Redis的基本知识
Redis的基本原理
Redis是单线程程序，它快的原因是因为它是在内存中运行的，它的多路复用技术保证了保证了并发客户端的连接。
NIO
NIO又被称为Non_Blocking IO。对于普通的IO而言，在一个socket对象进行网络传输的读写时候，当读操作读取的byte数还没有达到读取的要求就会被阻塞住，直到新的数据来到或者等连接关闭。对于写操作，内核为写缓冲分配的内存满了，就会发生阻塞。
对于NIO而言，一次性能读多少就读多少，读完之后立即返回，写操作也是一样。但是这样如何保证数据读取和写入的完整性呢？这就用到了多路复用技术。
多路复用
其实从本质上而言就是，操作系统内核为程序分配了一个线程API叫做“select”，或者也linux中也有一种线程叫做“epoll”。它一只轮询着去看有没有新的时事件返回过来，有的话就赶紧通知redis的线程过来处理。
对多个客户端而言，多路复用中维护了一个指令队列，把客户端放进去，按顺序进行处理。
在轮询的同时，它们也会有timeout的一个属性，表示在一个事件等待的超时事件。这个时间的计算是动态的。是在定时任务中有个最小堆的数据结构。判断最先要执行的事件还需要多长时间，这个等待事件就是timeout时间。
持久化
Redis在持久化中，会使用操作系统的多进程COW（Copy On Write）来实现。
-
快照方式
快照持久化的方式是，Redis会调用glibc函数fork出一个子进程。所有的持久化工作完全由这个子进程完成，当子进程进行持久化的时候，仅仅是从内存中进行读操作，而客户端的写操作会复制出一份快照进行。这时候也就用到了操作系统的COW，进行页面分离，可以保证读写是分离的。
-
AOF方式
它记录了所有客户端操作的命令，当恢复的时候只需要执行这些命令即可。
AOF有两个特点，当Redis执行时间过长，会对AOF文件进行瘦身，会fork出一个子进程，然后遍历内存中的数据，然后形成新的AOF文件，同步到磁盘中，同时增量添加这段时间的添加指令。
AOF文件从内存放到磁盘上可以使用，Linux 的 glibc 提供了 fsync(int fd)函数可以将指定文件的内容强制从内核缓存刷到磁盘。
Redis也可以使用混合持久化的方式，在实际运维中，持久化操作总是在从节点上进行的。但是Reids本来就不是强一致性的，所以无论采用什么方式，当机器突然宕机的时候总会丢失一些数据。
Redis的数据结构
String
string是动态字符串，小于1M的时候每次扩容都是翻倍的，大于1M每次扩容都是加1M。可以认为它是一个ArrayList结构,有个常见的用途是我们可以使用fastjson把用户结构体序列化成字符串形式，然后做缓存。
expire name 5 //可以用来设置过期时间5s
setnx name 1 /会先检测有没有name这个key，有则输入失败，没有则添加成功
list
redis中的list相当于Java中的LinkedList，它是链表结构。当使用的键值对过多的情况下， 会产生较多的内存碎片。所以list中有一种列表叫做快速列表，就是在内存足够的时候分配一串连续的内存，叫做ziplist。
hash
更hashmap的结构基本是类似的，只是rehash的方式是不一致的，Redis为了高性能，不阻塞服务使用的是渐进式rehash策略。当hash移除了最后一个元素，就会删除原来旧的数据结构。
set
set集合相当于Java中的HashSet，可以用来存储中奖用户，它的内部键值都是无序且唯一的。
- zset
可以实现key唯一且排序。它的结构是使用跳跃列表来实现的。因为排序就意味着要插入，通常的插入点都是使用二分法来实现的，但是二分法只能使用在数组上，所以redis提供了一种数据结构叫做跳跃列表，就类似于一个索引，从高层到底层，去查找。
Redis实现分布式锁
redis实现分布式锁最简单的方式是
setnx lock 1
expire lock 5
死锁问题
但是因为这两步操作并非原子性的，所以在Redis2.8之后提供了一种方式：
set lock:codehole true ex 5 nx
超时问题
给每个set操作的value值加一个随机数，当锁释放的时候先比较这个随机数是否一致，一致的话则进行del操作。
位图
位图的操作是setbit，getbit。可以指定一个string的ASCII码的位数。
HyperLogLog
使用pfadd和pfcount来提供不精确的统计方案，它可以用来统计日常的pv和uv。
布隆过滤器
在推荐算法中，过滤掉那些你看过的资讯。
bf.add test movie1
bf.exist test movie1
(integer) 1
bf.exist test movie2
(integer) 0
布隆过滤器的原理其实是一个大型的位数组和几个不一样的无偏hash函数。在每次添加key的时候， 利用hash函数算的位数组的索引，然后把这一位置为1。
简单的限流
限流的策略可以使用zset中的score数据结构，可以使用score的排序功能，划出一个时间窗口。简单的使用pipeline实现限流。
漏斗限流
可以使用开源插件redis-cell实现原子性操作
SCAN
1.通过游标分步进行的，不会阻塞线程
2.提供limit参数，可以控制每次返回结果的最大条数。
3.可以提供模式匹配功能
4.返回的结果可能会有重复，需要客户端去重
5.遍历的过程中，如果有数据的修改，改动过的数据有没有被遍历到是不知道的。
6.单次返回的结果为空并不意味着遍历的结束，而是要看返回的游标值是否为零。
