redis資料庫中的所有資料都儲存在記憶體中。由於記憶體的讀寫速度遠快於硬碟，因此redis的的的在效能上對比其他基於硬碟儲存的資料庫有非常明顯的優勢。（資料雖在記憶體，但是提供了持久化的支援，即可以將記憶體中的資料非同步寫入到硬碟中，同時不影響繼續提供服務）
為什麼快：
(一)純記憶體操作
(二)單執行緒操作，避免了頻繁的上下文切換
(三)採用了非阻塞i/o多路復用機制
redis的的是完全開源免費的，遵守bsd協議，是乙個高效能的鍵值資料庫。是當前最熱門的的的nosql資料庫之一，也被人們稱為資料結構伺服器。
使用場景：
1.我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的sql，就特別適合將執行結果放入快取，這樣，後面的請求就去快取中讀取，請求使得能夠迅速響應。
2.在大併發的情況下，所有的請求直接訪問資料庫，資料庫會出現連線異常。這個時候，就需要使用的的redis的做乙個緩衝操作，讓請求先訪問到的redis的的，而不是直接訪問資料庫。
【redis資料結構 – 簡介】
redis是一種高階的key:value儲存系統，其中value支援五種資料型別：
1.字串（strings）
2.字串列表（lists）
3.字串集合（sets）
4.有序字串集合（sorted sets）
5.雜湊（hashes）
而關於key，有幾個點要提醒大家：
1.key不要太長，盡量不要超過1024位元組，這不僅消耗記憶體，而且會降低查詢的效率；
2.key也不要太短，太短的話，key的可讀性會降低；
3.在乙個專案中，key最好使用統一的命名模式，例如user:10000:passwd。
1.第一種鎖命令incr
在遇到數值操作時，redis會將字串型別轉換成數值。
由於incr等指令本身就具有原子操作的特性，所以我們完全可以利用redis的incr、incrby、decr、decrby等指令來實現原子計數的效果，假如，在某種場景下有3個客戶端同時讀取了mynum的值（值為2），然後對其同時進行了加1的操作，那麼，最後mynum的值一定是5。不少**都利用redis的這個特性來實現業務上的統計計數需求。
這種加鎖的思路是， key 不存在，那麼 key 的值會先被初始化為 0 ，然後再執行 incr 操作進行加一。
然後其它使用者在執行 incr 操作進行加一時，如果返回的數大於 1 ，說明這個鎖正在被使用當中。
2.lists的應用相當廣泛，隨便舉幾個例子：
rdb，簡而言之，就是在不同的時間點，將redis儲存的資料生成快照並儲存到磁碟等介質上；
aof，則是換了乙個角度來實現持久化，那就是將redis執行過的所有寫指令記錄下來，在下次redis重新啟動時，只要把這些寫指令從前到後再重複執行一遍，就可以實現資料恢復了。
其實rdb和aof兩種方式也可以同時使用，在這種情況下，如果redis重啟的話，則會優先採用aof方式來進行資料恢復，這是因為aof方式的資料恢復完整度更高。
如果你沒有資料持久化的需求，也完全可以關閉rdb和aof方式，這樣的話，redis將變成乙個純記憶體資料庫，就像memcache一樣
分析:這個問題其實相當重要，到底redis有沒用到家，這個問題就可以看出來。比如你redis只能存5g資料，可是你寫了10g，那會刪5g的資料。怎麼刪的，這個問題思考過麼？還有，你的資料已經設定了過期時間，但是時間到了，記憶體佔用率還是比較高，有思考過原因麼?
回答:redis採用的是定期刪除+惰性刪除策略。
為什麼不用定時刪除策略?
定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?
定期刪除，redis預設每個100ms檢查，是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是，redis不是每個100ms將所有的key檢查一次，而是隨機抽取進行檢查(如果每隔100ms,全部key進行檢查，redis豈不是卡死)。因此，如果只採用定期刪除策略，會導致很多key到時間沒有刪除。
於是，惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下，這個key如果設定了過期時間那麼是否過期了？如果過期了此時就會刪除。
採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼?
不是的，如果定期刪除沒刪除key。然後你也沒即時去請求key，也就是說惰性刪除也沒生效。這樣，redis的記憶體會越來越高。那麼就應該採用記憶體淘汰機制。
快取穿透，即黑客故意去請求快取中不存在的資料，導致所有的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連線異常。
解決方案:
(一)利用互斥鎖，快取失效的時候，先去獲得鎖，得到鎖了，再去請求資料庫。沒得到鎖，則休眠一段時間重試
(二)採用非同步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護乙個快取失效時間，快取如果過期，非同步起乙個執行緒去讀資料庫，更新快取。需要做快取預熱(專案啟動前，先載入快取)操作。
(三)提供乙個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如，利用布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的key是否合法有效。如果不合法，則直接返回。
快取雪崩，即快取同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，從而導致資料庫連線異常。
解決方案:
(一)給快取的失效時間，加上乙個隨機值，避免集體失效。
(二)使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。
(三)雙快取。我們有兩個快取，快取a和快取b。快取a的失效時間為20分鐘，快取b不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點
回答:如下所示
(1)如果對這個key操作，不要求順序
這種情況下，準備乙個分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。
(2)如果對這個key操作，要求順序
假設有乙個key1,系統a需要將key1設定為valuea,系統b需要將key1設定為valueb,系統c需要將key1設定為valuec.
期望按照key1的value值按照 valuea–>valueb–>valuec的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候，需要儲存乙個時間戳。假設時間戳如下
系統a key 1那麼，假設這會系統b先搶到鎖，將key1設定為。接下來系統a搶到鎖，發現自己的valuea的時間戳早於快取中的時間戳，那就不做set操作了。以此類推。系統b key 1
系統c key 1
其他方法，比如利用佇列，將set方法變成序列訪問也可以
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