1. 慢查询
许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来，Redis也提供了类似的功能。
1.1 命令执行过程
客户端执行一条命令分为下面几步：
1）发送命令
2）命令排队
3）命令执行
4）返回结果
注意：慢查询只统计第三步命令执行，如果客户端超时不一定就是慢查询导致的，如网络等问题都有可能。
1.2 配置
Redis提供了slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len配置来解决这两个问题。从字面意思就可以看出，slowlog-log-slower-than就是那个预设阀值，它的单位是微秒（1秒=1000毫秒=1000000微秒），默认值是10000，假如执行了一条“很慢”的命令（例如keys*），如果它的执行时间超过了10000微秒，那么它将被记录在慢查询日志中。
如果slowlog-log-slower-than=0会记录所有的命令，slowlog-log-slower-than<0对于任何命令都不会进行记录。
Redis使用了一个列表来存储慢查询日志，slowlog-max-len就是列表的最大长度。一个新的命令满足慢查询条件时被插入到这个列表中，当慢查询日志列表已处于其最大长度时，最早插入的一个命令将从列表中移出。
1.3 相关命令
虽然慢查询日志是存放在Redis内存列表中的，但是Redis并没有暴露这个列表的键，而是通过一组命令来实现对慢查询日志的访问和管理。下面介绍这几个命令:
slowlog get // 获取全部慢查询日志
slowlog get n // 获取n个慢查询日志
slowlog len // 获取慢查询日志长度
slowlog reset // 慢查询日志重置
我的本地环境只有一条慢查询日志，输出如下：
1) 1) (integer) 0
2) (integer) 1555465266
3) (integer) 14129
4) 1) "COMMAND"
5) "127.0.0.1:57640"
6) ""
可以看到每个慢查询日志有4个属性组成，分别是慢查询日志的标识id、发生时间戳、命令耗时、执行命令和参数。
2. Pipeline
Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程：
1）发送命令
2）命令排队
3）命令执行
4）返回结果
其中1）+4）称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。
Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。
Pipeline（流水线）机制能改善上面这类问题，它能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。
原生批量命令与pipeline对比：
- 原生批量命令是原子的，Pipeline是非原子的。
- 原生批量命令是一个命令对应多个key，Pipeline支持多个命令。
- 原生批量命令是Redis服务端支持实现的，而Pipeline需要服务端和客户端的共同实现。
3. 事务
事务表示一组动作，要么全部执行，要么全部不执行。
Redis提供了简单的事务功能，将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi命令代表事务开始，exec命令代表事务结束，它们之间的命令是原子顺序执行的。
要注意的是redis事务不支持回滚功能，即如果前面的操作成功，后面的操作失败是不会回滚前面的。
4. Bitmaps
许多开发语言都提供了操作位的功能，合理地使用位能够有效地提高内存使用率和开发效率。Redis提供了Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：
- Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
- Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
常用命令如下：
setbit key offset value // 设置指定偏移量的值
getbit key offset // 获取指定偏移量的值
bitop op destkey key[key....] // Bitmap间与或非等逻辑运算
5. HyperLogLog
HyperLogLog并不是一种新的数据结构（实际类型为字符串类型），而是一种基数算法，通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计，数据集可以是IP、Email、ID等。HyperLogLog提供了3个命令：pfadd、pfcount、pfmerge，使用如下：
pfadd key element [elements...] // 向HyperLogLog添加元素
pfcount key [key ...] // 计算一个或多个HyperLogLog的元素总个数
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey...] // 将多个HyperLogLog合并并赋值给destkey
HyperLogLog内存占用量非常小，但是存在0.81%的错误率，一般使用场景为：获取网站某一段时间用户访问量，不需要获取单条数据，并且可以容忍一定的误差率。
