一、 redis的简介与安装
引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
二、 redis的配置文件介绍
引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
三、redis的五大数据类型详细用法
引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
四、redis的底层数据结构
引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
五、 redis的五大数据类型实现原理
引用：https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
六、 持久化
RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持
久化过程分为手动触发和自动触发。
配置引用： https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
RDB的优缺点
优点：
- RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。
- Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。
缺点：
- RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运
行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。
- RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。
针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。
AOF持久化
AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。
AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式
配置引用： https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
AOF的工作流程如下图：
1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
2）AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
3）随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
4）当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。
更详细的工作原理可以参考书籍【Redis开发与运维(付磊)】
或者参考这篇文章：
https://redisbook.readthedocs...
温馨提示
场景：AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。
解决方法：
- 对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof --fix命令进行修复，修复后使用diff-u对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。
- Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印如下警告日志：
# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!
# !!! Truncating the AOF at offset 397856725 !!!
# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled持久化的优化
Redis持久化功能一直是影响Redis性能的高发地。主要有以下方面
1. fork操作
起因：对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork操作耗时在秒级别将拖慢Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时，单位微秒。
优化：
1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术，避免使用Xen。
2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比，线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内。
3）合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败。
4）降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。
2. CPU
CPU开销分析。子进程负责把进程内的数据分批写入文件，这个过程属于CPU密集操作，通常子进程对单核CPU利用率接近90%。
CPU消耗优化。Redis是CPU密集型服务，不要做绑定单核CPU操作。由于子进程非常消耗CPU，会和父进程产生单核资源竞争。
不要和其他CPU密集型服务部署在一起，造成CPU过度竞争。如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写工作。
3. 内存
内存消耗优化：
1）同CPU优化一样，如果部署多个Redis实例，尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作。
2）避免在大量写入时做子进程重写操作，这样将导致父进程维护大量页副本，造成内存消耗。
4. 硬盘
优化方法如下：
a）不要和其他高硬盘负载的服务部署在一起。如：存储服务、消息队列服务等。
b）AOF重写时会消耗大量硬盘IO，可以开启配置no-appendfsync-on-rewrite，默认关闭。表示在AOF重写期间不做fsync操作。
c）当开启AOF功能的Redis用于高流量写入场景时，如果使用普通机械磁盘，写入吞吐一般在100MB/s左右，这时Redis实例的瓶颈主要在AOF同步硬盘上。
d）对于单机配置多个Redis实例的情况，可以配置不同实例分盘存储AOF文件，分摊硬盘写入压力。
5.AOF追加阻塞
当开启AOF持久化时，常用的同步硬盘的策略是everysec，用于平衡性能和数据安全性。对于这种方式，Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘。当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞，
阻塞流程分析：
1）主线程负责写入AOF缓冲区。
2）AOF线程负责每秒执行一次同步磁盘操作，并记录最近一次同步时间。
3）主线程负责对比上次AOF同步时间：如果距上次同步成功时间在2秒内，主线程直接返回。如果距上次同步成功时间超过2秒，主线程将会阻塞，直到同步操作完成。
优化AOF追加阻塞问题主要是优化系统硬盘负载,优化方法参考第4点
七、事务
为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。简单介绍Redis中事务的使用方法以及它的局限性。
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> sadd user:a:follow user:b
QUEUED
127.0.0.1:6379> zadd user:b:fans 1 user:a
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 1
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> sismember user:a:follow user:b
(integer) 1Redis提供了简单的事务功能，**将一组需要一起执行的命令放到multi和
exec两个命令之间**。
multi命令代表事务开始。
exec命令代表事务结束。
它们之间的命令是原子顺序执行的。
它不支持事务中的回滚特性。
Lua脚本
基本语法教程可参考下面这个网址：
https://www.runoob.com/lua/lu...
在Redis中执行Lua脚本有两种方法：eval和evalsha。
八、发布订阅
Redis提供了基于“发布/订阅”模式的消息机制，此种模式下，消息发布
者和订阅者不进行直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息。
- 发布消息
publish channel:sports "Tim won the championship"- 订阅消息
subscribe channel:sports有关订阅命令有两点需要注意：
Redis发布订阅与成熟MQ的比较
（1）MQ支持多种消息协议，包括AMQP，MQTT，Stomp等，并且支持JMS规范，但Redis没有提供对这些协议的支持；
（2）MQ提供持久化功能，但Redis无法对消息持久化存储，一旦消息被发送，如果没有订阅者接收，那么消息就会丢失；
（3）MQ提供了消息传输保障，当客户端连接超时或事务回滚等情况发生时，消息会被重新发送给客户端，Redis没有提供消息传输保障。
总之，MQ所提供的功能远比Redis发布订阅要复杂，毕竟Redis不是专门做发布订阅的，但是如果系统中已经有了Redis，并且需要基本的发布订阅功能，就没有必要再安装MQ了，因为可能MQ提供的功能大部分都用不到，而且你可以容忍redis发布订阅的缺点的话，可以考虑用它。