Redis是什么
Redis（REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
Redis常用数据类型
5 种基础数据类型：
String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。3 种特殊数据类型：
HyperLogLog（基数统计）、Bitmap（位图）、Geospatial(地理位置)。
Redis缓存异常的三个问题
缓存穿透：
是指缓存和数据库中都没有数据，导致所有的请求都落到数据库上，数据库短时间承受大量的请求而崩掉。
解决方法：
1、缓存取不到，数据库也取不到的数据，设置为key—null的方式；
2、布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中去（它告诉你存在的话不能全信，其实有可能是不存在的，不过它他要是告诉你不存在的话，那就一定不存在）。缓存击穿：
高并发查询同一条数据，但是
redis中的数据过期了，导致请求发送到了数据库，造成缓存击穿。解决方法：
1、设置热点数据永不过期；
2、使用互斥锁。分布式情况下使用分布式的锁。缓存雪崩：
缓存同一时间大面积的失效，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量的数据请求。
解决方法：（缓存击穿的两种方法也可以）
1、缓存数据的过期时间随机设置，防止同一时间大量的数据过期的情况发生。
Redis缓存作用
简单点来说，就是优化客户端请求数据时，服务端的查询速度。
如果能在缓存中命中数据，那就查询缓存，不用再去查询数据库，从而减轻数据库的压力，提高服务器的性能。
Redis缓存数据一致性
「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。
因为因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入。
如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点，都是采用异步操作缓存。
Redis的过期算法
Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(键)，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。
- 常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）：
- 惰性删除：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。
- 定期删除：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，
Redis底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。
Redis的内存淘汰机制
Redis提供 6 种数据淘汰策略：
- volatile-lru（least recently used）：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（least recently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
- allkeys-random：从数据集（
server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰。 - no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！
4.0 版本后增加以下两种：
- volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（
server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰。 - allkeys-lfu（least frequently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的 key。