Redis常用数据类型以及应用场景
随着应用技术的进步，redis也从之初的云端飞入寻常传统项目中来了。所以，紧跟着的便是面试题对于他的普及，今天就和大家聊一聊redis的应用。
- 项目中为什么要用redis？
聊到这个问题，我们就不免要对比一下与之相关的非关系型数据库了，总不能上来就告诉面试官：“架构师是这样搭建的……”！那么，我只能爱莫能助了。作为一个优秀的程序员，我们不仅仅要会使用一项技术更应该知道为什么使用它而不是其他相关的技术，我们并不是码农。
这里再多提一点：
- 你能力越强，我更愿意招聘你，因为你来了能够创造出更大的利益价值；
- 面试就好比一场淘宝的旅程，你要让面试官去发现到你的价值（酒香不怕巷子深，可能会错失很多机会）你不仅仅能够使用技术还对这些问题有自己的思考和见解，同样的薪资报酬，我没有理由不选择你。
“凡有的，还要加倍给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺回来。”
这里我们就来对比一下memcached
首先，之前很多公司都在使用MySQL+memcached架构，但是由于互联网的进一步发展，数据量进一步增多，在使用过程中遇到了各种各样的问题，诸如：
- MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间；
- Memcached与MySQL数据库数据一致性问题（不能很好的进行数据同步，同步有延迟，当服务器宕机后因memcached没有持久化缓存很可能造成数据丢失。）；
- Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑；
- 跨机房cache同步问题。
同样的，现在可供我们选择的非关系型数据库太多了诸如mongodb、hadoop等。所以我们的服务也不再局限于memcached数据库了。
在实际项目中我主要根据以下几点来判断选择数据库的类型：
- 少量数据存储，高速读写访问；（毕竟，用户很在意服务的数据反映速度。）
- 海量数据存储、分布式系统支持、数据一致性保证、方便的集群节点添加/删除；（这几点务必是要有的，海量数据存储一般都能达到，主要是其他几点的一个比较。）
那么，redis和memcached究竟有那些区别呢？导致我们项目中使用的是redis而不是memcached。
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储；（便于数据的拓展）
2、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；
3、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
4、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。
5、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。
6、集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是redis目前是原生支持cluster模式的，redis官方就是支持redis cluster集群模式的，比memcached来说要更好。
以上几点也是我们所考虑使用redis而不是memcached的主要原因。而从我们压测的数据上来看，memcached所支撑的数据量完全没问题，但是使用redis更方便于数据备份和对数据进行拓展，运用不同的数据类型来提高整体效率也是我们所要考虑到的。
- Redis常用数据类型有哪些？
String
Hash
List
Set
Sorted set
- 这些数据类型是在怎样的场景下应用的？
上面讲到提到了redis常用的数据类型，我们就来看一下这些数据类型所适用的场景是怎样的：
String
应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/ value 存储都可以归为此类.即可以完全实现目前 Memcached 的功能，并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化，操作日志及 Replication等功能。除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作外，Redis还提供了下面一些操作：
1、获取字符串长度
2、往字符串append内容
3、设置和获取字符串的某一段内容
4、设置及获取字符串的某一位（bit）
5、批量设置一系列字符串的内容
实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。
Hash
应用场景：在Memcached中，我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将所有值取出反序列化后，修改某一项的值，再序列化存储回去。这样不仅增大了开销，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。
我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口：
也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。
这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。
实现方式：
上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。
List
应用场景：
Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。
Lists 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。Lists的另一个应用就是消息队列，
可以利用Lists的PUSH操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作Lists中某一段的api，你可以直接查询，删除Lists中某一段的元素。
实现方式：
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
Set
应用场景：
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
Sets 集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Sets数据结构，可以存储一些集合性的数据，比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。
实现方式：
set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
Socket set
使用场景：
Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。
实现方式：
Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
- 项目中使用redis遇到的问题？
- 数据明明过期了还占着内存。
redis 内存一共是10g，当时往里面写了5g的数据，结果这些数据明明都设置了过期时间，要求这些数据1小时之后都会过期，结果1小时之后一看，redis机器，内存占用还是50%？5g数据过期了，我从redis里查，是查不到了，结果过期的数据还占用着redis的内存。
解决方案：
（1）设置过期时间
我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，指定这个key比如说只能存活1个小时？10分钟？这个很有用，我们自己可以指定缓存到期就失效。
如果假设你设置一个一批key只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？
答案是：定期删除+惰性删除
所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过期key上了。注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。
但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。
并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下。
通过上述两种手段结合起来，保证过期的key一定会被干掉。
很简单，就是说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，占用着你的内存呢，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。
但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，咋整？
答案是：走内存淘汰机制。
（2）内存淘汰
如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略：
redis 10个key，现在已经满了，redis需要删除掉5个key
1个key，最近1分钟被查询了100次
1个key，最近10分钟被查询了50次
1个key，最近1个小时倍查询了1次
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了；
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）；
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊；
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适）；
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key；
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
一些高级别的，redis单线程模型
很简单，你写的数据太多，内存满了，或者触发了什么条件，redis lru，自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据。