首先，从宏观上说，redis是一个完全免费开源，由C语言编写的，单线程（处理网络请求）、高性能基于键值对的内存数据库，支持持久化的nosql

功能

做缓存，但不仅仅只能做缓存，还可以做分布式锁，队列，会话缓存，点赞，统计访问量功能，利用redis计数器做分布式唯一主键

持久化

rdb

bgsave会fork一个子进程去执行持久化

save在主进程进行持久化

直接以数据形式存储到dump.rdb文件

bind配置本机ip用于监听，如果是阿里云，建议设置为私网ip

设置了bind或者密码，保护模式不生效

主从复制时，不能关闭rdb持久化

aof

由于rdb定时执行，因此会丢失执行周期的数据

aof是基于日志追加的模式进行持久化，everysec，no，always

BGREWRITEAOF重写会fork子进程，会按照rdb形式存储数据，可以通过配置自动触发

数据结构

string，list，set，hash，zset

集群

一共有16384个槽位

redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 --cluster-replicas 1 -a 123456

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7000 -a 123456 cluster nodes

红锁及其思想

缓存穿透

数据库没有，缓存中也没有，就会造成缓存穿透

可以存储空值，但是容易被黑客利用进而存储大量无用数据

可以使用布隆过滤器bloomFilter，由谷歌提供，误判率与数组长度和哈希函数个数有关

但是bloomFilter不支持分布式，占用内存且重启会丢失

解决方案：可以利用bitmap与bloomFilter结合最佳实践，但是维护比较麻烦，新增时要更新并且不能删除，要定时更新

缓存击穿

数据刚好失效时，恰好并发访问这条数据

解决方案：使用分布式锁

缓存雪崩

大部分数据失效就是缓存雪崩

解决方案是搭建高可用集群，将过期时间错开

分布式锁

使用setnx key value并加过期时间

redis事务

multi->exec/discard配合watch使用

语法错误全部回滚，执行错误部分回滚

redis发布订阅

简化版的消息队列

删除策略

redis有三种删除策略

惰性删除：在查看时删除过期数据

定时删除：占用CPU

定期删除：是惰性和定时的折中方案

如果没有设置过期时间，但是内存满了，就要用到淘汰策略

淘汰策略（逐出算法）

一共八种策略

noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。默认配置

allkeys-lru：在主键空间中，优先移除最近未使用的key。

volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的key。

allkeys-lfu：在主键空间中，优先移除最近使用次数最少的数据

volatile-lfu：在设置了过期时间的键空间中，挑选最近使用次数最少的数据

allkeys-random：在主键空间中，随机移除某个key。

volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。

volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

volatile-* 系列指令在无键值满足条件时（例如未设置过期时间），表现为 noeviction