Redis简介：
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
1、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
2、Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
3、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis优势
性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。
Redis的注意事项：
redis是一种高级的key-value的存储系统
其中的key是字符串类型，尽可能满足如下几点：
1、key不要太长，最好不要超过1024个字节，这不仅会消耗内存还会降低查找 效率
2、key不要太短，如果太短会降低key的可读性
3、在项目中，key最好有一个统一的命名规范（根据企业的需求）
其中value 支持五种数据类型：
数据类型
一：字符串型 string
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M。
实现方式：
String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。
使用场景:
1.1 缓存功能：Redis作为缓存层，Mysql作为存储层，绝大部分的请求的数据都是从Redis中获取。由于Redis具有支持并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后段压力的作用。
开发提示：键名命名方式：业务名：对象名：id：[属性]作为键名
伪代码实现：
UserInfo getUserInfo(long id){
userRedisKey="user:info:"+id;
value=redis.get(userRedisKey);
UserInfo userInfo;
if(value!=null){
userInfo=deserialize(value);
}else{
userInfo=mysql.get(id);
if(userInfo!=null)
redis.setex(userRedisKey,3600,serizelize(userInfo));
}
1.2 计数
伪代码实现：
long incrVideoCounter(long id){
key="video:playCount:"+id;
return redis.incr(key);
}
开发提示：防作弊，按照不同维度计数，数据持久化到底层数据源
1.3 共享Session
1.4 限速
phoneNum="13800000000";
key="shortMsg:limit:"+phoneNum;
isExists=redis.set(key,1,"EX 60",NX);
if(isExists !=null ||redis.incr(key)<=5){
通过
}else{
限速
}
某一些网站限制一个ip地址不能在一秒钟之内访问超过n次也可以采用类似的思路
二：字符串列表 lists
在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是 4294967295。从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将 会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言，这一点并不难理解。
应用场景：
Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。
Lists 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。Lists的另一个应用就是消息队列，
可以利用Lists的PUSH操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作Lists中某一段的api，你可以直接查询，删除Lists中某一段的元素。
实现方式：
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
三：字符串集合 sets
在Redis中，我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合，和List类型一样，我们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是，这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比，Set类 型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作，如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成，因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销
应用场景：
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
Sets 集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Sets数据结构，可以存储一些集合性的数据，比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。
实现方式：
set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
四：有序字符串集合 sorted sets
Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出 现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的，因此，即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上，Redis所具有的这一特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的，换句话说，在该点上要想达到和Redis同样的高效，在其它数据库中进行建模是非常困难的。
使用场景：
Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。
实现方式：
Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
五：哈希类型 hashs
Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。
应用场景：
在Memcached中，我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将所有值取出反序列化后，修改某一项的值，再序列化存储回去。这样不仅增大了开销，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。
我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如下图：
也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。
这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。
实现方式：
上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。
Redis数据结构（选型）
String
这应该是应用最广泛的了,简单的 key-value 类型。value 不仅可以是 String，也可以是数字。还可以享受 Redis 的定时持久化（可以选择 RDB 模式或者 AOF 模式），操作日志及 Replication 等功能。
Set
利用 Redis 提供的 Set 数据结构，可以存储一些集合性的数据。Redis 非常人性化的为集合提供了求交集、并集、差集等操作。
Set 和 String 是在广告系统中使用最广泛的redis数据结构。
List
Hash
Sorted Set
和Sets相比，Sorted Sets是将 Set 中的元素增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，比如一个存储全班同学成绩的 Sorted Sets，其集合 value 可以是同学的学号，而 score 就可以是其考试得分，这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。
数据结构选型
一定要Set吗?
网上的文章讲到这里的时候都会说Redis的Set提供了一些方便的交集、并集、差集的操作。但是实际上我们在生产环境的时候不会用这些操作，数据库一般是系统压垮的最后一根稻草,如果数据库垮了,基本就是系统GG了。补救办法基本没有。所以,选型的时候能让服务器做的,就不会让数据库做,所以交集、并集、差集这些操作会放在服务器的内部逻辑去做。如果服务器撑不住，大不了就加机子嘛。
Set vs String
我们系统中,大多数时候是用key/value的结构。从某种意义上他们两个在逻辑上可以实现等价。
key -> "value1,value2,value3,value4"
key -> Set(value1,value2,value3,value4)
第一种我们直接用string,只不过value的获取完我们自己分割。用哪种还是看你们的业务场景。Set的缺点是比string占用更多的空间;优点是天然的是value之间是不会重复的。
- 我们线上系统用户已经安装的app是多个地方上报的,我们就用Set去存储,每次上报就直接更新就可以,如果这时候我们用的是String就不太适合,因为要读一次redis,做一次去重,再写入;
- 我们线上使用的已经曝光的广告不想让用户看到这个功能我们就用的是String,因为我们每次下发的广告已经从逻辑上保证了不是重复的.