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本篇內容主要講解“使用Redis的相關知識點有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“使用Redis的相關知識點有哪些”吧!
速度快，因為數據存在內存中，類似于HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)
支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要么全部執行，要么全部不執行
豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設置過期時間，過期后將會自動刪除
memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數據類型
redis的速度比memcached快很多
redis可以持久化其數據
Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內存快照和AOF日志文件
如果數據比較重要，某個Slave開啟AOF備份數據，策略設置為每秒同步一次
為了主從復制的速度和連接的穩定性，Master和Slave最好在同一個局域網內
盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
主從復制不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更為穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。
Redis最適合所有數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。
（1）會話緩存（Session Cache） 最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在于：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎么恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。
（2）全頁緩存（FPC） 除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。
（3）隊列 Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。
（4）排行榜/計數器 Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這里看到。
（5）發布/訂閱 最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網絡連接中使用，還可作為基于發布/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發布/訂閱功能來建立聊天系統！（不，這是真的，你可以去核實）。
Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能。
（1）Redis是單進程單線程的 redis利用隊列技術將并發訪問變為串行訪問，消除了傳統數據庫串行控制的開銷
（2）讀寫分離模型 通過增加Slave DB的數量，讀的性能可以線性增長。為了避免Master DB的單點故障，集群一般都會采用兩臺Master DB做雙機熱備，所以整個集群的讀和寫的可用性都非常高。讀寫分離架構的缺陷在于，不管是Master還是Slave，每個節點都必須保存完整的數據，如果在數據量很大的情況下，集群的擴展能力還是受限于單個節點的存儲能力，而且對于Write-intensive類型的應用，讀寫分離架構并不適合。
（3）數據分片模型 為了解決讀寫分離模型的缺陷，可以將數據分片模型應用進來。可以將每個節點看成都是獨立的master，然后通過業務實現數據分片。結合上面兩種模型，可以將每個master設計成由一個master和多個slave組成的模型。
（4）Redis的回收策略
volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據
注意這里的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設置過期時間的數據集淘汰數據還是從全部數據集淘汰數據，后面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。
使用策略規則：
如果數據呈現冪律分布，也就是一部分數據訪問頻率高，一部分數據訪問頻率低，則使用allkeys-lru
如果數據呈現平等分布，也就是所有的數據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據
相關知識：redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。redis提供6種數據淘汰策略見上面一條
，其中有10w個key是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？
使用keys指令可以掃出指定模式的key列表。
對方接著追問：如果這個redis正在給線上的業務提供服務，那使用keys指令會有什么問題？
這個時候你要回答redis關鍵的一個特性：redis的單線程的。keys指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用scan指令，scan指令可以無阻塞的提取出指定模式的key列表，但是會有一定的重復概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用keys指令長。
Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。
Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。
Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。
Redis主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個局域網內
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
如果你是Redis中高級用戶，還需要加上下面幾種數據結構HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
如果你說還玩過Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。
先拿setnx來爭搶鎖，搶到之后，再用expire給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。
這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然后接著問如果在setnx之后執行expire之前進程意外crash或者要重啟維護了，那會怎么樣？
這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然后回答：我記得set指令有非常復雜的參數，這個應該是可以同時把setnx和expire合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。
一般使用list結構作為隊列，rpush生產消息，lpop消費消息。當lpop沒有消息的時候，要適當sleep一會再重試。
如果對方追問可不可以不用sleep呢？list還有個指令叫blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。
如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現1:N的消息隊列。
如果對方追問pub/sub有什么缺點？在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如rabbitmq等。
如果對方追問redis如何實現延時隊列？我估計現在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細。但是你很克制，然后神態自若的回答道：使用sortedset，拿時間戳作為score，消息內容作為key調用zadd來生產消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數據輪詢進行處理。
到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。
如果大量的key過期時間設置的過于集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。
Redis為了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，并通過異步的方式將數據寫入磁盤。所以redis具有快速和數據持久化的特征。如果不將數據放在內存中，磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。在內存越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。如果設置了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值后不能繼續插入新值。
bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因為bgsave會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會導致大量丟失數據，所以需要aof來配合使用。在redis實例重啟時，會使用bgsave持久化文件重新構建內存，再使用aof重放近期的操作指令來實現完整恢復重啟之前的狀態。
對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決于aof日志sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都sync一下磁盤，就不會丟失數據。但是在高性能的要求下每次都sync是不現實的，一般都使用定時sync，比如1s1次，這個時候最多就會丟失1s的數據。
對方追問bgsave的原理是什么？你給出兩個詞匯就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創建子進程來進行bgsave操作，cow指的是copy on write，子進程創建后，父子進程共享數據段，父進程繼續提供讀寫服務，寫臟的頁面數據會逐漸和子進程分離開來。
RDB持久化方式能夠在指定的時間間隔能對你的數據進行快照存儲。
AOF持久化方式記錄每次對服務器寫的操作，當服務器重啟的時候會重新執行這些命令來恢復原始的數據，AOF命令以redis協議追加保存每次寫的操作到文件末尾。Redis還能對AOF文件進行后臺重寫，使得AOF文件的體積不至于過大。
如果你只希望你的數據在服務器運行的時候存在，你也可以不使用任何持久化方式。
你也可以同時開啟兩種持久化方式， 在這種情況下， 當redis重啟的時候會優先載入AOF文件來恢復原始的數據，因為在通常情況下AOF文件保存的數據集要比RDB文件保存的數據集要完整。
最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同，讓我們以RDB持久化方式開始。
一般來說， 如果想達到足以媲美PostgreSQL的數據安全性， 你應該同時使用兩種持久化功能。如果你非常關心你的數據， 但仍然可以承受數分鐘以內的數據丟失，那么你可以只使用RDB持久化。
有很多用戶都只使用AOF持久化，但并不推薦這種方式：因為定時生成RDB快照（snapshot）非常便于進行數據庫備份， 并且 RDB 恢復數據集的速度也要比AOF恢復的速度要快，除此之外， 使用RDB還可以避免之前提到的AOF程序的bug。
可以將多次IO往返的時間縮減為一次，前提是pipeline執行的指令之間沒有因果相關性。使用redis-benchmark進行壓測的時候可以發現影響redis的QPS峰值的一個重要因素是pipeline批次指令的數目。
Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點做一次bgsave，并同時將后續修改操作記錄到內存buffer，待完成后將rdb文件全量同步到復制節點，復制節點接受完成后將rdb鏡像加載到內存。加載完成后，再通知主節點將期間修改的操作記錄同步到復制節點進行重放就完成了同步過程。
Redis Sentinal著眼于高可用，在master宕機時會自動將slave提升為master，繼續提供服務。
Redis Cluster著眼于擴展性，在單個redis內存不足時，使用Cluster進行分片存儲。
List、Set、Sorted Set他們最多能存放多少元素？
理論上Redis可以處理多達232的keys，并且在實際中進行了測試，每個實例至少存放了2億5千萬的keys。我們正在測試一些較大的值。
任何list、set、和sorted set都可以放232個元素。
換句話說，Redis的存儲極限是系統中的可用內存值。
如果Redis被當做緩存使用，使用一致性哈希實現動態擴容縮容。
如果Redis被當做一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關系，節點的數量一旦確定不能變化。否則的話(即Redis節點需要動態變化的情況），必須使用可以在運行時進行數據再平衡的一套系統，而當前只有Redis集群可以做到這樣。
到此，相信大家對“使用Redis的相關知識點有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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