一、Redis常用五大数据类型
1.1 String（字符串）
- string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
- string类型是Redis最基本的数据类型，一个redis中字符串value最多可以是512M
1.2 Hash（哈希）
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis 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，例如用户的信息对象，用户id作为key，具体信息作为value
类似Java里面的Map
1.33 List（列表）
- list类型是双向链表结构
如在微博中的我关注的列表或者论坛中所有回帖用户的id等等数据，同时list也能实现简单的消息队列，具体可以先用rpush把消息放入到队列尾部，再用lpop把消息从队列头部取出
1.4 Set（集合）
- set类型是一种无序类型，在redis内部是通过 HashTable实现，查找和删除元素十分快速
可以用于记录一些不能重复的数据，例如每次注册的时候将用户名存起来，每次新的用户注册的时候，都可以先set查询该用户名是否被注册，效率极高，还有一种比较广泛的应用就是投票系统，比如一天用户只能投票一次，我们就可以使用今天的日期作为set的key，存取用户的投票行为，查询的时候也用日期查询
1.5 zset(sorted set：有序集合)
- Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
- 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。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
二、redis应用场景
2.1 缓存——热数据
热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。
结合具体应用需要注意一下：很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除，过程可能如下：
- Select 数据库前查询redis，有的话使用redis数据，放弃select 数据库，没有的话，select 数据库，然后将数据插入redis
- update或者delete数据库钱，查询redis是否存在该数据，存在的话先删除redis中数据，然后再update或者delete数据库中的数据
上面这种操作，如果并发量很小的情况下基本没问题，但是高并发的情况请注意下面场景：
为了update先删掉了redis中的该数据，这时候另一个线程执行查询，发现redis中没有，瞬间执行了查询SQL，并且插入到redis中一条数据，回到刚才那个update语句，这个悲催的线程压根不知道刚才那个该死的select线程犯了一个弥天大错！于是这个redis中的错误数据就永远的存在了下去，直到下一个update或者delete。
2.2 计数器
诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能！爽。
命令：INCRBY
当然爽完了，别忘记持久化，毕竟是redis只是存了内存！
2.3 队列
相当于消息系统，ActiveMQ，RocketMQ等工具类似，但是个人觉得简单用一下还行，如果对于数据一致性要求高的话还是用RocketMQ等专业系统。
由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位，所以可以做判断用户是第几个访问这种业务
队列不仅可以把并发请求变成串行，并且还可以做队列或者栈使用
2.4 位操作（大数据处理）
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。
想想一下腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？千万别说给每个用户建立一个key，然后挨个记（你可以算一下需要的内存会很恐怖，而且这种类似的需求很多，腾讯光这个得多花多少钱。。）好吧。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用来表示我们上面例子里面的用户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，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount
2.5 分布式锁与单线程机制
redis单线程
redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。
为什么说redis能够快速执行
(1) 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
(2) 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
(3) 非阻塞IO - IO多路复用
redis的内部实现
内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间 这3个条件不是相互独立的，特别是第一条，如果请求都是耗时的，采用单线程吞吐量及性能可想而知了。应该说redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。
Redis关于线程安全问题
redis实际上是采用了线程封闭的观念，把任务封闭在一个线程，自然避免了线程安全问题，不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说，依然需要锁，而且有可能是分布式锁。
验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis（幂等性请求），设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交
秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库“爆破”
单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。
https://blog.csdn.net/bird73/article/details/79792548
全局增量ID生成，类似“秒杀”
redis分布锁缺陷
现有的实现在集群上表现不好
原因
官方推荐的实现有三个特性
一，互斥，任何时候只能有一个客户端获得锁
二，可用，无死锁，只要等待下去最终都能获得锁
三，容错
2.6 最新列表
例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10这种low货，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办？也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。
2.7 排行榜
谁得分高谁排名往上。命令：ZADD（有续集，sorted set）
最近在研究股票，发现量化交易是个非常好的办法，通过臆想出来规律，用程序对历史数据进行验证，来判断这个臆想出来的规律是否有效，这玩意真牛！有没有哪位玩这个的给我留个言，交流一下呗。
三、redis使用规范
3.1 键值规范设计
阿里云Redis开发规范
3.1.1 key名设计
(1)【建议】: 可读性和可管理性
以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idugc:video:1
**(2)【建议】：简洁性
保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视
例如：user:{uid}:friends:messages:{mid}简化为u:{uid}:fr:m:{mid}。
(3)【强制】：不要包含特殊字符
反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符
3.1.2 value设计
【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)
string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。
反例：一个包含200万个元素的list。
非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞，而且该操作不会不出现在慢查询中(latency可查))，查找方法和删除方法
【推荐】：选择适合的数据类型。
反例：
set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football正例:
hmset user:1 name tom age 19 favor football3.2 设置超时时间[最重要]
控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。
建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)，不过期的数据重点关注idletime。
- 目前有许多key没有设置超时时间，导致一直占用内存。
- 需要增加操作步骤，设置超时时间。时间尽量短。
- 某些业务要求key长期有效。
可以在每次写入时，都设置超时时间，让超时时间顺延。(比如token/session机制 授权通过每调用一次口，授权时间增加30m)
- 短的超时时间，如 5分钟，10分钟，30分钟，1小时，3小时，1天等
- 长的超时时间，如 7天，15天，1个月，3个月，6个月等
- 示例代码如下：
- 设置有效期初始设置有效期
- 如果存在key,设置有效期
3.3 高频和低频分离
- 高频数据存入Redis缓存，低频数据不要存入Redis缓存。
高频数据是经常访问的数据，在这里做好压力缓冲就行了。对于大量数据和列表数据尤其适用。如，某商店的所有评价数据，总共有5000条之多，最近的30条（高频）可能是最常访问的，可以存入Redis缓存，其他的数据（低频）都不需要存缓存。
3.4 合理使用数据类型
- 结合具体业务，设置合理的数据结构，找出更好的选择。
- 集合结构还可以减少key的个数。
例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构内存编码优化配置,例如ziplist，但也要注意节省内存和性能之间的平衡)
3.5 尽量使用字符串格式
- 可视化，便于查看和管理。
- 特别是在大批量数据的时候，效果明显。
3.5 合理设置key的格式
- 多系统在共用缓存，需要key唯一。
- 合适的key，便于查看，统计，排错。
- key的格式，如：系统名+业务名+业务数据+其他
3.7 减少key的个数
- 为了过期管理，合理减少key。
比如，把key-value数据聚合，放到map、list里面。一个集合结构里面就可以包含很多个小数据。
3.8 精细化运营
之前的使用方法一直是粗放式。业务量小时，没问题；业务量大了，就各种问题。为了未来系统稳定，为了每个人的职业成长，需要学会精细化运营。深入分析业务流程，合理安排数据结构，合理使用公共资源，优化读写效率，提高系统抗风险能力。
四、redis和memcached的区别
使用Redis有哪些好处
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
观点一
- 1、Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等；
- 2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储；
- 3、虚拟内存–Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘；
- 4、过期策略–memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 10；
- 5、分布式–设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从；
- 6、存储数据安全–memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）；
- 7、灾难恢复–memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复；
- 8、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份；