redis简介
Redis是一个开源（BSD许可）的内存数据结构存储系统，它可用作数据库、缓存和消息中间件。
它支持多种类型的数据结构，如字符串（String）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）、与范围查询，bitmaps，hyperloglogs和地理空间（geospatial）索引半径查询。
Redis内置了复制（replication）、LUA脚本（Lua scripting）、LRU驱动事件（LRU eviction）、事务（transactions）和不同级别的磁盘持久化（persistence），并通过Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）和提供高可用性（high availability）。
数据类型
常使用的几种数据类型。
String类型
redis 的string比较浪费内存.
常见应用：计数操作 粉丝数 用户留存率(Bit类型操作、bloomfilter)
List类型(双向链表)
可用作消息暂存，消息队列.需要小心队列爆满。
常用应用：最新用户访问时间
Hash类型
hashmap类字典,比如要缓存用户的年龄,性别等信息
常见应用：中转对碰、内部路由案例。
Set类型
集合，存储不重复值.
常见应用：微博关注，共同粉丝、集合交并差等.
Sorted set(hash+skiplist)
有序集合,用作实时排名,topN操作等.注意：元素千万+时，非常耗费内存,需要预先评估。
常见应用：排行榜，TOP N问题.
使用
尽量选择复杂度O(1)或者o(log(N))的命令
key命名尽量简短，节省内存开销,单次操作涉及10个key+的要避免,尽量只单值操作，比如要避免hgetall等之类操作多个值的操作.value尽量小,尽量不要超过1K大小.
相同类型的数据查询，可以使用pipeline管道命令进行批量操作.比如查询20个好友的分数.
命令间有简单事务关系的，可以使用mutil,exec等进行简单事务操作，比如CAS等问题.
要做cache前，请判断是否是活跃数据,命中率非常低不做cache.
需要考虑内存耗完后，数据的淘汰情况,是否能淘汰，有此需求的请注意设置key的过期时间，常见的淘汰方式lru.
需要评估cache挂掉后，是否会对db造成大的冲击,不要造成雪崩问题.
容量预估
• String内存估算
存单条记录耗费的管理字节约70字节
使用string前先预估耗费的内存量
• List内存估算
存单条记录耗费的管理字节约40字节，key可以忽略.
使用list前先预估耗费的内存量
• Hash内存估算
– Zipmap: hashkey个数 * (dictEntry大小 + redisObject大小 + 包含key的sds大小 + subkey的总大小
使用hash前先预估耗费的内存量
• Set内存估算
存单条记录耗费的管理字节约40字节，key可以忽略
使用set前先预估耗费的内存量
• Sorted set内存估算
存单条记录耗费的管理字节约90字节, key可以忽略
使用sorted set前先预估耗费的内存量
可以通过单机部署多redis进程，提前做容量规划，以后可以通过迁移进程到新服务器解决容量问题。
性能
php短链接操作redis, get、set等单个value操作,性能在3.5W左右每秒。注意估算操作次数，不要超过瓶颈。
请求次数超过3.5W的,部署前需要分实例或者客户端管理redis分片。(分片组件、算法(hash,一致性hash,虚拟槽slot,范围分片等))持久化
redis有持久化需要的话搭从机,在从机进行落地数据(rdb+aof)，不要在主机落地.
部署
Redis是单线程单进程，为了充分利用CPU多核，可以在每台机器部署多个redis实例，redis所有组件耗费内存之和<机器总内存
容灾
数据比较重要，需要自动容灾的，请联系运维部署，做到master挂掉后，自动切换到slave.
常见的高可用方案:
vip+keepalived redis cluster redis sentinel
负载均衡、分片
twemproxy监控
运维部署相关的redis连接数、使用内存数、cpu等监控图，可以对比当前、往期等数据.出问题后,可以查看相关监控图，方便定位解决问题。
