Redis常见性能问题和解决方案

什么样的数据适合存储在非关系型数据库中的呢？

    1、关系不是很密切的的数据，比如用户信息，班级信息，评论数量等等。
    2、量比较大的数据，如访问记录等
    3、访问比较频繁的数据，如用户信息，访问数量，最新微博等

Redis常见性能问题和解决方案:

Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
尽量避免在压力很大的主库上增加从库

Redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：
　1.客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
　
2.服务器角度，利用setnx实现锁。
　注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。

Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？

扩容的话可以通过redis集群实现，之前做项目的时候用过自己搭的redis集群

Redis与消息队列

不要使用redis去做消息队列，这不是redis的设计目标。但实在太多人使用redis去做去消息队列，redis的作者看不下去，另外基于redis的核心代码，另外实现了一个消息队列disque
我在做网站过程接触比较多的还是使用redis做缓存，比如秒杀系统，首页缓存等等。

Redis实现限流功能的优点：

可以应用于分布式或者集群下
redis并发量大

为啥redis单线程模型也能效率这么高？

1）纯内存操作
2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制
3）单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适呢？

string 简单的 kv缓存
hash 这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段
list 粉丝，关注，收藏，类似微博分页，分页查询
set 查看共同好友，
sorted set 排行榜