简单来说, Redis就是一个数据库, 只不过是非关系型数据库, 而且数据是存储在内存中的.因此Redis的速度也很快, 被广泛用于缓存方面. 同时也常被用来做分布式锁. Redis支持多种数据类型, 可以支持不同的场景应用.
为什么用Redis/为什么用缓存?
主要从高并发和高性能两点来看
高性能:
当用户第一次访问数据库中的数据时, 这个过程会比较慢, 因为从硬盘读取的(比如当我们访问淘宝时,可以测试一下, 第一次加载很慢, 后续就会很快), 如果我们将用户访问的数据放到缓存中, 下一次请求这些数据直接在内存中获取, 操作缓存就是操作内存, 所以速度很快.
高并发:
直接操作缓存能够承受的请求远远大于直接访问数据库, 所以我们考虑吧数据库中部分数据转移到缓存中去, 这样用户的一部分请求就会直接到缓存里请求, 降低数据库压力.
五种基本数据结构：String(字符串)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)
1，String
Redis中的字符串是一种动态字符串，这意味着可以修改，底层实现类似于ArrayList，有一个字符数组，在源码的sds.h/sdshdr文件种可以看到Redis底层对于字符串的定义是SDS，simple dynamic String结构
同样一组结构Redis使用泛型定义了好多次，不直接使用int类型，当字符串比较短的时候，len和alloc可以使用byte和short来表示，Redis为了对内存做极致的优化，不同长度字符串使用不同的结构体来表示。
SET(设置) GET(获取) EXISTS(是否存在) DEL(删除) MGET(批量获取) MSET(批量设置) SETEX(设置过期时间) SETNX(不存在set成功，存在set失败)
2，List
List类似于Java中的LinkedList，双向链表，删除、插入操作很快，遍历比较慢
LPUSH、LPOP、RPUSH、RPOP 左右添加删除
LRANGE 去除一定范围内的元素
LINDEX 取出指定下标的元素
正是得益于List是双向链表，所以List可以实现队列（先进先出，RPUSH、LPOP），栈（后进先出，RPUSH、RPOP）
３，Hash
相当于Java中的Hash Map，内部实现类似，通过数组＋链表的方法解决哈希冲突
实际上字典的结构的内部包含两个Hash table，通常在扩容缩容时，需要分配新的Hash table。
渐进式rehash：
大字典的扩容比较麻烦，需要申请空间，将旧字典移到新字典，所以Redis使用渐进式rehash小步搬迁，
渐进式rehash在rehash的同时，保留新旧两个hash结构，查询时会同时查询连个hash结构，然后在后续的定时任务和hash操作中，循环渐进的把旧字典搬移到新字典，然后新字典取代旧字典。
扩缩容条件：
正常情况下当Hash表中元素个数等于第一维数组的长度时就开始扩容，扩容的新数组是原来的两倍，不过当Redis正在做BGSAVE(持久化操作)，为了减少内存的过多分离，Redis尽量不扩容，但是当hash非常满了，达到第一维数组的5倍，就会强制扩容。
缩容时条件：当元素个数低于数组长度的10%，就会缩容，不会考虑是否在做bgsave。
HSET、HGET、HGETALL、HMSET
4，SET
Redis中的set相当于Java中的HashSet，内部键值对是无序的、唯一的。它的内部实现相当于一个特殊字典，字典中所有的value都为空。
SADD，SMEMBERS查看所有、SISMEMBER是否存在、SCARD获取长度、SPOP弹出
5，有序列表ZSET
类似于Java中SortedSet和HashMap的结合体，一方面是一个set，保证了内部value的唯一性，另一方面可以为每个value赋予一个score值，用来代表排序的权重
内部实现使用的是跳表