redis是个高性能缓存数据库，高性能的原因是直接对内存进行操作，redis是单线程的（所以不会造成频繁的切换线程消耗cpu资源），采用了多路复用技术（吞吐量非常高多个网络连接复用同个线程）

redis从2.6版本开始内嵌了lua，可以在redis中执行lua脚本，如此便可以将多个请求一次发送，减少网络开销，另外redis会将lua脚本一次执行完成（原子操作 不可分割）

redis内置lua操作

使用eval（执行脚本) script load(缓存脚本 并返回脚本内容的sha1校验和) evalsha（调用缓存脚本 使用返回的sha1校验和调用）

在redis的lua中 可以直接使用redis.call("命令",KEYS[1])来直接操作key

eval "local id = redis.call('INCR',KEYS[1]) return id" 1 a 

KEYS[1]代表输入key占位符，1代表这段脚本有多少个keys 如果没有则填0 a代表redis中已经的key

另外可以使用AVGV来传递参数 同样索引也是从1开始的 如下

eval "local abc = ARGV[1] return abc" 0 123 ARGV代表输入参数占位符 123代表输入的参数

redis有三种集群模式，分别是

主从模式：可以实现读写分离，设置slave之后，当slave启动时会主动向master发送命令，master会将保存的快照和命令发送给slave，slave进行加载，这样就实现读写分离了

缺点：若master挂掉，则无法进行写操作

Sentinel(哨兵)

作用就是监控redis集群的运行状况，当master挂掉之后，sentinel会在slave中选取一个作为master，并会修改它们的配置文件，当挂掉的master重新启动时，就会变成一个slave 哨兵模式可以，当使用sentinel模式的时候，客户端就不要直接连接Redis，而是连接sentinel的ip和port，由sentinel来提供具体的可提供服务的Redis实现，这样当master节点挂掉以后，sentinel就会感知并将新的master节点提供给使用者。

Cluster

当数据量大到一台服务器装不下时，这个时候主从模式或sentinel模式就不能满足需求了，这个时候就要进行分片，将数据存储到多个Redis实例中，cluster模式就是做把redis的数据根据一定规则分配到多台机器，那么分片之后是如何查询的呢

客户端请求获得指定键的值时只需要向任意集群中的节点发送命令，该节点会判断这个键是否在本节点中，在的话直接获取返回，如果不在则返回给客户端一个重定向命令，并附带存储此键对应的节点的ip、端口、槽位。客户端重新发送请求即可。也可以配置令节点自动转发请求到指定节点处理再返回给客户端。当然这样在一定程度上会影响性能，可以由客户端配置缓存插槽和节点的信息来解决。

简而言之就是访问任意一台节点的时候都会给予你正确的响应，要么是数据要么是存在数据的节点地址

2.4 关于redis的持久化机制

RDB（redis默认开启）

每隔一定的时间把内存的数据作为一个快照保存到硬盘的文件上。默认900秒如果有1次修改就保存，300秒内有10次修改就保存，60秒内有10000次修改就保存

缺点： 保存时间太长，如果这段时间拓机那么将会丢失太多数据； 数据文件如果过大，恢复时会很慢

AOF（默认存在aof的文件就只先加载aof的存储文件）

aof与rdb不同的事，rdb是将内存中的数据拍一个快照保存到硬盘。而aof是将生成数据的命令保存到硬盘的文件中。

缺点：因为是将每一次的命令写入硬盘，所以通常它保存的文件要比rdb要大，恢复速度比rdb慢

如上所述，所以还是rdb与aof并存更好

2.5 redis的事务

命令名

作用

MULTI

表示开始收集命令，后面所有命令都不是马上执行，而是加入到一个队列中。

EXEC

执行MULTI后面命令队列中的所有命令。

DISCARD

放弃执行队列中的命令。

WATCH

“观察“、”监控“一个KEY，在当前队列外的其他命令操作这个KEY时，放弃执行自己队列的命令

UNWATCH

放弃监控一个KEY

事务

redis的事务就是一组命令的集合，开始事务（multi）后 ，所有 的输入命令并不执行而是被缓存，可以通过watch监视一个或多个key 如果事务执行之前，该key被其它命令改动，则该事务会被打断

事务在执行（exec）时，如果某一命令（语法 编译）出错，则在exec时全部不执行，如果是运行时错误 类似给字符串进行自增操作 set abc abc incr abc 那么在exec时会执行其它未出错命令

并且一旦执行，之前watch过的便失效

2.6 redis的淘汰策略

将 Redis 用作缓存时, 如果内存空间用满, 就会自动驱逐老的数据

redis的淘汰策略一共有6种

noeviction:不删除策略，达到最大内存限制，如果需要更多内存则返回错误信息

allkeys-lru: 所有key通用，优先删除最近最少使用的key

volatile-lru:只限于设置了expire（过期时间）的部分，优先删除最近最少使用的key

allkeys-random:所有key通用，随机删除一部分key

volatile-random:只限于设置了expire的部分，随机删除一部分key

volatile-ttl:只限于设置了expire的部分,优先删除剩余时间较短的key

如果没有设置expire的key，不满足先决条件只限于设置了expire的部分，那么volatile行为和不删除策略一致

简而言之： 对于设置了expire的key，有删除最近最少使用的key，随机删除一部分key,删除剩余时间较短的key这三种策略。对于所有key，有不删除策略，删除较少使用的key，随机删除一部分key这几种策略