简介
Redis(redis.io) 是一个高性能的key-value数据库。在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端
特性
- Redis是单线程；
- Redis支持数据的持久化；
- Redis支持主从同步 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步；
- Redis的所有操作都是原子性的；
- Redis 具有publish/subscribe特性, 设置key有效期等
作用
查询内存比查询数据库效率高，辅助存储，减轻数据库压力
场景
热点缓存、session共享、分布式锁、自增id、验证码等
数据模型
1. String：最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些计数功能的缓存，又或者存session等；
2. Hash：Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象；
3. List：使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能；
4. Set：因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能 可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能；
5. sorted set：sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作
常见应用
消息中间件
使用Redis发布/订阅进行进程间通信
缓存同步
使用Redis发布/订阅特性配合谷歌GuavaCacheManager组件实现缓存数据的即时同步
Session共享
@EnableRedisHttpSession这个注解是由spring-session-data-redis提供的。通过EnableRedisHttpSession注解来开启spring session支持
热点数据存储
很常见的场景用于统计网站访问数量，当前在线人数等
问题总结
Redis单Key大数据
所谓的大key就是存储本身的key值空间太大，或者hash，list，set等存储中value值过多。
影响：查询慢，影响正常业务访问；单线程，使得其他请求阻塞；元素个数建议尽量不要超过5000
解决：将大key进行分割，根据业务数据的某个特性维度，均匀划分成若干个子key
关于RedisTemplate里存取Long类型
存入Long类型对象，在代码中使用Long类型接收，结果报类型转换错误：java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.Long
原因：取值过程中将结果反序列化为Object类型，所以这里便是问题的根源所在，对于数值类型，取出后统一转为Object,导致泛型类型丢失，数值自动转为了Integer类型
redis的过期策略以及内存淘汰机制
redis采用的是定期删除+惰性删除策略
redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除
redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查，惰性删除派上用场
定期删除没删除key，也没即时去请求key 内存淘汰机制？
在redis.conf中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru //移除最近最少使用的key
noenviction(驱逐)：不删除任意数据会直接返回错误
