Redis基礎學習筆記（整理中……）

Redis是一個高效的NoSQL數據庫，採用Key-Value保存數據，通常做爲高速分佈式緩存使用。

Redis Key的設計技巧

Redis做爲高速緩存，要能經過Key快速的查到須要的數據，通常做爲數據庫的緩存，因此Redis的Key設計可參考數據庫表。
以user表爲例，數據庫設計以下：

user_id	user_name	password	email
1	zhangsan	secret1	zhangsan@163.com
2	lisi	secret2	lisi@163.com

Key是設計建議以下：

1. Key字段經過冒號分割
2. 表名做爲Key前綴
3. 表主鍵的字段名做爲第二段
4. 表主鍵的字段值做爲第三段
5. 要查詢的字段做爲第四段

如今要經過user_id（1）快速查詢用戶user_name（zhangsan）
則緩存數據設計以下：

set user:user_id:1:username zhangsan

若是user_name字段是索引字段，且須要頻繁經過user_name查詢用戶信息，則能夠把查詢關鍵字段。
則緩存數據設計以下：

set user:user_name:zhangsan:user_id 1

而後在經過user_id查詢其餘用戶信息。
固然，Key的設計仍是須要根據業務須要靈活處理，這裏只是給出一個通常思路。好比以關鍵字+日期爲Key進行日期相關的統計。

Redis數據類型

基本類型

Redis基礎的數據類型包括String、List、Hash（Map）、Set、SortedSet 5種。

String
String是最基本的數據類型，它不但能夠保存字符串，也用來保存int，long，float等單值數據，也能夠做爲計數器。不少項目也會把對象經過JSON序列化後保存爲String，使用的時候在反序列化回來。若是使用這種方式，須要經過代碼註釋或文檔對字段進行詳細的說明，避免往後本身或他人維護時「相見不相識」。
場景使用場景包括：

1. 普通字符串緩存
2. int、long、float等其餘基本類型
3. 計數器（INCR，INCRBY，DECR，DECRBY等）
4. 分佈式鎖（SETNX SET if Not eXists)
5. Bitmap（SETBIT，GETBIT，BIT*），可用於海量數據統計或Bloom過濾器等。

List
List是有序列表，使用方式和Java中的List相似，支持列表頭尾插入（LPUSH，RPUSH），頭尾彈出（LPOP，RPOP），阻塞式彈出（BLPOP，BRPOP），按範圍獲取（LRANGE）等豐富的操做。
常見使用場景包括：

1. 分佈式消息隊列
2. 緩存門戶首頁熱點文章、熱點商品
3. 分頁獲取數據

Hash
Hash類型相似Java中的HashMap，保存Key-Value鍵值對。能夠直接把一個數據庫表的行映射到緩存，也能夠保存無嵌套類型的POJO。

Set
Set是無序不重複的集合，使用方式和Java中的Set相似，能夠作高效的Set間的交、並、差集等操做（SINTER，SUNION，SDIFF）。

Sorted Set
有序集合，相似Java中的LinkedHashSet，但不是根據插入順利來排序的，而是Set的每一個元素能夠關聯一個double類型的分值(score)用於排序。基於這個特性，Sorted Set的典型場景包括：

1. 排行榜（熱搜）：能夠實現門戶首頁按點擊量、按時間、按點贊數等排序場景。
2. 帶權重的消息隊列：根據消息的重要程度，設置不一樣的score。

高級類型

Bitmap
經過基本類型中String的BIT操做方法，實現位操做，包括SETBIT，GETBIT，BITCOUNT，BITOP等,可用於海量數據統計或Bloom過濾器等。

HyperLogLog

這個待研究！！！

pub/sub：
Pipeline：
Lua：

緩存數據淘汰策略
noeviction（內存滿後不主動回收，沒法寫入新數據）
allkeys-lru（最近最少使用的Key）
allkeys-random（隨機回收）
volatile-lru（過時集合中最近最少使用的Key）
volatile-random（過時隨機回收）
volatile-ttl（過時最短存活）

Redis Pipleline是啥？？

Redis部署模式
主備：哨兵、主備、主備鏈
集羣

Redis vs Memcached

性能問題
緩存穿透
緩存擊穿
緩存雪崩

數據持久化機制
RDB、AOF
RDB：Fork子進程，新數據COW模式
AOF：同步策略：定時，數據量

集羣同步機制
經過RDB完成基準數據同步，再經過AOF進行增量數據同步

緩存和數據庫數據一致性

Keys和Scan方法

LRU vs LFU
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