Redis知识点梳理和思维导图，边想边用中间有点乱但挺实用

（来源：根据个人学习和使用Redis的零散笔记整理）

Redis这个东西,我一开始学的时候觉得就是个缓存，比数据库快，用着用着发现，它里面的门道还挺多，而且很多功能你不用到的时候根本想不起来，现在我就边想边写，把我脑子里关于Redis的东西捋一捋，可能有点乱，但都是实践中感觉有用的点。

核心是键值对，但值有很多花样

这是根本,Redis不是简单的key-string（键-字符串），那太浪费了，它的值有五种基本类型，这是基础，必须得知道。

1. String（字符串）：最常用，就是缓存个用户信息、验证码、序列化后的对象啥的，但它不光是存文本，还能存数字，并且能对数字做操作，比如递增（INCR）、递减（DECR），这个特性用来做网站访问量计数、秒杀商品的库存扣减就特别方便，因为它是原子性的，不会超卖。
2. Hash（哈希）：这个类型对我理解Redis的实用帮助很大，它像个小的Map，里面还能有field（字段）和value（值），比如我要存一个用户的信息，如果用String，我得把整个用户对象序列化成JSON字符串存进去，修改一个字段（比如昵称）也得整个读出来，改完再整个存回去，用Hash就可以直接对某个字段操作（HGET user:1 name, HSET user:1 name "新名字"），特别适合存储对象。
3. List（列表）：就是个链表，两头都能进能出，我主要用它做两种事：一是当消息队列用，左边放（LPUSH），右边取（RPOP），虽然功能没专业的MQ强大，但简单的异步任务、削峰填谷够用了，二是做个简单的动态列表，比如朋友圈的时间线，新发的消息LPUSH进去，展示的时候LRANGE取一部分。
4. Set（集合）：自动去重，无序，这个功能太有用了，给文章点赞，一个用户只能点一次，用SADD往文章点赞集合里加用户ID，自动就去重了，还能求交集（SINTER）、并集（SUNION），比如找两个人的共同好友。
5. Sorted Set（有序集合）：带分值的集合，按分值排序，这是实现排行榜的“神器”，比如游戏积分榜，玩家ID是成员，积分是分值，ZADD添加，ZREVRANGE按排名取，天然就是排行榜，还有做延迟队列，用时间戳做分值，定时去取。

光有类型不够，还得知道怎么让它“听话”

数据类型是基础,但怎么用好，得靠一些特性和命令。

• 过期时间（Expire）：这是Redis作为缓存的核心功能，任何一个key都可以设置一个过期时间（TTL），到点自动删除，设缓存的时候一定要记得设，不然内存就爆了，可以用EXPIRE命令设，也可以在SET的时候直接加EX参数。
• 持久化：Redis数据在内存里，一断电就没了，所以得想办法存到硬盘上，有两种方式，我自己的理解是：
  • RDB（快照）：像个定时拍照，隔一段时间把整个内存数据拍个照存成文件，优点是恢复快，文件小，缺点是可能会丢失最后一次拍照到宕机之间的数据。
  • AOF（日志）：像个写日记，把所有写的命令都记录下来，优点是数据安全，最多丢一秒的数据（如果配置成每秒同步一次），缺点是文件会越来越大，恢复慢。
  • 生产环境我一般是两个都开,用AOF保证数据不丢，用RDB做冷备和快速恢复。
• 事务：Redis的事务（MULTI/EXEC）跟数据库的不太一样，它不是说失败了能回滚，而是保证一系列命令按顺序执行，不会被别的客户端命令打断，就是个打包执行的过程，所以它没有原子性，中间命令出错，后面的还会继续执行，这点一开始很容易搞错。
• 内存淘汰策略：当内存满了，再往里写数据怎么办？Redis有好几种策略让你选，比如LRU（淘汰最近最少用的）、LFU（淘汰使用频率最低的）、随机淘汰等，这个得根据业务来选，比如做缓存通常选LRU。

实际用的时候会碰到的“坑”和技巧

• 慢查询：Redis本来是快的，但一些命令如果用不好就会慢，比如keys *，数据量一大就直接卡死，得用scan命令代替，还有对大集合做交集并集，也要小心。
• 缓存问题：经典的缓存穿透（查不存在的数据，每次都打到数据库）、缓存击穿（一个热点key过期，大量请求瞬间打爆数据库）、缓存雪崩（大量key同时过期），解决办法也简单，穿透用布隆过滤器或者缓存空值；击穿用互斥锁；雪崩给过期时间加个随机值。
• 集群模式：单机Redis扛不住了，就得上集群，主从复制（Master-Slave）是做读写分离和备份的，分片集群（Cluster）是把数据分到多个实例上，解决单机内存不够的问题，哨兵（Sentinel）是管主从自动切换的，主库挂了，它能选个从库当新主库。

思维导图的核心脉络：

脑子里大概可以这么画个图：最中间是 Redis键值对。

• 伸出去五个主干：String, Hash, List, Set, Sorted Set，每个主干后面再挂上它们的特性和典型应用场景。
• 再伸出去几个主干：数据特性（过期时间、持久化RDB/AOF、事务）、运维保障（内存淘汰策略、慢查询优化）、高可用架构（主从、哨兵、集群）。
• 最后再伸出一个分支：常见问题与解决方案（缓存穿透/击穿/雪崩）。

这么一想,虽然知识点零碎，但结构就清晰多了，用的时候，先想我要存什么数据，用什么数据结构最合适，然后考虑怎么保证它不丢、不慢、高可用，基本上就能应付大部分场景了。