redis作为互联网技术应用十分广泛的中间件，有着非常卓越的性能。在当下redis已经成为后端开发工程师必不可少需要掌握的技能。
redis 可以用来做什么
- 缓存中间件
- 限流
- 实现分布式锁
- 消息队列
- pub,sub发布订阅消息
- 排行榜以及计数
redis 有哪些数据结构
redis有着五种基本的数据结构包括 ：字符串String, 字典Hash, 列表List, 集合Set, 有序集合SortedSet。
除此之外redis还有着以下几种高级数据结构：HyperLogLog, Geo, Pub/Sub，布隆过滤器，Redis-ML
讲一下redis的分布式锁
说起分布式锁，大家并不陌生，特别是分布式应用处理逻辑的遇到的并发问题，我们经常使用redis, zookeeper, apollo 等来实现分布式锁，下面主要讲讲redis是如何实现分布式锁的。
分布式锁实质上是先要在redis中占坑。redis一般使用setnx 先占有锁资源，然后通过del释放锁
// 伪代码
if setnx locker_key true {
// todo somthing
del locker_key
}
以上逻辑还是有问题，主要原因在于setnx 和 expire 两条指令不是一条原子操作，如果这两条指令可以同时一起执行就不会出现问题。
在redis2.8 set 执行增加了扩展参数，setnx和expire 指令可以合并在一起执行。
// 伪代码
if set key true ex 5 nx {
// todo somthing
del locker_key
}
但是还是有个问题需要解决就是分布式锁的超时问题，如果在加锁和释放锁之间，由于业务执行时间过长，导致锁超时，出现锁过期现象。解决思路如下，在释放锁的时候，每个锁持有者只能释放自己的锁，需要在释放锁的时候进行校验，在上锁的时候，key是唯一的，但是value可以不一样。所以可以将value作为每个持有锁者的身份标识。为了保证匹配value和del执行的原子性，使用lua脚本实现：
luaScript: if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end
redis持久化
redis 数据全部都在内存中，如果服务突然宕机，那么数据就会丢失。redis的持久化就是为了保障数据不会因为故障丢失。
redis持久化机制有两种，第一种是快照，第二种是AOF日志。快照是全量备份，数据是二进制序列化形式。AOF是增量备份，是对于redis内存数据修改的指令的合集。由此可知，时间越长AOF日志内容就会越大。
快照是怎么实现的？
redis实现快照主要利用的是操作系统多进程 写时复制（copy-on-write）来实现的
redis 为什么这么快？
redis作为一个单线程模型的服务器，他所有的操作都是在内存中完成。查找和操作的时间复杂度都是O(1)
使用 I/O 多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态，一旦收到网络请求就会在内存中快速处理，由于绝大多数的操作都是纯内存的，所以处理的速度会非常地快。
采用单线程，避免线程切换上下文带来的CPU消耗，避免锁的问题。多线程虽然在某些方面能够表现良好，但是由于程序执行的顺序不确定性，多个线程访问共享变量带来的竞争问题，可能会导致难以预测的结果。加入多线程模型，同时需要引入并发控制来保证执行程序的顺序性。Redis4.0 引入了多线程，但是也只是在部分命令上面加入了多线程的处理，例如删除等一些非阻塞的操作。Redis 主程序继续使用单线程的，多线程带虽然能够充分利用CPU的性能来达到并发的效果，但是Redis 的性能瓶颈不在于CPU, 而是在网络传输，以及客户端等待过程中的时间消耗，也就是我们说的网络I/O。所以多线程带来的优势并不能进一步提升Redis性能。
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