首先，从宏观上说，redis是一个完全免费开源，由C语言编写的，单线程（处理网络请求）、高性能基于键值对的内存数据库，支持持久化的nosql
功能
做缓存，但不仅仅只能做缓存，还可以做分布式锁，队列，会话缓存，点赞，统计访问量功能，利用redis计数器做分布式唯一主键
持久化
rdb
bgsave会fork一个子进程去执行持久化
save在主进程进行持久化
直接以数据形式存储到dump.rdb文件
bind配置本机ip用于监听，如果是阿里云，建议设置为私网ip
设置了bind或者密码，保护模式不生效
主从复制时，不能关闭rdb持久化
aof
由于rdb定时执行，因此会丢失执行周期的数据
aof是基于日志追加的模式进行持久化，everysec，no，always
BGREWRITEAOF重写会fork子进程，会按照rdb形式存储数据，可以通过配置自动触发
数据结构
string，list，set，hash，zset
集群
一共有16384个槽位
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 --cluster-replicas 1 -a 123456
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7000 -a 123456 cluster nodes
红锁及其思想
缓存穿透
数据库没有，缓存中也没有，就会造成缓存穿透
可以存储空值，但是容易被黑客利用进而存储大量无用数据
可以使用布隆过滤器bloomFilter，由谷歌提供，误判率与数组长度和哈希函数个数有关
但是bloomFilter不支持分布式，占用内存且重启会丢失
解决方案：可以利用bitmap与bloomFilter结合最佳实践，但是维护比较麻烦，新增时要更新并且不能删除，要定时更新
缓存击穿
数据刚好失效时，恰好并发访问这条数据
解决方案：使用分布式锁
缓存雪崩
大部分数据失效就是缓存雪崩
解决方案是搭建高可用集群，将过期时间错开
分布式锁
使用setnx key value并加过期时间
redis事务
multi->exec/discard配合watch使用
语法错误全部回滚，执行错误部分回滚
redis发布订阅
简化版的消息队列
删除策略
redis有三种删除策略
惰性删除：在查看时删除过期数据
定时删除：占用CPU
定期删除：是惰性和定时的折中方案
如果没有设置过期时间，但是内存满了，就要用到淘汰策略
淘汰策略（逐出算法）
一共八种策略
noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。默认配置
allkeys-lru：在主键空间中，优先移除最近未使用的key。
volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的key。
allkeys-lfu：在主键空间中，优先移除最近使用次数最少的数据
volatile-lfu：在设置了过期时间的键空间中，挑选最近使用次数最少的数据
allkeys-random：在主键空间中，随机移除某个key。
volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。
volatile-* 系列指令在无键值满足条件时（例如未设置过期时间），表现为 noeviction
