redis 能不能做数据库,要看你具体的需求了。
1 像楼上各位大牛提到的,redis的持久化有问题,如果 使用aof模式,并且fsync always,则性能比mysql 还低,如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高,或者性能要求很高,但允许一定程度的丢失数据,则可以用redis做为数据库。
2 redis 是内存数据库, 内存写满后,数据不会存储到硬盘上(VM 不稳定,diskstore未启用),如果你内存足够大,则可以用redis作为数据库。
数据库连接池(Connection pooling)是程序启动时建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个连接池,由程序动态地对池中的连接进行申请,使用,释放。
简单的说:创建数据库连接是一个很耗时的 *** 作,也容易对数据库造成安全隐患。所以,在程序初始化的时候,集中创建多个数据库连接,并把他们集中管理,供程序使用,可以保证较快的数据库读写速度,还更加安全可靠。
不使用数据库连接池
如果不使用数据库连接池,对于每一次SQL *** 作,都要走一遍下面完整的流程:
1TCP建立连接的三次握手(客户端与 MySQL服务器的连接基于TCP协议)
2MySQL认证的三次我收
3真正的SQL执行
4MySQL的关闭
5TCP的四次握手关闭
可以看出来,为了执行一条SQL,需要进行大量的初始化与关闭 *** 作
使用数据库连接池
如果使用数据库连接池,那么会 事先申请(初始化)好 相关的数据库连接,然后在之后的SQL *** 作中会复用这些数据库连接, *** 作结束之后数据库也不会断开连接,而是将数据库对象放回到数据库连接池中
资源重用:由于数据库连接得到重用,避免了频繁的创建、释放连接引起的性能开销,在减少系统消耗的基础上,另一方面也增进了系统运行环境的平稳性(减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量)。
更快的系统响应速度:数据库连接池在初始化过程中,往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。 此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言,直接利用现有可用连接,避免了从数据库连接初始化和释放过程的开销,从而缩减了系统整体响应时间。
统一的连接管理,避免数据库连接泄露:在较为完备的数据库连接池实现中,可根据预先的连接占用超时设定,强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接 *** 作中可能出现的资源泄露。
如果说你的服务器CPU是4核i7的,连接池大小应该为((42)+1)=9
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阿里云还提供了redismysql的数据库的原因如下:
1、redismysql作为用户上云的首选,完全进入社区特性,紧跟社区发布速度,而且做到和社区的PR相关的合并都跟进。
2、积极贡献社区,有Redis全球开发维护团队的5人小组的成员之一,在阿里云,有3个人是在Redis原厂,还有一个在AWS上,是全中国唯一一个进入全球开发小组的成员,对社区版的贡献非常多。
3、作为云厂商,提供Redis相关数据库服务都属于云托管,用户在界面上下单购买Redis服务,拿到Redis数据库,但是对于大型自建Redis客户有局限性。
1、安装编译工具2、安装tcl组件包(安装Redis需要tcl支持)3、安装Redis4、设置redis开机启动 5、设置redis配置文件参数6、测试redis数据库7、通过php程序连接redis数据库 #php必须先安装Redis扩展至此,Linux下Redis服务器安装配置完成。
redis开创了一种新的数据存储思路,使用redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用redis灵活多变的数据结构和数据 *** 作,为不同的大象构建不同的冰箱。
redis常用数据类型
redis最为常用的数据类型主要有以下五种:
string
hash
list
set
sorted set
在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的:
首先redis内部使用一个redisobject对象来表示所有的key和value,redisobject最主要的信息如上图所示:type代表一
个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式,比如:type=string代表value存储的是
一个普通字符串,那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的,当然
前提是这个字符串本身可以用数值表示,比如:"123"
"456"这样的字符串。
这里需要特殊说明一下vm字段,只有打开了redis的虚拟内存功能,此字段才会真正的分配内存,该功能默认是关闭状态的,该功能会在后面具体描述。通过
上图我们可以发现redis使用redisobject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的,当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给
redis不同数据类型提供一个统一的管理接口,实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用,我们随后会具体讨论。
下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式:
string
常用命令:
set,get,decr,incr,mget 等。
应用场景:
string是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,这里就不所做解释了。
实现方式:
string在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisobject所引用,当遇到incr,decr等 *** 作时会转成数值型进行计算,此时redisobject的encoding字段为int。
hash
常用命令:
hget,hset,hgetall 等。
应用场景:
我们简单举个实例来描述下hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:
用户id为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:
第一种方式将用户id作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改 *** 作需要对并发进行保护,引入cas等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户id+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户id为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。
那么redis提供的hash很好的解决了这个问题,redis的hash实际是内部存储的value为一个hashmap,并提供了直接存取这个map成员的接口,如下图:
也就是说,key仍然是用户id,
value是一个map,这个map的key是成员的属性名,value是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部map的key(redis里称内部map的key为field),
也就是通过 key(用户id) + field(属性标签)
就可以 *** 作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。
这里同时需要注意,redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部map的
*** 作,由于redis单线程模型的缘故,这个遍历 *** 作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。
实现方式:
上面已经说到redis
hash对应value内部实际就是一个hashmap,实际这里会有2种不同实现,这个hash的成员比较少时redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的hashmap结构,对应的value
redisobject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的hashmap,此时encoding为ht。
list
常用命令:
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
应用场景:
redis
list的应用场景非常多,也是redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用redis的list结构来实现,比较好理解,这里不再重复。
实现方式:
redis
list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便 *** 作,不过带来了部分额外的内存开销,redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
set
常用命令:
sadd,spop,smembers,sunion 等。
应用场景:
redis
set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。
实现方式:
set 的内部实现是一个
value永远为null的hashmap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
sorted set
常用命令:
zadd,zrange,zrem,zcard等
使用场景:
redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted
set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted
set数据结构,比如twitter 的public
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