雖然我很渺小，但我還想分享
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我堅信愛分享的人運氣一定不差，進步很快樂，分享更快樂😬
這有你們想要聽的故事!
- 經理 : 兄弟，我有一個新需求，需要做一個整點搶購活動的功能，這次客戶的產品到時候可是併發萬級的流量，好好想想吧!
- 本狗 : 這有啥難得，給個設計一個到時搶購時間，然後在搶購處加入鎖，完活，走你。
- 經理 : 來來來！兄弟，這數據庫內存咋佔用這麼多，而且還有時候卡住，好像抵擋不住這百萬級的點擊量啊，怎麼回事啊，是不是代碼有問題啊！
- 本狗 : …(mmp，被發現了😂)神馬啊！這併發量太大了，你這服務器不行，而且網不好，刷新下就好了，不行就重啓，再不行就把數據庫讀寫分離，分庫分表…
- 經理 : 別說這沒有用的，人家萌妹子寫的咋沒問題，到你這又這個那個了，就沒個能夠讀寫抵擋萬併發的工具。能幹幹，不能幹滾蛋！
- 本狗 : …(內心一萬隻草泥馬) …竟無語凝噎,菜雞被啄🐦
So ：當高併發且數據量龐大的時候，讀取硬盤的數據庫操作遠遠不滿足現實需求，所以redis來了。
叨叨這麼多，redis是啥玩意。我相信代碼源於生活，生活中的栗子🌰，才更容易理解。客觀留步慢慢往下看！
假如你下定決心要大掃除，秉着一腔熱血自己開幹。面對這無數的垃圾裏，你感到無助想到退卻，忽然在角落裏發現了一個智能掃地機器人，於是乎關於你們的故事開始了。
- 滿屋的垃圾 = 併發幾萬級的流量數據
- 自己掃 = 關係型數據庫
- 掃地機器人 = 分佈式緩存數據庫，在這裏指redis
🗑️屋裏的垃圾 ，就是我們要處理併發的大量數據；
🖌️自己拿着掃帚，就是將數據存貯在數據庫硬盤中；
🤖掃地機器人，就是redis。
1.如果你覺得自己勤快，選擇親力親爲自己掃，雖然節省電費，但是費時費力，巨大的消耗導致最終人累倒。
➡️ 這種情況是當數據量併發量巨大且不需要保證其完全準確性時，如果採用關係型數據庫(如mysql)進行交互，讀寫佔用巨大資源，導致瓶頸後影響性能，嚴重者導致宕機。
2. 如果你是個比較愛偷懶的，選擇完全使用掃地機器人。這雖然會節省自己的體力，而且工作效率高，但是電費昂貴，而且掃地機器人總用掃滿的時候，就會導致機器停工。
➡️ 這種情況是完全把數據持久化壓力交給redis，但是redis是分佈式內存數據庫，如果過度依賴內存，那麼花費開銷十分巨大，隨性能提升，但是也不能不計成本。
3. 如果你是個喜歡合作的人，採用和掃地機器人一同協作，讓機器人幫你搞定大量垃圾，然後把需要整理重要的垃圾交由你來處理。於是乎你和掃地機器人快樂的合作起來，掃了一屋也掃了天下。
➡️ 這種情況則是最佳方案，使用redis進行大數據高併發的抵擋，然後將需要持久化保存的數據交由關係型數據庫，達到互補，提高性能。
故事聽完了，開始我們的表演吧！
1. 什麼是redis?
行話
Redis:REmoteDIctionaryServer(遠程字典服務器)是完全開源免費的，用語言編寫的，遵守BSD協議，是一個高性能的(key/value)分佈式內存數據庫，基於內存行並支持持久化的NoSQL數據庫，是當前最熱門的NoSql數據之一,也被人們稱爲數據結構服務器。
土味情話
我片面的認爲redis就是擋在數據庫之前的盾牌，數據庫的sql操作會進行磁盤讀寫，併發量最高也就幾萬條每秒，一般可滿足需求。但如果類似支付寶春晚紅包，或者京東搶購之類的高併發，就像mysql,oracle之類的也會有性能瓶頸，超過億萬級併發那就只能over等死了。redis是會將數據保存在內存中也會定期存儲到硬盤，速度快的嗖嗖的。所以當這些高併發的時候就需要redis抵擋一層，分散數據庫壓力，並且高效快捷。
2. redis用在哪?
- 會話緩存（最常用）
- 消息隊列，
- 活動排行榜或計數
- 發佈，訂閱消息（消息通知）
- 商品列表，評論列表等
3.redis去哪下?
官網在此，誰敢造次
https://redis.io/
4.redis掌握目標?
- 數據類型、基本操作和配置
- 持久化和複製，RDB/AOF
- 事務的控制
🔥 下章劇透，redis的下載與安裝
此章到這裏啦，我是JavaDog，謝謝博友看完了，點個贊👍再走唄。
