### Redis集群
> 支持主从复制，哨兵，集群模式。

#### 主从复制
> 主机器写入数据，读取从服务器，主机器写入数据一部同步到从服务器。
> 优点：读写分离，减轻了主服务器压力。
> 缺点：数据同步需要时间，会有延迟。

#### 哨兵模式
> 在主从复制的模式是，添加了哨兵对主从节点的监听。如果出现主节点不可用，就转移其他节点为主节点。

#### 切片集群
> 一个切片集群，有16384个漕，如果有4个节点，那么每个节点就有 16384/4个漕。

### Redis过期淘汰和内存删除策略
#### 过期淘汰
> 当设置一个有过期时间的key时，会把这个过期时间注册到过期字典上去。
> 当再访问一个key的时候，他会检查是否已过期(访问过期字典)，如果以过期就删除这个key

#### 内存删除
> 从过期字典内随机抽取20个key,看他们是否过期，如果过期就删除掉。
> 如果过期数据大于25%，就继续重复这个操作。默认时间不能超过25ms。

#### 内存淘汰机制有哪些
+ 不进行内存淘汰，当内存数据到达设置的值时，再存入就报错。
+ 进行数据淘汰策略 分为两类《对设置过期时间的进行淘汰》和《所有数据进行淘汰》

#### LRU 和 LFU 算法
>LRU 淘汰最近最少用的数据。Redis在储存对象上设置了一个最近访问时间参，
>删除原理随机获取几个值（可配置），删除最近访问时间最久的那个可以。

> LFU 删除最近最不常用的数据。根据访问次数和频率来删除访问比较少的key。




Redis 复习（三）

## Redis 线程模型
### Redis 是单线程吗？
> 是单线程，因为所以运算都在内存级别的运算。
> Redis使用的是非阻塞IO,和多路复用
### 通信协议
>RESP 是一种直观的文本协议
## Redis 持久化
### Redis 如何实现数据不丢失？
>Redis 持久化分为两种，一种是快照，还有一种是AOF日志模式。快照是一次全量备份，AOF是日志连续增量备份。AOF日志在长期运行过程中会变得无比庞大，数据库重启是会加载AOF日志，时间会变得无比漫长。所以需要定期给AOF日志重写，给AOF日志瘦身。
#### 快照原理
>快照使用了操作系统的多进程COW机制来进行快照持久化的。
>在持久化时，通过glibc的函数fork一个子进程出来，用来执行快照持久化。子进程和父进程共享内存的数据。
>如果在持久化过程中，有对数据进行修改操作，则父进程会复制一份数据页出来，进行修改。原数据页不会被修改。
> Redis可以通过配置来设置什么时候执行持久化bgsave
>```
>save 900 1
>save 300 1
>save 60 100000
>```
>表示 900秒内 至少执行一次
>表示 300 秒内 至少执行10次

#### AOF日志
>AOF日志存储是Redis服务器的顺序指令序列。只记录对内存的修改指令记录。
>Redis会先执行指令，然后才会写入AOF日志。
>Redis长时间运行，AOF日志特别大，就需要给AOF日志瘦身。
>也是开辟一个新的子进程来重写，在重写过程中新的AOF日志，要等重写完之后写入重写之后的AOF日志就算完成了

#### Redis4.0混合持久
>单独使用RDB快照模式，会导致数据不是最新的，
>单独使用AOF日志，会导致启动需要很久
>混合持久就是把rdb的文件内容和Aof日志一起使用，在这里AOF不再是全量日志而是，持久化开始到持久化结束这段时间内的增量日志。

Redis 复习（二）

## Redis是什么   

 > Redis 是一种基于内存的数据库，对于数据的读取都是在内存中操作所以非常快。常用于缓存，消息队列，分布式锁等场景。
> 
> Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如（String）字符串，（hash）哈希，（List）列表，（Set）集合，（Zset）有序集合。（Bitmap）位图，（HyperLogLog）基数统计，（GEO）地理信息，（Stream）流，并对所有类型都是原子性的，因为执行命令都是单线程执行的，不存在并发竞争的情况。
>
>  除此之外，Redis还支持持久化，事务，Lua脚本，多种集群模式（哨兵，主从复制，切片机集群），发布订阅，内存淘汰，过期删除等机制。

### Redis 和 Memcached 有什么区别？
#### 一样
> 都是内存的数据库，一般当缓存使用
> 都有过期策略
> 两者性能都非常高
#### 不一样
> Redis数据结构多于Memcached，Memcached只支持key=>value
> Redis指数据持久化
> Redis原生支持集群化
> Redis 支持发布订阅，Lua脚本，事务等功能

### 为什么用 Redis 作为 MySQL 的缓存？
#### 高性能
> 直接读取内存中的数据

#### 高并发
>单机设备的QPS是mysql的10倍。可轻松突破10w。

## Redis 的数据结构
### Redis 数据类型以及使用场景分别是什么？
+ String（字符串）： 缓存对象，常规计数，分布式锁，共享Seesion等。
+ List（列表）：	消息队列 异步队列（两个注意点，1生产者需要执行实现全局唯一id, 2不用以组的形式消费）等。
+ Hash （哈希）：缓存对象，购物车等。
+ Set （集合）：聚合计算（交集，并集，差集），比如共同关注，点赞， 抽奖等。
+ Zset （有序集合）：排序场景，排名 等。

后期增加的有
+ BitMap （位图 2.2增加）：二值状态的统计场景，比如签到，判断用户登录状态，连续签到用户总数。
+ HyperLogLog（基数统计2.8）：海量数据统计，比如百万网页UV统计。
+ GEO （地图3.2） 存储地理位置
+ Stream（流 5.0） 消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

### 五种常见的 Redis 数据类型是怎么实现？
####  String 数据结构叫SDS
```
struct SDS<t> {
    T capacity;			//数组容量
    T len;			// 数组长度
    byte flags;			// 特殊标志位，不用理睬
    byte[] content;		// 数组内容
}
```
> 扩容策略字符串长度小于1M,扩容空间采用加倍扩。当超过1M之后，每次只扩容1M。
> 不仅可以保存文本数据，还可以保持二进制数据。
> 获取字符串长度复杂度为O(1)

#### List 底层是双向链表和压缩链表还有快速链表
>当元素较少的时候，会使用一块连续内存存储，这个结构是（ziplist）压缩列表。它将所有元素彼此紧挨着一起存储，分配一块连续的内存。
>当数据叫多的时候，会改成(quicklist)快速列表。将多个ziplist 用双向链表连接起来。

#### Hash 是由压缩列表或哈希表实现的
>包含两个hashtable，通常情况下只有一个，但是在扩容缩容的时候，需要重新分配新的hashtable，然后渐进式的搬迁。
>渐进式rehash，搬迁操作埋伏在对字典的后续指令之后，还有定时任务搬迁
>hash 函数，redis 默认使用 siphash。siphash算法即使在输入key很小的情况下，也可以产生随机性很好的输出。
>通常情况下，当元素超过数组的两倍之后就开始扩容，但是如果redis在做bgsave的时候，为了减少内存页，就暂时不会去做扩容处理。但是如果元素超过数组5倍，就会强制扩容。
>当元素个数少于数组的10%之后就会执行。

#### Set 由哈希表或整数集合
>  特殊的字典，字典的所有value都是null

#### Zset 压缩表和跳跃链表
>如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构；
>如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；
