¿Qué es Redis?

Redis almacena datos en memoria, en lugar de en un disco o unidad de estado sólido (SSD), lo que ayuda a ofrecer una velocidad, fiabilidad y rendimiento sin precedentes.

Cuando una aplicación depende de fuentes de datos externas, la latencia y el rendimiento de esas fuentes pueden crear un cuello de botella en el performance, especialmente a medida que aumenta el tráfico o la aplicación escala. Una forma de mejorar el rendimiento en estos casos es almacenar y manipular datos en memoria, físicamente más cerca de la aplicación. Redis está diseñado para esta tarea: almacena todos los datos en memoria, lo que brinda el performance más rápido posible al leer o escribir datos, y ofrece capacidades de replicación integradas que le permiten colocar los datos físicamente más cerca del usuario para la latencia más baja.

Otras características de Redis que vale la pena mencionar incluyen soporte para múltiples estructuras de datos, scripts Lua incorporados, múltiples niveles de persistencia en el disco y alta disponibilidad.

Redis se distingue de los almacenes de datos NoSQL “tradicionales” como un componente auxiliar diseñado específicamente para mejorar el rendimiento de las aplicaciones. Estas son algunas capacidades diferenciadoras de Redis:

• Sesiones de caché de Redis
• Colas de Redis
• Tipos de datos de Redis
• Gestión de clientes Redis

Nuevamente, a diferencia de las bases de datos NoSQL como MongoDB y PostreSQL, Redis almacena datos en la memoria principal del servidor en lugar de en discos duros y unidades de estado sólido. Esto conduce a tiempos de respuesta significativamente más rápidos al realizar operaciones de lectura y escritura. También ayuda a garantizar el alta disponibilidad (junto con Redis Sentinel) y la escalabilidad de los servicios y las cargas de trabajo de las aplicaciones.

Redis puede poner en cola tareas que pueden tardar más de lo habitual en procesar los clientes sitio web. La cola de tareas multiproceso es común en muchas de las aplicaciones basadas en sitio web actuales, y Redis facilita la implementación de procesos automatizados escritos en Python que se ejecutan en segundo plano de los ciclos de solicitud/respuesta.

Aunque técnicamente es un almacén de claves/valores, Redis es en realidad un servidor de estructuras de datos que admite múltiples tipos y estructuras de datos, entre los que se incluyen:

• Elementos de cadena únicos y sin clasificar
  
  
• Datos con seguridad binaria
  
  
• HyperLogLogs
  
  
• Matrices de bits
  
  
• Hashes
  
  
• Listas

Redis cuenta con capacidades nativas de integración de clientes para ayudar a los desarrolladores a manipular e interactuar con sus datos. Actualmente hay más de 100 clientes de código abierto diferentes disponibles en la biblioteca de clientes de Redis, y los desarrolladores pueden agregar fácilmente nuevas integraciones para admitir características y lenguajes de programación adicionales.

Algunas de las características más importantes o notables de Redis incluyen:

• Redis Sentinel
• Clúster de Redis
• Redis Pub/Sub
• Persistencia de Redis

Redis Sentinel es un sistema distribuido independiente que ayuda a los desarrolladores a calibrar sus instancias para que tengan alta disponibilidad para los clientes. Sentinel utiliza una serie de procesos de monitoreo, notificaciones y failovers automáticos para informar a los usuarios cuando hay algún problema con las instancias maestra y esclava, mientras reconfigura automáticamente nuevas conexiones para las aplicaciones cuando sea necesario.

Redis Cluster es una implementación distribuida de Redis que divide automáticamente los conjuntos de datos entre varios nodos. Esto permite un mayor rendimiento y escalabilidad de los despliegues de bases de datos, al tiempo que garantiza la continuidad de las operaciones en caso de que los subconjuntos de nodos no puedan comunicar con el resto del clúster.

Dado que Redis admite el uso de comandos de publicación y suscripción (Pub/Sub), los usuarios pueden diseñar servicios de chat y mensajería de alto rendimiento en todas sus aplicaciones y servicios. Esto incluye la capacidad de emplear estructuras de datos de lista para ejecutar operaciones atómicas y capacidades de bloqueo.

Redis utiliza almacenamiento en disco persistente diseñado para sobrevivir a las interrupciones de los procesos y los cuellos de botella de la red. Redis puede conservar conjuntos de datos tomando instantáneas periódicas de los datos y agregándolas con los cambios a medida que estén disponibles. Redis se puede configurar para generar estas copias de seguridad de la base de datos bajo demanda o a intervalos automáticos para garantizar la durabilidad e integridad de la base de datos.

Tanto Redis como Memcached son data stores de código abierto en memoria, pero difieren en lo que respecta a sus beneficios y características. Memcached es a menudo la opción preferida para aplicaciones simples que requieren menos recursos de memoria, pero es limitado cuando se almacenan datos en su forma serializada. El uso de estructuras de datos por parte de Rediss proporciona mucha más potencia cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y más capacidad para afinar el contenido de la memoria caché y mantener una mayor eficiencia en escenarios de aplicaciones específicas.

Si bien Redis es un almacén de bases de datos en memoria, MongoDB se conoce como un almacén de documentos en disco. Aunque ambas soluciones están diseñadas para diferentes propósitos, a menudo se emplean juntas para maximizar la velocidad y la eficiencia de una base de datos NoSQL. Gracias a su capacidad de almacenamiento en caché, Redis puede localizar los datos necesarios con extrema rapidez, lo que sirve como un búfer de ingesta que hace que MongoDB sea más eficiente y capaz de gestionar mayores frecuencias de actualizaciones de documentos casi en tiempo real. Con la capacidad de MongoDB para almacenar cantidades significativas de datos y la capacidad de Redis para procesarlos más rápido, el emparejamiento ofrece una poderosa solución de gestión de bases de datos para una variedad de casos de uso.

Estos son algunos casos de uso comunes de los que las compañías se benefician cuando trabajan con Redis:

• Análisis en tiempo real: dado que Redis puede procesar datos con una latencia inferior a un milisegundo, es ideal para análisis en tiempo real, campañas publicitarias en línea y procesos impulsados por IA o machine learning.
  
  
• Aplicaciones basadas en la ubicación: Redis simplifica el desarrollo de aplicaciones y servicios basados en la ubicación al proporcionar indexación, conjuntos y operaciones geoespaciales. Al emplear conjuntos ordenados, Redis puede ahorrar la tarea de buscar y ordenar datos de ubicación, que requiere mucho tiempo, y al mismo tiempo emplear una implementación de geohashing inteligente.
  
  
• Almacenamiento en caché para bases de datos: Redis puede manejar grandes cantidades de datos en tiempo real, haciendo uso de sus capacidades de almacenamiento de datos en memoria para ayudar a admitir construcciones de bases de datos altamente receptivas. El almacenamiento en caché con Redis permite menos accesos a la base de datos, lo que ayuda a reducir la cantidad de tráfico y las instancias necesarias. Al usar Redis para el almacenamiento en caché, los equipos de desarrollo pueden mejorar significativamente el rendimiento de sus aplicaciones al lograr una latencia de menos de un milisegundo. Y dado que la capa de almacenamiento en caché de Redis puede escalar de forma rápida y económica, las organizaciones pueden desarrollar estas aplicaciones altamente receptivas mientras reducen sus gastos generales.

Empezar con Redis es un proceso bastante sencillo, especialmente con el uso del Redis Desktop Manager (RDM). Y dado que Redis y RDM son de código abierto, las comunidades de desarrollo activas siempre están trabajando para mejorar su eficiencia operativa y evolucionar continuamente las herramientas e integraciones compatibles.

Para obtener más información sobre la instalación y configuración de Redis, siga las instrucciones de configuración en la comunidad.