redis 基础
什么是Redis
Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。
Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。
与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
Redis有哪些优缺点
优点
读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。
缺点
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 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。
为什么要用 Redis /为什么要用缓存？
高性能：
假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！
高并发：
直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。
什么是Redis持久化？
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。
Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:
RDB：是Redis DataBase缩写快照
RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。
优点：
1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
缺点：
1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
AOF持久化
AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。
当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。
优点：
1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)
缺点：
1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。
RDB和AOF的对比
- AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
- AOF比RDB更安全也更大
- RDB性能比AOF好
- 如果两个都配了优先加载AOF
Redis的过期键的删除策略
Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。
过期策略通常有以下三种：
定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
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redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
Redis的内存淘汰策略有哪些
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。
事务管理（ACID）概述
Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性，其他特性是不支持的。当服务器运行在AOF持久化模式下，并且appendfsync选项的值为always时，事务也具有耐久性。
Redis事务支持隔离性吗
Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。
Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗
Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。
Redis拓展方案
在当今的大流量时代，单机模式略显单薄，免不了要有一些拓展的方案。（分区、主从复制、哨兵、集群）
分区
在我们面临单机的存储空间瓶颈时，第一点就能想到像传统的关系型数据库一样，进行数据分区。或者假设手中有N台机器可以作为Redis服务器 所有机器内存总和有256G, 而客户端正好也需要一个大内存的存储空间。
我们除了可以把内存条都拆下来焊到一个机器上，也可以选择分区使用，这样又拓展了计算能力。单指分区来讲，即将全部数据分散在多个Redis实例中，每个实例不需要关联，可以是完全独立的。
缺点：
- 不支持多key操作，key都不一定在一个实例上，那么多key操作或者多key事务自然是不支持。
- 维护成本，由于每个实例在物理和逻辑上，都属于单独的一个节点，缺乏统一管理。
- 灵活性有限，范围分片还好，比如hash+MOD这种方式，如果想动态调整Redis实例的数量，就要考虑大量数据迁移，这就非常麻烦了
主从
分区暂时能解决单点无法容纳的数据量问题，但是一个Key还是只在一个实例上，在大流量时代显得不那么可靠。
主从就是另一个纬度的拓展，节点将数据同步到从节点，就像将实例“分身”了一样，可靠性又提高了不少。有了“实例分身”，自然就可以做读写分离，将读流量均摊在各个从节点。
缺点：
- slave节点都是只读的，如果写流量大的场景，就有些力不从心了。
那我把slave节点只读关掉不就行了？当然不行，数据复制是由主到从，从节点独有数据同步不到主节点，数据就不一致了。 - 故障转移不友好，主节点挂掉后，写处理就无处安放，需要手工的设定新的主节点，如使用REPLICAOF no one(谁大腿我都不抱了) 晋升为主节点，再梳理其他slave节点的新主配置，相对来说比较麻烦。
哨兵模式
主从的手工故障转移，肯定让人很难接受，自然就出现了高可用方案-哨兵（Sentinel）。
我们可以在主从架构不变的场景，直接加入Redis Sentinel，对节点进行监控，来完成自动的故障发现与转移。
并且还能够充当配置提供者，提供主节点的信息，就算发生了故障转移，也能提供正确的地址。
哨兵的介绍
sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：
集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。
哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。
故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的。