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Redis 鳥槍換炮了!

數(shù)據(jù)庫 Redis
Redis 7.0 的發(fā)布,標志著 Redis 正式進入了一個新的時代。它不僅在性能上有了質(zhì)的飛躍,還在功能上更加豐富,能夠滿足各種復(fù)雜場景的需求。

兄弟們,今天咱們來聊聊 Redis 這個老伙計最近的騷操作。最近 Redis 突然宣布:“我要升級了!” 我當時第一反應(yīng)是:“啥?Redis 還能怎么升級?不就是存?zhèn)€ key-value 嗎?” 結(jié)果一看更新日志,好家伙,這哪是升級啊,簡直是鳥槍換炮,直接從青銅干到王者了!

一、Redis 的逆襲之路:從單機小透明到分布式戰(zhàn)神

想當年,Redis 剛出道的時候,也就是個簡單的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,功能單一,只能存存字符串、列表啥的。那時候的 Redis 就像個剛畢業(yè)的大學(xué)生,雖然有潛力,但啥都不會。

但是,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量爆炸式增長,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足需求。這時候,Redis 站了出來,開始不斷進化。從支持主從復(fù)制到分布式集群,從簡單的緩存到復(fù)雜的消息隊列,Redis 一步步成為了互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中不可或缺的一環(huán)。

不過,Redis 并沒有滿足于此。最近,Redis 又搞出了一個大新聞:Redis 7.0 正式發(fā)布,性能直接提升 16 倍! 這消息一出,整個技術(shù)圈都炸鍋了。

二、Redis 7.0:讓你的代碼飛起來的黑科技

1. 多線程查詢引擎:Redis 終于告別單身狗模式

在 Redis 7.0 之前,Redis 一直是單線程運行的。這就意味著,所有的操作都只能排隊執(zhí)行,就像在銀行排隊辦業(yè)務(wù)一樣,效率可想而知。尤其是在處理復(fù)雜查詢的時候,比如向量相似性搜索,單線程的瓶頸就更加明顯了。

但是,Redis 7.0 引入了多線程查詢引擎,徹底解決了這個問題?,F(xiàn)在,Redis 可以同時處理多個查詢,就像銀行開了多個窗口一樣,效率直接飆升。

舉個栗子,以前處理一個復(fù)雜查詢可能需要 100 毫秒,現(xiàn)在只需要 10 毫秒!這是什么概念?相當于你以前吃一碗泡面需要 10 分鐘,現(xiàn)在只需要 1 分鐘,直接節(jié)省了 90% 的時間!

而且,Redis 的多線程架構(gòu)還支持垂直擴展,也就是說,你可以通過增加 CPU 核心數(shù)來提升性能,而不需要像以前那樣只能通過增加服務(wù)器數(shù)量來擴展。這對于那些數(shù)據(jù)量龐大的企業(yè)來說,簡直是福音。

2. RESP3 協(xié)議:讓 Redis 的溝通更高效

在 Redis 6.0 之前,Redis 使用的是 RESP2 協(xié)議。這個協(xié)議雖然簡單,但功能有限,無法滿足現(xiàn)代應(yīng)用的需求。比如,它不支持浮點數(shù)、布爾值等數(shù)據(jù)類型,導(dǎo)致在處理一些復(fù)雜數(shù)據(jù)時非常麻煩。

而 Redis 7.0 引入了 RESP3 協(xié)議,徹底解決了這個問題。RESP3 協(xié)議新增了 13 種數(shù)據(jù)類型,包括 Double、Boolean、Blob 等,使得 Redis 可以更高效地處理各種復(fù)雜數(shù)據(jù)。

比如,以前要返回一個浮點數(shù),Redis 需要將其轉(zhuǎn)換為字符串,然后客戶端再解析成浮點數(shù)。這中間不僅浪費了時間,還容易出錯。而現(xiàn)在,Redis 可以直接返回 Double 類型的數(shù)據(jù),客戶端可以直接使用,大大提高了效率。

3. listpack:讓內(nèi)存管理更智能

在 Redis 7.0 之前,Redis 使用的是 ziplist 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲列表、哈希等數(shù)據(jù)。ziplist 雖然節(jié)省內(nèi)存,但在插入和刪除操作時效率低下,尤其是在數(shù)據(jù)量較大的情況下。

而 Redis 7.0 引入了 listpack 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),徹底替代了 ziplist。listpack 采用了更高效的存儲方式,不僅節(jié)省內(nèi)存,而且在插入和刪除操作時的效率也大大提高。

舉個栗子,假設(shè)你有一個包含 10 萬個元素的列表,使用 ziplist 進行插入操作可能需要 100 毫秒,而使用 listpack 只需要 10 毫秒!這效率提升得可不是一點半點。

4. 大鍵操作優(yōu)化:讓 Redis 不再害怕大文件

在 Redis 7.0 之前,處理大鍵(Large Key)一直是個頭疼的問題。比如,刪除一個包含 10 萬個元素的集合可能需要 100 毫秒,這在高并發(fā)場景下簡直是災(zāi)難。

而 Redis 7.0 對大鍵操作進行了全面優(yōu)化,采用了延遲釋放策略和異步回收線程,將大內(nèi)存塊的釋放操作分散到多個事件循環(huán)周期,大大降低了操作延遲。

比如,刪除一個包含 10 萬個元素的集合,以前需要 100 毫秒,現(xiàn)在只需要 25 毫秒!這效率提升得可不是一星半點。

5. 模塊系統(tǒng)增強:讓 Redis 變得無所不能

Redis 7.0 還對模塊系統(tǒng)進行了增強,支持動態(tài)加載擴展模塊,使得 Redis 可以輕松擴展各種功能。比如,你可以通過加載 JSON 模塊來支持 JSON 數(shù)據(jù)類型,通過加載 Search 模塊來支持全文搜索。

舉個栗子,假設(shè)你有一個電商網(wǎng)站,需要對商品進行全文搜索。以前,你可能需要使用 Elasticsearch 等搜索引擎,而現(xiàn)在,你只需要在 Redis 中加載 Search 模塊,就可以輕松實現(xiàn)全文搜索功能,大大簡化了架構(gòu)。

三、Java 開發(fā)者的福音:Spring Boot 集成 Redis 7.0

對于 Java 開發(fā)者來說,Redis 7.0 的新特性當然要和 Spring Boot 一起使用才更香。下面,咱們就來看看如何在 Spring Boot 中集成 Redis 7.0,享受這些黑科技帶來的便利。

1. 添加依賴

首先,你需要在 pom.xml 中添加 Spring Boot 和 Redis 的依賴:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

2. 配置 Redis 連接

接下來,你需要在 application.properties 中配置 Redis 的連接信息:

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=

3. 使用 RedisTemplate 操作 Redis

Spring Boot 提供了 RedisTemplate 來操作 Redis,你可以通過它來調(diào)用 Redis 的各種命令。比如,使用多線程查詢引擎進行復(fù)雜查詢:

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void complexQuery() {
    // 執(zhí)行復(fù)雜查詢
    redisTemplate.execute((RedisCallback<Object>) connection -> {
        // 這里可以調(diào)用Redis的多線程查詢引擎
        return null;
    });
}

4. 使用 RESP3 協(xié)議

如果你想使用 RESP3 協(xié)議,只需要在配置中添加以下內(nèi)容:

spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
spring.redis.lettuce.shutdown-timeout=100ms
spring.redis.lettuce.bootstrap-commands=HELLO 3

5. 使用 listpack 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Redis 7.0 默認使用 listpack 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),你不需要進行任何配置,直接使用即可。比如,操作列表:

// 向列表中添加元素
redisTemplate.opsForList().leftPush("mylist", "value1");
redisTemplate.opsForList().leftPush("mylist", "value2");
// 獲取列表中的所有元素
List<Object> list = redisTemplate.opsForList().range("mylist", 0, -1);

四、性能測試:Redis 7.0 到底有多強?

為了驗證 Redis 7.0 的性能,官方進行了廣泛的基準測試,并與其他向量數(shù)據(jù)庫進行了比較。測試結(jié)果顯示,Redis 7.0 的查詢吞吐量提升了 16 倍,尤其在處理數(shù)億文檔級別時表現(xiàn)尤為突出。

比如,在使用 gist-960-euclidean 數(shù)據(jù)集進行測試時,Redis 7.0 的 k-NN 搜索速度比純向量數(shù)據(jù)庫快 3 倍,比通用數(shù)據(jù)庫快 5 倍。這意味著,Redis 7.0 不僅可以作為緩存使用,還可以作為高性能的向量數(shù)據(jù)庫使用,滿足生成式 AI 等場景的需求。

此外,Redis 7.0 還在內(nèi)存管理、并發(fā)性能等方面進行了優(yōu)化。比如,處理 1MB 字符串的 GET 操作,Redis 7.0 的延遲比 Redis 6.2 降低了 50%;處理 10 萬字段的 HGETALL 操作,延遲降低了 45%。

五、總結(jié):Redis 7.0,你值得擁有

Redis 7.0 的發(fā)布,標志著 Redis 正式進入了一個新的時代。它不僅在性能上有了質(zhì)的飛躍,還在功能上更加豐富,能夠滿足各種復(fù)雜場景的需求。

對于 Java 開發(fā)者來說,Redis 7.0 的新特性與 Spring Boot 的集成,使得開發(fā)更加高效、便捷。無論是處理高并發(fā)場景,還是實現(xiàn)復(fù)雜的查詢功能,Redis 7.0 都能輕松應(yīng)對。

所以,如果你還在使用舊版本的 Redis,趕緊升級吧!Redis 7.0,絕對是你不容錯過的黑科技!

責任編輯:武曉燕 來源: 石杉的架構(gòu)筆記
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