Redis 是一个使用 C 语言开发的数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的 ，也就是它是内存数据库，所以读写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
另外，Redis 除了做缓存之外，也经常用来做分布式锁，甚至是消息队列。
Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案。
缓存数据的处理流程
- 如果用户请求的数据在缓存中就直接返回。
- 缓存中不存在的话就看数据库中是否存在。
- 数据库中存在的话就更新缓存中的数据。
- 数据库中不存在的话就返回空数据
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数据储存方式
- Redis（持久化）保存数据一种采用的是rdb(快照的形式进行数据的保存，快照是采用一种机制保存，这种机制你可以自己在redis的配置文件中进行配置，隔多长时间保存多少数据,这种方法是比较快了，数据会被保存到硬盘上，当redis启动的时候，硬盘上的数据会在写到数据库中，这种方法是大大提高了数据的存储和读取的效率。但是性能上还是会有一定的影响，毕竟他还要去占用cpu去做保存快照的操作；
Redis 可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis 创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis 主从结构，主要用来提高 Redis 性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。
快照持久化是 Redis 默认采用的持久化方式，在 Redis.conf 配置文件中默认有此下配置：
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。 save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。 save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。 - redis保存数据的另一种方法就是采用aof集群的方式，它会使每个服务器内都有对方服务器上的数据，这中方式避免了像rdb那种在特定时间内用快照保存数据的机制，减少内存的占用，从而提高性能。而且这种方法还有另一个好处就是，当一个服务器宕机以后，数据不会因此丢失，而是当你在操作数据的时候会从其他的服务器上读到你想要操作的数据。但是这种方法会使你在硬件设备上付出一定的成本。
与快照持久化相比，AOF 持久化的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。默认情况下 Redis 没有开启 AOF（append only file）方式的持久化，可以通过 appendonly 参数开启：
appendonly yes开启 AOF 持久化后每执行一条会更改 Redis 中的数据的命令，Redis 就会将该命令写入到内存缓存?
server.aof_buf?中，然后再根据?appendfsync?配置来决定何时将其同步到硬盘中的 AOF 文件。
AOF 文件的保存位置和 RDB 文件的位置相同，都是通过 dir 参数设置的，默认的文件名是?appendonly.aof。
在 Redis 的配置文件中存在三种不同的 AOF 持久化方式，它们分别是：appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度 appendfsync everysec #每秒钟同步一次，显式地将多个写命令同步到硬盘 appendfsync no #让操作系统决定何时进行同步为了兼顾数据和写入性能，用户可以考虑?
appendfsync everysec?选项 ，让 Redis 每秒同步一次 AOF 文件，Redis 性能几乎没受到任何影响。而且这样即使出现系统崩溃，用户最多只会丢失一秒之内产生的数据。当硬盘忙于执行写入操作的时候，Redis 还会优雅的放慢自己的速度以便适应硬盘的最大写入速度。
常见数据类型?
- string(字符串)
介绍：String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。一个Redis中字符串value最多可以是512M。
常用命令：?set,get,strlen,exists,decr,incr,setex?等等。
应用场景：?一般常用在需要计数的场景，比如用户的访问次数、热点文章的点赞转发数量等等。 - list(列表)
介绍：Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
常用命令：?rpush,lpop,lpush,rpop,lrange,llen?等。
应用场景：?发布与订阅或者说消息队列、慢查询。 - set(集合)
介绍：Redis 中的 set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序。当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且 set 提供了判断某个成员是否在一个 set 集合内的重要接口，这个也是 list 所不能提供的。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。因为 Redis 非常人性化的为集合提供了求交集、并集、差集等操作，那么就可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。
常用命令：?sadd,spop,smembers,sismember,scard,sinterstore,sunion?等。
应用场景：?需要存放的数据不能重复以及需要获取多个数据源交集和并集等场景。 - hash(哈希)
介绍：Redis hash 是一个键值对集合,hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map<String,Object>
常用命令：?hset,hmset,hexists,hget,hgetall,hkeys,hvals?等。
应用场景：?系统中对象数据的存储。 - zset(有序集合)
介绍：Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。访问有序集合的中间元素也是非常快的。
常用命令：?zadd,zcard,zscore,zrange,zrevrange,zrem?等。
应用场景：?需要对数据根据某个权重进行排序的场景。比如在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息。
缓存数据设置过期时间
一般情况下，我们设置保存的缓存数据的时候都会设置一个过期时间。
内存是有限的，如果缓存中的所有数据都是一直保存的话，会导致Out of memory。
Redis 自带了给缓存数据设置过期时间的功能，比如：
127.0.0.1:6379> exp key 60 # 数据在 60s 后过期
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setex key 60 value # 数据在 60s 后过期 (setex:[set] + [ex]pire)
OK
127.0.0.1:6379> ttl key # 查看数据还有多久过期
(integer) 56
注意：Redis 中除了字符串类型有自己独有设置过期时间的命令?setex?外，其他方法都需要依靠?expire?命令来设置过期时间 。另外，?persist?命令可以移除一个键的过期时间。
过期时间除了有助于缓解内存的消耗，还有什么其他用么？
很多时候，我们的业务场景就是需要某个数据只在某一时间段内存在，比如我们的短信验证码可能只在 1 分钟内有效，用户登录的 token 可能只在 1 天内有效。
如果使用传统的数据库来处理的话，一般都是自己判断过期，这样更麻烦并且性能要差很多。
Redis 是如何判断数据是否过期的呢？
Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(键)，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。
?过期字典是存储在 redisDb 这个结构里的：
typedef struct redisDb {
...
dict *dict; //数据库键空间,保存着数据库中所有键值对
dict *expires // 过期字典,保存着键的过期时间
...
} redisDb;如果假设你设置了一批 key 只能存活 1 分钟，那么 1 分钟后，Redis 是怎么对这批 key 进行删除的呢？
常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）：
- 惰性删除?：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。
- 定期删除?： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。
定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是?定期删除+惰性/懒汉式删除?。
但是，仅仅通过给 key 设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期 key 的情况。这样就导致大量过期 key 堆积在内存里，然后就 Out of memory 了。
怎么解决这个问题呢？答案就是：Redis 内存淘汰机制。
Redis 内存淘汰机制?
Redis 提供 6 种数据淘汰策略：
- volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru（least recently used）：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（这个是最常用的）
- allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
- no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！
4.0 版本后增加以下两种：
- volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰
- allkeys-lfu（least frequently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的 key
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