redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

(一)String

这个其实没啥好说的，常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash

这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息， 以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户 体验好。本人还用一个场景，很合适—取行情信息。就也是个生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。

(四)set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部 署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。 另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

(五)sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作

内部使用了两种数据结构来实现其功能：跳表（Skip List）、哈希表

跳表本身是有序的

命令不区分大小写：set,SET.

key区分大小写

缓存淘汰策略

惰性释放 lazyfree 了解过吗？

惰性释放没有开启之前，我们主线程删除一个 key 的时候其他指令只能进行串行排队等待，如果系统中有很多 bigkey 需要删除，那么就会让阻塞时间变长，造成系统的吞吐量和 IO 处理下降；开启惰性释放后，在主线程进行删除 key 的时候，会将 key 标记为已删除，然后直接返回，释放操作由后台线程进行，实现了非阻塞异步化的删除降低阻塞等待时间；

Redis 的过期策略是怎么样的？

Redis 采用的是定时删除和惰性删除相结合的方式实现的过期策略；Redis 会没 100 ms 随机抽取部分 key 看他们是否过期；过期的话就标记为已删除然后通过惰性删除的方式释放 key

Redis 的内存淘汰策略是怎么样的？

内存淘汰策略是指当内存满了的情况下应该释放哪些 key 的策略；可以根据淘汰方式不同分为一下几类:

  • 不淘汰，如果内存满了就报错
  • 根据 TTL 进行淘汰；会选择过期时间最近的一个 key 进行淘汰；
  • LRU：会淘汰最久没有访问的 key；
  • LFU：会淘汰访问频率最低的 key；
  • 随机淘汰； 他们还可以组合，比如在过期时间最近的 key 中淘汰最久未访问的 key； LRU 的缺点是可能会淘汰某些热 key，LFU 的缺点是可能某些曾经的热 key 会始终保留；