蓝盟IT小贴士，来喽！
Redis是2009年发布的，今天已经超过了10岁。 作为必须的技能之一，关于那个也有说不完的话题。 本文的每一点都可以展开，完成中等规模的文章。
在交流和面试时，你需要用最正确的语言描述，所以本文适合你。
redis能力：
1 0W/s  QPS  (redis-benchmark  )
1w长链接(netstat/ss  )
最复杂的Zset  6kw数据写入1k/s读出5k/s平均需要5ms。
永久化(rdb  )
1 .基本概要
要学习新语言，掌握其基本数据结构和这些数据结构的API很重要。 redis的这些数据结构就像语言一样。
Redis数据结构
常用5种，共计10种。 面试时一般回答5种即可，其他5种是加分。
String字符串
Hash词典
List列表
Set集合
ZSet秩序集合。 性能参考： 《redis的zset有多牛？请把耳朵递过来》
Pubsub发布订阅(推荐，坑多)
Bitmap位图
GEO地理位置(限定使用，附近的人)
Stream流(5.0 ) (与Kafka非常相似)
Hyperloglog基数统计
Redis协议
Redis是文本协议
RESP以CRLF结束(\r\n  )
re  SP3 (启用redis  6，添加客户机缓存)
Redis的基础数据结构
在数据量少和大的情况下，往往不同，我们关注大数据量的主要结构。
String-sds
混列- (zip  list，dict  )
Set-(intset，dict  )
List-(ziplist，quicklist  )
ZSet-(ziplist  skiptable跳表)
Stream-(radix-tree基数)
跳台的关注度比较大，在Java中可以参考ConcurrentSkipListMap这样的实现。
另外，在Java中有序的Set被称为TreeSet，但它是用红色黑色的树实现的。 请注意区别。
Redis持久化方式
生产环境一般只采用RDB模式。
RDB
aof  (就像binglogrow模式)
混合模式： RDB  AOF
O(n  )命令
keys  *
hgetall
smembers
sunion
是.
如果集合大小不确定，建议改用scan  hscan  sscan  zscan。 此外，像keys这样危险的命令最好使用RENAME命令屏蔽。性能优化。
unlink删除key  -大于异步避免块
pipeline批量传输，降低网络RTT大于频繁的网络交互
多值指令(hmset)-大于减少频繁的网络交互
大于避免关闭aof的io_wait
扩展方式
lua
redis-module
模块模式知道的人很少，属于比较下层的开发。
2 .问题的排除
回显正在执行monitor命令的所有命令。 可以用抓取配合进行过滤
Keyspace-events订阅特定key的事件。 例如，删除某个数据的事件的基础实现是基于pubsub的。
slow  log顾名思义，查询很多，非常有用。
--bigKeys启动参数Redis大key健康诊断。 不用担心堵车，用scan方式执行
内存使用密钥，内存状态命令
注意info命令、instantaneous_ops_per_sec、used_memory_human和connected_clients
redis-rdb-tools  rdb线下分析
三.淘汰战略
如果你应聘redis  dba，这个问题就不能回答，直接被淘汰。
被动删除(仅在到达get时删除NIL并返回是惰性删除)
活动删除(执行一次100ms，随机删除持续25ms，类似于Cron  )
由于内存使用量超过了maxmemory，因此会触发主动清理策略。
对于第三种情况，有八种战略。 请注意，redis已经有LFU了。
默认的volatile-lru从设置过期的数据集中搜索最近的最低使用量。
volatile-ttl优先从设置过期的数据集中删除剩馀时间较短的Key。
volatile-random从设置过期的数据集中任意选择数据销毁。
volatile-lfu从过期数据集中删除最近不太使用的数据处置。
allkeys-lru
allkeys-lfu
allkeys-random数据使用频率最低，优先淘汰。
no-enviction
如果不设置maxmemory，Redis将继续使用内存直到启动操作系统的OOM-KILLER。
4 .集群模式
单机。
单多实例。
主从站(1 n  )
主从(1 n  )哨兵(3或基数个)
Redis  Cluster  (推荐，但使用有限)。 参考： 《与亲生的Redis  Cluster，来一次亲密接触》internet建议使用Redis  Cluster使外包、项目自由。
大规模
twemproxy
科迪斯
基于Netty  Redis协议的自研
管理平台： CacheCloud
5 .关于5. Redis的常见问题
使用Redis的场景
缓存(缓存完整性缓存贯通缓存破坏缓存雪崩)
分布式锁定(redlock  )
分散限流
会话数
API示例：
zset排名，排名
bitmap用户签名，在线状态
geo地理位置，附近的人
类似streamkafka的消息流
hyperloglog每日访问ip数统计
高速缓存完整性
为什么会有一致性的问题？
写入缓存和数据库是两个不同的组件，如果涉及双重写入，则只有一个写入可能成功，数据不一致。
更新。 更新的情况也一样，需要更新两个不同的组件。
读取。 读取确保从缓存读取的信息是最新的，与数据库中的一致。
删除。 删除数据库记录时，缓存中的数据也如何删除？

文/上海蓝盟  IT外包专家

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