Redis存储方式大揭秘，让你的数据飞上天！

哟，听说你最近的项目数据存储遇到了困难？那些老掉牙的关系型数据库已经跟不上你的脚步了？别怕，Redis来了！这位数据存储界的"网红"，绝对能让你的数据嗨起来！

Redis这家伙啊，就是一个高性能的key-value内存数据库。它凭什么这么牛？就凭它那恐怖的读写速度和花里胡哨的数据类型！今天，咱们就一起扒一扒Redis存储方式的底裤，看看它是怎么让你的数据又快又好存的！

内存存储，就是这么任性！

Redis的第一大特点，那就是内存存储！没错，你的数据在Redis里，就是直接住在内存里的！这意味着什么？这意味着Redis读写数据快得一批！

想想看，硬盘IO速度才100MB/s左右，而内存IO速度可以达到几十GB/s！这差距，不是一般的大啊！所以，当Redis处理海量数据的读写请求时，那速度，嗖嗖的，眨眼间就完事了！

举个例子，假设你的应用需要频繁地读取用户的基本信息。如果你把这些信息存在MySQL里，每次读取都得走一遍硬盘IO，那性能肯定上不去。但如果你把这些信息缓存在Redis里，读取速度那是杠杠的，啥时延都别想有！

当然，内存存储也不是完美无缺的。内存容量不够大，价格又贵。但Redis早就想到了这茬，它提供了一些机制来解决这些问题，比如数据淘汰策略和数据持久化，咱们一会儿再说。

数据类型，花样百出！

Redis的另一大亮点，就是它那花里胡哨的数据类型支持。别的key-value存储，通常就只支持简单的字符串类型。但Redis可不是吃素的，它的数据类型，那是相当丰富：

• 字符串（String）：这是最基础的类型，就像Memcached一样，一个key对一个value。
• 哈希（Hash）：这个类型有点儿像Java里的Map，一个key对应一个Map。
• 列表（List）：这个类型就像一个双向链表，你可以在列表的头部或尾部添加元素。
• 集合（Set）：这个类型跟Java中的HashSet差不多，它里面的键值对是无序且唯一的。
• 有序集合（Sorted Set）：这个类型跟Set类似，但里面的元素是有序的，每个元素都有一个分数（score）来排序。

有了这一箩筐数据类型，Redis就成了一个"多面手"，啥业务场景都能应对。

比如，你可以用String来缓存一些常用的对象，提高系统的响应速度：

// 将用户对象缓存到Redis
User user = new User(1, "Tom", 25);
String key = "user::" + user.getId();
redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(user));
​
// 从Redis获取用户对象
String userJson = redisTemplate.opsForValue().get(key);
User cachedUser = JSON.parseObject(userJson, User.class);

又比如，你可以用Hash来存储一个用户的详细信息：

// 存储用户信息到Hash
String userKey = "user::" + userId;
redisTemplate.opsForHash().put(userKey, "name", "Tom");
redisTemplate.opsForHash().put(userKey, "age", 25);
redisTemplate.opsForHash().put(userKey, "city", "New York");
​
// 获取用户信息从Hash
String name = (String) redisTemplate.opsForHash().get(userKey, "name");
int age = (int) redisTemplate.opsForHash().get(userKey, "age");
String city = (String) redisTemplate.opsForHash().get(userKey, "city");

再比如，你可以用List来实现一个简单的队列：

// 添加元素到队列
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue", "task1");
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue", "task2");
​
// 从队列获取元素
String task = redisTemplate.opsForList().rightPop("queue");

或者，你可以用Set来实现一个标签系统：

// 添加标签
redisTemplate.opsForSet().add("tags::user::1", "music", "movie", "travel");
redisTemplate.opsForSet().add("tags::user::2", "music", "sports");
​
// 获取共同的标签
Set<String> commonTags = redisTemplate.opsForSet().intersect("tags::user::1", "tags::user::2");

还有啊，你可以用Sorted Set来实现一个排行榜功能：

// 添加分数
redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "player1", 100);
redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "player2", 90);
redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "player3", 110);
​
// 获取排名
long rank = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("leaderboard", "player2");

看看，Redis的应用场景，是不是相当丰富？

数据淘汰，优胜劣汰！

咱们刚说了，内存存储的一个问题是容量有限。那Redis咋解决这个问题呢？答案就是：数据淘汰策略！

当Redis的内存使用到了某个程度，它就会自动触发数据淘汰机制。Redis有一堆数据淘汰策略让你挑：

• volatile-lru：在设置了过期时间的数据中，挑最近最少使用的数据淘汰。
• volatile-ttl：在设置了过期时间的数据中，挑快要过期的数据淘汰。
• volatile-random：在设置了过期时间的数据中，随便挑数据淘汰。
• allkeys-lru：在所有数据中，挑最近最少使用的数据淘汰。
• allkeys-random：在所有数据中，随便挑数据淘汰。
• noeviction：不淘汰数据，内存不够时，新写入操作会报错。

你可以根据自己的业务特点，选一个合适的淘汰策略。比如，如果你的数据都能再次获取，那选allkeys-lru就不错；如果你有一些"热点数据"，那就用volatile-lru，优先保证这些数据在内存里常驻。

举个例子，如果你用Redis缓存用户信息，你可能希望经常访问的活跃用户的信息能够常驻内存，不那么活跃的用户的信息就不那么care了。这时候，你就可以这样设置：

# 设置淘汰策略为volatile-lru
redis-cli config set maxmemory-policy volatile-lru
​
# 设置key的过期时间
redis-cli expire user::1 3600
redis-cli expire user::2 7200

这样，Redis就会在内存不够时，优先淘汰那些不怎么访问的用户信息，保留活跃用户的信息在内存中。是不是很智能？

数据持久化，安全第一！

除了数据淘汰策略，Redis还提供了数据持久化功能，保证数据安全。Redis的持久化有两种方式：RDB和AOF。

RDB（Redis Database）就是每隔一段时间，把内存中的数据快照写到磁盘上。这玩意儿默认就开启了，你可以设置自动备份的时间和文件名。RDB的好处是备份速度快，适合定期备份；坏处是两次备份之间如果出问题，可能会丢点数据。

你可以在redis.conf里设置RDB：

# 900秒内如果至少有1个key被修改，则执行bgsave (background save)
save 900 1  
​
# 300秒内如果至少有10个key被修改，则执行bgsave  
save 300 10
​
# 60秒内如果至少有10000个key被修改，则执行bgsave
save 60 10000

AOF（Append Only File）则是把Redis的操作日志追加写到文件里。每次有写操作，AOF就会同步地把操作写到硬盘上的AOF文件里。AOF的好处是最大限度保证数据不丢，坏处是备份文件可能很大，恢复速度也没RDB快。

你也可以在redis.conf里设置AOF：

# 开启AOF
appendonly yes
​
# AOF文件名
appendfilename "appendonly.aof"
​
# 同步策略，这里是每秒同步一次
appendfsync everysec

实际用的时候，你可以根据自己的业务需求选RDB还是AOF，甚至可以两个一起用，既保证数据安全，又兼顾性能。比如，你可以这样设置：

# 开启RDB
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
​
# 开启AOF
appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync everysec

这样，Redis就会既有RDB的快照，又有AOF的操作日志，双保险，数据更安全！

小结

Redis凭借其飞快的性能和一大票功能，已经成了互联网应用必备的神器。今天咱们主要扒了Redis的几大存储特性：内存存储、数据类型支持、数据淘汰策略和数据持久化。

希望通过这篇文章，你对Redis的存储方式有了更深入的了解。Redis简单易用，但也有很多需要注意的地方，比如数据淘汰策略的选择，持久化方式的权衡等等。

当然，Redis的精彩远不止这些，它还有很多高级特性等着你去发现，比如主从复制、哨兵机制、集群模式等等。这些都是优秀的分布式解决方案，能让你的应用更稳定，更高可用。

让咱们一起潜入Redis的世界，用Redis的力量来武装我们的应用吧！相信有了Redis这个大杀器，你的项目绝对能更上一层楼！还等啥，快去撸代码吧！