Redis 有 5 种基础数据结构，分别为：string (字符串)、list (列表)、set (集合)、hash (哈希) 和 zset (有序集合)。

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1、String 字符串

字符串 string 是 Redis 最简单的数据结构。Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。字符串结构使用非常广泛，一个常见的用途就是缓存用户信息。我们将用户信息结构体使用 JSON 序列化成字符串，然后将序列化后的字符串塞进 Redis 来缓存。同样，取用户信息会经过一次反序列化的过程。

键值对命令：

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批量键值对命令：可以批量对多个字符串进行读写，节省网络耗时开销

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过期和 set 命令扩展：可以对 key 设置过期时间，到点自动删除，这个功能常用来控制缓存的失效时间

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原子计数：如果 value 值是一个整数，还可以对它进行自增操作。自增是有范围的，它的范围是 signed long 的最大最小值，超过了这个值，Redis 会报错

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2、list（列表）

Redis的列表相当于java中的LinkedList，是链表而不是数组，这意味着list的插入和删除操作非常快，时间复杂度为O(1)，但是索引定位很慢，时间复杂度为O(n)，当列表弹出了最后一个元素以后，该数据结构自动被删除，内存被回收；
Redis的列表结构常用来做异步队列使用，将需要延后处理的任务结构体序列化为字符串塞进Redis的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理；

右边进左边出：队列

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右边进右边出：栈

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3、hash（字典）

Redis的字典相当于Java中的HashMap，是无序字典，内部实现结构上同Java的HashMap也是一致的，是数据+链表二维结构的，第一维hash的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来；
hash结构也可以用来存储用户信息，不同于字符串String需要一次性全部序列化整个对象，hash结构可以对用户结构中的每个字段单独存储，这样当我们需要获取用户信息时，可以进行部分获取，而以整个字符串的形式去保存用户信息的话，就只能一次性全部读取，这样就会比较浪费网络流量；
hash也有缺点，就是hash结构的存储消耗要高于单个字符串。

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4、Set（集合）

Redis的集合相当于Java中的HashSet，内部的键值对是无序的唯一的（无序是指不是按照插入数据顺序排序，而是按照字典序排序），内部实现相当于一个特殊的字典（hash），字典中所有的value都是一个值NULL，当集合中最后一个元素移除之后，数据结构自动删除，内存被回收。

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5、zset（有序集合）

zset类似于java的SortedSet和HashMap的结合体，一方面它是一个set，保证了内存value的唯一性，另一方面它可以给每个value赋予一个score，代表这个value排序权重。
zset可以用来存粉丝列表，value值是粉丝的用户ID，score的关注事件，可以可以对粉丝列表按关注时间进行排序；
zset还可以用来存储学生的成绩，value值是学生ID，score是他的成绩，我们可以对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次

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6、高级命令

• keys：全量遍历键，用来列出所有满足正则字符串规则的key，当redis数据量比较大时，性能比较差，要避免使用

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• scan：渐进式遍历键，scan参数提供了三个参数，第一个是cursor整数值，第二个是key的正则模式，第三个是遍历的limit hint；
  第一次遍历时，cursor值为0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的cursor，一直遍历到返回的cursor值为0时结束

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Redis存储键值对实际使用的是hashtable的数据结构

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• info：查看redis服务运行信息，分为9大块，每个块都有非常多的参数，这9个块分别是：
  1、Server 服务器运行的环境参数
  2、Clients 客户端相关信息
  3、Memory 服务器运行内存统计数据
  4、Persistence 持久化信息
  5、Stats 通用统计数据
  6、Replication 主从复制相关信息
  7、CPU CPU 使用情况
  8、Cluster 集群信息
  9、KeySpace 键值对统计数量信息

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7、核心原理

1、Redis的单线程和高性能

• Redis为什么这么快，尤其是其采用单线程
  因为它的所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题；
  而且正因为Redis是单线程，所以要小心使用Redis指令，对于那些耗时的指令（比如keys）,一定要谨慎使用，一步小心就可能会导致Redis卡顿；

• Redis单线程处理多个并发客户端连接：IO多路复用
  Redis的IO多路复用：redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
  Nginx也是采用IO多路复用原理解决C10k问题

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2、持久化

• RDB快照（snapshot）
  在默认情况下，Redis将数据库快照保存在名字为dump.rdb的二进制文件中。
  可以对Redis进行设置，让它在“N秒内数据集中至少有M个改的”这个条件被满足时，自动保存一次数据集。

//在满足“60s内至少有1000个键被改动”这一条件时，自动保存一次数据集
save 60 100

• AOF（append-only file）
  快照功能并不是非常耐久（durable）：如果Redis因为某些原因而造成故障停机，那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的哪些数据。
  从1.1版本开始，Redis增加了一种完全耐久的持久化方式，AOF持久化，将修改的每一条指令记录进文件，就是说，每当Redis执行一个改变数据集的命令时（比如SET），这个命令就会被追加到AOF文件的末尾，这样的话，当Redis重新启动时，程序就可以通过重新执行AOF文件中的命令来达到重建数据集的目的。

//通过修改配置文件来打开AOF功能
appendonly yes

可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次，有三个选项：
1、每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全。
2、每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
3、从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。
推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

• RDB vs AOF
  如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。
  有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。

• Redis 4.0 混合持久化
  重启 Redis 时，我们很少使用 rdb 来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 rdb 来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。AOF在重写(aof文件里可能有太多没用指令，所以aof会定期根据内存的最新数据生成aof文件)时将 rdb文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起，AOF根据配置规则在后台自动重写，也可以人为执行命令bgrewriteaof重写AOF。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小。 于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 rdb 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此大幅得到提升。

//开启混合持久化：
aof-use-rdb-preamble yes  

混合持久化aof文件结构

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3、缓存淘汰策略
当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)。交换会让 Redis 的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的 Redis 来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。
在生产环境中我们是不允许 Redis 出现交换行为的，为了限制最大使用内存，Redis 提供了配置参数 maxmemory 来限制内存超出期望大小。
当实际内存超出 maxmemory 时，Redis 提供了几种可选策略 (maxmemory-policy) 来让用户自己决定该如何腾出新的空间以继续提供读写服务。

• noeviction：不会继续服务写请求 (DEL 请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。
• volatile-lru：尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。
• volatile-ttl：跟上面一样，除了淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl 越小越优先被淘汰。
• volatile-random：跟上面一样，不过淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。
• allkeys-lru：区别于 volatile-lru，这个策略要淘汰的 key 对象是全体的 key 集合，而不只是过期的 key 集合。这意味着没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。
• allkeys-random：跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的 key。

volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。如果你只是拿 Redis 做缓存，那应该使用 allkeys-xxx，客户端写缓存时不必携带过期时间。如果你还想同时使用 Redis 的持久化功能，那就使用 volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的 key 不会被 LRU 算法淘汰

8、脑图

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