使用 redis 有哪些好处
- 速度快：因为数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O (1)。
- 支持丰富数据类型：支持 string，list，set，sorted set，hash。
- 支持事务：可以一次执行多个命令。失败不会回滚，会继续执行。
- 丰富的特性：可用于缓存，消息，按 key 设置过期时间，过期后将会自动删除
字符串常用操作
常用的命令有9个,数据结构用的是SDS(Simple Dynamic String), 简单动态字符串 SDS 与 C 字符串的区别: sds记录了字符串的长度信息，SDS 是二进制安全的，储存二进制文件（如图片、音频，视频等文件的二进制数据） ,C 字符串容易缓冲区溢出，而 SDS 的空间分配策略则不会。当需要操作字符串时，会先检测空间大小，如果不满足，则需要对空间做扩展
List操作
常用的命令有7个，可以模拟队列和栈结构 列表在 3.2 之前的版本是使用 ziplist 和 linkedlist 进行实现的。在 3.2 之后的版本就是引入了 quicklist。 linkedlist 和 quicklist 的底层实现是采用链表进行实现，Redis 实现了自己的链表结构。
Hash 哈希表
常用的命令有9个，增删查改，获取长度，HLEN Hash 对象的实现方式有两种分别是 ziplist、hashtable。 字典类型的底层就是 hashtable 实现的，明白了字典的底层实现原理也就是明白了 hashtable 的实现原理
Set 集合
常用的命令有8个，和list一样有pop操作，增删查改的元素都是有的、获取range元素这些基本操作都是有的，还有自己单独的求交集、并集、差集的操作，就那三个单词啊 Set 的底层实现是 HashTable 和 intset，Redis 中列表和集合都可以用来存储字符串，但是 Set 是不可重复的集合，而 List 列表可以存储相同的字符串。
ZSet 有序集合
常用的命令有7个，z开头，既然是有序的，那肯定可以通过正序倒叙来获取了REVRANGE和range，还有操作分数的命令score ziplist和skiplist都有可能 在通过 ZADD 命令添加第一个元素时， 通过检查输入的第一个元素来决定该创建什么编码的有序集
底层数据结构就这三种：
sds hashtable(intset) ziplist(linkedlist/skiplist)
命令总结：
string和List命令没有前缀，hash/set/zset有前缀; 都有通用的增删查改，删除有del/rem/pop,增加有set/add,获取有get/push,汇总有card/members/len/range
Redis 缓存三大问题
- 缓存穿透： 指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大 缓存穿透的解决方案：缓存空对象（代码维护较简单，但是效果不好）、布隆过滤器（代码维护复杂，效果很好）。 布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，一个非常大的二进制位数组 （数组里只有 0 和 1），空间效率和查询效率高，若干个哈希函数
- 缓存击穿 大并发集中对这一个 key 进行访问，当这个 key 在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。 缓存击穿这里强调的是并发，造成缓存击穿的原因有以下两个： 该数据没有人查询过 ，第一次就大并发的访问。（冷门数据）添加到了缓存， reids 有设置数据失效的时间，这条数据刚好失效，大并发访问（热点数据） 对于缓存击穿的解决方案就是加锁，普遍做法是根据 key 获取 value 值为空时锁上，从数据库中 load 数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试；
- 缓存雪崩# 缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。此刻无数的请求直接绕开缓存，直接请求数据库。 造成缓存雪崩的原因，有两种：reids 宕机、大部分数据失效 解决方案是：避免缓存集中过期，过期时间上加个随机字符串
- 总结：都是大并发的时候没有查到缓存，造成数据库压力。缓存击穿和缓存雪崩都是key过期了，不同之处是单个和多个；
Redis 数据的5种淘汰策略
voltile-lru 在设置了过期时间的数据中，淘汰最近最少使用的数据 voltile-ttl 淘汰将设置了过期时间的数据，ttl 大的优先淘汰 (即最接近过期的) voltile-random 随机淘汰设置了过期时间的数据 allkeys-lru 淘汰最近最少使用的数据 allkeys-random 任意选择淘汰 no-eviction 禁止淘汰，当内存不足时写入数据，会返回错误（系统默认）
LRU和LFU
LRU(Least recently used，最近最少使用) LFU(Least Frequently Used，最近被访问的频率) LRU的优点：LRU相比于 LFU 而言性能更好一些，因为它算法相对比较简单，不需要记录访问频次，可以更好的应对突发流量。
Redis key 的过期策略
定时过期：每个设置了过期时间的 key 都创建一个定时器，到期自动清除。（内存友好，CPU 不友好） 惰性过期：只有在访问一个 key 时，才判断 key 是否已经过期。（CPU 友好，内存不友好） 定期过期：每隔一定时间，扫描一定数量的设置了过期时间的数据集，然后清除 文档
redis的为啥这么快总结：
纯内存操作、单线程无上下文切换的损耗、io多路复用、内核多数据结构做了优化
Redis是典型的事件驱动程序，时间处理流程很重要；事件分为两大类：文件事件和时间事件；
redis 中 list 和 set 的区别？
list：有序，元素可重复，可用作队列 set：无序，元素唯一不可重复，可用于去重 这个问题可以去掉 “ redis 中”，类似于 LinkedList 和 HastSet 的区别。
redis所有操作总结：
- 分布式锁(悲观)、watch(乐观) 一把锁被两个客户端同时持有，不安全性由此产生，这种不安全也仅仅是在主从发生 failover 的情况下才会产生。用Redlock 队列：list、延时队列set，PubSub、stream 位图
- HyperLogLog、布隆过滤器(bf.add，bf.exists） #空间上还能节省 90% 以上，只是稍微有那么点不精确; 布隆过滤器的应用:2、在爬虫系统中,对 URL 进行去重，2、新闻客户端推荐系统如何实现推送去重
简单限流，zset的value存毫秒时间戳（保证唯一性即可），score 来圈出这个时间窗口来； GeoHash(geoadd) 4、事务(multi/exec/discard)，Pipeline Redis 的事务不能算「原子性」，只满足了事务的「隔离性」，当前执行的事务有着不被其它事务打断的权利； 在执行事务时都会结合 pipeline 一起使用，这样可以将多次 IO 操作压缩为单次 IO 操作
运维相关(11)：
Scan、info、线程io模型、通信协议、持久化、命令行工具、主从同步、Sentinel、集群、保护redis服务、Redis安全通信 Redis是单线程，Node.js 和 Nginx 也是； Redis 单线程处理那么多的并发客户端连接的原因：多路复用， select 系列的事件轮询 API，非阻塞 IO。
跳跃表
新节点和各层索引节点逐一比较，确定原链表的插入位置。O（logN） 把索引插入到原链表。O（1） 利用抛硬币的随机方式，决定新节点是否提升为上一级索引。结果为“正”则提升并继续抛硬币，结果为“负”则停止。O（logN）
自上而下，查找第一次出现节点的索引，并逐层找到每一层对应的节点。O（logN） 删除每一层查找到的节点，如果该层只剩下1个节点，删除整个一层（原链表除外）。O（logN） 总体上，跳跃表删除操作的时间复杂度是O（logN）
总体上，跳跃表插入操作的时间复杂度是O（logN），而这种数据结构所占空间是2N，既空间复杂度是 O（N）。 Redis当中的Sorted-set
ziplist（压缩列表）
是一组连续内存块组成的顺序的数据结构，能够节省空间（所以称为压缩列表）。压缩列表中使用多个节点来存储数据(header/nodes/mark)
字典dict：
Redis 的数据库使用字典作为底层实现的，通过 key 和 value 的键值对形式，代表了数据库中全部数据。而且，所有对数据库的增删查改的命令都是建立在对字典的操作上。 dict 结构内部包含两个 hashtable，通常情况下只有一个 hashtable 是有值的。但是在 dict 扩容缩容时会用到旧的 hashtable； hash 冲突时：通过不同的 key 通过计算得到同一个 index，就会形成单向链表（链地址法） rehash：当 hash 表中的存放的键值对不断的增加或者减少时，需要对 hash 表进行一个扩展或者收缩； 渐进式 rehash：如果 hash 结构很大，一次完整 rehash 的过程就会耗时很长。采用了渐进式 rehash ，它会同时保留两个新旧 hash 结构，在后续的定时任务以及 hash 结构的读写指令中将旧结构的元素逐渐迁移到新的结构中。这样就可以避免因扩容导致的线程卡顿现象。