Redis 知识点涵盖了从基础概念到复杂应用的多个层面，知识结构围绕核心概念、数据类型、功能特性以及应用场景等方面展开。
核心概念
定义
Redis 是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，它具备强大的通用性，既可以作为数据库使用，也能充当缓存，还能承担消息中间件的角色。
优势
- 高性能：基于内存的存储和高效的算法，使得 Redis 在读写操作上表现卓越。
- 丰富数据类型支持：能够满足不同场景下的数据存储和处理需求。
- 操作原子性：确保数据操作的完整性和一致性。
- 周期性持久化：提供 RDB 和 AOF 两种持久化方案，保障数据安全。
- 分布式支持：如 Redis Cluster 等技术，适应大规模分布式系统的搭建。
- 开源免费与活跃社区：便于开发者使用和获取技术支持，不断推动 Redis 的发展。
数据类型
基础数据类型
- String：最基础的值类型，可存储文本、序列化对象以及二进制数组等字节序列，其最大存储容量可达 512MB 。常用于缓存数据、实现计数器等场景。
- Hash：是一种记录类型，以字段值对的集合形式存在。适合表示基本对象，或者用于存储计数器分组等。
- List：由字符串值组成的双向链表，可用于实现堆栈和队列的功能，常用于后台工作系统的队列管理。
- Set：是唯一字符串的无序集合，可用于跟踪唯一项目、表示关系以及执行集合运算。
- Zset：按相关分数排序的唯一字符串集合，在排行榜、速率限制器等场景中应用广泛。
特殊数据类型
- Stream：Redis 5.0 版本引入的新数据类型，主要用于实现消息队列功能。它可以存储多个字段和值对的消息记录，适用于事件源、传感器监控、通知等场景。
- Bitmap：基于字符串类型的面向位的操作，可对一个或多个字符串执行按位运算，常用于有效集合表示、对象权限管理等。
- Geospatial：能够存储坐标并进行搜索，适用于查找给定半径或边界框内的附近点。
功能特性
过期策略与内存淘汰机制
- 过期策略：
- 惰性删除：在查询 key 时，检测该 key 是否过期，若过期则删除。
- 定期删除：Redis 每隔一段时间，随机选取一些 key 进行检查，若过期则删除。
- 内存淘汰机制：
- volatile – lru：从设置了过期时间的键中，使用 LRU（最近最少使用）算法淘汰数据。
- allkeys – lru：从所有键中，使用 LRU 算法淘汰数据。
- volatile – lfu：从设置了过期时间的键中，使用 LFU（最近最不常用）算法淘汰数据。
- allkeys – lfu：从所有键中，使用 LFU 算法淘汰数据。
- volatile – random：从设置了过期时间的键中，随机淘汰数据。
- allkeys – random：从所有键中，随机淘汰数据。
- volatile – ttl：从设置了过期时间的键中，优先淘汰剩余时间（TTL）短的数据。
- noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，执行写操作会报错。
持久化方案
- RDB：按指定的时间间隔，对数据集执行时间点快照。生成的 RDB 文件结构紧凑，非常适合用于备份和灾难恢复，同时能有效提高 Redis 的性能，使大数据集能够更快地重启。
- AOF：记录服务器收到的每个写入操作，当服务器启动时，通过重放这些操作来重建数据集。命令以 Redis 协议格式记录。
其他特性
- 事务：本质是一组命令的集合，支持一次执行多个命令。这些命令会被序列化，并按顺序串行化执行，确保事务内的操作要么全部成功，要么全部失败。
- 发布订阅：是一种消息通信模式，发送者发布消息，订阅者接收消息，可用于实现实时消息推送等功能。
- 主从复制：提供主从库模式，能够保证数据副本的一致性。采用读写分离的方式，主库负责写操作，从库负责读操作，提高系统的读写性能。
- 哨兵机制：在主从集群中，实现主从库的自动切换。当主库出现故障时，哨兵会自动将从库提升为主库，解决了主从复制模式下的故障转移问题。
- 分片技术（Redis Cluster）：用于构建 master 之间的集群，实现写能力和存储能力的扩展，能够让 Redis 在大规模数据和高并发场景下稳定运行。
应用场景
- 缓存系统：可以缓存数据库查询结果、API 调用结果等，极大地减少数据库的负载，显著提高系统的性能和响应速度。
- 消息队列：利用 List 或 Stream 数据结构，能够实现简单的消息队列，用于异步任务处理、消息传递等场景，提高系统的异步处理能力。
- 计数器：通过 String 类型的自增自减操作，方便地统计网站访问次数、用户积分等，为数据分析和业务逻辑提供数据支持。
- 排行榜：借助 Zset 数据结构，根据分数进行排序的特性，轻松实现各种排行榜功能，如游戏排行榜、商品销量排行榜等。
- 分布式锁：利用 Redis 的原子指令，实现分布式环境下的锁机制，确保在分布式系统中数据的一致性和操作的互斥性，避免出现数据竞争和不一致的问题。