redis基本数据类型及应用场景
支持多种数据类型：
string(字符串)
String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。
常规key-value缓存应用；
list(列表)
list就是链表，略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的PUSH操作，将任务存在List中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api，你可以直接查询，删除List中某一段的元素。
Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表，可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部添加或者删除元素，这样List即可以作为栈，也可以作为队列。
消息队列系统
使用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。
比如：将Redis用作日志收集器
实际上还是一个队列，多个端点将日志信息写入Redis，然后一个worker统一将所有日志写到磁盘。
hash(散列)
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
存储部分变更的数据，如用户信息等。
sets (集合)
set就是一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的set数据结构，可以存储一些集合性的数据。set中的元素是没有顺序的。
sorted set(有序集合)
和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列，比如一个存储全班同学成绩的sorted set，其集合value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分，这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。可以用sorted set来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。
回收策略
从最近最少使用的数据淘汰，挑选将要过期的数据淘汰。
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
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
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
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
redis 持久化
redis提供了不同级别的持久化方式，一种是RDB，一种AOF。可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
RDB：在指定的时间间隔能对数据进行快照存储(隔一段时间,把内存里的数据转存在硬盘里的文件)
优点：
- RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如您可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题您也可以根据需求恢复到不同版本的数据集.
- RDB是一个紧凑的单一文件,很方便传送到另一个远端数据中心或者亚马逊的S3（可能加密），非常适用于灾难恢复.
- RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.
- 与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些.
缺点：
- 如果您希望在redis意外停止工作（例如电源中断）的情况下丢失的数据最少的话，那么RDB不适合您.虽然您可以配置不同的save时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是Redis要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,您通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在Redis意外宕机,您可能会丢失几分钟的数据.
- RDB 需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求.如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒,AOF也需要fork,但是您可以调节重写日志文件的频率来提高数据集的耐久度.
AOF：每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大.
优点：
- 使用AOF 会让您的Redis更加耐久: 您可以使用不同的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync.使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障，您最多丢失1秒的数据.
- AOF文件是一个只进行追加的日志文件,所以不需要写入seek,即使由于某些原因(磁盘空间已满，写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令,您也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题.
- Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
- AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果您不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。
缺点：
- 对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
参考博客
https://www.cnblogs.com/jingxiaoniu/p/6783063.html