Redis类型存储到底好不好用，优缺点其实挺复杂的，得具体情况具体分析

Redis的“好”：快，是它的代名词

为什么Redis这么受欢迎？核心就一个字：快，快到什么程度？它能轻松实现每秒数十万次的读写操作，这种速度主要源于几个方面（来源：Redis官方文档及普遍的技术原理），第一，它是基于内存的，数据主要存储在内存（RAM）里，而内存的读写速度比硬盘快几个数量级，这就好比从你手边的桌子上拿一张纸，和去另一个房间的文件柜里找一张纸的区别，第二，它采用了单线程架构处理核心命令，这听起来好像落后于“多线程”时代，但实际上避免了多线程带来的上下文切换和竞争条件的开销，对于这种内存型操作，单线程反而更简单高效，第三，它拥有非常高效的数据结构，Redis不是简单地存储字符串，它提供了丰富的数据类型，每种类型都针对特定场景做了优化。

这些数据类型正是Redis强大威力的体现（来源：Redis命令参考）。

• 字符串（String）：最简单的类型，常用于缓存用户的登录信息、页面内容、计数器等。
• 哈希（Hash）：非常适合存储对象，比如一个用户的详细信息（姓名、年龄、城市），可以一次性获取或修改某个字段，而不用读取整个对象。
• 列表（List）：可以实现简单的消息队列，比如网站的活动流、任务排队。
• 集合（Set）：能存储不重复的元素，常用于标签系统、共同好友筛选等。
• 有序集合（Sorted Set）：给每个元素关联一个分数，可以按分数排序，排行榜、延时任务这些场景非它莫属。

当你需要一个“速度杀手”来处理高并发的瞬时数据时，比如电商网站的秒杀活动、社交媒体的实时点赞数、游戏里的实时排行榜，Redis几乎是首选方案，它能极大地减轻后端数据库（如MySQL）的压力，提升整个系统的响应速度。

Redis的“不好”：硬币的另一面

把Redis当成万能灵药是会出问题的,它的优点背后，恰恰隐藏着它的局限和缺点。

最核心的问题是：它是基于内存的。（来源：对持久化机制的普遍认知）内存比硬盘贵得多，这就决定了Redis的单机成本高昂，而且能存储的数据量受限于物理内存大小，你不可能像用硬盘数据库那样，用几个TB的内存来存储所有历史数据，虽然Redis提供了持久化机制（RDB快照和AOF日志）来将数据写入硬盘，防止断电丢失，但这会一定程度上影响性能（因为要写磁盘），而且它的设计初衷就不是为了做全量数据的持久化存储，它更像是一个高速的工作台，而不是一个永久的档案库。

它不适合复杂的查询。（来源：对比关系型数据库的特性）像MySQL这样的关系型数据库，你可以用灵活的SQL语句进行多表关联、复杂条件筛选、聚合计算，但Redis没有“查询语言”这个概念，它的操作都是基于键（Key）的，你需要什么数据，必须直接知道它的键是什么，虽然可以通过一些模式匹配来查找键，但效率很低，这意味着，你的数据模型设计和访问模式必须非常考究，否则用起来会非常别扭。

它并非真正的“数据库”。（来源：对ACID特性的理解）在需要强一致性的金融交易等场景下，Redis可能不是最佳选择，传统关系型数据库具备ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，能保证复杂事务的可靠，Redis虽然也支持事务，但其概念更偏向于“批量执行命令”，在复杂事务的隔离性和回滚机制上不如专业数据库严谨。

到底好不好用？具体情况具体分析

现在我们可以回到最初的问题了,Redis好不好用，完全看你怎么用。

在以下情况，Redis非常好用，甚至是不可或缺的：

1. 缓存（Cache）：这是Redis最经典的应用，把数据库查询结果、页面渲染结果等“热数据”放在Redis里，下次请求直接读取，极大提升性能。
2. 会话（Session）存储：在分布式Web服务中，将用户登录状态集中存储在Redis里，可以实现多台应用服务器共享会话，解决扩展性问题。
3. 实时排行榜/计数器：利用有序集合或字符串的原子递增操作，实现实时更新的排行榜、文章阅读量、点赞数等。
4. 消息队列（简单场景）：利用列表实现简单的异步任务处理，比如发送邮件、清理缓存等。
5. 分布式锁：在分布式系统中，利用Redis的原子操作实现跨进程的互斥锁。

但在以下情况，Redis可能不是好选择，甚至是个糟糕的选择：

1. 需要存储海量数据，且数据访问不频繁：用昂贵的内存存储“冷数据”是巨大的浪费，应该用更经济的硬盘数据库或数据仓库。
2. 业务逻辑需要复杂的查询和分析：比如要做大量的报表统计、多维度数据筛选，关系型数据库或专业的大数据分析工具更合适。
3. 对数据完整性和一致性要求极高：如银行的核心账务系统，应该选择能提供强事务保证的数据库。
4. 你的团队不熟悉Redis的特性和运维：Redis的配置、持久化策略、内存淘汰策略都需要一定的学习成本，用不好可能导致数据丢失或性能不稳。

总结一下，Redis是一个极其出色的内存数据结构存储，它在自己的赛道上——即高性能、低延迟的读写和数据结构的灵活运用——几乎是无敌的，但它不是一个通用的关系型数据库替代品，正确的做法是，让它和MySQL、PostgreSQL这类传统数据库“打好配合”，让它们各司其职，用Redis处理高速并发的“前线”任务，用关系型数据库作为可靠、稳定的“大后方”，理解了这种定位，你才能真正驾驭Redis的强大力量，而不是被它的局限性所困扰。