web项目中应该引入redis的原因

Redis是一个Nosql数据库，也是一个键值存储系统。虽然redis是一个键值存储系统，但是redis支持很多值存储类型，例如字符串、链表、集合、有序集合和哈希。

Redis 是一个键值存储系统。与Memcached类似，它支持的存储值类型相对较多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set——有序集合）和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove、交集、并集、差集以及更丰富的操作，并且这些操作都是原子的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。和memcached一样，数据缓存在内存中以保证效率。区别在于redis会定期将更新的数据写入磁盘或者将修改操作写入额外的记录文件，并在此基础上实现主从（master-slave）同步。

Redis是一个高性能的键值数据库。 Redis的出现很大程度上弥补了memcached等键/值存储的缺点，在某些情况下可以对关系型数据库起到非常好的补充作用。它提供了Java、C/C++、C#、PHP、JavaScript、Perl、Object-C、Python、Ruby、Erlang等客户端，使用起来非常方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器同步到任意数量的从服务器，并且从服务器可以是与其他从服务器关联的主服务器。这允许 Redis 执行单级树复制。保存可以有意或无意地写入数据。由于完全实现了发布/订阅机制，当从库同步时将树放在任何地方，都可以订阅频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步有助于读取操作的可扩展性和数据冗余。

Redis完全开源免费，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

Redis支持五种数据类型：字符串（string）、散列（hash）、列表（list）、集合（set）和zset（sorted set：有序集）。

Redis与其他key-value缓存产品具有以下三个特点：

Redis支持数据持久化。它可以将内存中的数据保存到磁盘上，并在重启时再次加载使用。

Redis不仅支持简单的key-value类型数据，还提供list、set、zset、hash等数据结构的存储。

Redis支持数据备份，即主从模式的数据备份。

Redis优势

极高的性能——Redis读取速度可达11万倍/s，写入速度为81000次/s。

丰富的数据类型 - Redis 支持二进制情况下的字符串、列表、哈希、集合和有序集数据类型操作。

原子性 – 所有 Redis 操作都是原子性的，这意味着它们要么成功执行，要么根本不执行。各个操作都是原子的。多个操作还支持事务，即原子性，由 MULTI 和 EXEC 指令包装。

丰富的功能——Redis还支持发布/订阅、通知、密钥过期等功能。

Redis 和其他键值存储有什么区别？

Redis 具有更复杂的数据结构并对其提供原子操作。这是一条不同于其他数据库的进化路径。 Redis的数据类型基于基本数据结构，对程序员来说是透明的，不需要额外的抽象。

Redis运行在内存中，但可以持久化到磁盘，所以执行时需要权衡内存ng不同数据集的高速读写，因为数据量不能大于硬件内存。内存数据库的另一个优点是，与磁盘上同样复杂的数据结构相比，在内存中的操作非常简单，因此Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。此外，就磁盘格式而言，它们是紧凑的附加生成的，因为它们不需要随机访问。

那么为什么要使用像redis这样的Nosql数据库呢？

1.当一台机器无法容纳全部数据量时；

2.当数据索引装不下一台机器的内存时；

3.访问量（混合读和写）无法容纳在一个实例中时。

单机时代，只用一台机器安装MySQL进行存储。如果每次存储几千条数据，这样会导致MySQL的性能很差，存储和读取的速度会很慢，然后就会丢失。它演变成缓存+mysql+垂直分割。

缓存作为中间缓存时代，会将所有的数据先保存在缓存中，然后再存储到mysql中，以减轻数据库压力，提高效率。

但是当数据再次增加到另一个数量级时，上述方法就无法满足需求了。随着数据库的写压力增大，缓存只能缓解数据库的读压力。读写集中在一个数据库上，导致数据库不堪重负。大多数网站已经开始使用主从复制技术来实现读写分离，以提高读写性能和读取数据库的可扩展性。 Mysql的主从模式此时已经成为网站的标准。

主从分离模式时代，在redis缓存、MySQL主从复制、读写分离的基础上，MySQL主库的写入压力开始出现bottlenecks，数据量持续增加。出现了急剧增加。由于MyISAM使用表锁，因此在高并发下会出现严重的锁问题。大量高并发MySQL应用已经开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。 Nosql数据库的优点：

1．易于扩展

这些类型的数据存储不需要固定的模型，可以水平扩展，无需冗余操作。与关系型数据库相比，可以减少表和字段的数量。它还带来了架构级别的可扩展性功能

2。大数据量提高性能

3.多样灵活的数据模型