简介

引入

现象&问题

奥运会门票预售系统开放第一天，上午9点正式开始售票到中午12点，3个小时内，票务网站被浏览次数达到2000万次。12306、淘宝、京东在当时都会发生崩溃的现象。总结来说就是：

• 海量用户
• 高并发

原因

罪魁祸首就是关系型数据库

• 性能瓶颈：磁盘IO性能低下
• 扩展瓶颈：数据关系复杂，扩展性差，不便于大规模集群

解决思路

• 降低磁盘IO次数，越低越好：使用内存存储
• 去除数据间关系，越简单越好：不存储关系，仅存储数据

总结就是引入 NoSQL

NoSQL

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

特征：

• 可扩容，可伸缩
• 大数据量下高性能
• 灵活的数据模型
• 高可用

常见 Nosql 数据库:

• Redis
• memcache
• HBase
• MongoDB

Redis 所处电商系统位置

简介—6379

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

• 数据间没有必然的关联关系

• 内部采用单线程机制进行工作（6.0后支持多线程）

• 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

• 多数据类型支持

  • 字符串类型 string
  • 列表类型 list
  • 散列类型 hash
  • 集合类型 set
  • 有序集合类型 sorted_set

• 持久化支持。可以进行数据灾难恢复

应用场景 🔥

• 缓存，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、短链接等高访问量信息等
• 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
• 时效性信息控制，如验证码控制、投票控制等
• 分布式数据共享，如分布式集群架构中的 session 分离
• 数据过期处理（可以精确到毫秒）
• 任务队列，如秒杀、抢购、12306购票排队等
• 消息队列
• 分布式锁（不推荐，推荐使用 zookepper）

数据存储类型—数据结构

分析业务数据的特殊性，是什么数据会存储在 Redis 中呢？据此来设计

作为缓存使用

原始业务功能设计

• 秒杀
• 618活动
• 双11活动
• 排队购票

运营平台监控到的突发高频访问数据

• 突发时政要闻，被强势关注围观

高频、复杂的统计数据

• 在线人数
• 投票排行榜

附加功能

系统功能优化或升级

• 单服务器升级集群
• Session 管理
• Token 管理

数据结构总览

• redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储
• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型，key 部分永远都是字符串

常见类型如下：

• 字符串类型 string
• 哈希类型 hash ： map 格式
• 列表类型 list ： linkedlist 格式。支持重复元素
• 集合类型 set ： 不允许重复元素
• 有序集合类型 sortedset：不允许重复元素，且元素有顺序

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