一、String(字符串)

1.1 介绍

  string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。value其实不仅是String，也可以是数字。string 类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。string 类型的值(value)最大能存储 512MB。

1.2 常用命令

• 赋值

  # 1) 语法
  SET KEY_NAME VALUE
  SET 命令用于设置给定 key 的值。如果 key 已经存储值， SET 就覆写旧值，且无视类型。
  # 2) 示例 
  127.0.0.1:6379> set user tchua  # 赋值
  OK
  127.0.0.1:6379> get user	    # 取值
  "tchua"
  127.0.0.1:6379> set user xiaohua # 覆盖原有值
  OK
  127.0.0.1:6379> get user
  "xiaohua"
  

• 删除

  127.0.0.1:6379> set user huahua
  OK
  127.0.0.1:6379> get user
  "huahua"
  127.0.0.1:6379> del user
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> get user
  (nil)
  

• 自增/自减

  # 1 语法
  INCR KEY_Name
  Incr命令将key中储存的数字值增1。如果 key不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR操作.
  1) incr key 递增数字
  2) incrby key increment 增加指定整数
  127.0.0.1:6379> INCRBY id 15
  (integer) 15
  127.0.0.1:6379> INCRBY id 20
  (integer) 35
  3) decrby key decrement 减少指定的整数
  127.0.0.1:6379> DECRBY id 5
  (integer) 30
  127.0.0.1:6379> DECRBY id 10
  (integer) 20
  

• 批量操作

  # 设置多值
  127.0.0.1:6379> MSET user xiaohua age 10
  OK
  127.0.0.1:6379> get user
  "xiaohua"
  127.0.0.1:6379> get age
  "10"
  # 获取多值
  127.0.0.1:6379> mget user age
  1) "xiaohua"
  2) "10"
  

1.3 key命名规范

"对象类型:对象id:对象属性"，对于多个单词推荐用.分割。如键user:1:friends表示id为1的用户的好友列表.
127.0.0.1:6379> set user:1:friends [xiaohua,dahua,tchua]
OK
127.0.0.1:6379> get user:1:friends
"[xiaohua,dahua,tchua]"

1.4 应用场景

缓存功能：字符串最经典的使用场景，redis最为缓存层，Mysql作为储存层，绝大部分请求数据都是
         redis中获取，由于redis具有支撑高并发特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低 后端压力的作用。
计数器：许多运用都会使用redis作为计数的基础工具，他可以实现快速计数、查询缓存的功能，
        同时数据可以一步落地到其他的数据源，使用 INCRBY 完成统计“点击数”，由于单线程，可以避免并发问题。
        如： 微博数, 粉丝数。
共享session：出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户信息的访问均衡到不同服务器上，
        用户刷新一次访问可能会需要重新登录，为避免这个问题可以用redis将用户session集中管理，
        在这种模式下只要保证redis的高可用和扩展性的，每次获取用户更新或查询登录信息
        都直接从redis中集中获取。
限速：出于安全考虑，每次进行登录时让用户输入手机验证码，为了短信接口不被频繁访问，
        会限制用户每分钟获取验证码的频率。

二、Hash(哈希)

2.1 介绍

 Hash可以看成是一个string类型的field和value的映射表，也就是键值对类型。所以适合存储 值对象的信息，如姓名，年龄，生日等等，每一个hash可以存储4294967295个键值对。

2.2 常用命令

• 赋值

  # 1) 赋值
  127.0.0.1:6379> HSET users user:1 xiaohua age:1 18 bir:1 1992-05-25
  (integer) 3
  # 2) 获取
  127.0.0.1:6379> HGET users user:1
  "xiaohua"
  127.0.0.1:6379> HGET users age:1
  "18"
  # 3) 插入新值
  127.0.0.1:6379> HSET users money:1 18000
  (integer) 1
  # 4) 获取全部值
  127.0.0.1:6379> HGETALL users
  1) "user:1"
  2) "xiaohua"
  3) "age:1"
  4) "18"
  5) "bir:1"
  6) "1992-05-25"
  7) "money:1"
  8) "18000"
  

• 删除

  # 1) 删除具体某一个值
  127.0.0.1:6379> HDEL users user:1
  (integer) 1
  # 2) 删除整个key
  127.0.0.1:6379> del users
  

2.3 应场景

  哈希结构相对于字符串序列化缓存信息更加直观，并且在更新操作上更加便捷。所以常常用于用户信息等管理，但是哈希类型和关系型数据库有所不同，哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的，关系型数据库可以做复杂的关系查询，而redis去模拟关系型复杂查询开发困难，维护成本高。

三、List(列表)

3.1 介绍

简单的字符串列表，可以从头部或尾部向redis列表添加元素。

• 特性

  1. 列表中的元素是有序的，这就意味着可以通过下标获取某个元素或者某个范围内的元素列表。
  2. 列表中的元素是可以重复的。
  

• 数据存储方式

  1. arraylist(数组的方式):所以根据"索引"去"查询"是比较快的,但是"新增"和"删除"比较慢,因为涉及到"位移"操作。
  2. LinkedList方式（双向链表的方式):对每个元素都记录了前后的"指针","插入"和"删除"的时候只是改变元素的"指针"指向即可,所以速度快。
  3. 双向链表添加数据
  4. 双向链表删除数据
  

3.2 常用命令

• 两端添加

  # lpush 左边添加 (栈) 先进后出
  127.0.0.1:6379> lpush user_list 1 2 3 4
  (integer) 4
  127.0.0.1:6379> LRANGE user_list 0 -1
  1) "4"
  2) "3"
  3) "2"
  4) "1"
  # rpush 右边添加 (队列) 先进先出
  127.0.0.1:6379> rpush ls 1 2 3 4
  (integer) 4
  127.0.0.1:6379> LRANGE ls 0 -1
  1) "1"
  2) "2"
  3) "3"
  4) "4"
  

• 删除

  # 1) 左边删除
  127.0.0.1:6379> lpush user_list 1 2 3 4
  (integer) 4
  127.0.0.1:6379> LPOP user_list
  "4"
  127.0.0.1:6379> LPOP user_list
  "3"
  127.0.0.1:6379> LPOP user_list
  "2"
  127.0.0.1:6379> LPOP user_list
  "1"
  # 2) 右边删除
  127.0.0.1:6379> lpush user_list 1 2 3 4
  (integer) 4
  127.0.0.1:6379> RPOP user_list
  "1"
  127.0.0.1:6379> RPOP user_list
  "2"
  127.0.0.1:6379> RPOP user_list
  "3"
  127.0.0.1:6379> RPOP user_list
  "4"
  

3.3 应用场景

1. twitter 的关注列表、粉丝列表等都可以用 Redis 的 list结构来实现
2. 抢购：使用redis的原子操作来实现这个“单线程”，首先我们把库存存在good_things:1这个列表中，如果有10件库存，就往列表中push10个数。抢购开始后，每来一个用户，就或从good_things:1中pop一个数，表示抢购成功，列表为空时，表示商品已经被抢完。pop操作是原子性的，此时如果有很多用户同时到达，也是依次执行的。

3.4 常用技巧

lpush+lpop=Stack(栈) 
lpush+rpop=Queue（队列） 
lpush+ltrim=Capped Collection（有限集合） 
lpush+brpop=Message Queue（消息队列）

四、Set(集合)

4.1 介绍

  集合类型也是用来保存多个字符串的元素，但和列表不同的是集合中不允许有重复的元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素，redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，并合理的使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。

4.2 常用命令

# 1) 增加
127.0.0.1:6379> sadd myset 1 2 3
(integer) 3
# 2) 删除
127.0.0.1:6379> SREM myset 1
(integer) 1
# 3) 获得集合中所有元素
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "2"
2) "3"
# 4) 判断元素是否存在集合中 0:不存在 1:存在
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset 2
(integer) 1

4.3 应用场景

  集合类型比较典型的使用场景，如一个用户对娱乐、体育比较感兴趣，另一个可能对新闻感兴趣，这些兴趣就是标签，有了这些数据就可以得到同一标签的人，以及用户的共同爱好的标签， 这些数据对于用户体验以及曾强用户粘度比较重要。（用户和标签的关系维护应该放在一个事物内执行，防止部分命令失败造成数据不一致）

4.4 常用技巧

sadd=tagging（标签） 
spop/srandmember=random item（生成随机数，比如抽奖） 
sadd+sinter=social Graph(社交需求)

五、(Sorted Set)有序集合

5.1 介绍

  有序集合和集合有着必然的联系，他保留了集合不能有重复成员的特性，但不同得是，有序集合中的元素是可以排序的，但是它和列表的使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个分数，作为排序的依据。

5.2 常用命令

• 加入元素

127.0.0.1:6379> zadd my-zset 100 num01
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd my-zset 100 num001
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd my-zset 101 num02
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd my-zset 102 num03
(integer) 1

• 查看元素

  127.0.0.1:6379> ZRANGE my-zset 0 -1
  1) "num001"
  2) "num01"
  3) "num02"
  4) "num03"
  127.0.0.1:6379> ZRANGE my-zset 0 -1 withscores
  1) "num001"
  2) "100"
  3) "num01"
  4) "100"
  5) "num02"
  6) "101"
  7) "num03"
  8) "102"
  

• 删除

  127.0.0.1:6379> ZREM my-zset num001
  (integer) 1
  

• 补充

  zscore my-zset num01 		-- 获得元素的分数
  ZINCRBY my-zset 100 num001   -- 增加某个元素的分数
  ZRANK my-zset num001		-- 获得元素的排名
  

5.3 应用场景

  Redis有序序列的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
  另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

六、总结

6.1 各数据类型应用场景

类型	简介	特性	场景
String(字符串)	二进制安全	可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键最大能存储512M
Hash(字典)	键值对集合,即编程语言中的Map类型	适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值(Memcached中需要取出整个字符串反序列化成对象修改完再序列化存回去)	存储、读取、修改用户属性
List(列表)	链表(双向链表)	增删快,提供了操作某一段元素的API	1、最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线) 2、消息队列
Set(集合)	哈希表实现,元素不重复	1、添加、删除、查找的复杂度都是O(1) 2、为集合提供了求交集、并集、差集等操作	1、共同好友 2、利用唯一性,统计访问网站的所有独立ip 3、好友推荐时,根据tag求交集,大于某个阈值就可以推荐
Sorted Set(有序集合)	将Set中的元素增加一个权重参数score,元素按score有序排列	数据插入集合时,已经进行天然排序	1、排行榜 2、带权重的消息队列

6.2 Redis 特性

1) 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s(官方测试数据)。
2) 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
3) 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
4) 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

6.3 公共命令

1) DEL key
2) DUMP key：序列化给定key，返回被序列化的值
3) EXISTS key：检查key是否存在
4) EXPIRE key second：为key设定过期时间
5) TTL key：返回key剩余时间
6) PERSIST key：移除key的过期时间，key将持久保存
7) KEY pattern：查询所有符号给定模式的key
8) RANDOM key：随机返回一个key
9) RANAME key newkey：修改key的名称
10) MOVE key db：移动key至指定数据库中
11) TYPE key：返回key所储存的值的类型

七、补充

7.1 内存淘汰策略

过期策略

设置一个key后，指定key的过期时间。
set name 123
EXPIRE name 20  -- 将键的生存时间设置为20s
PEXPIRE name 20 -- 将键的生存时间设置为20毫秒
EXPIREAT name timestamp --将键的生存时间设置为timestamp 所指定的时间
TTL name 		-- 查看key剩余的过期时间(s)
PTTL name		-- 查看key剩余的过期时间(毫秒)
PERSIST name	-- 移除一个键的过期时间

• 定期删除

    定期删除指的是Redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检测这些key是否过期，如果过期了就将其删掉,redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
  

• 惰性删除

    惰性删除不再是Redis去主动删除，而是在客户端要获取某个key的时候，Redis会先去检测一下这个key是否已经过期，如果没有过期则返回给客户端，如果已经过期了，那么Redis会删除这个key，不会返回给客户端。
    所以惰性删除可以解决一些过期了，但没被定期删除随机抽取到的key。但有些过期的key既没有被随机抽取，也没有被客户端访问，就会一直保留在数据库，占用内存，长期下去可能会导致内存耗尽。所以Redis提供了内存淘汰机制来解决这个问题。
  

内存淘汰机制

  Redis在使用内存达到某个阈值（通过maxmemory配置)的时候，就会触发内存淘汰机制，选取一些key来删除。内存淘汰有许多策略，下面分别介绍这几种不同的策略。
# ## 开启参数
# maxmemory <bytes> 配置内存阈值
# maxmemory-policy noeviction  -- 配置淘汰机制

• 淘汰机制

  1) noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。默认策略
  2) allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。
  3) allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
  4) volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
  5) volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
  6) volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
  

• LRU

    LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用。LRU源于操作系统的一种页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。在Redis里，就是选择最近最久未使用的key进行删除。
  

7.2 缓存失效

• 缓存雪崩

  # 现象
  影响轻则，查询变慢，重则当请求并发更高时，出来大面积服务不可用。
  # 原因
  雪崩就是指缓存中大批量热点数据过期后系统涌入大量查询请求，因为大部分数据在Redis层已经失效，请求渗透到数据库层，大批量请求犹如洪水一般涌入，引起数据库压力造成查询堵塞甚至宕机
  # 解决方案
  将缓存失效时间分散开，比如每个key的过期时间是随机，防止同一时间大量数据过期现象发生，这样不会出现同一时间全部请求都落在数据库层，如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同Redis和数据库中，有效分担压力，别一个人扛。
  

• 缓存穿透

  # 现象
    就是指用户不断发起请求的数据，在缓存和DB中都没有，比如DB中的用户ID是自增的，但是用户请求传了-1，或者是一个特别大的数字，这个时候用户很有可能就是一个攻击者，这样的功击会导致DB的压力过大，严重的话就是把DB搞挂了。因为每次都绕开了缓存直接查询DB
  # 解决方案
   1、每次系统 A 从数据库中只要没查到，就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN。然后设置一个过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。
   2、在接口层增加校验，不合法的参数直接返回。不相信任务调用方，根据自己提供的API接口规范来，作为被调用方，要考虑可能任何的参数传值。
   3、高级用户布隆过滤器（Bloom Filter),这个也能很好地防止缓存穿透。原理就是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在DB中存在，不存在你return就好了，存在你就去查了DB刷新KV再return。
  

• 缓存击穿

  # 现象
  跟缓存雪崩类似，但是又有点不一样。雪崩是因为大面积缓存失效，请求全打到DB；而缓存击穿是指一个key是热点，不停地扛住大并发请求，全都集中访问此key,而当此key失效瞬间，持续的大并发就击穿缓存，全都打在DB上。就又引发雪崩的问题。
  # 解决方案
  1、可以将热点数据设置为永远不过期。
  2、基于redis or zookeeper实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该key访问数据。
  

参考文档：

https://juejin.im/post/5d8882c8f265da03951a325e