【前言：本文主要介绍redis，内容丰富且实用，旨在帮助大家对redis有一个更深入、全面的了解以及在实际工作中更好的应用redis，篇幅较长，建议大家收藏，仔细阅读】
Redis简介
Redis是用C语言开发的一个基于内存的、高性能key-value键值对的、开源nosql数据库。目前，redis的key是字符串类型的，但value支持多种数据类型：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（sortedset），通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求。
Redis应用场景
介绍几种常见的应用：
1. 构建队列系统
可以用list可以构建队列系统，使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统
2. pub、sub发布订阅构建实时消息系统、消息队列
3. 计数器应用
redis的命令如INCR，DECR都是原子性的，可以通过这些命令来构建计数器系统4.分布式集群架构中session共享
Redis特性
1. 基于内存存储，数据访问速度快，性能好
根据官方提供的测试数据：50个并发执行100000个请求，读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s【数据仅供参考，根据服务器配置会有不同结果】
2. 数据持久化机制
目前支持APF和RDB两种持久化机制，下文会详细阐述
3. 支持集群模式，容量可以线性扩展
注意：Redis3.X开始才支持集群模式
4.支持丰富的数据结构
这一点是相比其他缓存工具如memcache比较鲜明的优势
Redis数据结构
首先强调一点，redis的key是字符串类型，但value支持多种数据类型。关于key的定义，有几点建议：
1.key不要太长，太长不仅消耗内存还会降低查找效率。建议不要超过1024个字节
2.key不要太短，要具有可读性3.在实际项目中，key最好有一个统一的命名规范
下面详细介绍一下redis的value目前支持的数据类型：
>> string类型
字符串是redis支持的最基础的数据类型，它在redis中是二进制安全的，应用最多。
操作redis的string类型数据常用命令：
set（设置）、get（获取）、getset（获取并设置）、del（删除）
一次性插入或者获取多条数据：
MGET key1 key2
MSET key1 value1 key2 value2 …..
在插入一条string类型数据的同时为它指定一个存活期限：
setex username 10 张三对string类型数据进行增减操作的几个命令：
incr：将指定的key的value原子性的递增1。如果该key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为1
decr：将指定的key的value原子性的递减1。如果该key不存在，其初始值为0，在decr之后其值为-1
incrby key increment：将指定的key的value原子性增加increment。如果该key不存在，其初始值为0，在incrby之后，该值为increment
decrby key decrement：将指定的key的value原子性减少decrement，如果该key不存在，其初始值为0，在decrby之后，该值为decrement。
append key value：拼凑字符串。如果该key存在，则在原有的value后追加该值；如果该key不存在，则重新创建一个key/value。
注意：
decr incr decrby incrby 都是原子性操作。进行增减前提是：key可以转换为整型否则报错。相信做过SparkStreaming流式计算统计pv、uv中，中间状态存储会熟悉该特性的应用。
>> list类型
笔者强调一点：redis中list底层是双端链表结构，这个在面试中经常会问。redis为什么这么快，其实不仅仅是因为基于内存存储，底层还多了很多的优化，这只是其中之一，下图是对双端链表的一个图形描述：
常用的操作命令：
lpush：从头部（左边）插入数据
rpush：从尾部（右边）插入数据
lrange key start end：读取list中指定范围的values。start、end从0开始计数；也可为负数，若为-1则表示链表尾部的元素，-2则表示倒数第二个，依次类推…
lpop：从头部弹出一个元素
rpop：从尾部弹出一个元素
rpoplpush：从一个list的尾部弹出一个元素插入到另一个list。原子性操作，没有key2会创建key2，一旦key1的list元素被取完，key1会被清除
llen key：返回指定的key关联的链表中的元素的数量
list数据类型应用案例：消息队列比如有这样一个需求：实现一个任务调度系统==>生产者不断产生任务，放入task-queue排队，消费者不断拿出任务来处理，同时放入一个tmp-queue暂存，如果任务处理成功，则清除tmp-queue；否则，将任务弹回task-queue。笔者这里提供一个实现思路，就不贴代码了，其实就是上述API的简单应用：
1. 生产者将生产的任务lpush进task-queue中
2. 消费者通过rpoplpush将taks-queue中取任务并暂存任务到tmp-queue中
3. 如果任务处理成功，tmp-queue通过rpop清除相应任务；任务处理失败，则rpoplpush将任务从tmp-queue中清除并存入task-queue中
4. 为了避免消费者程序在处理任务失败之后没有及时将rpoplpush失败的任务时就已经挂掉，可以加入一个管理tmp-queque的角色，以便在这种情况时也能将处理失败的任务lpush进task-queue中。
>> hash类型
redis中的hash类型可以看成具有map容器，适合存储值对象的信息。如username、password等。
常用命令：
hset key field value：为指定的key设定field/value对（键值对）
hmset key field value [field2 value2 …]：设置key中的多个filed/value
hincrby key field increment：设置key中filed的值增加increment
hexists key field：判断指定的key中的filed是否存在
>> set类型
无序、无重复元素。和list类型相比，set类型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个set之间的聚合计算操作，如并集、交集、差集的计算。由于这些操作均在服务端完成，因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销。
常用命令：
添加: sadd key values[value1、value2…] [多个value间空格分隔]
删除：srem key members[member1、member2…] 删除set中指定的成员(成员可以是多个)[]
查询：smembers key 查看指定key的set中的数据
判断：sismember key value [判断参数中指定的成员是否在该set中，1表示存在，0表示不存在或者该key本身就不存在。（无论集合中有多少元素都可以极速的返回结果）]
统计set元素个数：scard key [指定key对应的set的元素数]srandmember key：随机返回set中的一个成员
sdiff、sunion、sinter：差集、并集、交集
>> sortedset类型
sortedset中的每一个元素都会有一个分数与之关联，redis正是通过分数来为集合中的元素进行排序，默认正序。注意：sortedset中的数据不能重复，但分数却可以重复。
常用命令：
zadd key score member score2 member2 … ：将所有成员以及该成员的分数存放到sorted-set中。如果该元素已经存在则会用新的分数替换原有的分数。返回值是新加入到集合中的元素个数，不包含之前已经存在的元素。(score可以重复，member不可以重复)
zscore key member：返回指定成员的分数
zcard key：获取集合中的成员数量zrem key member[member…]：移除集合中指定的成员，可以指定多个成员
zrange key start end [withscores]：获取集合中脚标为start-end的成员，[withscores]参数表明返回的成员包含其分数。(withscores可选参数)
zrevrange key start stop [withscores]：按照元素分数从大到小的顺序返回索引从start到stop之间的所有元素（包含两端的元素）
Redis事务
首先强调一点，redis2.X是弱事务，redis3.X无事务。
1. 在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间，redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证了事物中的所有命令被原子的执行
2. 和关系型数据库中的事务相比，在redis事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。
3. 我们可以通过MULTI命令开启一个事务，可以将其理解为关系型数据库的"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作，最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句。
4. 在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。
5. Append-Only模式时，redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统宕机，导致数据丢失。redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示。此时，我们就要充分利用redis工具包中提供的redis-check-aof工具，该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动redis服务器了
命令解释：
multi：开启事务用于标记事务的开始，其后执行的命令都将被存入命令队列，直到执行EXEC时，这些命令才会被原子的执行，类似于关系型数据库中的：begin transaction ，相当于MySQL的 start transaction
exec：提交事务，类似与关系型数据库中的：commit
discard：事务回滚，类似与关系型数据库中的：rollback
Redis持久化
>> RDB快照
根据一定的配置规则，将内存中的数据快照持久化到磁盘。除了自动的快照方式，也可以通过命令进行快照持久化：
1. save
redis会先阻塞所有客户端的请求，然后将数据同步保存到磁盘
2. bgsave
将数据异步保存到磁盘。通过fork出子进程，父进程继续处理请求，子进程将数据异步保存到磁盘
3. lastsave
返回上次成功将数据保存到磁盘的时间戳
4. shundown
将数据同步保存到磁盘，然后关闭服务
1/10/10000个键被更改是指触发了某些规则（如事务，写，插入等操作）的次数。由于快照方式是在一定间隔时间做一次的，所以如果redis意外宕机的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。
>> AOF
将对redis操作的每一个命令记录在appendonly.aof文件中，应用的较多。
开启方式：在redis.conf中，appendonly yes。
aof方式的缺点：时间久了，appendonly.aof文件会越来越大，在恢复的时候很耗时==>如可能操作了500w次，但最终只是更新了1000个key，即很多命令是冗余的。
可以通过在客户端执行命令bgrewriteaof，将冗余命令进行删除
AOF具体配置方式：
1. 修改redis.conf配置文件 ：执行命令vim redis.conf，输入/aof搜索appendonly no
2. 输入命令i进入编辑模式，将appendonly no修改为appendonly yes 保存退出 esc ==>Shift zz或者:wq
3. 把之前的数据删掉dump.rdb 执行命令 rm -rf dump.rdb
4. 启动 ./redis-server redis.conf，查看启动状态 ps -ef | grep redis
5. 输入命令 ll，出现appendonly.aof文件
AOF应用示例：
启动客户端 ./redis-cli，执行命令set a a ，set b b，不小心输入误操作flushall，将所有数据清除了。恢复步骤：
a. 先关闭redis服务器，查看aof文件中的数据
b. 将appendonly.aof中误删除的操作删掉然后保存退出
c. 重新启动redis服务器，然后登陆redis客户端查询还原后的数据
通过上述的介绍会发现，AOF相对RDB持久化更安全，但效率稍微低一些，恢复慢
Redis主从配置
修改redis.conf配置
1）master不需要修改
2）slave修改以下标签
如：#slaveof <masterip> <masterport>
启动服务器时先启动master，通过info命令查看主从服务状态命令。实际生产环境中，仅仅如此配置主从还不行，还要考虑单点故障问题，实现主从容错自动切换，这需要用到哨兵模式。
Redis主从灾难恢复策略
1. master宕机
步骤：
a)修改主从配置文件：redis.conf中的daemonize no改为yes
b)使用命令：redis-cli -p 端口号==》slaveof NO ONE（关掉主从，转为主服务器）
c)等到出问题的服务器修复好后，在修复好的服务器上使用命令slaveof ip port让其变为从，这样数据就可以同步了
2. master和slave同时崩溃
启动服务器后，将备份服务器最新的AOF备份拷贝到master端，启动master，一切完成后，再启动slave（否则在master没有完全启动时启动slave，slave发现master数据比自身还少，会删除掉自身携带的”多余”的数据）
哨兵模式
哨兵通过监控master，如果master无法心跳回应，哨兵进行投票从slave中（如果多个）选出一个master，然后进行容错切换。
哨兵配置
首先介绍几个配置文件：
sentinel.conf：redis哨兵模式配置文件
redis-sentinel：哨兵启动脚本
启动：./redis-sentinel /usr/local/redis-cluster/sentinel.conf
| port 26379 #端口daemonize yes #后台运行 守护进程
#当前机器监测master名字及端口号，2：当有几台哨兵监控到主机出错后执行主从切换（sentinel做决策的时候需要投赞同票的最少的sentinel的数量） sentinel monitor master1 ip port 2#当哨兵对master执行ping操作时，超过指定时间没有回应即认为master处于(s_down状态)subjectively #down默认30秒 sentinel down-after-milliseconds master1 30000/**failover-timeout 可以用在以下这些方面：1.同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间2.当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据的时间3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了*/ #sentinel在该配置值内未能完成failover操作（即故障时master/slave自动切换），则认为本次failover失败 sentinel failover-timeout master1 900000#在执行故障转移时，最多可以有多少个从服务器同时对新的主服务器进行同步 sentinel config-epoch master1 0#sentinel auth-pass mymaster 123456#如果你的redis集群有密码 logfile "/usr/local/log/sentinel.log" #当前哨兵模式存放的日志文件 （哨兵模式一旦启动，会在后台修改sentinel.conf文件，所以此时不要去手动修改配置文件了） |
哨兵作用
哨兵监测master状态通过心跳
| 1.不时地监控redis是否按照预期良好地运行2.如果发现某个redis节点运行出现状况，能够通知另外一个进程(例如它的客户端)3.能够进行自动切换。当一个master节点不可用时，能够选举出master的多个slave(如果有超过一个slave的话)中的一个来作为新的master,其它的slave节点会将它所追随的master的地址改为被提升为master的slave的新地址
4.哨兵为客户端提供服务发现，客户端链接哨兵，哨兵提供当前master的地址然后提供服务，如果出现切换，也就是master挂了，哨兵会提供客户端一个新地址 |
Redis安全性
redis.conf文件中添加：requirepass 密码，以后在客户端登录的时候必须得给出密码：./redis-cli.sh 密码。一般公司环境都会设置密码
在redis主从配置中，密码一般相同。如果master设置了密码，slave需要授权master密码，如：#masterauth <master-password>
Redis数据迁移
介绍几种常用的方式：
1.RDB方式
如mini2机器挂掉，将正常运行的机器mini1上的数据同步到mini2上：使用命令scp -r dump.rdb mini2:$PWD，将mini1上dump.rdb文件发送到mini2上，重启mini2上的redis服务
注意：这种方式必须修改redis.conf文件中appendonly yes改为no
2.使用第三方工具进行数据恢复或者迁移
|
先安装 yum install ruby rubygems ruby-devel gem sources --add https://gems.ruby-china.org/ --remove https://rubygems.org/ gem install redis-dump -V 命令(直接在linux命令行输入)： redis-dump -u mini1:6379 > dump.json #将dump.rdb文件拷贝成一份dump.json < dump.json redis-load -u mini1:6379然后重新进入客户端查看数据是否迁移成功 |
Redis回收策略
可以通过配置redis回收策略，淘汰redis中的冷数据，保持redis中是经常用到的热数据。配置文件redis.conf，#maxmemory <bytes> (redis当前缓存的最大内存数)；#maxmemory-policy volatile-lru(移除超过生命周期的key)
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maxmemory-policy： 1） volatile-lru 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰2） volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰3） volatile-random 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰4） allkeys-lru 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰5） allkeys-random 随机移除一个任意key6） no-enviction 禁止驱逐数据 |
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