优点：
redis是一个key_value存储库，数据保存在内存中，可以承受高并发读写
redis支持多种特性，如 事务 主从 key过期策略 订阅-发布
支持多种数据类型
单线程处理客户端请求，节省了上下文切换时间，但是同样也会不能充分利用多核处理器的优点
缺点
因为数据是保存在内存中的，所以会收机器内存大小的限制
当key过期策略设置不当，或者数据爆发时，可能会导致redis崩溃，需要合理配置key过期策略，哨兵模式以及内存持久化策略
当增加redis从机时，需要从主机同步全部数据，占用大量io
key过期策略
定期删除 每隔指定时间，随机抽取设定了过期的key，如果过期则删除
惰性删除 当请求是判断key是否过期，过期删除，什么都不返回
内存持久化策略:
rdb：在达到 指定的时间间隔和变化次数 将内存中数据持久化存储到硬盘中
aof：记录redis的每一次变化，并将数据追加到硬盘文件中,因为记录了数据的每一次追加，所以文件会比rdb的要大，性能也要差一些
对于aof文件大的问题，当文件达到一定大小时，会触发rewrite，即从内存中重新持久化一份最新数据，丢弃之前的变化。
比如 a:a1;a:a2;a:a3 aof会保存每一个变化指令，重写后，只包含最新数据，不再有变化记录
因为重写机制的存在，所以要合理配置 文件重写的大小
哨兵模式：
redis会启用一个进程监控redis主从库，当redis主库挂掉的时候，会对从库进行选举，选举得分高的从库，将变成主库
当redis做关系型数据库的缓存时，可能会出现下面问题，
缓存穿透：当用户请求一个不存在的数据，请求会直接穿过redis，请求到rdb中，redis起不到缓存的作用，当请求很多时，数据库压力会变大
缓存击穿：当redis中key存在，但是已经过期，大量并发请求也会直接穿透内存，请求到rdb，并缓存到redis，并发量很大时，后端数据库，可能会被压垮
缓存雪崩：当redis中大量key在同一时间段失效，或者服务重启，也会给后端数据库，带来很大压力
解决办法：
1.对后端数据库的请求，加锁和队列，保证即使雪崩出现，也不会把数据库压垮
2.将热点数据的失效时间 分散开，在原有的失效时间上，再加上随机数，保证不会有大量数据在同一时间段失效
3.热点数据还可以设置成永不失效
4.异步更新，即及时缓存中不存在，也返回，另起一个线程定时更新缓存数据库
5.使用过滤器，进行请求拦截，维护一个很大的队列，保存有数据库中所有可能存在的key，如果请求key不在队列里，直接返回
6.缓存空数据，请求的key即使为空，也可以缓存到redis中，并设置适当的缓存时间
由于同步的存在，所以 后端数据库和缓存数据库，是不能保证一定一致的，如果业务需求要求强一致性需求的数据，那么就不能使用缓存