1、为什么使用redis
（一）性能
我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。
这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
（二）并发
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。
这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。
2、单线程的redis为什么这么快
redis是单线程工作模型：
(一) 纯内存操作
(二) 单线程操作，避免了频繁的上下文切换
(三) 采用了非阻塞I/O多路复用机制
3、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，最常规的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。
4、redis的过期策略以及内存淘汰机制
redis采用的是 定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。
在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除，redis默认每隔100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下这个key是否过期了？如果过期了此时就会删除。
如果定期删除没删除key。然后也没有即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在 redis.conf 中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru
该配置就是配内存淘汰策略的。
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐 // TODO 为什么不用这个？？？
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
6、redis和数据库双写一致性问题
数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
首先，采取正确更新策略：先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
Redis中数据存储模式有两种：cache-only以及persistence
cache-only： 只作为"缓存"服务，不提供数据的持久化操作，数据在服务停止后消失，因此在此模式下也不存在数据恢复的问题，该模式的优点是效率高，容易扩展，缺点是安全性较低。
persistence：该模式下将内存中的数据持久化到磁盘文件，服务重启后数据可以恢复，优点是相对安全。
对于persistence持久化存储，Redis提供了两种方式：
Redis Database 简称(RDB) 以及 Append-only file 简称(AOF)
RDB
RDB是在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能
缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
执行数据写入到临时文件的时间点是可以通过配置来自己确定的，通过配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就执行一次RDB操作。这个操作就类似于在这个时间点来保存一次Redis的所有数据，一次快照数据。所有这个持久化方法也通常叫做 snapshots。
RDB默认开启，redis.conf 中的具体配置参数如下 :
# dbfilename：持久化数据存储在本地的文件
dbfilename dump.rdb
# dir：持久化数据存储在本地的路径，如果是在/redis/redis-3.0.6/src下启动的redis-cli，则数据会存储在当前src目录下
dir ./
## snapshot触发的时机，save <seconds> <changes>
## 如下为900秒后，至少有一个变更操作，才会snapshot
## 对于此值的设置，需要谨慎，评估系统的变更操作密集程度
## 可以通过“save “””来关闭snapshot功能
# save时间: 更改了1个key时间隔900s进行持久化存储；
save 900 1
# save时间: 更改了10个key300s进行存储；
save 300 10
# save时间: 更改10000个key60s进行存储。
save 60 10000
## 当snapshot时出现错误无法继续时，是否阻塞客户端“变更操作”，“错误”可能因为磁盘已满/磁盘故障/OS级别异常等
stop-writes-on-bgsave-error yes
## 是否启用rdb文件压缩，默认为“yes”，压缩往往意味着“额外的cpu消耗”，同时也意味这较小的文件尺寸以及较短的网络传输时间
rdbcompression yes snapshot 触发的时机，是有“间隔时间”和“变更次数”共同决定，同时符合2个条件才会触发snapshot, 否则“变更次数”会被继续累加到下一个“间隔时间”上。snapshot过程中并不阻塞客户端请求。snapshot首先将数据写入临时文件，当成功结束后，将临时文件重名为dump.rdb。
使用RDB恢复数据：自动的持久化数据存储到dump.rdb后。实际只要重启redis服务即可完成（启动redis的server时会从dump.rdb中先同步数据）
AOF默认关闭，开启方法，修改配置文件 reds.conf：appendonly yes
##此选项为aof功能的开关，默认为“no”，可以通过“yes”来开启aof功能
##只有在“yes”下，aof重写/文件同步等特性才会生效
appendonly yes
##指定aof文件名称
appendfilename appendonly.aof
##指定aof操作中文件同步策略，有三个合法值：always everysec no,默认为everysec
appendfsync everysec
##在aof-rewrite期间，appendfsync是否暂缓文件同步，"no"表示“不暂缓”，“yes”表示“暂缓”，默认为“no”
no-appendfsync-on-rewrite no
##aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite，默认“64mb”，建议“512mb”
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
##相对于“上一次”rewrite，本次rewrite触发时aof文件应该增长的百分比。
##每一次rewrite之后，redis都会记录下此时“新aof”文件的大小(例如A)，那么当aof文件增长到A*(1 + p)之后
##触发下一次rewrite，每一次aof记录的添加，都会检测当前aof文件的尺寸。
auto-aof-rewrite-percentage 100 AOF和RDB各有优缺点，这是有它们各自的特点所决定：
1) AOF更加安全，可以将数据更加及时的同步到文件中，但是AOF需要较多的磁盘IO开支，AOF文件尺寸较大，文件内容恢复数度相对较慢。
2) snapshot安全性较差，它是“正常时期”数据备份以及master-slave数据同步的最佳手段，文件尺寸较小，恢复数度较快。
可以通过配置文件来指定它们中的一种，或者同时使用它们(不建议同时使用)，或者全部禁用
在架构良好的环境中，master 通常使用 AOF，slave 使用 snapshot，主要原因是
master需要首先确保数据完整性，它作为数据备份的第一选择；
slave提供只读服务(目前slave只能提供读取服务)，它的主要目的就是快速响应客户端read请求；
但是如果你的redis运行在网络稳定性差/物理环境糟糕情况下，建议你master和slave均采取AOF，这个在master和slave角色切换时，可以减少“人工数据备份”/“人工引导数据恢复”的时间成本；
如果你的环境一切非常良好，且服务需要接收密集性的write操作，那么建议master采取snapshot，而slave采用AOF。
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