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https://blog.csdn.net/zy1994hyq/article/details/88326825
Redis优势
性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe 通知, key 过期等等特性
支持事务
与memcached相比：
Redis支持五种数据类型：string（字符串）、hash（map< string, string>）、list（链表）、set（没有排序的集合）、zset（有序集合）
redis客户端连接：
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6380
redis客户端连接集群：
redis-cli -c -h 127.0.0.1 -p 6379
master（主服务器），slave（从服务器），sentinel（哨兵）
redis持久化的两种方式：RDB和AOF
RDB持久化是在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork（叉）一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
优点：（1）文件备份只有一个文件，容易查找恢复；（2）灾难恢复效率高；
缺点：（1）如果在定时持久化前出现宕机，数据将丢失；（2）RDB是通过fork子进程来协助完成持久化，如果数据集较大会导致服务器短时间内停止服务
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
优点：数据安全性更高，可以配置同步持久化
缺点：灾难恢复效率低
主从复制原理
主从多个redis集合在一起，以一个master多个slave为模式对外提供服务，配置master可读可写，配置slave提供读，这样就即能保证redis集群中的数据同步，又可以实现redis的读写分离，如果写比较多的情况一般就以异步的形式提供服务
redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步
全量同步，一般发生在slave初始化阶段，这时slave需要将master上的所有数据都复制一份
增量同步，slave初始化后开始正常工作时主服务器发生的写操作同步到从服务器的过程，增量复制的过程主要是主服务器每执行一个写命令就会向从服务器发送相同的写命令，从服务器接收并执行收到的写命令
redis主从同步策略
主从刚刚连接的时候，进行全量同步；全同步结束后，进行增量同步。如果有需要，slave 在任何时候都可以发起全量同步。redis 策略是，无论如何，首先会尝试进行增量同步，如不成功，要求从机进行全量同步
注意：如果多个slave断线了，需要重启的时候，因为只要slave启动，就会发送sync请求和主机全量同步，当多个同时出现的时候，可能会导致Master IO剧增宕机
哨兵机制
哨兵是一个分布式系统，可以在一个架构中运行多个哨兵，该系统执行以下三个任务：
监控：哨兵会不断地检查master和slave是否运行正常，只需配置主节点的监控即可，通过向主节点发送info，获取从节点的信息，并当有新的从节点加入时可以马上感知
提醒：当被监控的redis出现问题时，哨兵通过API向管理员或其他程序发送通知
自动故障迁移：当一个master不能正常工作时，它会将失效master中的一个slave升级为新的master（这个master可以进行读写操作），并让失效master的其他slave改为复制新的master，当客户端试图连接到失效master时，集群也会向客户端返回新的master的地址，使得集群可以使用master代替失效的master，如果之前的主服务器恢复，会自动跟随新选举出来的master成为slave
哨兵的工作方式：
每隔一秒哨兵会向它所知的master，slave以及其他哨兵发送一次ping命令做一次心跳检测，如果ping的时间超过指定值，哨兵节点则认为该节点错误或下线，主观下线
如果一个master被标记为主观下线，则监视这个master的所有哨兵都要以每秒一次的频率确认master的确进入了主观下线状态，当有足够数量的哨兵（大于配置文件的值）确认master进入主观下线状态，则master会标记为客观下线
缓存穿透及优化
缓存穿透是指查询一个不存在的key数据，由于缓存没命中需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，流量大时DB会挂掉，这也是经常提的缓存命中率问题
解决：
1.如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴
2.在控制层对要查询的key进行校验，不符合则丢弃，然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑
缓存击穿及优化
与缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存过期，雪崩很多key
缓存雪崩及优化
缓存雪崩是由于大量的key设置了相同的过期时间，原有缓存失效，新缓存未到期间。所有请求都去查询数据库，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机造成整个系统崩溃
为什么设置过期时间：比如我们在发送手机验证码的时候，将手机号作为redis key，验证码作为redis value存储在redis中，并设置过期时间为60秒，如果60秒的时间到了，懂了没？
解决：
1.一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队
2.高并发下给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，用来记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存
3.简单有效的方法：缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低
Reids的特点
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。Redis支持的数据类型
Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set
hashes
为什么redis需要把所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。Redis是单进程单线程的？
redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销
分布式
redis支持主从的模式。原则：Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据，slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量。 Redis服务器 搭建6台 形成 三主三从，
redis相比memcached有哪些优势？
memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
redis的速度比memcached快很多
redis可以持久化其数据 memcached 一但宕机部分数据是很难收回的。
Redis 默认端口好是 6379，memcached默认端口好是11211 我之前实在Docker 容器上部署的 源码配置我没有阅读过简单的理解
value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
Memcache对数据类型支持相对简单。Redis有复杂的数据类型。
Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内
Redis 最适合的场景
Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别。那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
发布/订阅（没人用吧 这个我想 MQ产品就能解决了 还很完美的 ）
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）