Redis支持的类型：
String，List，Map，Set，Sorted set
Redis的持久化：
1、Redis DataBase （RDB）： RDB是在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能
缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
2、Append Only File （AOF）： 将“操作 + 数据”以格式化指令的方式追加到操作日志文件的尾部，在append操作返回后(已经写入到文件或者即将写入)，才进行实际的数据变更，“日志文件”保存了历史所有的操作过程；当server需要数据恢复时，可以直接replay此日志文件，即可还原所有的操作过程。AOF相对可靠，它和mysql中bin.log、apache.log、zookeeper中txn-log简直异曲同工。AOF文件内容是字符串，非常容易阅读和解析。
优点：可以保持更高的数据完整性，如果设置追加file的时间是1s，如果redis发生故障，最多会丢失1s的数据；且如果日志写入不完整支持redis-check-aof来进行日志修复；AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）。
缺点：AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
Redis主从面临的问题：
1、主从机制，可以提供读写分离，分担读的请求压力。但是主只有一个，存在单点故障的问题。
哨兵机制面临的问题：
1、解决了主从的单点问题，但是主服务器只有一个，写性能不足。
Redis集群：终极解决方案 ，解决了主从机制的单点问题，和哨兵机制的主服务器唯一，写性能问题。
Redis为什么这么快：
1、 纯内存操作。
2、单线程，避免线程切换的开销。
3、使用I/O多路复用机制。
缓存面临的问题：
1、缓存雪崩
问题描述：缓存同一时间大面积失效，当请求到达的时候，导致所有的请求都怼到数据库上，导致数据库链接异常。
解决方案： a、缓存预热的时候，设置随机过期时间。
b、利用互斥锁，缓存失效的时候，先获取互斥锁，得到锁再去操作数据库，否则休眠等待锁。（缺点：吞吐量下降）
2、缓存击穿
问题描述：黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
解决方案： a、利用互斥锁，缓存失效的时候，先获取互斥锁，得到锁再去操作数据库，否则休眠等待锁。
b、黑名单机制，禁止黑名单中的ip地址访问。
3、缓存与数据库双写一致性问题
问题描述：请求A为读请求，请求B为修改请求，它们请求的为同一个东西。请求B先到达，修改数据库数据成功，未来得及更新缓存。此时请求A到达，获取缓存中的脏数据。
解决方案：先删除缓存，再更新数据库，最后再更新缓存。
4、缓存的并发竞争问题。
问题描述：同时有多个子系统去设置同一个key。
解决方案： a、分布式锁，得到锁才进行操作，其它线程等待。
b、使用队列，将set操作，变成串行访问。
Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略、内存淘汰策略
1、定期删除：固定时间内，随机抽取Redis内的数据，进行过期检查。
2、惰性删除：当获取该key的时候，再判断是否过期。
3、内存淘汰策略：在 redis.conf 中有一行配置：maxmemory-policy volatile-lru 就是配置内存淘汰的策略，用以补充定期删除+惰性删除的不足。
allkeys-lru：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。推荐使用。（其余的分别是：noeviction、allkeys-random、volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl）