为什么要做这个总结
如今Redis已经像MySQL一样，成为了一名后端开发攻城狮必会的技术。面试中更是被频频问到，甚至占据了较大的比重。但是很多小伙伴并没有归纳过这些知识点，该怎么回答？或者看似说出了答案，却没有答到要点，又或者稍微深一点的知识就发现自己根本没有看过，怎么还会问这个？发挥很平凡，那你在面试官心中也就成了那厚厚一摞简历中一个平凡的候选人。
没关系，下面我会由浅入深在给出题目的同时，也会给出答案。由于知识点较多，并且会涉及到一些复杂的知识点，Redis部分我可能会连载用一个专题来写。
一、什么是Redis，应用场景是什么
Redis 是 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）的内存数据库， 它是一种 NoSQL（not-only sql，泛指非关系型数据库）的数据库。
1.性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS。
2.支持数据持久化。可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。
3.可以做主从复制，哨兵，高可用。
场景：可以用作数据库、缓存、消息中间件等。具体表现为缓存、共享Session、消息队列、分布式锁。
二、Redis为什么这么快？
1.纯内存操作
2.单进程单线程操作，是线程安全，避免了频繁的上下文切换
3.数据结构简单，合理高效
4.采用了非阻塞I/O多路复用机制，非阻塞IO
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈，主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。
三、Redis有哪些数据类型
Redis 有五种数据类型。
1.String （字符串）是 Redis 最基本的类型，一个 Key 对应一个 Value。key是字符串类型，Value 不仅是 String，也可以是数字。其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的。 String 类型是二进制安全的，意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据，比如 jpg 图片或者序列化的对象。String 类型的值最大能存储 512M。 常用在缓存、计数、共享Session、限速等。
2.Hash（哈希）是一个键值（key-value）的集合。Redis 的 Hash 是一个 String 的 Key 和 Value 的映射表，Hash 特别适合存储对象。 哈希可以用来存放用户信息，比如实现购物车。
3.List （列表）用来存储多个有序的字符串，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部或者尾部。 常用命令：lpush、rpush、lpop、rpop、lrange（获取列表片段）等。 应用场景：List 应用场景非常多，也是 Redis 最重要的数据结构之一，比如 Twitter 的关注列表，粉丝列表都可以用 List 结构来实现。 数据结构：List 就是链表，可以用来当消息队列用。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作，还提供了操作某一段的 API，可以直接查询或者删除某一段的元素。 实现方式：Redis List 的是实现是一个双向链表，既可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了额外的内存开销。
4.Set （集合）是 String 类型的无序集合。集合是通过 hashtable 实现的。Set 中的元素是没有顺序的，而且是没有重复的。 应用场景：Redis Set 对外提供的功能和 List 一样是一个列表，特殊之处在于 Set 是自动去重的，而且 Set 提供了判断某个成员是否在一个 Set 集合中。利用 Set 的交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
5.Zset （有序集合）和 Set 一样是 String 类型元素的集合，且不允许重复的元素，Sorted Set 多了一个权重参数 Score，集合中的元素能够按 Score 进行排列。。常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard 等。 使用场景：Sorted Set 可以通过用户额外提供一个优先级（score）的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。 当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择 Sorted Set 结构。 和 Set 相比，Sorted Set关联了一个 Double 类型权重的参数 Score，使得集合中的元素能够按照 Score 进行有序排列，Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 实现方式：Redis Sorted Set 的内部使用 HashMap 和跳跃表（skipList）来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 Score 的映射。 而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 Score，使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
（zset和跳跃表作为一个单独知识点来讲）
四、Redis 的数据过期策略
Redis 中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略
定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。这种策略可以保证过期的 key 最终都会被删除，但是也存在严重的缺点：每次都遍历内存中所有的数据，非常消耗 CPU 资源，并且当 key 已过期，但是定时器还处于未唤起状态，这段时间内 key 仍然可以用。
惰性删除策略：在获取 key 时，先判断 key 是否过期，如果过期则删除。这种方式存在一个缺点：如果这个 key 一直未被使用，那么它一直在内存中，其实它已经过期了，会浪费大量的空间。
这两种策略天然的互补，结合起来之后，定时删除策略就发生了一些改变，不在是每次扫描全部的 key 了，而是随机抽取一部分 key 进行检查，这样就降低了对 CPU 资源的损耗，惰性删除策略互补了为检查到的key，基本上满足了所有要求。但是有时候就是那么的巧，既没有被定时器抽取到，又没有被使用，这些数据又如何从内存中消失？没关系，还有内存淘汰机制，当内存不够用时，内存淘汰机制就会上场。淘汰策略分为：
1.当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）
2.当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key。（LRU推荐使用）
3.当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key。
4.当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 Key。这种情况一般是把 Redis 既当缓存，又做持久化存储的时候才用。
5.当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 Key。
6.当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除。
五、Redis的LRU具体实现：
传统的LRU是使用栈的形式，每次都将最新使用的移入栈顶，但是用栈的形式会导致执行select *的时候大量非热点数据占领头部数据，所以需要改进。
Redis每次按key获取一个值的时候，都会更新value中的lru字段为当前秒级别的时间戳。Redis初始的实现算法很简单，随机从dict中取出五个key,淘汰一个lru字段值最小的。在3.0的时候，又改进了一版算法，首先第一次随机选取的key都会放入一个pool中(pool的大小为16),pool中的key是按lru大小顺序排列的。接下来每次随机选取的keylru值必须小于pool中最小的lru才会继续放入，直到将pool放满。放满之后，每次如果有新的key需要放入，需要将pool中lru最大的一个key取出。淘汰的时候，直接从pool中选取一个lru最小的值然后将其淘汰。
缓存淘汰算法：LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
说到锁，那就一定会涉及加锁和解锁两个过程。先说加锁的实现。
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：
1.第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
2.第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
3.第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
4.第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
5.第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。 总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。
心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。
释放锁：public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval（script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}由于解锁需要分为两步，第一步先获取锁，为什么不能直接删除呢？因为需要保证这是本线程加的锁，确认value相同，防止本锁过期，误删其他线程set的锁。第二步才是删除锁。由于这是两步操作，就成为了不是线程安全对原子操作。为了保证对键操作对原子性，REdis官方推荐采用lua脚本对形式。直接在redis内部先进行get，再进行del。时间有限内容太多，下篇继续讲解Redis。比如缓存雪崩、击穿、缓存穿透的问题，还有Redis与Mysql双写一致性方案、持久化、主从复制等问题。请继续关注。