什么是Redis
Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。前端
Redis 能够存储键和五种不一样类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。web
与传统数据库不一样的是 Redis 的数据是存在内存中的，因此读写速度很是快，所以 redis 被普遍应用于缓存方向，每秒能够处理超过 10万次读写操做，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也常常用来作分布式锁。除此以外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。redis
Redis有哪些优缺点
优势数据库
读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。后端
支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。缓存
支持事务，Redis的全部操做都是原子性的，同时Redis还支持对几个操做合并后的原子性执行。服务器
数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。微信
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，能够进行读写分离。数据结构
缺点多线程
数据库容量受到物理内存的限制，不能用做海量数据的高性能读写，所以Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操做和运算上。
Redis 不具有自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会致使前端部分读写请求失败，须要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，下降了系统的可用性。
Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源形成了很大的浪费。
为何要用 Redis /为何要用缓存
主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。
高性能：
假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，由于是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就能够直接从缓存中获取了。操做缓存就是直接操做内存，因此速度至关快。若是数据库中的对应数据改变的以后，同步改变缓存中相应的数据便可！
高并发：
直接操做缓存可以承受的请求是远远大于直接访问数据库的，因此咱们能够考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用通过数据库。
为何要用 Redis 而不用 map/guava 作缓存?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特色是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，而且在多实例的状况下，每一个实例都须要各自保存一份缓存，缓存不具备一致性。
使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的状况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具备一致性。缺点是须要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。
Redis为何这么快
一、彻底基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操做，很是快速。数据存在内存中，相似于 HashMap，HashMap 的优点就是查找和操做的时间复杂度都是O(1)；
二、数据结构简单，对数据操做也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；
三、采用单线程，避免了没必要要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程致使的切换而消耗 CPU，不用去考虑各类锁的问题，不存在加锁释放锁操做，没有由于可能出现死锁而致使的性能消耗；
四、使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；
五、使用底层模型不一样，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通讯的应用协议不同，Redis 直接本身构建了 VM 机制 ，由于通常的系统调用系统函数的话，会浪费必定的时间去移动和请求；
数据类型
Redis有哪些数据类型
Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，知足大部分的使用要求
| 数据类型 | 能够存储的值 | 操做 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| STRING | 字符串、整数或者浮点数 | 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操做 对整数和浮点数执行自增或者自减操做 |
作简单的键值对缓存 |
| LIST | 列表 | 从两端压入或者弹出元素 对单个或者多个元素进行修剪， 只保留一个范围内的元素 |
存储一些列表型的数据结构，相似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据 |
| SET | 无序集合 | 添加、获取、移除单个元素 检查一个元素是否存在于集合中 计算交集、并集、差集 从集合里面随机获取元素 |
交集、并集、差集的操做，好比交集，能够把两我的的粉丝列表整一个交集 |
| HASH | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对 获取全部键值对 检查某个键是否存在 |
结构化的数据，好比一个对象 |
| ZSET | 有序集合 | 添加、获取、删除元素 根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名 |
去重但能够排序，如获取排名前几名的用户 |
Redis的应用场景
总结一
计数器
能够对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能很是高，很适合存储频繁读写的计数量。
缓存
将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。
会话缓存
可使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器再也不存储用户的会话信息，也就再也不具备状态，一个用户能够请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。
全页缓存（FPC）
除基本的会话token以外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis做为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来讲，Pantheon有一个很是好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
查找表
例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存相似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。可是查找表的内容不能失效，而缓存的内容能够失效，由于缓存不做为可靠的数据来源。
消息队列(发布/订阅功能)
List 是一个双向链表，能够经过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。
分布式锁实现
在分布式场景下，没法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此以外，还可使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。
其它
Set 能够实现交集、并集等操做，从而实现共同好友等功能。ZSet 能够实现有序性操做，从而实现排行榜等功能。
总结二
Redis相比其余缓存，有一个很是大的优点，就是支持多种数据类型。
数据类型说明string字符串，最简单的k-v存储hashhash格式，value为field和value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set
其实，经过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。
string——适合最简单的k-v存储，相似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。
hash——通常key为ID或者惟一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，我的信息详情，新闻详情等。
list——由于list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。由于list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等。
set——能够简单的理解为ID-List的模式，如微博中一我的有哪些好友，set最牛的地方在于，能够对两个set提供交集、并集、差集操做。例如：查找两我的共同的好友等。
Sorted Set——是set的加强版本，增长了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合相似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。
如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，可是，也能适合不少场景，比通常的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不只有利于提高开发效率，也能有效利用Redis的性能。
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