将丢失。为了保证数据的高可靠性，Redis还提供了另外一种数据持久化机制--Append模式。如果Redis服务器被配置为该方式，那么每当有数据修改发生时，都会被立即持久化到磁盘。

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