对redis之键值型数据库的理解

键值数据库，首先就要考虑里面可以存什么样的数据，对数据可以做什么样的操作，也就是数据模型和操作接口。它们看似简单，实际上却是我们理解 Redis 经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。理解了数据模型，你就会明白，为什么在有些场景下，原先使用关系型数据库保存的数据，也可以用键值数据库保存。例如，用户信息（用户 ID、姓名、年龄、性别等）通常用关系型数据库保存，在这个场景下，一个用户 ID 对应一个用户信息集合，这就是键值数据库的一种数据模型，它同样能完成这一存储需求。但是，如果你只知道数据模型，而不了解操作接口的话，可能就无法理解，为什么在有些场景中，使用键值数据库又不合适了。例如，同样是在上面的场景中，如果你要对多个用户的年龄计算均值，键值数据库就无法完成了。因为它只提供简单的操作接口，无法支持复杂的聚合计算。那么，对于 Redis 来说，它到底能做什么，不能做什么呢？只有先搞懂它的数据模型和操作接口，我们才能真正把“这块好钢用在刀刃上”。
存哪些数据？
不同键值数据库支持的 key 类型一般差异不大，而 value 类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时，一个重要的考虑因素是它支持的 value 类型。例如，Memcached 支持的 value 类型仅为 String 类型，而 Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等。Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的 value。
从使用的角度来说，不同 value 类型的实现，不仅可以支撑不同业务的数据需求，而且也隐含着不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异，从而导致不同的 value 操作之间存在着差异。

操作类型
增删查改。
在实际的业务场景中，我们经常会碰到这种情况：查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于 SCAN 操作，即根据一段 key 的范围返回相应的 value 值。因此，PUT/GET/DELETE/SCAN 是一个键值数据库的基本操作集合。
存放在内存
缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失，那么，用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached 和 Redis 都是属于内存键值数据库。对于 Redis 而言，缓存是非常重要的一个应用场景。

模型组成
大体来说，一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分。

采用什么访问模式？
访问模式通常有两种：一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用，比如，上图中的 libsimplekv.so，就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中，提供键值存储功能；另一种是通过网络框架以 Socket 通信的形式对外提供键值对操作（redis）。
通过网络框架提供键值存储服务，一方面扩大了键值数据库的受用面，但另一方面，也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择，带来了一些潜在的问题。举个例子，当客户端发送一个如下的命令后，该命令会被封装在网络包中发送给键值数据库：PUT hello world。这其中涉及到IO模型的设计。

如何定位键值对
索引的作用是让键值数据库根据 key 找到相应 value 的存储位置，进而执行操作。
索引的类型有很多，常见的有哈希表、B+ 树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。比如mysql就是B+树作为索引。
一般而言，内存键值数据库（例如 Redis）采用哈希表作为索引，很大一部分原因在于，其键值数据基本都是保存在内存中的，而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表 O(1) 的操作复杂度相匹配。
对于 Redis 而言，很有意思的一点是，它的 value 支持多种类型，当我们通过索引找到一个 key 所对应的 value 后，仍然需要从 value 的复杂结构（例如集合和列表）中进一步找到我们实际需要的数据，这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构。Redis 采用一些常见的高效索引结构作为某些 value 类型的底层数据结构，这一技术路线为 Redis 实现高性能访问提供了良好的支撑。

如何为新数据分配内存?
键值数据库的键值对通常大小不一，glibc 的分配器(malloc free)在处理随机的大小内存块分配时，表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大，就可能会造成较严重的内存碎片问题。因此，分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的 Redis 而言，这点尤为重要。Redis 的内存分配器提供了多种选择，分配效率也不一样。
如何重启后快速提供服务？
内存中的数据断电后是会消失的（ram）。Redis 也提供了持久化功能。不过，为了适应不同的业务场景，Redis 为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进。