算数据落到哪个槽 用的是crc16
redis
为什么要用Redis？Redis为什么这么快？
几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能，升级版。一般作为缓存数据库辅助持久化的数据库
可以持久化，备份恢复。memcached一般不持久化
多线程+锁（Memcached），单线程+io多路复用（redis）
Memcached的value类型只有string。数据向计算移动（全量io存取，反序列化算法）
redis：计算向数据移动（移动数据成本大于移动计算）
io复用：监视select（轮询，最高1024个请求），poll（不限制数量），epoll（标识符）
单线程：worker（6.X io threads）
高版本：IO threads
epoll：多路复用
串行可以保证原子性
6.x之后，默认单线程worker，多线程（io读写）。无论哪个版本，工作线程就一个
连接：nc localhost 6379
redis-cli
dbsize：查看当前库的key数量
keys *
清空：flushdb 清空当前库
flushall 清空所有的16个库，需要恢复
help @string ：查看方法
一、5种value类型：
1. string（字符串（strlen是字节长度），数值（incr(+1)，decr（秒杀），单线程原子操作，秒杀限流），位图(bitmap,offset溢出会扩容。bitop位操作运算，bitcount（统计登录天数)），
存中文,以 redis-cli --raw 启动
二进制安全（客户端byte数组，只保存不转换）
支持双向索引
统计分析：bitmap布隆过滤器
getrange：[...]
getset:以新换旧，设置新值的同时获得原值
2. list 单键多值，1对n。双向链表，有序可重复。队列.ltrim评论、裁剪数据
lpush，rpush，lpop，rpop
lrange：按照索引下标获取元素（从左到右）。lrange key 0 -1，获取所有元素
lindex，llen（列表长度）
lrem key n value，删除元素（从左到右，n可为正值（从左到右）、负值（从右到左）、0. 为0时，删除所有匹配的值）
3. hash，类似于Map<String,String>。详情页聚合，聚合（数据来自不同的库）
存储对象
hset key field value：给key集合的field键赋值，hset userInfo user:1010:uid 1010
hmset：批量赋值
hkeys：
hvals：
hgetall：获取所有的key与val
hincrby key field increment ：加法。increment为负值，减法
hsetnx：当且仅当不存在时可以成功
4. set集合，无序不可重复。去重无序. 随机事件，抽奖，验证码。成本比较大，串行化执行，延时比较大。独立到一个redis实例
提供了判断一个元素是否在set集合的接口，查找并判断是否秒杀成功
底层是一个value为null的hash表，所以添加、删除、查找的复杂度都是O(1)
sadd
smembers <key>:取出所有值
scard <key>：获取元素个数
srem <key> member [member ...]：删除元素
spop <key> [count]：随机吐出元素。抽奖
srandmember <key> [count]：随机取出元素，不删除
sinter key [key ...]：交集
sunion key [key ...]：并集
sdiff key [key ...]：差集。有顺序，前有后没有
5. ZSET(sorted_set),集合，有序去重。以元素为key，以score为value的map。正向zrange，反向zrevrange
score从低到高排序，score可以重复
push/pop 有序，add/remove 无序
排行榜，翻页，动态翻页
底层：skiplist跳跃表
zadd zSet 100 a 20 b 1 x 500 abc：添加
相同元素不同分数，会更新分数。
相同分数不同元素，正常排序
zrange zSet 0 -1：（索引）查看所有元素
zrangebyscore zSet 100 500：按分数范围查看元素
zscore :查看分数
zrevrangebyscore zSet 150 15：从大到小
zrank zSet x：返回x在集合中的索引
场景
排行榜。缓存，统计bitmap，数值，秒杀，限流，迁出 无状态 把java的数据结构外置 session，栈 队列 数组 hash，聚合数据 详情页，抽奖 随机事件，集合：推荐系统
不推荐用在锁，etcd或zookeeper更好
持久化
持久化后，性能下降
2种方式：快照（rdb，恢复速度快，丢失多，占用大，会丢数据），日志（aof，1.每操作，完整性，强调一致性时适用 2.每秒，至多一个buffer。默认 3.os缓存刷写，一个buffer）
默认开启rdb（缓存，丢数据不怕）
redis 4.0 后新增混合持久化
1. redis混合持久化的配置
1、appendonly yes
2、aof-use-rdb-preamble yes
原因：混合持久化是依赖aof文件的。当满足条件时aof会进行重写（Rewrite），可以避免aof文件过大的问题。如果aof-use-rdb-preamble yes，重写的时候，aof文件内容格式是[RDB file][AOF tail] 明显特征是aof文件的开头为：REDIS。这个是RDB文件的开头。一般默认重写时机为auto-aof-rewrite-percentage 100 ；auto-aof-rewrite-min-size 64mb。即文件达到64m时进行重写，然后如果文件大小增长了一倍，也会触发重写。
可用性
生产系统中，压力（分片集群，代理集群），单点故障（主从主备）
默认弱一致性，支持强一致性（强一致性破坏可用性)。没有最终一致性
分布式锁
多个redis实例，redlock，抢够过半的锁，没过半的销毁.客户端并发并行抢锁。实现复杂，主动轮询
推荐zookeeper，最终一致性。注册回调，事件机制
主从复制实现读写分离
允许远程访问
redis.conf注释掉bind 127.0.0.1，protected-mode改为no
loglevel四个级别，生产环境使用notice或warning
requirepass设置永久密码
