Redis全面入门
引子
在互联网系统开发中，随着系统的业务新增迭代功能的日益繁杂，传统的关系型数据库频繁IO读取会影响系统的速度，严重还会造成数据库宕机（这里普及一个基础知识，数据库IO操作属于与硬盘交互，速度慢与内存交互），所以光靠数据库往往不能有效支持功能业务，这个时候常常需要的Nosql作为功能业务的拓展和延伸，从而降低数据库的压力，Redis作为键值对非关系内存数据库，是目前最广泛也是最为常用的中间件解决方案。
Redis是什么
Redis是遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的非关系型key-value数据库，对比memcached（内存缓存，不可以持久化）有着能够持久化的优势，因为性能强大支持每秒10万的QPS，单线程（线程安全），哨兵模式集群简单，多种数据类型，主从复制可持久化，支持订阅发布等优点常常作为缓存，数据库，消息通知，分布式锁等。
数据类型
Redis支持5种数据类型分别是：String、Hash、List、Set、SortedSet
String最基本的数据格式， Value最多可以容纳的数据长度是512M，常用set,get命令进行键值对存储可设置有效时间，其中setex命令是原子性操作，支持设置有效时间，该命令在Redis 用作缓存时，非常实用。
Hash是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象,Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。常用命令hset,hget
List列表，是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从左，右插入（头，尾），一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。常用命令rpush(插入元素)，lrange(根据列表key和下标范围获取列表数据)
Set是String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Set集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1),集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。常用命令sadd(添加一个或者多个元素)，sdiif(返回一个集合全部成员)
Sortedset也叫zset是set集合的升级版，它是有序集合，可以在新增元素的时候指定顺序,不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
应用场景
Redis比较适合，数据实时性要求不高，又需要频繁操作的业务（页面访问统计，功能点击统计，好友点赞），或者做热点数据（做业务缓存，配置缓存），例如做活动的范围数据存储（例如XX门店等），zset适合做排行榜，排序排名处理都非常方便，INCR 命令适合非常适合做计数，限时业务，例如（限时商品，拼团时限，验证码）等，redis还可以做分布式锁，例如setex就是原子性操作，这些都是Redis比较常见的应用场景。
关于Redis的一些问题
Redis为什么性能强大？
首先Redis基于内存操作，避免大量访问数据库，把数据保存在内存中，操作数据的时候不会受到IO速度影响，所以速度快，其次Redis是单线程操作，避免了线程竞争，减少了系统线程调度的资源消耗，不用考虑多线程并发之间锁的问题，而且Redis采用了非阻塞 I/O多路复用机制,极大的加强了工作的效率。
Redis持久化
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失,Redis不同于memcached的地方是，Redis的数据可以进行持久化，Redis的持久化分为RDB和AOF两种机制
RDB机制是定时定范围文件持久化，优势是文件单一，恢复速度快，消耗性能资源空间少，非常适用于灾难恢复，RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.，缺点也很明显就是Redis服务器出现宕机后，丢失数据量比较大，宕机前未保存的数据就会丢失掉。
AOF机制是实时持久化，他的优点策略多宕机丢失数据少，使用不同的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync.使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障，你最多丢失1秒的数据.，AOF文件是一个只进行追加的日志文件，Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写，切绝对安全，缺点就是体积相比RDB文件较大，在使用fsync策略的情况下，性能速度低于RDB机制。
在两种持久化机制直觉如何选择，一般来说， 如果想达到完美的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能这也是官网推荐的。如果你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。
Redis如何保证数据一致性
在使用缓存的业务场景中，经常会遇见数据一致性的问题，指的是Redis中的缓存数据和数据库的中的数据存在差异（时效差异，数据差异），只要是使用缓存，就肯定会回出现一致性问题，无法保证原子性，在业务设计上只能尽量规避这种问题发生，目前有以下几种的处理方式
1、先删缓存再更新数据库，缺点，在删除缓存更新数据库的操作中，其他线程发现缓存中没有数据就会去读取数据库，然而数据库还没有更新成功，就会读出旧的的数据，造成数据不一致问题
2、先更新数据库在删除缓存，缺点，在更新数据库的时候，其他线程发现缓存有数据，就读取了旧的数据，没有读取到数据库更新的数据，造成数据不一致
这两种方法都无法完美的解决数据一致性问题，在业务中如果需要强一致性数据，尽量不要放在缓存中。
什么叫缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩
缓存击穿是指，大量的请求访问换一个缓存和数据库都不存在的数据，大量的请求在一时间全部访问到数据库上面，导致数据库压力过大，可以通过IP访问限流，权限校验，等方式来防止恶意的请求。
缓存穿透是指，大量的请求访问一个缓存过期，但是数据库存在的数据，在一段时间内大量请求访问数据库，导致数据库压力过大，解决方案设置热点数据的不过期，在业务增加互斥锁来限制。
缓存雪崩是指，大量的缓存同一时间过期，在一段时间内大量请求访问数据库，导致数据库压力过大，解决方法缓存设置随机的过期时间，保证不会同时大量缓存过期。
Redis的架构模式
1、单机模式：单台Redis服务器给一个或多个服务器进行操作访问，适合系统或者业务初期阶段，维护成本低配置简单，缺点处理能力有限，无法保证高可用。
2、主从模式：一台master服务器多台从服务器slave，master数据同步给slave，降低了master的读取压力，转交了部分给了slave，主从数据相同，缺点无法保证高可用，没有解决master写入压力
3、哨兵模式：Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 Redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移，通过监听各个节点的服务器 ，服务器master如果出现以宕机立刻提醒，且切换到slave从服务器，实现故障自动迁移，缺点没有解决解决master写入压力,且切换节点有时间限制
4、集群（proxy）模式：通过一个proxy代理端，来连接多个Redis服务器，多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins，支持失败节点自动删除，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致，缺点增加了新的 proxy，需要维护其高可用，故障逻辑需要自己实现，服务器扩容需要手动操作，自身不支持故障转移，拓展性差。
5、（cluster）直连集群：无中心结构，Redis节点之间互相串联，数据共享，支持动态拓展删除节点，支持高可用，部分节点失效不影响集群使用，缺点数据通过异步复制,不保证数据的强一致性，资源隔离性差容易出现互相影响。