基礎(chǔ)類型應(yīng)用：
String：
String類型是Redis中最常使用的類型，內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)是通過SDS（Simple Dynamic String ）來存儲(chǔ)的。SDS 類似于Java中的ArrayList，可以通過預(yù)分配冗余空間的方式來減少內(nèi)存的頻繁分配。
這是最簡(jiǎn)單的類型，就是普通的 set 和 get，做簡(jiǎn)單的 KV 緩存。
但是真實(shí)的開發(fā)環(huán)境中，很多仔可能會(huì)把很多比較復(fù)雜的結(jié)構(gòu)也統(tǒng)一轉(zhuǎn)成String去存儲(chǔ)使用，比如有的仔他就喜歡把對(duì)象或者List轉(zhuǎn)換為JSONString進(jìn)行存儲(chǔ)，拿出來再反序列話啥的。
String的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景比較廣泛的有：
緩存功能：String字符串是最常用的數(shù)據(jù)類型，不僅僅是Redis，各個(gè)語言都是最基本類型，因此，利用Redis作為緩存，配合其它數(shù)據(jù)庫作為存儲(chǔ)層，利用Redis支持高并發(fā)的特點(diǎn)，可以大大加快系統(tǒng)的讀寫速度、以及降低后端數(shù)據(jù)庫的壓力。
計(jì)數(shù)器：許多系統(tǒng)都會(huì)使用Redis作為系統(tǒng)的實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)器，可以快速實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)和查詢的功能。而且最終的數(shù)據(jù)結(jié)果可以按照特定的時(shí)間落地到數(shù)據(jù)庫或者其它存儲(chǔ)介質(zhì)當(dāng)中進(jìn)行永久保存。
共享用戶Session：用戶重新刷新一次界面，可能需要訪問一下數(shù)據(jù)進(jìn)行重新登錄，或者訪問頁面緩存Cookie，但是可以利用Redis將用戶的Session集中管理，在這種模式只需要保證Redis的高可用，每次用戶Session的更新和獲取都可以快速完成。大大提高效率。
Hash：
這個(gè)是類似Map的一種結(jié)構(gòu)，這個(gè)一般就是可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如一個(gè)對(duì)象（前提是這個(gè)對(duì)象沒嵌套其他的對(duì)象）給緩存在Redis里，然后每次讀寫緩存的時(shí)候，可以就操作Hash里的某個(gè)字段。
但是這個(gè)的場(chǎng)景其實(shí)還是多少單一了一些，因?yàn)楝F(xiàn)在很多對(duì)象都是比較復(fù)雜的，比如你的商品對(duì)象可能里面就包含了很多屬性，其中也有對(duì)象。我自己使用的場(chǎng)景用得不是那么多。
List：
List是有序列表，這個(gè)還是可以玩兒出很多花樣的。
比如可以通過List存儲(chǔ)一些列表型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似粉絲列表、文章的評(píng)論列表之類的東西。
比如可以通過lrange命令，讀取某個(gè)閉區(qū)間內(nèi)的元素，可以基于List實(shí)現(xiàn)分頁查詢，這個(gè)是很棒的一個(gè)功能，基于Redis實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的高性能分頁，可以做類似微博那種下拉不斷分頁的東西，性能高，就一頁一頁走。
比如可以搞個(gè)簡(jiǎn)單的消息隊(duì)列，從List頭懟進(jìn)去，從List屁股那里弄出來。
List本身就是我們?cè)陂_發(fā)過程中比較常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)更不用說了。
消息隊(duì)列：Redis的鏈表結(jié)構(gòu)，可以輕松實(shí)現(xiàn)阻塞隊(duì)列，可以使用左進(jìn)右出的命令組成來完成隊(duì)列的設(shè)計(jì)。比如：數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者可以通過Lpush命令從左邊插入數(shù)據(jù)，多個(gè)數(shù)據(jù)消費(fèi)者，可以使用BRpop命令阻塞的“搶”列表尾部的數(shù)據(jù)。
文章列表或者數(shù)據(jù)分頁展示的應(yīng)用。
比如，我們常用的博客網(wǎng)站的文章列表，當(dāng)用戶量越來越多時(shí)，而且每一個(gè)用戶都有自己的文章列表，而且當(dāng)文章多時(shí)，都需要分頁展示，這時(shí)可以考慮使用Redis的列表，列表不但有序同時(shí)還支持按照范圍內(nèi)獲取元素，可以完美解決分頁查詢功能。大大提高查詢效率。
Set：
Set是無序集合，會(huì)自動(dòng)去重的那種。
直接基于Set將系統(tǒng)里需要去重的數(shù)據(jù)扔進(jìn)去，自動(dòng)就給去重了，如果你需要對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的全局去重，你當(dāng)然也可以基于JVM內(nèi)存里的HashSet進(jìn)行去重，但是如果你的某個(gè)系統(tǒng)部署在多臺(tái)機(jī)器上呢？得基于Redis進(jìn)行全局的Set去重。
可以基于Set玩兒交集、并集、差集的操作，比如交集吧，我們可以把兩個(gè)人的好友列表整一個(gè)交集，看看倆人的共同好友是誰？對(duì)吧。
反正這些場(chǎng)景比較多，因?yàn)閷?duì)比很快，操作也簡(jiǎn)單，兩個(gè)查詢一個(gè)Set搞定。
Sorted Set：
Sorted set是排序的Set，去重但可以排序，寫進(jìn)去的時(shí)候給一個(gè)分?jǐn)?shù)，自動(dòng)根據(jù)分?jǐn)?shù)排序。
有序集合的使用場(chǎng)景與集合類似，但是set集合不是自動(dòng)有序的，而Sorted set可以利用分?jǐn)?shù)進(jìn)行成員間的排序，而且是插入時(shí)就排序好。所以當(dāng)你需要一個(gè)有序且不重復(fù)的集合列表時(shí)，就可以選擇Sorted set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為選擇方案。
排行榜：有序集合經(jīng)典使用場(chǎng)景。例如視頻網(wǎng)站需要對(duì)用戶上傳的視頻做排行榜，榜單維護(hù)可能是多方面：按照時(shí)間、按照播放量、按照獲得的贊數(shù)等。
用Sorted Sets來做帶權(quán)重的隊(duì)列，比如普通消息的score為1，重要消息的score為2，然后工作線程可以選擇按score的倒序來獲取工作任務(wù)。讓重要的任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行。
微博熱搜榜，就是有個(gè)后面的熱度值，前面就是名稱
高級(jí)用法：
Bitmap:
位圖是支持按 bit 位來存儲(chǔ)信息，可以用來實(shí)現(xiàn)布隆過濾器（BloomFilter）；
HyperLogLog:
供不精確的去重計(jì)數(shù)功能，比較適合用來做大規(guī)模數(shù)據(jù)的去重統(tǒng)計(jì)，例如統(tǒng)計(jì) UV；
Geospatial:
可以用來保存地理位置，并作位置距離計(jì)算或者根據(jù)半徑計(jì)算位置等。有沒有想過用Redis來實(shí)現(xiàn)附近的人？或者計(jì)算最優(yōu)地圖路徑？
這三個(gè)其實(shí)也可以算作一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不知道還有多少朋友記得，我在夢(mèng)開始的地方，Redis基礎(chǔ)中提到過，你如果只知道五種基礎(chǔ)類型那只能拿60分，如果你能講出高級(jí)用法，那就覺得你有點(diǎn)東西。
pub/sub：
功能是訂閱發(fā)布功能，可以用作簡(jiǎn)單的消息隊(duì)列。
Pipeline：
可以批量執(zhí)行一組指令，一次性返回全部結(jié)果，可以減少頻繁的請(qǐng)求應(yīng)答。
Lua：
Redis支持提交Lua腳本來執(zhí)行一系列的功能。
我在前電商老東家的時(shí)候，秒殺場(chǎng)景經(jīng)常使用這個(gè)東西，講道理有點(diǎn)香，利用他的原子性。
話說你們想看秒殺的設(shè)計(jì)么？我記得我面試好像每次都問啊，想看的直接點(diǎn)贊后評(píng)論秒殺吧。
緩存常見問題
緩存更新方式
這是決定在使用緩存時(shí)就該考慮的問題。
緩存的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)源發(fā)生變更時(shí)需要對(duì)緩存進(jìn)行更新，數(shù)據(jù)源可能是 DB，也可能是遠(yuǎn)程服務(wù)。更新的方式可以是主動(dòng)更新。數(shù)據(jù)源是 DB 時(shí)，可以在更新完 DB 后就直接更新緩存。
當(dāng)數(shù)據(jù)源不是 DB 而是其他遠(yuǎn)程服務(wù)，可能無法及時(shí)主動(dòng)感知數(shù)據(jù)變更，這種情況下一般會(huì)選擇對(duì)緩存數(shù)據(jù)設(shè)置失效期，也就是數(shù)據(jù)不一致的最大容忍時(shí)間。
這種場(chǎng)景下，可以選擇失效更新，key 不存在或失效時(shí)先請(qǐng)求數(shù)據(jù)源獲取最新數(shù)據(jù)，然后再次緩存，并更新失效期。
但這樣做有個(gè)問題，如果依賴的遠(yuǎn)程服務(wù)在更新時(shí)出現(xiàn)異常，則會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用。改進(jìn)的辦法是異步更新，就是當(dāng)失效時(shí)先不清除數(shù)據(jù)，繼續(xù)使用舊的數(shù)據(jù)，然后由異步線程去執(zhí)行更新任務(wù)。這樣就避免了失效瞬間的空窗期。另外還有一種純異步更新方式，定時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分批更新。實(shí)際使用時(shí)可以根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇更新方式。
數(shù)據(jù)不一致
第二個(gè)問題是數(shù)據(jù)不一致的問題，可以說只要使用緩存，就要考慮如何面對(duì)這個(gè)問題。緩存不一致產(chǎn)生的原因一般是主動(dòng)更新失敗，例如更新 DB 后，更新Redis因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)原因請(qǐng)求超時(shí)；或者是異步更新失敗導(dǎo)致。
解決的辦法是，如果服務(wù)對(duì)耗時(shí)不是特別敏感可以增加重試；如果服務(wù)對(duì)耗時(shí)敏感可以通過異步補(bǔ)償任務(wù)來處理失敗的更新，或者短期的數(shù)據(jù)不一致不會(huì)影響業(yè)務(wù)，那么只要下次更新時(shí)可以成功，能保證最終一致性就可以。
MySQL 里有 2000w 數(shù)據(jù)，redis 中只存 20w 的數(shù)據(jù)，如何保證redis 中的數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)？
答： Redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時(shí)候， 就會(huì)施行數(shù)據(jù)淘汰策略。相關(guān)知識(shí)： Redis 提供 6 種數(shù)據(jù)淘汰策略：
volatile-lru：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（ server.db[i].expires）中挑選最近最
少使用的數(shù)據(jù)淘汰
volatile-ttl： 從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（ server.db[i].expires） 中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
volatile-random： 從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（ server.db[i].expires） 中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-lru： 從數(shù)據(jù)集（ server.db[i].dict） 中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-random： 從數(shù)據(jù)集（ server.db[i].dict） 中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
no-enviction（ 驅(qū)逐） ： 禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)
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Redis使用規(guī)范(有的面試官會(huì)問到這個(gè).可以看一看)
一、鍵名設(shè)計(jì)
1、key名設(shè)計(jì)
禁止包含特殊字符(比如空格、換行、單雙引號(hào)以及其他轉(zhuǎn)義字符)
建議以業(yè)務(wù)名為前綴，以冒號(hào)分割來構(gòu)造一定規(guī)則的key名(比如業(yè)務(wù)名:表名:id)
比如:teach:leeson_id:21
控制key的長(zhǎng)度
key太長(zhǎng)量一大起來就會(huì)非常占用內(nèi)存
2、value設(shè)計(jì)
拒絕大key操作
禁用超過10K的string大key(雖然redis支持512MB大小的string)，如果1mb的key每秒重復(fù)寫入10次，就會(huì)導(dǎo)致寫入網(wǎng)絡(luò)IO達(dá)10MB。
錯(cuò)誤示范：直接將laravel的整個(gè)模型或者對(duì)象當(dāng)成value存儲(chǔ)
設(shè)計(jì)key時(shí)使用合適的數(shù)據(jù)類型(在資源利用和性能之間作平衡)
錯(cuò)誤示范：一個(gè)普通字符串弄成hash類型進(jìn)行存儲(chǔ)
一定要控制key的生命周期
錯(cuò)誤示范：key設(shè)置為永不過期
控制value長(zhǎng)度
比如string類型，如果value為'8個(gè)字節(jié)的長(zhǎng)整型'則內(nèi)部使用int類型，如果value為'小于等于39個(gè)字節(jié)的字符串'則內(nèi)部使用embstr類型，如果value為'大于39個(gè)字節(jié)的字符串'則內(nèi)部使用raw類型。這樣能很好的利用redis的性能。
數(shù)據(jù)按需存儲(chǔ)
不需要的數(shù)據(jù)千萬不要存儲(chǔ)在redis，只會(huì)浪費(fèi)內(nèi)存空間
二、命令使用
禁止使用keys、flushall、hmgetall等命令
為防止業(yè)務(wù)研發(fā)的誤操作，通?？梢栽诮桓秗edis實(shí)例之前將默認(rèn)命令rename掉；而真正需要?jiǎng)h除或者遍歷key時(shí)可以使用scan家族命令
慎用hgetall、lrange、smembers、zrange等命令
除非業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要，盡量不要使用這些命令。如果沒有控制好會(huì)導(dǎo)致操作量過大，形成阻塞。
三、緩存設(shè)計(jì)
多個(gè)庫的使用
如果應(yīng)用中會(huì)涉及到各種不同的redis數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，應(yīng)該分庫存儲(chǔ)，最好是一種業(yè)務(wù)使用一個(gè)庫
比如：課程緩存:庫1；訂單隊(duì)列:庫2；日志處理:庫3
避免多個(gè)應(yīng)用公用一個(gè)redis實(shí)例
避免一個(gè)應(yīng)用出現(xiàn)問題或者錯(cuò)誤使用拖累其他應(yīng)用
合理評(píng)估業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并設(shè)置最大內(nèi)存以及內(nèi)存淘汰策略(maxmemory和maxmemory-policy)
目前我們用的阿里云redis，不太存在這個(gè)問題
使用帶有連接池的數(shù)據(jù)庫，可以有效控制連接，同時(shí)提高效率
給redis設(shè)置一個(gè)密碼
目前我們用的阿里云redis，不太存在這個(gè)問題
冷熱數(shù)據(jù)區(qū)分
雖然?Redis支持持久化，但將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在redis中，成本非常昂貴。
建議將熱數(shù)據(jù)?(如?QPS超過?5k)?的數(shù)據(jù)加載到redis中。
低頻數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)在Mysql、ElasticSearch中。
緩存非特殊情況不做中間態(tài)
redis大多數(shù)時(shí)候都是做緩存用，去掉后業(yè)務(wù)邏輯不應(yīng)發(fā)生改變，萬不可切入到業(yè)務(wù)里。
第一，緩存的高可用會(huì)影響業(yè)務(wù)；
第二，產(chǎn)生深耦合會(huì)發(fā)生無法預(yù)料的效果；
第三，會(huì)對(duì)維護(hù)產(chǎn)生負(fù)效果。
四、場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)問題
1、項(xiàng)目redis使用問題
當(dāng)前的使用方式是，每個(gè)接入的應(yīng)用要配置核心項(xiàng)目的redis配置。這樣是不合理的，核心項(xiàng)目的redis應(yīng)該只能在核心項(xiàng)目中使用，對(duì)外應(yīng)該是提供api接口或者rpc進(jìn)行訪問。
2、慎用laravel自帶的cache功能
laravel自帶的cache功能最容易導(dǎo)致大key，經(jīng)常由于簡(jiǎn)單使用至今將整個(gè)對(duì)象模型存儲(chǔ)到redis，造成大key。
3、注意key的過期時(shí)間設(shè)置
在報(bào)名等高峰期的時(shí)候，key值設(shè)置過短容易造成緩存穿透，導(dǎo)致大量請(qǐng)求直接打到mysql數(shù)據(jù)庫。
4、小心緩存穿透
經(jīng)常使用會(huì)只給有數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行緩存，結(jié)果導(dǎo)致空數(shù)據(jù)無法緩存，相同查詢直接每次都到達(dá)數(shù)據(jù)庫，所以空值也應(yīng)該被緩存。
5、慎用緩存層層包裹
緩存里面的數(shù)據(jù)還有一層緩存數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致問題排查麻煩，出問題也不容易處理。
6、慎用將redis做為消息隊(duì)列
如沒有非常特殊的需求，嚴(yán)禁將 Redis 當(dāng)作消息隊(duì)列使用。redis 當(dāng)作消息隊(duì)列使用，會(huì)有容量、網(wǎng)絡(luò)、效率、功能方面的多種問題。
如需要消息隊(duì)列，可使用高吞吐的?Kafka?或者高可靠的?RocketMQ，nsq,(花園同步有時(shí)間前后要求，且量不大才使用的)。
五、查詢使用問題
1、線上Redis禁止使用Keys正則匹配操作
redis是單線程處理，在線上Key數(shù)量較多時(shí)，操作效率極低【時(shí)間復(fù)雜度為O(N)】，該命令一旦執(zhí)行會(huì)嚴(yán)重阻塞線上其它命令的正常請(qǐng)求，而且在高QPS情況下會(huì)直接造成redis服務(wù)崩潰！如果有類似需求，請(qǐng)使用scan命令代替。
六、其他
1、redis同步工具
阿里云的redis-shake工具，方便快速
2、大key查詢
阿里云有大key分析工具
redis集群原理:
Redis集群
Redis 集群是一個(gè)可以在多個(gè) Redis 節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)共享的設(shè)施installation。
Redis 集群不支持那些需要同時(shí)處理多個(gè)鍵的 Redis 命令， 因?yàn)閳?zhí)行這些命令需要在多個(gè) Redis 節(jié)點(diǎn)之間移動(dòng)數(shù)據(jù)， 并且在高負(fù)載的情況下， 這些命令將降低Redis集群的性能， 并導(dǎo)致不可預(yù)測(cè)的行為。
Redis 集群通過分區(qū)partition來提供一定程度的可用性availability： 即使集群中有一部分節(jié)點(diǎn)失效或者無法進(jìn)行通訊， 集群也可以繼續(xù)處理命令請(qǐng)求。
Redis集群提供了以下兩個(gè)好處：
將數(shù)據(jù)自動(dòng)切分split到多個(gè)節(jié)點(diǎn)的能力。
當(dāng)集群中的一部分節(jié)點(diǎn)失效或者無法進(jìn)行通訊時(shí)， 仍然可以繼續(xù)處理命令請(qǐng)求的能力。
原理
所有的redis節(jié)點(diǎn)彼此互聯(lián)(PING-PONG機(jī)制),內(nèi)部使用二進(jìn)制協(xié)議優(yōu)化傳輸速度和帶寬。
節(jié)點(diǎn)的fail是通過集群中超過半數(shù)的節(jié)點(diǎn)檢測(cè)失效時(shí)才生效。
客戶端與redis節(jié)點(diǎn)直連,不需要中間proxy層.客戶端不需要連接集群所有節(jié)點(diǎn),連接集群中任何一個(gè)可用節(jié)點(diǎn)即可。
redis-cluster把所有的物理節(jié)點(diǎn)映射到[0-16383]slot上,cluster 負(fù)責(zé)維護(hù)node<->slot<->value
Redis集群中內(nèi)置了 16384 個(gè)哈希槽，當(dāng)需要在 Redis 集群中放置一個(gè) key-value 時(shí)，redis 先對(duì)key 使用 crc16 算法算出一個(gè)結(jié)果，然后把結(jié)果對(duì) 16384 求余數(shù)，這樣每個(gè) key 都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)編號(hào)在 0-16383 之間的哈希槽，redis 會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量大致均等的將哈希槽映射到不同的節(jié)點(diǎn)
