Redis基本常识
Redis是当前比较热门的NoSQL框架之一
它是一个开源的、使用ANSI C语言编写的key-value存储系统（区别于MySQL的二维表格形式存储）
和Memcache类似，但很大程度补偿了Memcache的不足，Redis数据都是缓存在计算机内存中，不同的是，Memcache只能将数据缓存到内存中，无法自动定期写入硬盘，这就表示，一断电或重启，内存清空，数据丢失
Redis常见的业务使用场景
场景1：取最新N个数据
例如典型的取网站文章的最新评论，则可以将最新的5000条评论ID放在Redis的List集合中，并将超出集合部分从数据库获取
场景2：应用于各类排行榜，取TOP N的操作
这个场景与上面取最新N个数据需求的不同之处在于，前面操作以时间为权重，而这个TOP N是以某个条件为权重，比如按点赞的次数排序，可以使用Redis的sorted set，将要排序的值设置成sorted set的score，将具体的数据设置成相应的value，每次只需要执行一条ZADD命令即可。
Redis zadd，命令用于将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中(简单了解即可)
如果某个成员已经是有序集的成员，那么更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上
分数值可以是整数值或双精度浮点数。
如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 zadd 操作
当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误
场景3：需要精准设定过期时间的应用
比如可以把上面场景2说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳，那么就可以简单地通过过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除Redis中的过期数据，你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引，用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录
场景4：计数器应用
Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR命令来构建计数器系统
命令:
incr key 对key存储的value值+1,并将最终的结果作为返回值;
decr key 对key存储的value值-1,并将最终的结果作为返回值;
场景5：Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值
这个使用Redis的set数据结构最合适了，只需要不断地将数据往set中扔就行了，set意为集合，所以会自动排重
场景6：实时系统，反垃圾系统
通过上面场景5说到的set功能，后台可以获取一个终端用户此时是否进行了某个操作，可以找到其操作的集合并进行分析统计对比等。
场景7：缓存
将数据直接存放到内存中，性能优于Memcached，数据结构更多样化
现在互联网公司和一些创业公司都要用到Redis，像亚马逊、谷歌、阿里、腾讯都要使用，可见精通Redis使用真的很有必要。
所以，今天则分享出腾讯云大神亲自码出的“redis深度笔记”，笔记内容没有讲一句废话，全篇看下来都是精华！
PART1：Redis深度笔记开篇
1.Redis可以用来做什么？
- 由Redis面试想到的
-
Redis可以做什么？
2.Redis基础数据结构
- Redis安装
- Redis基础的数据结构
- 容器型数据结构的通用规则
-
关于Redis使用的一些思考
PART2：Redis的应用总结
1.分布式锁
- 分布式锁
- 超时问题
-
可重入性
2.延时队列
- 异步消息队列？
- 队列空了怎么办？
- 队列延迟
- 空闲连接自动断开
- 锁冲突处理
- 延时队列的实现
-
进一步优化
3.位图
- 基本使用
- 统计和查找
-
魔术指令 bitfield
4.HyperLogLog
- 使用方法
- pfadd这个pf是什么意思？
- pfmerge适合什么场合用？
- 注意事项
- HyperLogLog实现原理
-
pf的内存占用为什么是12k？
5.布隆过滤器
- 布隆过滤器是什么？
- Redis中的布隆过滤器
- 布隆过滤器的基本使用
- 注意事项
- 布隆过滤器的原理
- 空间占用估计
- 实际元素超出时，误判率会怎样变化？
- 用不上Redis4.0怎么办？
-
布隆过滤器的其他应用
6.简单限流
-
如何使用Redis来实现简单限流策略？
7.漏斗限流
- Redis-Cell
-
一些思考
8.GeoHash
- 用数据库来算附近的人
- GeoHash算法
-
Redis的Geo指令基本使用
9.Scan
- scan基础使用
- 字典的结构
- scan遍历顺序
- 字典扩容
- 对比扩容缩容前后的遍历顺序
- 渐进式rehash
- 更多的scan指令
-
大Key扫描
PART3：Redis的原理
1.线程IO模型
- 非阻塞IO
- 事件轮询（多路复用）
- 指令队列
- 响应队列
-
定时任务
2.通信协议
- RESP（Redis Serialization Protocol）
- 客户端->服务端
-
服务端->客户端
3.持久化
- 快照原理
- fork（多进程）
- AOF原理
- AOF重写
- fsync
- 运维
-
Redis4.0混合持久化
4.管道
- Redis的消息交互
- 管道压力测试
-
深入理解管道本质
5.事务
- Redis事务的基本使用
- 原子性
- discard（丢弃）
- 优化
-
Watch
6.PubSub
- 消息多播
- PubSub
- 模式订阅
- 消息结构
-
PubSub缺点
7.小对象压缩
- 32bit vs 64bit
- 小对象压缩存储（ziplist）
- 内存回收机制
-
内存分配算法
8.主从同步
- CAP原理
- 最终一致
- 主从同步
- 增量同步
- 快照同步
- 增加从节点
- 无盘复制
-
Wait指令
PART4：Redis集群
1.Sentinel
- 消息丢失
-
Sentinel基本使用
2.Codis
- Codis分片原理
- 不同的Codis实例之间槽位关系如何同步？
- 扩容
- 自动均衡
- Codis的代价
- Codis的优点
- MGET指令的操作过程
- 架构变迁
- Codis的尴尬
-
Codis的后台管理
3.Cluster
- 槽位定位算法
- 跳转
- 迁移
- 容错
- 网络抖动
- 可能下线（PFAIL-Possibly Fail）与确定下线（Fail）
- Cluster基本使用
- 槽位迁移感知
-
集群变更感知
PART5：Redis拓展
1.Stream
- 消息ID
- 消息内容
- 增删改查
- 独立消费
- 创建消费组
- 消费
- Stream消息太多怎么办？
- 消息如果忘记ACK会怎样？
- PEL如何避免消息丢失？
- Stream的高可用
-
分区Partition
- Redis每秒执行多少次指令？
- Redis连接了多少客户端？
- Redisn内存占用多大？
-
复制积压缓存区多大？
3.再谈分布式锁
- Redlock算法
-
Redlock使用场景
4.过期策略
- 过期的key集合
- 定时扫描策略
-
从库的过期策略
5.LRU
- LRU算法
-
近似LRU算法
6.懒惰删除
- Redis为什么要懒惰删除（lazy free）？
- flush
- 异步队列
- AOF Sync也很慢
-
更多异步删除点
7.优雅地使用Jedis
-
重试
8.保护Redis
- 指令安全
- 端口安全
- Lua脚本安全
-
SSL代理
9.Redis安全通信
- spiped原理
-
spiped使用入门
PART6：源码
1.探索字符串内部结构
- embstr vs raw
-
扩容策略
2.探索字典内部
- dict 内部结构
- 渐进式rehash
- 查找过程
- hash 函数
- hash攻击
- 扩容条件
- 缩容条件
-
set的结构
3.探索压缩列表内部
- 增加元素
- 级联更新
-
IntSet 小整数集合
4.探索快速列表内部
- 每个ziplist存多少元素？
-
压缩深度
5.探索跳跃列表内部结构
- 基本结构
- 查找过程
- 随机层数
- 插入过程
- 删除过程
- 更新过程
- 如果score值都一样呢？
-
元素排名是怎么算出来的？
6.探索紧凑列表内部
- 级联更新
- 取代ziplist
7.探索基数树内部
- 应用
- 结构
-
增删节点
总结
最后，我想说的是，学习并非难事，而贵在坚持，尤其是在我们参与工作之后，要继续坚持学习就更不容易了。但对于程序员来说，学习是立业之根本，如若放弃学习，被市场淘汰是迟早的事情。所以，学习更多新的知识对于自己来说才是一种更大的投资。
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