在当今数据驱动的世界中，快速存取信息成为了技术发展的关键。而在众多存储解决方案中，Redis以其独特的魅力和强大的功能，成为了开发者们的宠儿。今天，就让我们一起来认识一下Redis。
一、Redis是什么，可以用来干什么？
Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也经常用来做分布式锁、计数器、排行榜等。
Redis的常见应用
1.缓存
这是Redis应用最广泛地方，基本所有的Web应用都会使用Redis作为缓存，来降低数据源压力，提高响应速度。
2.计数器
Redis天然支持计数功能，而且计数性能非常好，可以用来记录浏览量、点赞量等等。
3.排行榜
Redis提供了列表和有序集合数据结构，合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统。
4.社交网络
赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新。
5. 消息队列
Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能，可以满足一般消息队列功能。
6. 分布式锁
分布式环境下，利用Redis实现分布式锁，也是Redis常见的应用。
7. 位操作
用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。
原理是：redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统。
二、Redis 有哪些数据结构类型？
Redis有五种基本类型和三种特殊的数据结构类型，下面我们分别来看一些都有哪些类型。
2.1 Redis的五种基本数据结构
string
字符串最基础的数据结构。字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如JSON、XML））、数字 （整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视频），但是值最大不能超过512MB。
字符串主要有以下几个典型使用场景：
- 缓存功能
- 计数
- 共享Session
- 限速
hash
哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构。
哈希主要有以下典型应用场景：
- 缓存用户信息
- 缓存对象
list
列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串。列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色。
列表主要有以下几种使用场景：
- 消息队列
- 文章列表
set
集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一 样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的。
集合主要有如下使用场景：
- 标签（tag）
- 共同关注
sorted set
有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个权重（score）作为排序的依据。
有序集合主要应用场景：
- 用户点赞统计
- 用户排序
2.2 Redis 的三种特殊数据类型
Geo： Redis3.2推出的，地理位置定位，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。
HyperLogLog： 用来做基数统计算法的数据结构，如统计网站的UV。
Bitmaps： 用一个比特位来映射某个元素的状态，在Redis中，它的底层是基于字符串类型实现的，可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组。
三、Redis为什么这么快？
3.1 基于内存存储实现
我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘I/O的消耗。
3.2 高效的数据结构
我们知道，Mysql索引为了提高效率，选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构，就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构&内部编码图：
SDS简单动态字符串
字符串长度处理： Redis获取字符串长度，时间复杂度为O(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为O（n）;
空间预分配： 字符串修改越频繁的话，内存分配越频繁，就会消耗性能，而SDS修改和空间扩充，会额外分配未使用的空间，减少性能损耗。
惰性空间释放： SDS 缩短时，不是回收多余的内存空间，而是free记录下多余的空间，后续有变更，直接使用free中记录的空间，减少分配。
二进制安全： Redis可以存储一些二进制数据，在C语言中字符串遇到’\0’会结束，而 SDS中标志字符串结束的是len属性。
字典
Redis 作为 K-V 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比如HashMap，通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性，在O（1）时间复杂度就可以获得对应的值。
跳跃表
跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。
跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。
3.3 合理的数据编码
Redis 支持多种数据数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构，使用什么样编码，是redis设计者总结优化的结果。
String： 如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr；大于39个字节，则是raw编码。
List： 如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码。
Hash： 哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。
Set： 如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码。
Zset： 当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码。
3.4 合理的线程模型
I/O 多路复用
多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求，而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且，Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。
什么是I/O多路复用？
- I/O ：网络 I/O
- 多路 ：多个网络连接
- 复用：复用同一个线程。
IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。
单线程模型
Redis是单线程模型的，而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程，如果某个命令执行过长（如hgetall命令），会造成阻塞。
Redis是面向快速执行场景的数据库，所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。
Redis 6.0 引入了多线程提速，它的执行命令操作内存的仍然是个单线程。
3.5 虚拟内存机制
Redis直接自己构建了VM机制 ，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去移动和请求。
Redis的虚拟内存机制是什么？
虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。
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四、什么是热Key问题，如何解决？
在Redis中，我们把访问频率高的key，称为热点key。
如果某一热点key的请求到服务器主机时，由于请求量特别大，可能会导致主机资源不足，甚至宕机，从而影响正常的服务。
而热点Key是怎么产生的呢？主要原因有两个：
- 用户消费的数据远大于生产的数据，如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。
- 请求分片集中，超过单Redi服务器的性能，比如固定名称key，Hash落入同一台服务器，瞬间访问量极大，超过机器瓶颈，产生热点Key问题。
那么在日常开发中，如何识别到热点key呢？
凭经验判断哪些是热Key；
- 客户端统计上报；
- 服务代理层上报。
如何解决热key问题？
- Redis集群扩容：增加分片副本，均衡读流量；
- 将热key分散到不同的服务器中；
- 使用二级缓存，即JVM本地缓存,减少Redis的读请求。
五、Redis 过期策略和内存淘汰策略
5.1Redis过期策略
我们在set key的时候，可以给它设置一个过期时间，比如expire key 60。指定这key60s后过期，60s后，redis是如何处理的？
我们先来介绍几种过期策略：
定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期
只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期
每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。
该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中：
- key是指向键空间中的某个键的指针。
- value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。
- 键空间是指该Redis集群中保存的所有键。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。
假设Redis当前存放30万个key，并且都设置了过期时间，如果你每隔100ms就去检查这全部的key，CPU负载会特别高，最后可能会挂掉。因此，redis采取的是定期过期，每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。
但是呢，最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候，redis采用惰性删除。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并且已经过期了，此时就会删除。
如果定期删除漏掉了很多过期的key，然后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存，直接会导致内存爆的。或者有些时候，业务量大起来了，redis的key被大量使用，内存直接不够了，运维小哥哥也忘记加大内存了。
难道redis直接这样挂掉？不会的！Redis用8种内存淘汰策略保护自己~
5.2 Redis 内存淘汰策略
volatile-lru： 当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。
allkeys-lru： 当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。
volatile-lfu： 4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。
allkeys-lfu： 4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LFU算法进行淘汰。
volatile-random： 当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据。
allkeys-random： 当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。
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key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰。
noeviction： 默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。