妈妈再也不用担心别人问我是否真正用过redis了

1. Memcache与Redis的区别

1.1. 存储方式不同
1.2. 数据支持类型
1.3. 使用底层模型不同

2. Redis支持的数据类型
3. Redis的回收策略
4. Redis小命令

4.1. 连接
4.2. MONITOR
4.3. SLOWLOG
4.4. INFO

5. 应用场景

5.1. 缓存
5.2. 对用户访问某个API进行频率限制
5.3. 批量获取key
5.4. 用户属性存储
5.5. 实现计数器
5.6. 分布式锁
5.7. 取最新N个数据的操作
5.8. 排行榜
5.9. 用户未读消息列表
5.10. 黑名单、关注列表、粉丝列表、双向关注列表
5.11. Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值
5.12. 用setbit(bitmap)统计每天活跃用户
5.13. 队列
5.14. Pub、Sub构建实时消息系统
5.15. LBS应用

6. 扩展阅读

持续更新…

Redis最近几年很火。笔者很羞愧，很长时间内以为和Memcache一样，只能做缓存。事实上Redis功能丰富，十八般武艺样样具全，几乎适用于互联网行业的各个场景，包括存储。但Redis存储相当的贵，而且大文件不适合这种场景。
Redis从设计到运维到使用，都是很大的话题，在面试中被问到的概率越来越大，大部分都是使用问题。简单的了解以下内容，妈妈再也不用担心别人问我是否真正用过redis了。

Memcache与Redis的区别

现在的硬盘速度很不给力，所以才有了各种各样的缓存，redis最初是作为缓存设计的，相对于另一个缓存大明星Memcache，它们有以下不同。

存储方式不同

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。可以玩很多花样。

使用底层模型不同

它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
Redis直接自己构建了VM机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis支持的数据类型

Redis支持5种数据类型strings, hashes, lists, sets, sorted sets

strings 简单字符串，底层使用sds实现
lists 简单列表，按照需求，底层使用双向链表(linkedlist)或者压缩列表(ziplist)实现
sets 无序set，底层存储使用intset或者hashtable
sorted sets 有序set，底层使用压缩列表或者”跳跃表+哈希”实现
hashes 哈希表，按照需求，底层使用压缩列表或者哈希表实现

Redis的回收策略

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

Redis小命令

其他命令参考http://redisdoc.com

连接

#连接上redis_001.jr-jr.com，指定host和port
redis-cli -h redis_001.jr-jr.com -p 3306
#注意。可以直接在后面跟上命令
redis-cli -h redis_001.jr-jr.com -p 3306 monitor

MONITOR

MONITOR是一个调试命令，返回服务器处理的每一个命令，它能帮助我们了解在数据库上发生了什么操作。配合grep可以查看是否有你想要的操作。
由于MONITOR命令返回服务器处理的所有的命令, 所以在性能上会有一些消耗。

redis-cli -h redis_001.jr-jr.com -p 3306 monitor | grep "nnn"

SLOWLOG

通过SLOWLOG可以读取慢查询日志。
使用SLOWLOG LEN就可以获取当前慢日志长度。
使用SLOWLOG GET N就可以获取最近N条慢日志。
使用SLOWLOG RESET命令重置慢日志。一旦执行，将丢失以前的所有慢日志。

INFO

详细信息可以看这里
http://redis.io/commands/info
http://redisdoc.com/server/info.html

主要关注Memory帧
used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。

rdb_changes_since_last_save 如果频繁进行save操作，会引起redis卡顿，需要定位
connected_clients 有多少个客户端连接，看详细列表可以使用CLIENT LIST

instantaneous_ops_per_sec 另外关注ops，达到2w需要高度关注

keyspace_hits
keyspace_misses 缓存命中，顾名思义，被当作缓存使用时有意义

应用场景

进入我们的主旋律，怎么运用redis，具体redis的运维，交给专业DBA吧。不明白的redis指令，希望自己能查查。
啊啊啊啊，妈妈再也不用担心别人问我是否用过redis了。

缓存

对热点数据进行缓存，比如经常访问的用户资料等。内存价位较高，配合设置过期时间，效果更佳。

对用户访问某个API进行频率限制

比起各种分布式协调方案，使用Redis简单多了。

批量获取key

当你的Redis运行在大循环中，使用MGET、MSET会有意想不到的效果。这是SQL的Batch模式。

用户属性存储

使用大JSON或者HSET、HGET操作HASH，其中，某个属性也可以使用HINCRBY自增哦，牛逼吧。

实现计数器

用来实现用户：总点赞数，关注数，粉丝数；帖子：点赞数，评论数，热度；消息：已读，未读，红点消息数；话题：阅读数，帖子数，收藏数
使用INCR即可解决。原子的哦。
但具体的应用场景亦有它的复杂性[转]微架构设计：微博计数器的设计 http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/7972050

分布式锁

通过SETNX来实现锁的获取，通过设置TTL来设置超时时间，通过DEL完成锁的释放。
例如：
加锁：SETNX foo.lock <current unix time>
释放锁：DEL foo.lock
扩展问题：怎么检测死锁，并解决它呢？自己搜索一下吧。

取最新N个数据的操作

使用LPUSH插入
使用LTRIM让列表只保存前N条

排行榜

使用有序的SET，比如，得到前100名高分用户很简单：ZREVRANGE leaderboard 0 99
同理，可以使用ZREMRANGEBYRANK让有序集合保存前N条
例子 http://segmentfault.com/a/1190000002694239

用户未读消息列表

使用SADD、SCARD、DEL等

黑名单、关注列表、粉丝列表、双向关注列表

使用ZADD、ZRANK等，将用户的黑名单使用ZADD添加，ZRANK使用返回的sorce值判断是否存在黑名单中

Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值

这个使用Redis的set数据结构最合适了，只需要不断地将数据往set中扔就行了，set意为集合，所以会自动排重。更何况有SUNION等合并两个集合的命令。

用setbit(bitmap)统计每天活跃用户

Bitmap是一串连续的2进制数字（0或1），每一位所在的位置为偏移(offset)，在bitmap上可执行AND,OR,XOR以及其它位操作。
每一位标识一个用户ID。当某个用户访问我们的网页或执行了某个操作，就在bitmap中把标识此用户的位置为1。
使用SETBIT、GETBIT、BITCOUNT等。

队列

LPUSH和RPOP命令。
如果要实现任务队列，只需要让生产者将任务使用LPUSH命令加入到某个键中，另一边让消费者不断地使用RPOP命令从该键中取出任务即可。
RPOP是阻塞的，如果想要非阻塞队列，使用BRPOP。

Pub、Sub构建实时消息系统

Redis 的 Pub/Sub 系统可以构建实时的消息系统，比如很多用 Pub/Sub 构建的实时聊天系统的例子

LBS应用

Redis3.2将推出GEO功能，将会是除了PostGIS以外有力的开源解决方案。更多功能期待ing…
可以实现：

两个位置之间的距离
查找附近的人
摇一摇

Redis通过组合，可以实现N多功能，如果你有更好的方法，请及时告诉我。

扩展阅读

关于Redis的常识 http://blog.csdn.net/andy1219111/article/details/18984355
Redis GEO 特性简介http://blog.jobbole.com/89225/

复制文章的时候，把这一段也复制上吧。这里是Java面试指南，最全最前沿的面试题。大部分信息来自网络和书籍，整理加工而成，也有不少部分是作者自己的观点，一字一字打的，总之，可随意转载。要是能保留链接，感激不尽。如果你不希望被转载的文章不幸出现在这里，请留言告诉我，我换种说法 :)

扫描下面的二维码,加入微信公众号,得到最新的资料: