下面由redis教程欄目給大家介紹Redis的應用場景和優缺點，希望對需要的朋友有所幫助！
? ? ? ?redis作為一個典型的非關系型數據庫，目前來說在企業級應用中使用廣泛。它十分適合存儲少、訪問量巨大的場景，所有數據全部in-memory保證了數據的高速訪問。作為和他一個類型的nosql，他和memcached又有什么區別和優點呢，就讓我們一起來看一下。
1、Memcached和Redis相比的劣勢
? ? ? ?業界常用mysql+Memcached這樣的存儲架構，但是隨著訪問量的不斷攀蛇，隨之而來的問題也有很多。
? ? ? 1、MySQL需要不停的拆庫拆表，Memcached也需要跟著不斷擴容；
? ? ? 2、Memcached與MySQL之間存在著一定的數據不一致的現象；
? ? ? 3、如果Memcached容易命中率變低，直接穿透到MySQL，導致數據庫無法支撐；
2、Redis的特點
? ? ? 說起Redis，很多開發者都只知道它和Memcached一樣是非關系型數據庫，可以直接存儲K-V形式的數據，但是相比起Memcached來說，他也有很多不同的地方。
? ? ? 1、Redis不僅僅只支持簡單的K-V形式的數據存儲，還支持list、set、hash、zset等等集合類數據的存儲；
? ? ? 2、Redis支持實時的數據備份，及時宕機，也可以把數據恢復過來；
? ? ? 3、Redis支持數據的持久化，可以存放在內存memory中的數據直接保存在磁盤上；
3、Redis常用的數據類型
? ? ? ?String、Hash、Set、List、SortedSet、pub/sub、Transactions。
? ? ? 1、String：Strings就是一個最最簡單的Key-Value形式存儲的變量。其中Value既可以是數字也可以是字符串。其實現方式是在Redis內部默認存儲一個字符串，被redisObject引用，當檢測到數字操作如自增自減incr、decr等等命令時，自動轉化為數字進行計算，計算完畢后再轉化為String存儲起來。
? ? ? 2、Hash:Hash存儲是鍵值對的value。即Key-Hash，而Hash又是一個k-v的結構，如果使用的Memcached，則需要把整個Hash打包存儲在內存中，如果需要查詢其中某個值，還要全部取出整個Hash，再查找對應值。而Redis可以直接通過命令獲取到Value，大大提高了性能。 其實現原理：當成員較少時，Redis為了節約內存會采用類似一維數組的緊湊存儲，而當對象較多時，則直接轉為HashMap存儲。
? ? 3、Set：Set是一個無序的天然去重的集合，即Key-Set。此外還提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法，對于求共同好友、共同關注什么的功能實現特別方便。其底層是靠HashMap實現的，其中value為NULL；
? ? 4、List：List是一個有序可重復的集合，其遵循FIFO的原則，底層是依賴雙向鏈表實現的，因此支持正向、反向雙重查找。通過List，我們可以很方面的獲得類似于最新回復這類的功能實現。
? ? 5、SortedSet：類似于Java中的TreeSet，是Set的可排序版。此外還支持優先級排序，維護了一個score的參數來實現。其底層主要依賴HashMap來實現的，通過維持插入的數值和Score優先級的映射來進行排序。
? ? 6、pub/sub：發布訂閱，類似于消息隊列mq。可以選擇對某個Key進行訂閱，一旦這個key發布了一些消息，則所有訂閱了這個Key的對象就可以收到這個消息。主要可以用在實時消息系統上，例如聊天之類的。
? ? 7、Transactions：NoSQL不支持事務，但是通過提供了打包執行的功能，即這個包里面的所有命令必須要一起執行，此外還可以鎖定某個Key，在打包執行命令時如果檢測到這個Key發生了變化，則直接回滾。
4、Redis的常用應用場景
? ? ?redis使用內存提供存儲，通過持久化功能保存數據。且針對request是單線程操作。這一系列特點使得redis具有十分神奇的功能。
? ? 1、查找最新的回復。
? ? ? ? ?如果在傳統的關系型數據庫，這就需要使用select * from table where name=”” order by time desc limit? 100；這十分消耗數據庫性能，但是通過Redis，就可以直接在Redis里面通過Id創建一個List，指定長度1w，當需要查找時，直接輸出該list的后100條記錄。
? ? 2、排行問題
? ? ? ?常見的排行問題，例如最熱話題、游戲排名等等，這些都可以通過Redis來輕松實現，直接使用ZRank即可得到。
? ?3、刪除過期數據
? ? ? Redis不是真正意義上的可持久化數據庫，可以給數據加上一個有效時間，在有效時間超過時，Redis會自動刪除對應數據。
