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Redis 是一个使用 C 语言写成的，开源的 key-value 数据库。。和Memcached类似，它支持存储的value
类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和
hash（哈希类型）。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上
实现了master-slave(主从)同步。目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
memcache支持简单的数据类型，String。
2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中.
4、 redis的速度比memcached快很多.
5、Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的IO复用模型。
终极策略： 使用Redis的String类型做的事，都可以用Memcached替换，以此换取更好的性能提升； 除此以外，优先考虑Redis；
(1) 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)
(2)支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务 ：redis对事务是部分支持的，如果是在入队时报错，那么都不会执行；在非入队时报错，那么成功的就会成功执行。
(4) 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.
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。 常规key-value缓存应用； 常规计数：微博数，粉丝数等。
常用命令： hget,hset,hgetall 等。
Hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息，商品信息等等。
常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等
list就是链表，Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，最新消息排行等功能都可以用Redis的list结构来实现。
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。
常用命令： sadd,spop,smembers,sunion 等
set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的。 当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能。
常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等
和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。
举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用Redis中的SortedSet结构进行存储。
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（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略：
数据清除机制
Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：
1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。 2.服务器角度，利用setnx实现锁。
注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。
不要使用redis去做消息队列，这不是redis的设计目标。
转 :消息队列面试题
String、List、Set、Sorted Set、hashes
内存。
Remote Dictionary Server。
因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。
512M
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。
所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。
在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
1.codis。
目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。
2.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。
（1）会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
（2）全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。
所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
（5）发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！
Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。
Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象.
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；
Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
设置密码：config set requirepass 123456
授权密码：auth 123456
Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.
Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
异步复制
Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。
PING
(一次连接数据库,批量执行数据库操作)
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。
这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。
redis 是半事务,
1 语法就有问题。(这种exec时报错，所有语句都不执行)
2 语法本身没有错，但使用对象有问题。比如zadd命令操作link对象，exec之后回执行正确的语句并跳过不适当的语句。
mysql 全事务
只要出错就全部回滚
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH
EXPIRE和PERSIST命令。
尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。
比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。
一个新的命令被执行，等等。
所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。
如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
https://juejin.im/post/5ad6e4066fb9a028d82c4b66
http://database.51cto.com/art/201809/583141.htm
标签：最快 col 复制 类型 ring 数据备份 全面 开源项目 data
原文地址：https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10792316.html
