初识Redis
参考素材
Redis官网：http://www.redis.net.cn/
在线官方文://档：http://doc.redisfans.com/
参考文档：《redis实战.pdf》
辅助工具
在线测试：http://try.redis.io/
(用于redis各种命令测试，可以熟悉和了解命令写法)
安装Redis
推荐Docker方式安装（Docker参见https://blog.csdn.net/yan_dk/article/details/89427641）
- 安装环境：centos7.2+php7.2
- 安装初始化目录结构
- 新建脚本文件Dockerfile
FROM centos:latest
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
RUN yum -y update && yum -y install epel-release && yum -y install redis && yum -y install net-tools
EXPOSE 6379- 生成镜像文件
# docker build -t redis-yan:v1 .
镜像redis-yan生成成功。
- 根据镜像创建容器
# docker run -itd --name redis-yan-v1 --net mynetwork -p 6380:6379 --ip 192.168.0.2 redis-yan:v1
创建容器redis-yan-v1成功。
- 进入容器
# docker exec -it redis-yan-v1 bash
如上图，进入容器进行操作，redis服务器运行成功。
Redis基本命令
- 启动Redis服务器： # /redis-server /etc/redis.conf
Redis常用操作命令
Redis支持不同的数据结构，如String(字符串）、Hash（哈希表）、List（列表）、Set（集合），按这些不同的数据结构，有相关的操作指令
- Key(键）
列出所有键值：# keys *
删除键值 ： # del name1
判断键是否存在： # exists name1
- String（字符串）
赋值键值：# set name1 yunyan
取得键值： # get name1
- Hash（哈希表）
赋值哈希表： # hset student name1 yunyan
取值哈希表：# hget student name1
- List（列表）
列表入队：# lpush students aa bb cc dd
列表出队：# lpop students
列表取索引键值：# lindex students 2
- Set（集合）
加入成员：# sadd class yunyan
取得所有成员：#smembers class
Redis的几个概念
- 缓存穿透
缓存穿透，是缓存key没有命中直接而穿透到数据库查询。比如查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。如果每次都查询一个不存在的key，就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。
- 缓存雪崩
缓存雪崩，是指缓存key大面积失效，导致大量缓存查询压力到数据库查询。比如在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如，双11零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
- 缓存击穿
缓存击穿，是指缓存key在一个时间瞬时失效，导致大量缓存查询压力到数据库查询。比如一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。在做电商项目的时候，该商品就成为“爆款”。
其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以，务实主义的，对主打商品都是早早的做好了准备，让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款，也是直接设为永不过期就好了。
Redis-集群
https://blog.csdn.net/yan_dk/article/details/89450298
Redis-主从复制
Redis-哨兵机制
持续完善，待续...