redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，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及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
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学习难点：
使用nosql：
high performance，对DB高并发rw的需求（web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以难以使用动态页面静态化技术，因此对DB的并发和负载要求非常高，往往要达到每秒上万次rw，关系型DB包括分布式集群应付上万次查询（r）还勉强顶得住，但若应付上万次SQL写w操作，物理硬盘IO已无法承受，对于普通大型BBS网站，存在高并发w的需求）；
huge storage，海量数据的高效率存储和访问需求（对于大型SNS，每天用户产生海量的动态数据，如friendfeed一个月有2.5亿条用户动态，对于关系型DB若要在一张2.5亿条记录的表中进行SQL查询，效率极其低下；大型web网站的用户登录系统，如tencent、shengda等数以亿计的账号，关系型DB难以应付）；
high scalability & high availability，高扩展性和高可用需求（在互联网网站架构中，DB是最难横向扩展的，在应用系统的用户量和访问量与日俱增时，DB很难像web server和app server那样简单的通过添加硬件node来扩展性能和负载能力，对很多需提供24h不间断业务的网站来说，对DB进行升级和扩展非常痛苦，往往要停机维护和数据迁移）；
nosql将关系型DB的以下特性去除：
关系型DB数据事务一致性需求（传统关系型DB要保持DB事务一致性需求，从而无法满足高并发rw的需求）；
DB的r实时性和w实时性需求（对关系型DB插入一条数据之后立即查询，可查出来，但对很多web应用来说，并不要求这么高的实时性）；
对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询需求（任何大数据量的web系统，尤其是SNS，非常忌讳多个大表的关联查询，和复杂的数据分析类型SQL查询，从需求和产品设计角度，避免这种情况发生，往往更多的是单表的主键查询，及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化）；
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