Redis是一个key-value的Nosql数据库，先存到内存中，会根据一定的策略持久化到磁盘，即使断电也不会丢失数据，支持的数据类型比较多。主要用来做缓存数据库的数据和web集群时当做中央缓存存放seesion。
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。
简单说一下redis的使用场景？
缓存：
把经常需要查询的、很少修改数据，放到读速度很快的空间(内存)，以便下次访问减少时间。减轻压力，减少访问时间。
计数器：
redis中的计数器是原子性的内存操作，可以解决库存溢出问题.进销存系统库存溢出。
session缓存服务器：web集群时作为session缓存服务器。
Redis对象保存方式？
Json字符串: 需要把对象转换为json字符串，当做字符串处理。直接使用set、 get来设置。
优点：设置和获取比较简单。
缺点：没有提供专门的方法，需要把把对象转换为json。(jsonlib)
字节: 需要做序列号，就是把对象序列化为字节保存。
如果是担心JSON转对象会消耗资源的情况，这个问题需要考量几个地方，
第一点：就是使用的JSON转换lib是否就会存在性能问题。
第二点：就是数据的数据量级别，如果是存储百万级的大数据对象，建议采用存储序列化对象方式。如果是少量的数据级对象，或者是数据对象字段不多，还是建议采用JSON转换成String方式。
毕竟redis对存储字符类型这部分优化的非常好。具体采用的方式与方法，还要看你所使用的场景。
Redis数据淘汰机制
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。
内存大小有限，如何需要保存有效的数据?
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
Java访问Redis
1、使用jedis java客户端来访问redis服务器，有点类似通过jdbc访问mysql一样。
2、当然如果是spring进行集成时，可以使用spring data来访问redis，spring data只是对jedis的二次封装。类似jdbcTemplate 和jdbc关系一样。
Redis集群
当一台数据无法满足要求，可以使用reids集群来处理，类似于mysql的读写分离。