快

• 纯内存操作。
• 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制。是linux 多路复用机制 反应器模式 单线程的一个典型案例.
• 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题，预防了多线程可能产生的竞争问题。
• C 语言实现，一般来说，C 语言实现的程序“距离”操作系统更近，执行速度相对会更快。
  官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
• 而且单线程并不代表就慢， nginx 和 node.js 也都是高性能单线程的代表。

数据类型

• 字符串类型 string
  不仅是String， 也可以是数字：比如封锁一个IP地址(访问超过几次)。
  INCRBY命令让这些变得很容易，通过原子递增保持计数。

• 散列类型 hash
  key.a key.b 一般用string，value存json就可以满足了。此类型，key少，会有压缩，内存节省。

• 集合类型
  自动去重 交集(共同好友) 并集(全部朋友)
  自动去重 集合的概念 实现交集并集 差集 都很方便

• 有序集合类型
  自动排序，value指定score进行排序。
  跳表实现，空间换时间，大于128，或者单数据大于64，会转为跳表，提高查询效率。1/4概率加层，最高32层。
  跳表比平衡二叉树，实现简单，改操作实现简单。
  redis中的跳表，支持重复，根据key，value来确定排序，底层是双向链表。
  https://juejin.cn/post/6844903446475177998

• 队列 阻塞队列
  双向链表，rpush生产消息，lpop消费消息。
  异步队列
  list还有个指令叫blpop，brpush，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。
  相当于 java的 阻塞队列的 take方法。

• 发布/订阅
  1多对多发消息，订阅者没有ack。

• streamredis5.0
  维护一个有序队列，消费组里的消费者去挨个消费。
  消费组里的消费者消费互斥。
  消费者有ack，意味着可以在消费时，重复消费。

• geospatial
  经纬度，提供一些方法，计算半径内满足的经纬度，两个经纬度之间的距离等等。

• bitmap
  二进制方式去存数据，占用内存小，可以实现布隆过滤。

• hyperloglog
  基数计算，用于大数据的统计，有一定的误差，比起bitmap还能较少内存占用。

持久化

• AOF可以秒级恢复。
  RDB是分钟级的（save 和 bgsave）。
• RDB方便备份 全量 AOF增量。
• RDB 压缩二进制，不用父线程做什么 都是fork出来的子进程做的,之后写时复制。
  （没有写过的数据是共享的，写入的数据会复制一份到内存。）
  而AOF在写入是得写入系统缓存。定期压缩机制，会剔除无效的命令，对命令进行合并。

淘汰策略

• 写入失败
• 移除最少使用 （设过期or全部）
• 随机移除 （设过期or全部）
• 设过期-快过期

删除策略

定期删除+惰性删除

• 定期删除 对cpu不友好，对内存友好。
• 惰性删除 对cpu友好，对内存不友好。

集群

场景1：10wqps，写入。可以主从，从读主写，压力分担，基于redis快照。
场景2：几十wqps，写入，分片。多台机器，hash分流（去中心化，链接哪个客户端都可以）。
哨兵模式：在主从基础上加入哨兵检测，主挂掉之后，重新选主。
 哨兵也是一个redis服务，一般是单数，有监控，通知，故障迁移等功能。
 大致分为1.主观下线。2.客观下线。3.选哨兵集群代表。4进行换主。

分布式锁

setnx设置过期时间。
在finally中 解锁，避免出现异常是死锁情况。

秒杀

https://blog.csdn.net/qq_35190492/article/details/103105780
https://blog.csdn.net/qq_37909508/article/details/100023443

• 服务高可用
  前端页面图片都cdn缓存，全国各地就近访问，减少流量压力。
  url隐藏到时间才返回到前端。
  tomcat，qps每秒几百，可以集群，提前多买点流量机器。
  可以做接口限流，保证服务的正常运行。
  针对ip多次访问，进行限制。
  服务要做到和其他的业务隔离，互不影响。
  可以先走redis，活动结束，异步到数据库落盘。
• redis流程
  提前把商品数加载到内存，2个集合，分别存抢到和没抢到的（最后有没卖完的，可以检查）。秒杀时判断，两个集合都不存在，才可以抢。
  lua脚本去控制，保持原子性和有序性，防止超卖。

阻塞可能

https://mp.weixin.qq.com/s/DBN6j9kJS41wz2ijO6LzJg

• 命令 key太多用keys，可以用scan替换。（分次执行，支持limit，但得手动去重-渐进式rehash机制，新旧两个版本）
  value太大，几万的数据放入hash，或者set。
• 持久化，快照fork系统处理比较慢，会阻塞主线程。aop在硬盘压力比较大，出现问题会阻塞主线程。
• 虚拟内存，swap时。redis内存不够了，一般会分片存，或者虚拟内存（硬盘）存一部分数据。虚拟内存，会把冷数据的value放到硬盘上。