1. redis的使用
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1 字符串数据结构

上面是Redis字符串数据结构

2. 哈希数据结构
   
   一个key对应着一个hash结构，这个hash结构里面也是有很多键值对，key-value

43 链表数据结构
一个key对应着一个链表，也就是说这个链表的名字叫做key。然后链表的每一个节点仅有一个值：value

箭头指的分别是链表的名字和链表节点，节点的值就是node1,node2

4. Redis集合
   Redis 的集合不是一个线性结构，而是一个哈希表结构，它的内部会根据 hash 分子来存储和查找数据，理论上一个集合可以存储 2 的 32 次方减 1 个节点（大约 42 亿）个元素，因为采用哈希表结构，所以对于 Redis 集合的插入、删除和查找的复杂度都是 0（1），只是我们需要注意 3 点。
   对于集合而言，它的每一个元素都是不能重复的，当插入相同记录的时候都会失败。
   集合是无序的。
   集合的每一个元素都是 String 数据结构类型。

数据结构是一个的集合，这个集合里面有很多元素。有一个键值key指向这个集合，通过key可以找到这个集合。

5. 有序集合
   在求两个有序集合A和B的交集的时候，判断两个A中元素a和B中元素b是否相同的时候，只需要判断a和b中的value是否相等，不需要判断a和b的score。

事务
在 Redis 中，也存在多个客户端同时向 Redis 系统发送命令的并发可能性，因此同一个数据，可能在不同的时刻被不同的线程所操纵，这样就出现了并发下的数据一致的问题。为了保证异性数据的安全性，Redis 为提供了事务方案。而 Redis 的事务是使用 MULTI-EXEC 的命令组合，使用它可以提供两个重要的保证：
事务是一个被隔离的操作，事务中的方法都会被 Redis 进行序列化并按顺序执行，事务在执行的过程中不会被其他客户端发生的命令所打断。
事务是一个原子性的操作，它要么全部执行，要么就什么都不执行。

这里有一个需要特别注意的地方。命令的错误分成两类。
（1）如果命令的格式没有错误，只是数据结构出现错误，如上图第一个事务的“incr key1“，key1对应的value是string，不能够+1,，那么执行事务的时候，该条命令前面的所有命令和该命令后面所有命令都能顺利执行，该命令不执行。
（2）如果该命令的格式错误，如第二条事务的“incr”，直接少了一个参数，此时整个事务所有命令都不会执行。如上图所示，key1对应的value没有改成v1，仍然是value1.

上图是Redis执行事务的过程

下面是事务的例子1，当客户端1执行watch key1后，在执行事务的过程中，客户端2修改了key1对应的value，这时候会导致客户端1的事务回滚。

下面是事务的第二个例子

客户端1watch key1了，然后客户端在事务中吧key1对应的value改了，这时候是可以的。

Redis的订阅

执行的顺序是红色数字1，2，3

Redis的超时
这里有一个问题需要讨论：如果 key 超时了，Redis 会回收 key 的存储空间吗？这也是面试时常常被问到的一个问题。

答案是不会。这里读者需要非常注意的是：Redis 的 key 超时不会被其自动回收，它只会标识哪些键值对超时了。

这样做的一个好处在于，如果一个很大的键值对超时，比如一个列表或者哈希结构，存在数以百万个元素，要对其回收需要很长的时间。如果采用超时回收，则可能产生停顿。坏处也很明显，这些超时的键值对会浪费比较多的空间。

Redis过期策略
过期策略通常有以下三种：
1.定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

2.惰性过期
只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

3.定期过期
每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

Redis主从复

Redis 和数据库读操作
数据缓存往往会在 Redis 上设置超时时间，当设置 Redis 的数据超时后，Redis 就没法读出数据了，这个时候就会触发程序读取数据库，然后将读取的数据库数据写入 Redis（此时会给 Redis 重设超时时间），这样程序在读取的过程中就能按一定的时间间隔刷新数据了，读取数据的流程如图 2 所示。