Redis 知识梳理
一、数据结构
- string：作为基本数据类型，能缓存任意对象的数据 。
- hash：常用于缓存对象，但性能比 string 稍差 。
- set：属于集合类型，不允许元素重复 。
- zset：有序集合，字符串元素不能重复，每个元素都关联一个浮点分数 。
- list：链表结构，按插入顺序排序，可作为消息队列使用 。
- bitmap：通过字符串当作数组的位来处理，实现高效位操作 。
- HyperLogLogs：是概率性数据结构，用于估算唯一元素数量 。
- Geospatial：地理空间结构，支持经纬度索引及相关地理位置操作 。
- stream：Redis 5 新增，适用于消息队列场景，保障消息不丢失且有序 。
二、内存淘汰策略
- noeviction：内存不足时不淘汰数据，直接报错 。
- allkeys-lru：内存不足时，依据 LRU 算法移除数据 。
- volatile-lru：使用 LRU 算法淘汰设置了过期时间的数据 。
- allkeys-random：内存不足时随机移除数据 。
- volatile-random：随机淘汰设置过期时间的数据 。
- volatile-ttl：淘汰已过期的数据 。
- volatile-lfu：淘汰一定时间内访问次数少且已过期的数据 。
- allkeys-lfu：淘汰访问次数最少的数据 。
- 设置命令：
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru（以设置 allkeys-lru 策略为例） 。
三、删除策略
- 惰性删除：访问 key 时检查是否过期，过期则删除，未访问时过期 key 仍存于内存 。
- 定期删除：Redis 随机检查部分 key，删除其中过期的，但并非所有过期 key 都会立即删除 。
- 内存淘汰策略：当内存达到 maxmemory 限制且配置相应策略时，按照策略删除过期键，为新操作腾出空间 。
四、持久化方案
- RDB（Redis Database Backup） ：快照式持久化，周期性将数据转为二进制存储到磁盘，适合数据备份恢复以及重启时加载大量数据 。
- AOF（Append - Only File） ：追加写日志方式，记录每一个写操作，数据恢复性好，数据完整性和持久性更佳 。
- RDB&AOF：同时使用两者，可提高数据安全性和可靠性，通过修改 Redis 配置文件中的相关参数实现 。
五、使用场景
- 缓存：在分布式系统中用于会话管理等 。
- 分布式 session：借助 redis setNX 指令、redisson 框架等实现 。
- 分布式锁：基于 list 或 stream（Redis 5 后）数据结构 。
- 消息队列 ：stream 等数据结构可适用 。
- 限流 ：利用 Redis 实现 。
- 实时数据处理：借助 zset 结构实现计数器、排行榜等实时数据处理和分析 。
六、集群方案
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sentinel：通过多个 Redis 实例和 Sentinel 监控节点实现故障转移和自动恢复，适用于小规模高可用场景 。
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codis ：未详细介绍 。
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Twitter Twemproxy ：未详细介绍 。
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Redis - cluster：Redis 官方提供的原生分布式方案，使用哈希槽（hash slot）分割数据并分配到多个节点。至少需要三个主节点，每个主节点有多个从节点，提供数据复制和高可用性，具备自动故障切换和节点自动发现功能，每个节点都能提供完整的数据访问 。
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