redis基础-Remote Dictionary Server

Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。

Redis默认支持16个数据库（可以通过配置文件支持更多，无上限），可以通过配置databases来修改这一数字。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。

数据结构

String : key最大是512K，键最大是512M。建议每个key不要超过M级别

Hash

List

Set

ZSet

HyperLogLog：基数计算（cardinality counting）指的是统计一批数据中的不重复元素的个数

Geo

Pub/Sub

Redis Module：BloomFilter，CuckooFilter，RedisSearch

Redis大Key

存储本身的key值空间太大，或者hash，list，set等存储中value值过多。

如何保证redis中的数据都是热点数据：redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端。

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持。

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

Redis集群之间是异步复制。

Redis集群最大节点个数是16384。

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

ping测试Redis的连通性。

redis中的管道：一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

Redis事务相关的命令：MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

过期时间：EXPIRE

永久有效：PERSIST

内存优化：尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

Redis回收使用的是LRU算法

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

Redis是单线程的，可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用。

Redis的存储极限是系统中的可用内存值

Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

尽量避免在压力很大的主库上增加从库

主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...