当我们在开发过程中需要用到分布式缓存Redis的时候，我们首先要明白缓存在系统中用来做什么？
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少量数据存储，高速读写访问。通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
- 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。Redis3.0以后开始支持集群，实现了半自动化的数据分片，不过需要smart-client的支持。
华为云分布式缓存Redis，目前已经进入Redis5.0公测阶段，公测阶段注册既能免费使用，那么我们在开发过程中需要用到Redisde 时候，需要明白哪些问题呢？
下面小编给大家一一道来。
一、为什么使用 Redis？
我觉得在项目中使用 Redis，主要是从两个角度去考虑：性能和并发。
当然，Redis 还具备可以做分布式锁等其他功能，但是如果只是为了分布式锁这些其他功能，完全还有其他中间件，如 ZooKpeer 等代替，并不是非要使用 Redis。因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答。
性能：
如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的 SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
并发：
如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。
这个时候，就需要使用 Redis 做一个缓冲操作，让请求先访问到 Redis，而不是直接访问数据库。
二、使用 Redis 有什么缺点？
大家用 Redis 这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用 Redis 都会碰到一些问题，常见的也就几个。
回答主要是四个问题：
这四个问题，我个人觉得在项目中是常遇见的。
三、单线程的 Redis 为什么这么快？
这个问题是对 Redis 内部机制的一个考察。根据我的面试经验，很多人都不知道 Redis 是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。
回答主要是以下三点：
◆纯内存操作
◆单线程操作，避免了频繁的上下文切换
◆采用了非阻塞 I/O 多路复用机制
题外话：我们现在要仔细的说一说 I/O 多路复用机制，因为这个说法实在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什么意思。
打一个比方：小曲在 S 城开了一家快递店，负责同城快送服务。小曲因为资金限制，雇佣了一批快递员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。
经营方式一：
客户每送来一份快递，小曲就让一个快递员盯着，然后快递员开车去送快递。
慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题：
◆几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了，大部分快递员都处在闲置状态，谁抢到了车，谁就能去送快递。
◆随着快递的增多，快递员也越来越多，小曲发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的快递员了。
◆快递员之间的协调很花时间。
综合上述缺点，小曲痛定思痛，提出了下面的经营方式。
经营方式二：
小曲只雇佣一个快递员。然后呢，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。
最后，那个快递员依次的去取快递，一次拿一个，然后开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。
上述两种经营方式对比，是不是明显觉得第二种，效率更高，更好呢？
在上述比喻中：
◆每个快递员→每个线程
◆每个快递→每个 Socket(I/O 流)
◆快递的送达地点→Socket 的不同状态
◆客户送快递请求→来自客户端的请求
◆小曲的经营方式→服务端运行的代码
◆一辆车→CPU 的核数
于是我们有如下结论：
经营方式一就是传统的并发模型，每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个 I/O 流。
下面类比到真实的 Redis 线程模型，如图所示：
简单来说，就是我们的 redis-client 在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 Socket。
在服务端，有一段 I/O 多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是，这个 I/O 多路复用机制，Redis 还提供了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库，大家可以自行去了解。
当然以上三点只是皮毛而已，但却是最基本的，如果想了解更多详细的操作细则，可以去华为云官方论坛与各路大手子交流经验，大咖云集必能学到很多东西。