Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统。
可以作为数据库、缓存和消息中间件使用。
支持多种类型的数据结构。
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）。
通过 Redis 哨兵（Sentinel）和 Redis 集群（Cluster）的自动分区，提供高可用性（high availability）。
基本数据类型
字符串（strings）
1、string 的过期时间在重新设置值之后会被清除
127.0.0.1:6379> set hello 3 OK 127.0.0.1:6379> get hello "3" 127.0.0.1:6379> ttl hello (integer) -1 127.0.0.1:6379> expire hello 3000 (integer) 1 127.0.0.1:6379> set hello 4 OK 127.0.0.1:6379> ttl hello (integer) -1
2、设置 string 类型的值可以覆盖任何其他类型
127.0.0.1:6379> sadd settest 1,2 (integer) 1 127.0.0.1:6379> type settest set 127.0.0.1:6379> set settest hello OK 127.0.0.1:6379> type settest string 127.0.0.1:6379> sadd settest a,b (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
散列（hashes）
列表（lists）
Redis lists 基于 Linked Lists 实现。头尾操作极速，检索较慢
集合（sets）
支持范围查找的有序集合（sorted sets）
有序集合的排序默认按照字典序排列
bitmaps
hyperloglogs
支持按半径索引查询的地理空间（geospatial）
应用场景
string
缓存数据
不管是简单和复杂的数据都可以直接转为string存储。
key： active:spring2019:title value："2019春节活动" 操作：set
商品信息，省市区信息，活动配置等一系列不常变化的冷数据缓存
非常热门数据的缓存，游戏排行，后台每秒更新一次数据
简单计数
2019春节活动参加人数
key： active:spring2019:total value：3045 操作：incr
定时过期
一个人一天只能进行一次签到
key：active:checkin:userId:10000:day:20190101 value：签到时间戳 操作：expire
分布式锁
下面的代码不严谨，nx 可以放并发
127.0.0.1:6379> set lockkey 1 nx OK 127.0.0.1:6379> set lockkey 1 nx (nil)
list
用户排队
push，pop
有序消息
push，pop
实现生产者和消费者模型
阻塞式访问 BRPOP 和 BLPOP 命令
set
去重列表
2019春节活动参加人数
key： active:spring2019:users value：100010，10020 操作：很多
标签
用户标签
商家标签
春节活动一共有 abcde 5个任务，用户A已经完成a,b，用户B已经完成 c,d
交集
用户A，用户B 都完成的任务
并集
用户A，用户B 任一完成的任务
差集
用户A还没有完成的任务
获取随机元素
从礼品库 set 中随机获得一个礼品
hash
同一资源的不同属性
用户在活动期间一共获得了不同种类奖品数量
key：active:spring:g'ifts:user:10010 value：{"giftA":2,"giftB":5} 操作：很多
可以直接对 giftA 执行 incr 操作
zset
排行榜
用户消费排行，点赞排行等
key：active:spring:star:rank value：用户ID，score：点赞数量 操作：很多
根据分数获取 top 10
查询某个用户的分数
查询 得分在90-100 之间的用户
有时候我们的得分并不是由某一项业务值决定的，可能是由两项业务值来排序的，比如先看用户的实际得分，在看用户等级，那么我们在设计score的时候可以用小数点之前的值表示得分，小数点之后的值表示等级，如果有其他特殊要求，还可以考虑得分加上某个极大值来处理。
注意事项
每个 key 都应该有合理的失效时间
string的过期时间在重新设值后会被覆盖
string类型的 set 操作可以覆盖类型
合理使用相应的数据结构
不要用list存大量数据并检索
合理规划 key 的数量
判断用户有没有参加应该用set，不应该每个用户一个key
环境数据隔离
业务数据隔离 用户 redis 业务 redis 活动 redis 应该做区分，活动的 redis 在活动结束后可以自由清理
合理使用管道，lua 脚本和 redis 事务，提高性能，尤其是在脚本中使用 redis 的时候
在有大量 key 的 Reids 线上系统，要在主库禁用 keys * 操作，防止卡死
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