1.认识Redis

工作模型：单线程架构和IO多路复用来实现高性能的内存数据库服务
原因：a)单线程简化数据结构和算法的实现；b)避免线程切换和线程竞争的开销
应用场景：缓存/排行系统/统计器应用/社交网络/消息队列/热数据

2.数据类型
2-1.字符串类型
命令相关：使用mget可以减少网络次数，提高开发效率（字符串不能超过512MB）
内部编码：根据当前值的类型和长度决定使用哪种编码

int：8bytes长整型
embstr：小于等于39bytes的字符串
raw：大于39bytes的字符串
底层数据结构：数组
应用场景：缓存功能/计数/共享Seesion/限速
2-2.哈希类型
命令相关：键值本身又是一个键值对结构; set key field
内部编码：

ziplist压缩列表；满足哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries和所有值小于hash-max-ziplist-value
hashtable哈希表：当无法满足ziplist的条件时，会使用hashtable作为哈希的内部实现
底层数据结构：数组（hashkey） + 链表（field）
应用场景：关系数据表记录
2-3.列表类型
命令相关：可以根据索引查询修改，阻塞删除，头尾添加；根据不同的命令可以实现队列/栈等操作
内部编码：

ziplist压缩列表；满足哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries和所有值小于hash-max-ziplist-value
linkedlist链表：当无法满足ziplist的条件时，会使用linkedlist作为列表的内部实现
底层数据结构：双向链表
应用场景：消息队列/文章列表
2-4.集合
命令相关：一个集合中可以存放多个元素
内部编码：

intset整数集合：当集合中的元素个数小于set-max-intset-entries配置
hashtable哈希表；当集合类型无法满足intset条件
底层数据结构：hash
应用场景：标签功能
2-5.有序集合
命令相关：一个集合中可以存放多个拥有分数的元素，用于排序
内部编码：

ziplist压缩列表：当集合中的元素个数小于set-max-ziplist-entries配置
skiplist跳跃表；当集合类型无法满足ziplist条件时
底层数据结构：hash + 跳跃表
应用场景：排行系统

3.小功能

3-1.慢查询
配置方式：a)配置文件；b)动态配置（rewrite持久化到本地配置文件中）
获取慢查询日志：slowlog show get [n]；采用队列存储，先进先出形式
日志属性：日志标识，发生时间，命令耗时，执行命令和参数
最佳实践：max-len > 1000 & slower-than 1ms
3-2.Pipeline
场景：将一组命令封装，通过一次RTT传输；能够减少网络延迟和性能瓶颈
Redis的批量命令与Pipeline区别：

原子性：批量命令是原子性的
命令格式：批量命令一次对应多个Key
实现机制：Pipeline需要客户端支持
最佳实践：可以将大Pipeline拆分成多个小Pipeline来完成
3-3.事务和Lua
事务：原子性，保证数据一致性
相关命令：multi开始事务，exec事务提交，discard停止事务；watch确保事务中的key没有被其他客户端修改
事务错误: a)语法错误：Redis事务忽略； b)运行错误：事务提交后执行报错
不支持回滚：保持Redis的简单快捷；关于语法错误而失败应该在开发过程中被发现
Lua脚本：Redis脚本语言

Lua脚本在Redis中是原子执行的，执行过程中不插入其他命令
Lua脚本定制命令并可以常驻内存中，实现复用的效果
Lua脚本可以将多条命令一次性打包，减少网络开销
3-4.Bitmaps和Hyperloglog
Bitmaps：一个以位为单位的数组，数组中的每个单元只能存储0和1，数组的下标称之为偏移量
设置：setbit key offset value
运算：bitop [and(交集) | or(并集) | not（非) | xor（异或）] destkey [keys…]
应用场景：大用户量时统计活跃数，能有效减少内存
Hyperloglog：一种基数算法，实际数据类型为字符串类型，利用极小的内存空间完成独立总数的统计（不需要单条记录）
3-5.发布和订阅
发布者客户端向指定的频道（channel）发布消 息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息

相关命令：publish发布，subscrible订阅
注意点：a)客户端在执行订阅命令之后进入订阅状态；b)新开启的订阅客户端，无法接受到该频道之前的消息，因为Redis不会对发布的消息进行持久化
使用场景：聊天室/公告牌/消息解耦/视频管理系统
3-6.GEO
地理信息定位功能：支持存储地理位置信息来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能；底层实现是：zset

4.持久化

4-1.RDB方式
RDB持久化：把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化分为手动触发和自动触发

手动触发：通过bgsave命令Redis进程执行fork操作创建子进程，由子进程负责完成
自动触发：

save相关配置: sava m n (表示m秒内数据集存在n次修改即自动触发bgsave)
从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点
执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作
默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave
执行流程：
RDB文件处理：保存和压缩并校验
RDB优点：

代表某个时间点的数据快照，适用备份和全量复制等场景
压缩的二进制文件，恢复“大数据集”效率较高
RDB缺点：

数据的实时持久化较差并且fork()操作会带来堵塞
特定的二进制文件会带来兼容性问题
4-2.AOF方式
AOF持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的，解决数据持久化的实时性

AOF工作流程：
1.命令写入以追加方式到AOF_buf
2.AOF缓冲区根据策略同步到AOF文件
3.随着AOF文件变大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩目的
4.当Redis重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复
命令写入追加到缓冲区的目的：

写入的内容是文件协议格式（1.兼容性；2.可读性；3.避免二次处理开销）
在性能和安全性方面做出平衡
同步策略：Redis提供多种AOF缓冲区同步文件策略，由appendfsync控制

always：调用write操作后并调用fsync保证AOF文件写入到磁盘中
no：调用write操作后，AOF文件同步到磁盘交由操作系统去实现
everysec：调用write操作后，由专门线程去每秒调用一次fsync
write操作：会触发延迟写机制，因为Linux在内核提供页缓冲区来提供磁盘IO性能；write操作在写入系统缓冲区后直接返回，同步硬盘依赖于系统调度机制
fsync操作：针对单个文件操作做强制硬盘同步，fsync将阻塞直到写入硬盘完成后返回，保证了数据持久化
重写机制：把Redis进程内的数据转化为命令同步到新AOF文件的过程，这个过程会让AOF文件体积变小，从而提高恢复时的效率

1.进程已经超时的数据不再写入新文件
2.通过进程内数据直接生成，避免旧文件中的无效命令
3.多条命令可以合并为一个
AOF重写触发方式：
手动触发：执行bgrewriteaof命令
自动触发：同时满足以下2个条件

1.auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB
2.auto-aof-rewrite-percentage：表示当前AOF文件空间和上一次重写后AOF文件空间的比值
AOF重写工作流程
Redis持久化加载流程

AOF持久化开启时且存在AOF文件时，优先加载AOF文件
AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件
加载AOF/RDB文件成功后，Redis启动成功
AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败
关于AOF文件异常

损坏的文件Redis服务会拒绝启动（可以通过redis-check-aof-fix命令修复后，进行对比并进行手工修改补全）
结尾不挖完整的文件Redis服务忽略并继续启动，同时打印报警信息
AOF追加阻塞：当开启AOF持久化时，常用的同步磁盘策略是everysec，对于这种方式，Redis会使用同步条线程每秒执行fsync同步硬盘，当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞
everysec刷盘策略过程：

1.同步线程负责每秒调用fsync操作进行同步磁盘
2.主进程会去对比上次fsync同步时间，如果在2s内则通过，否则会堵塞(磁盘资源紧张)
3.everysec策略最多可能丢失2s数据；如果系统fsync缓慢，会导致主进程堵塞
AOF优点：

实时备份：能够到秒级
以appen-only的模式写入：没有磁盘寻址开销，写入性能较高
可读性强：具有更灵活的处理方式
AOF缺点：

相同的数据集：AOF文件会比RDB文件大
Redis高负载情况下：RDB会拥有更好的性能保证
数据恢复：比较慢并不适合全量备份

5.安全建议
根据具体网络环境决定是否设置Redis密码
rename-command可以伪装命令，但是要注意成本
合理的防火墙是防止攻击的利器
bind可以将Redis的访问绑定到指定网卡上
定期备份数据应该作为习惯性操作
可以适当错开Redis默认端口启动
使用非root用户启动Redis