下面由Redis教學專欄跟大家介紹分析redis原理及實作，希望對需要的朋友有所幫助！
redis是nosql(也是個巨大的map) 單線程，但是可處理1秒10w的並發（資料都在記憶體中）
使用java對redis進行操作類似jdbc接口標準對mysql，有各類實現他的實現類，我們常用的是druid
其中對redis，我們通常用Jedis(也為我們提供了連接池JedisPool)
在redis中,key就是byte[](string)
redis的資料結構(value):
String,list,set,orderset,hash
先安裝好redis，然後運行，在pom檔案中引入依賴，在要使用redis快取的類別的mapper.xml檔案配置redis的全限定名。引入redis的redis.properties檔案（如果要更改配置就可以使用）
應用場景:
String :
1儲存json類型物件,2計數器,3優用視訊按讚等
list(雙向鍊錶)
1可以使用redis的list模擬佇列,堆疊,堆疊
2朋友圈讚(一條朋友圈內容語句,若干點讚語句)
規定:朋友圈內容的格式:
1,內容: user:x:post:x content來儲存;
2,按讚: post:x:good list來儲存;(把對應頭像取出來顯示)
hash(hashmap)
1儲存物件
2分組
##3 string與hash的資料差異
在網路傳輸時候，必須要進行序列化，才可以進行網路傳輸，那麼在使用string類型的類型的時候需要進行相關序列化，hash也是要進行相關的系列化，所以會存在很多序列化，在儲存的時候hash是可以儲存的更加豐富，但是在反序列化的時候，string的反序列化相對較低，而hash的序列化和返序列化是相對hash類別比較複雜，所以看業務場景，如果是資料經常修改的那種，為了效能可以使用string，如果是資料不是經常改的那種就可以使用hash，由於hash，儲存資料時比較豐富，可以儲存多種資料型別
4 redis的持久化方式：
能，將記憶體中的資料非同步寫入硬碟中，兩種方式：RDB（預設）和AOFRDB持久化原理：透過bgsave命令觸發，然後父進程執行fork操作創建子進程，子進程創建RDB文件，根據父進程內存生成臨時快照文件，完成後對原有檔案進行原子替換（定時一次性將所有資料進行快照生成一份副本儲存在硬碟中）#優點：是一個緊湊壓縮的二進位文件，Redis載入RDB復原資料遠遠快於AOF的方式。 缺點：由於每次產生RDB開銷較大，非即時持久化，AOF持久化原理：開啟後，Redis每執行一個修改資料的指令，都會把這個指令加入到AOF檔中。 優點：即時持久化。 缺點：所以AOF檔案體積逐漸變大，需要定期執行重寫操作來降低檔案體積，載入慢5 redis單執行緒為什麼這麼快
6.2 每隔2s，每個S節點會向某頻道上發送該S節點對於主節點的判斷以及目前Sl節點的訊息，
同時每個Sentinel節點也會訂閱該頻道，來了解其他S節點以及它們對主節點的判斷（做客觀下線依據）
6.3每隔1s，每個S節點會向主節點、從節點、其餘S節點發送一條ping指令做一次心跳偵測(心跳偵測機制)，來確認這些節點目前是否可達
Redis集群內節點透過ping/pong訊息實現節點通信，訊息不但可以傳播節點槽訊息，還可以傳播其他狀態如：主從狀態、節點故障等。因此故障發現也是透過訊息傳播機制實現的，主要環節包括：主觀下線（pfail）和客觀下線（fail）
主客觀下線：
主觀下線：集群中每個節點都會定期向其他節點發送ping訊息，接收節點回覆pong訊息作為回應。如果通訊一直失敗，則發送節點會把接收節點標記為主觀下線（pfail）狀態。
客觀下線：超過半數，對該主節點做客觀下線
主節點選出某一主節點作為領導者，來進行故障轉移。
故障轉移（選舉從節點作為新主節點）
Redis的記憶體淘汰策略是指在Redis的用於快取的記憶體不足時，怎麼處理需要新寫入且需要申請額外空間的資料。
noeviction：當記憶體不足以容納新寫入資料時，新寫入操作會報錯。
allkeys-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key。
allkeys-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的key。
volatile-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-ttl：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的key優先移除。 
原因：就是別人請求資料的時候，很多資料在快取中無法查詢到，直接進入資料查詢，
解決方法，對相關資料進行查詢的資料只查詢緩存，如果是一些特殊的可以進行資料庫查詢，
也可以採用布隆過濾器進行查詢
快取雪崩的原因：一次加入快取的資料過多，導致記憶體過高，進而影響記憶體的使用導致服務宕機
解決方法：
1 redis集群，透過集群方式將資料放置
2 後端服務降級與限流：當一個介面請求次數過多，那麼就會新增過多數據，可以對服務進行限流，限制訪問的數量，這樣就可以減少問題的出現
以上是分析redis原理及實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
