1.redis数据类型

• 字符串
  • value的数据结构（数组）
    • 字符串value数据结构类似于数组，采用与分配冗余空间来减少内存频繁分配
    • 当字符串长度小于1M时，扩容就是加倍现有空间
    • 如果字符串长度操作1M时，扩容时最多扩容1M空间，字符串最大长度为 512M
  • 字符串的使用场景（缓存）
    • 字符串一个常见的用途是缓存用户信息，我们将用户信息使用JSON序列化成字符串
    • 取用户信息时会经过一次反序列化的过程
  • name: value (value=json.dumps([{‘11.12迟到’},{},{}]))
• list（列表）
  • value的数据结构（双向链表）
    • 列表的数据结构是双向链表，这意味着插入和删除的时间复杂度是0(1)，索引的时间复杂度位0(n)
    • 当列表弹出最后一个元素后，该数据结构会被自动删除，内存被回手
  • 列表的使用场景（队列、栈）
• hash（字典）
  • value的数据结构（HashMap）
    • redis中的字典也是HashMap（数组+列表）的二维结构
    • 不同的是redis的字典的值只能是字符串
      
  • hash的使用场景（缓存）
    • hash结构也可以用来缓存用户信息，与字符串一次性全部序列化整个对象不同，hash可以对每个字段进行单独存储
    • 这样可以部分获取用户信息，节约网络流量
    • hash也有缺点，hash结构的存储消耗要高于单个字符串
    • info={“name”:“zhs”,“age”:18}
      • 字符串存：info={"name":"zhs","age":18}
      • hash：info={"name":"zhs", "age":18}
• set（集合）
  • value的数据结构（字典）
    • redis中的集合相当于一个特殊的字典，字典的所有value都位null
    • 当集合中的最后一个元素被移除后，数据结构会被自动删除，内存被回收
  • set使用场景
    • set结构可以用来存储某个活动中中奖的用户ID,因为有去重功能，可以保证同一用户不会中间两次
• zset（有序集合）
  • value的数据结构（跳跃列表）
    • zset一方面是一个set，保证了内部的唯一性
    • 另一方面它可以给每一个value赋予一个score，代表这个value的权重
    • zset内部实现用的是一种叫做“跳跃列表”的数据结构
    • zset最后一个元素被移除后，数据结构就会被自动删除，内存也会被回收
  • zset应用场景
    • 粉丝列表：value（粉丝ID），score（关注时间），这样可以轻松按关注事件排序
    • 学生成绩：value（学生ID），score（考试成绩），这样可以轻松对成绩排序

2.redis优点

• redis为什么快
  • 单线程避免上下文切换
  • 纯内存操作
  • 非阻塞IO多路复用
• 缺点
  • 内存限制，不能存海量数据

3.持久化方式

• RDB（快照）
  • redis把磁盘中原有数据全部丢弃，然后把redis内存中数据全部重新写入磁盘
  • 缺点：
    • 会丢失数据（当磁盘数据丢弃，正在写入时如果出现故障会导致数据丢失）
  • 优点：
    • 整个Redis数据库将只包含一个文件，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。
    • 性能最大化，它仅需要fork出子进程，由子进程完成持久化工作，极大的避免服务进程执行IO操作了。
• AOF
  • 把所有的修改操作先写入日志中，然后逐条的执行最后就写入磁盘
  • 缺点：
    - 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件，RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
    - OF在运行效率上往往会慢于RDB
    • 优点：
      - 数据安全性高，Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步