这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 13 天，今天主要了解了Redis的基本概念和一些使用的注意点，重点学习了Redis内部的SDS和哈希数据结构。

基本概念

为什么需要Redis

随着数据量的不断增长，数据库的读写压力不断增加，可将热数据存储到内存中加快访问速度。

Redis原理

1. 数据从内存读写
2. 数据库存硬盘，增量数据AOF，全量数据RDB
3. 单线程处理所有操作命令

场景

本章节是借一些场景介绍了Redis的常用数据结构

string数据结构-SDS

len	alloc	flags	buf

key指向sds指针，向左找元数据，flag数据类型，alloc内存多长，len实际用到了多少。向右读取数据。
flag可表示五种数据类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64。其len和alloc的数据类型不同。可灵活存储不同大小的字符串，从而节省内存空间。

hash

1. 哈希冲突：链式哈希 利用链表把映射到同一个bucket里边的键连接起来。
2. 扩容的rehash开销：渐进式rehash 准备两个哈希表，用于rehash时交替保存数据。正常存ht[0]；开始rehash，键值对被迁移到哈希表ht[1]；迁移完成ht[1]赋值给ht[0]，ht[1]清空。

注意事项

大key

大key如 大于10KB的string
大key危害：1. 读取成本高；2. 导致慢查询；3. 主从复制异常。
业务层表现：超时
消除办法：1.拆分，大key查分成若干小key，2.压缩，选择合适的压缩算法，3.冷热分离\

热key

QPS超过500就是热key 方案

1. localcache：业务服务侧设置Localcache，降低Redis的QPS
2. 拆分：代价是更新要更新多个key，可能存在数据不一致的状态

慢查询

1. 批量一次性传入过多的key
2. zset大小超过5K以上
3. 大key

缓存

缓存穿透：热点数据查询绕过缓存

bloom filter算法价差key是否合法

缓存雪崩：大量缓存同时过期

原有失效时间基础上加一个随机值，防止同时过期