前言：
相信對絕大多數程式設計師來說，redis中間件應該是大家非常熟悉的。但對於工作中常寫業務程式碼的程式設計師來說，他們在實際工作中可能只是用到了set value、get value等操作，對於redis缺乏整體認知。下面我就來為大家詳細介紹下redis。
Redis是什麼？
Redis是一個開源的底層使用C語言編寫的key-value儲存資料庫。可用於快取、事件發布訂閱、高速隊列等場景。而且支援豐富的資料類型：string(字串)、hash(哈希)、list(列表)、set(無序集合)、zset(sorted set：有序集合)
Redis在專案中的應用場景
1、快取資料
最常用，對經常需要查詢且變動不是很頻繁的資料常稱為熱點資料。
2、訊息佇列
相當於訊息訂閱系統，例如ActiveMQ、RocketMQ。如果對資料有較高一致性需求時，還是建議使用MQ)
3、計數器
例如統計點擊率、按讚率，redis具有原子性，可以避免並發問題
4、電商網站資訊
大型電商平台初始化頁面資料的快取。例如去哪裡網買機票的時候首頁的價格和你點進去的價格會有差異。
5、熱點資料
例如新聞網站即時熱點、微博熱搜等，需要頻繁更新。總資料量比較大的時候直接從資料庫查詢會影響效能
給個愛的理由
#在單節點伺服器我們通常是這樣的
#隨著企業的發展、業務的擴展。面對海量的數據，直接使用MySql會導致效能下降，數據的讀寫也會非常慢。於是我們就可以搭配快取來處理大量資料。
於是現在我們是這樣的：
上圖只是簡述了快取的作用，當資料繼續增大我們需要利用主從複製技術來達到讀寫分離
資料庫層直接與快取進行交互，如果快取中有資料直接回傳客戶端，如果沒有才會從MySql去查詢。從而減小了資料庫的壓力，提升了效率。
平常發布了一款新手機，會有搶購活動。同一時段，服務端會收到很多的下單請求。
我們需要使用redis的原子操作來實作這個「單執行緒」。首先我們把庫存存在一個清單中，假設有10件庫存，就往清單中push10個數，這個數沒有實際意義，只代表10件庫存。搶購開始後，每到來一個用戶，就從名單中pop一個數，表示用戶搶購成功。當清單為空時，表示已經被搶光了。因為清單的pop操作是原子的，即使有很多用戶同時到達，也是依次執行的
題外話：還有的搶購是直接在前端頁面限制請求，這些請求直接被前端攔截，並沒有到後端伺服器
Redis為什麼會這麼快？
1、Redis是純記憶體操作，需要的時候需要我們手動持久化到硬碟中
2、Redis是單線程，從而避開了多線程中上下文頻繁切換的操作。
3、Redis資料結構簡單、對資料的操作也比較簡單
4、使用底層模型不同，它們之間底層實作方式以及與客戶端之間通訊的應用協定不一樣，Redis直接自己建構了VM 機制，因為一般的系統呼叫系統函數的話，會浪費一定的時間去移動和請求
5、使用多路I/O復用模型，非阻塞I/ O
多路I/O 重複使用: I/O 多路復用技術是為了解決進程或執行緒阻塞到某個I/O 系統呼叫而出現的技術，可以監視多個描述符，一旦某個描述符就緒（一般是讀就緒或寫就緒，就是這個檔案描述符進行讀寫操作之前），能夠通知程式進行對應的讀寫操作
（學習影片分享： redis影片教學）
Redis資料類型的應用程式場景
前面提到了Redis支援五種豐富的資料類型，那麼在不同場景下我們該怎麼選擇呢？
String
字串是最常用的資料類型，他能夠儲存任何類型的字串，當然也包括二進位、JSON化的物件、甚至是base64編碼之後的圖片。在Redis中一個字串最大的容量為512MB，可以說是無所不能了。
Hash
常用作儲存結構化資料、例如論壇系統中可以用來儲存使用者的Id、暱稱、頭像、積分等資訊。如果需要修改其中的信息，只需要透過Key取出Value進行反序列化修改某一項的值，再序列化儲存到Redis中，Hash結構存儲，由於Hash結構會在單一Hash元素在不足一定數量時進行壓縮存儲，所以可以大量節約內存。這一點在String結構裡是不存在的。
List
List的實作為雙向鍊錶，即可以支援反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的記憶體開銷，Redis 內部的許多實現，包括發送緩衝隊列等也都是用的這個資料結構。另外，可以利用 lrange 指令，做基於 Redis 的分頁功能，效能極佳，使用者體驗好。
Set
set 對外提供的功能與list 類似是一個列表的功能，特殊之處在於set 是可以自動排重的，當你需要存儲一個列表數據，又不希望出現重複資料時，這個時候就可以選擇使用set。
Sort Set
可以依照某個條件的權重進行排序，例如可以透過點擊數做出排行榜的資料應用程式。
Redis快取的資料一致性
真正意義上來講資料庫的資料和快取的資料是不可能一致的，資料分為最終一直和強一致兩類。如果業務中對資料的要求必須強一直那麼就不能使用快取。快取能做的只能保證資料的最終一致性。
我們能做的只能是盡可能的保證資料的一致性。不管是先刪庫再刪快取 還是 先刪快取再刪庫，都可能出現資料不一致的情況，因為讀寫操作是並發的，我們沒辦法保證他們的先後順序。具體因應策略還是要根據業務需求來定，這裡就不贅述了。
Redis的過期和記憶體淘汰
Redis儲存資料時我們可以設定他的過期時間。但是這個key是怎麼刪除的呢？
一開始我認為是定時刪除，後來發現並不是這樣，因為如果定時刪除，需要一個定時器來不斷的負責監控這個key，雖然內存釋放了，但是非常消耗cpu資源。
Redis過期刪除採用的是定期刪除，預設是每100ms檢測一次，遇到過期的key則進行刪除，這裡的檢測並不是順序檢測，而是隨機檢測。那這樣會不會有漏網之魚？顯然Redis也考慮到了這一點，當我們去讀/寫一個已經過期的key時，會觸發Redis的惰性刪除策略，直接回幹掉過期的key
內存淘汰是指用戶存儲的一部分key是可以被Redis自動的刪除，從而出現從快取中查不到資料的情況。加入我們的伺服器記憶體為2G、但是隨著業務的發展快取的資料已經超過2G了。但這並不影響我們程式的運行，因為作業系統的可見記憶體並不受實體記憶體的限制。實體記憶體不夠用沒關係，電腦會從硬碟中劃出一片空間來當作虛擬記憶體。這就是Redis設計兩個應用場景的初衷：快取、持久性儲存
快取擊穿
快取只是為了緩解資料庫壓力而添加的一層保護層，當從快取中查詢不到我們需要的資料就要去資料庫中查詢了。如果被駭客利用，頻繁去存取快取中沒有的數據，那麼快取就失去了存在的意義，瞬間所有請求的壓力都落在了資料庫上，這會導致資料庫連線異常。
解決方案：
1、後台設定定時任務，主動的去更新快取資料。這種方案很容易理解，但是當key比較分散的時候，操作起來還是比較複雜的
2、分級快取。例如設定兩層快取保護層，1級快取失效時間短，2級快取失效時間長。有請求過來優先從1級緩存去查找，如果在1級緩存中沒有找到相應數據，則對該線程進行加鎖，這個線程再從數據庫中取到數據，更新至1級和2級緩存。其他執行緒則直接從2級執行緒取得
3、提供一個攔截機制，內部維護一系列合法的key值。當請求的key不合法時，直接返回。
快取雪崩
快取雪崩就是指快取由於某些原因（例如宕機、cache服務掛了或不回應）整體crash掉了，導致大量請求到達後端資料庫，從而導致資料庫崩潰，整個系統崩潰，發生災難，也就是上面提到的快取擊穿。
如何避免雪崩：
1、為快取加上某一區間內的隨機生效時間，不同的key設定不同的失效時間，避免同一時間集體失效。
2、和快取擊穿解決方案類似，做二級緩存，原始快取失效時從拷貝快取中讀取資料。
3、利用加鎖或佇列方式避免過多請求同時對伺服器進行讀寫操作。
結語：
Redis的效能極高，讀取的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s，支援事務，支援備份，豐富的資料類型。
任何事情都是兩面性，Redis也是有缺點的：
1、由於是記憶體資料庫，所以單一機器儲存的資料量是有限的，需要開發者提前預估，需要及時刪除不需要的資料。
2、當修改Redis的資料之後需要將持久化到硬碟的資料重新加入到內容中，時間比較久，這時候Redis是無法正常運作的。
原文連結：https://www.pianshen.com/article/589052263/
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