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安装教程

🚀安装之前切换到root用户。

在Ubuntu下安装

1.安装

apt install redis //Ubuntu下下载后默认启动了redis

2.修改配置文件

vim /etc/redis/redis.conf
bind 0.0.0.0 ::1  //修改bind后的内容
protected-mode no //保护模式改为no

3.重启服务器

service redis-server restart

在Centos7.6下安装Redis5

1.安装scl源

yum install centos-release-scl-rh

2.安装Redis5

yum install rh-redis5-redis 

3.对可执行程序做软连接

cd /usr/bin
ln -s /opt/rh/rh-redis5/root/usr/bin/redis-server ./redis-server
ln -s /opt/rh/rh-redis5/root/usr/bin/redis-sentinel ./redis-sentinel
ln -s /opt/rh/rh-redis5/root/usr/bin/redis-cli ./redis-cli

4.对配置文件做软连接

cd /etc/
ln -s /etc/opt/rh/rh-redis5/ ./redis

5.修改配置文件

bind 0.0.0.0 #修改ip
protected-mode no #关闭保护模式
daemonize yes #启动守护进程

🚀设置工作目录

mkdir -p /var/lib/redis  //创建一个新的目录
dir /var/lib/redis       //修改配置文件中dir 后面的内容

🚀设置日志目录

mkdir -p /var/log/redis/  #创建新的日志目录
logfile /var/log/redis/redis-server.log #修改日志文件的路径

6.启动redis

redis-server /etc/redis/redis.conf

7.终止Redis

kill redis的pid

特性

在内存中存储数据

🚀redis是将数据存储在内存中的数据结构中的，像MySQL这样的主要通过"表"的方式来存储组织数据的关系型数据库。Redis主要是通过"键值对"的方式来存储组织数据的非关系型数据库。

可编程的

🚀针对Redis的操作，可以通过使用简单的交互式命令进行操作。也可以通过一些脚本的方式，批量执行一些操作(可以带有一些逻辑)。

扩展能力

🚀在Redis原有的基础上进行扩展，Redis提供了一组API，可通过C/C++，Rust编写Redis扩展（本质上是一个动态链接库）。

持久化

🚀Redis是把数据存储在内存上的，为了是更快速的访问。Redis也会把数据存储在硬盘上，内存为主，磁盘为辅。(相当于对内存数据的备份，如果Redis重启了，就会在重启时加载硬盘中的备份数据，使Redis的内存恢复到重启前的状态)

集群

🚀Redis作为分布式系统中的一个中间件，能够支持集群是很关键的。一个Redis能存储的数据是有限的，那么就可以引入多个主机，部署多个Redis结点，每个Redis存储数据的一部分。

高可用

🚀Redis自身也是支持主从这种结构的，从结点就相当于主节点的备份。

快速

🚀Redis数据存储在内存中，就比访问硬盘的数据库要快。
🚀Redis的核心功能都是比较简单的逻辑。核心功能都是操作内存中的数据结构。
🚀从网络角度上，Redis使用了IO多路转接的方式(epoll)。
🚀Redis使用的是单线程模型，这样的单线程模型，就减少了不必要的线程之间的竞争开销。（多线程能提高效率的前提：CPU密集型任务，使用多个线程可以充分的利用CPU多核资源，但是Redis的核心人物，主要就是操作内存中的数据结构，不会消耗太多CPU）。

应用场景

实时数据存储

🚀将Redis当作数据库使用，对于实时性比较高的场景，延迟比较低适合使用Redis。

作为缓存或者Session存储

🚀将热点数据拿出来存储在Redis中（20%的数据满足80%的请求–二八原则）。从Redis中拿数据比从MySQL这样的数据库中拿数据要快很多的。

🚀通常来说Session是存储在应用服务器的内存中的，但是在分布式系统尤其是使用了负载均衡的架构下，可能同一个用户的多次请求被分发到了不同的应用服务器上，就会导致用户重新认证。可以将会话数据单拎出来放在一个Redis服务器上，所有的应用服务器都将Session存储在这个Redis中。（应用程序重启，会话不会丢失）

消息队列

🚀此处的消息队列指的不是Linux进程间通信的那个消息队列。这里指的是一个消息队列服务器，基于这个可以实现一个网络版本的生产者消费者模型。