Redis笔记
知识体系
整体介绍
首先，我们通过学习 Redis 的概念基础，了解它适用的场景。
- Redis 是一种支持 key-value 等多种数据结构的存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。
其次，这些适用场景都是基于 Redis 支持的数据类型的，所以我们需要学习它支持的数据类型；同时在 redis 优化中还需要对底层数据结构了解，所以也需要了解一些底层数据结构的设计和实现。
- Redis 所有的 key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的 5 种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash
- Redis 除了上文中 5 种基础数据类型，还有三种特殊的数据类型，分别是 HyperLogLogs（基数统计）， Bitmaps (位图) 和 geospatial （地理位置）
- Redis5.0 中还增加了一个数据结构 Stream，它借鉴了 Kafka 的设计，是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。
- 那么这些基础类型的底层是如何实现的呢？ Redis 的每种对象其实都由 对象结构(redisObject) 与 对应编码的数据结构 组合而成。
- redis 对象与编码(底层结构)对应关系。
HyperLogLogs 演示网址: http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html
HyperLogLogs 原理: https://juejin.cn/post/6844903785744056333
再者，需要学习 Redis 支持的核心功能，包括持久化，消息，事务，高可用；高可用方面包括，主从，哨兵等；高可拓展方面，比如 分片机制等。
- 为了防止数据丢失以及服务重启时能够恢复数据，Redis 支持数据的持久化，主要分为两种方式，分别是 RDB 和 AOF; 当然实际场景下还会使用这两种的混合模式。
- Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。
- Redis 采用事件驱动机制来处理大量的网络 IO。它并没有使用 libevent 或者 libev 这样的成熟开源方案，而是自己实现一个非常简洁的事件驱动库 ae_event。
- Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
- 我们知道要避免单点故障，即保证高可用，便需要冗余（副本）方式提供集群服务。而 Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。
- 在上文主从复制的基础上，如果注节点出现故障该怎么办呢？ 在 Redis 主从集群中，哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制，它有效地解决了主从复制模式下故障转移的问题。
- 前面两篇文章，主从复制和哨兵机制保障了高可用，就读写分离而言虽然 slave 节点来扩展主从的读并发能力，但是写能力和存储能力是无法进行扩展的，就只能是 master 节点能够承载的上限。如果面对海量数据那么必然需要构建 master(主节点分片) 之间的集群，同时必然需要吸收高可用（主从复制和哨兵机制）能力，即每个 master 分片节点还需要有 slave 节点，这是分布式系统中典型的纵向扩展（集群的分片技术）的体现；所以在 Redis 3.0 版本中对应的设计就是 Redis Cluster。
最后，就是具体的实践以及实践中遇到的问题和解决方法了：在不同版本中有不同特性，所以还需要了解版本；以及性能优化，大厂实践等。
- Redis 最常用的一个场景就是作为缓存，作为缓存，在实践中可能会有哪些问题？比如一致性, 穿击, 穿透, 雪崩, 污染等
- 在学习 Redis 知识体系时，我们难免会需要查看版本实现之间的差异，Redis 4.0、5.0、6.0 特性有哪些差异。
- Redis 实战中包含开发，集群 和 运维，Redis 用的好不好，如何让它更好，这是运维要做的；我们需要在 Redis 自身状态及命令，可视化监控工具，以及Redis 监控体系等方面加强对 redis 运维/监控体系的认知，它是性能优化的前提。
- Redis 的性能问题，涉及到的知识点非常广，几乎涵盖了 CPU、内存、网络、甚至磁盘的方方面面；同时还需要对上文中一些基础或底层有详细的了解。
- Redis 大厂经验 - 微博：万亿级日访问量下，Redis 在微博的 9 年优化历程
- 再分享一篇微博使用 redis 的经验的文章，因为 Redis 在微博内部分布在各个应用场景，比如像现在春晚必争的“红包飞”活动，还有像粉丝数、用户数、阅读数、转评赞、评论盖楼、广告推荐、负反馈、音乐榜单等等都有用到 Redis；我们可以通过大厂使用 redis 的经验来强化对 redis 使用上的认知。
- Redis 大厂经验 - 美团：Redis 高负载下的中断优化
- 本文是美团技术团队在 Redis 日访问量到达万亿次级别时出现网卡丢包问题的优化。文章中涉及很多会涉及内核相关的知识，不了解的可以简单看下，但是分析的思路和一步一步解决问题的方式是值得很多开发者学习的。