一、在講解Redis相關知識之前，先給大家介紹下什麼是緩存。
緩存是爲了解決數據庫服務器和web服務器之間的瓶頸。如果一個網站的流量很大，這個瓶頸將會非常明顯，每次數據庫查詢耗費的時間將會非常可觀。對於更新速度不是很快的網站，我們可以用靜態化來避免過多的數據庫查詢。對於更新速度以秒計的網站，靜態化也不會太理想，可以用緩存系統來構建。如果只是單臺服務器用作緩存，問題不會太複雜，如果有多臺服務器用作緩存，就要考慮緩存服務器的負載均衡。
二、接下來在給大家介紹下Redis的基礎知識
1、什麼是Redis？
Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫統統加載在內存當中進行操作。Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，因此Redis可以用來實現很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。 Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操作和運算。
2、redis 常見數據結構以及使用場景分析
String
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
String數據結構是簡單的key-value類型，value其實不僅可以是String，也可以是數字。 常規key-value緩存應用； 常規計數：微博數，粉絲數等。
Hash
常用命令： hget,hset,hgetall 等。
Hash 是一個 string 類型的 field 和 value 的映射表，hash 特別適合用於存儲對象，後續操作的時候，你可以直接僅僅修改這個對象中的某個字段的值。 比如我們可以Hash數據結構來存儲用戶信息，商品信息等等。比如下面我就用 hash 類型存放了我本人的一些信息：
key=JavaUser293847
value={
“id”: 1,
“name”: “SnailClimb”,
“age”: 22,
“location”: “Wuhan, Hubei”
}
List
常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等
list 就是鏈表，Redis list 的應用場景非常多，也是Redis最重要的數據結構之一，比如微博的關注列表，粉絲列表，消息列表等功能都可以用Redis的 list 結構來實現。
Redis list 的實現爲一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內存開銷。
另外可以通過 lrange 命令，就是從某個元素開始讀取多少個元素，可以基於 list 實現分頁查詢，這個很棒的一個功能，基於 redis 實現簡單的高性能分頁，可以做類似微博那種下拉不斷分頁的東西（一頁一頁的往下走），性能高。
Set
常用命令：sadd,spop,smembers,sunion 等
set 對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在於 set 是可以自動排重的。
當你需要存儲一個列表數據，又不希望出現重複數據時，set是一個很好的選擇，並且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內的重要接口，這個也是list所不能提供的。可以基於 set 輕易實現交集、並集、差集的操作。
比如：在微博應用中，可以將一個用戶所有的關注人存在一個集合中，將其所有粉絲存在一個集合。Redis可以非常方便的實現如共同關注、共同粉絲、共同喜好等功能。這個過程也就是求交集的過程，具體命令如下：
sinterstore key1 key2 key3 將交集存在key1內
Sorted Set
常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等
和set相比，sorted set增加了一個權重參數score，使得集合中的元素能夠按score進行有序排列。
舉例： 在直播系統中，實時排行信息包含直播間在線用戶列表，各種禮物排行榜，彈幕消息（可以理解爲按消息維度的消息排行榜）等信息，適合使用 Redis 中的 SortedSet 結構進行存儲。
redis 和 memcached 的區別
3、 redis 和 memcached 的區別
redis支持更豐富的數據類型（支持更復雜的應用場景）：Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。memcache支持簡單的數據類型，String。
Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候可以再次加載進行使用,而Memecache把數據全部存在內存之中。
集羣模式：memcached沒有原生的集羣模式，需要依靠客戶端來實現往集羣中分片寫入數據；但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
Memcached是多線程，非阻塞IO複用的網絡模型；Redis使用單線程的多路 IO 複用模型。
來自網絡上的一張圖
三、Redis的進階知識
1、Redis有哪幾種數據淘汰策略？
noeviction:返回錯誤當內存限制達到並且客戶端嘗試執行會讓更多內存被使用的命令（大部分的寫入指令，但DEL和幾個例外）
allkeys-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），使得新添加的數據有空間存放。
volatile-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），但僅限於在過期集合的鍵,使得新添加的數據有空間存放。
allkeys-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放。
volatile-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放，但僅限於在過期集合的鍵。
volatile-ttl: 回收在過期集合的鍵，並且優先回收存活時間（TTL）較短的鍵,使得新添加的數據有空間存放。
2、Redis如何進行緩存穿透預防及優化
緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，緩存層和存儲層都不會命中，但是出於容錯的考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存層，如圖 11-3 所示整個過程分爲如下 3 步：
緩存層不命中
存儲層不命中，所以不將空結果寫回緩存
返回空結果
緩存穿透將導致不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存保護後端存儲的意義。

緩存穿透模型
緩存穿透問題可能會使後端存儲負載加大，由於很多後端存儲不具備高併發性，甚至可能造成後端存儲宕掉。通常可以在程序中分別統計總調用數、緩存層命中數、存儲層命中數，如果發現大量存儲層空命中，可能就是出現了緩存穿透問題。
造成緩存穿透的基本有兩個。第一，業務自身代碼或者數據出現問題，第二，一些惡意攻擊、爬蟲等造成大量空命中，下面我們來看一下如何解決緩存穿透問題。
緩存穿透的解決方法
1）緩存空對象
如下圖所示，當第 2 步存儲層不命中後，仍然將空對象保留到緩存層中，之後再訪問這個數據將會從緩存中獲取，保護了後端數據源。

緩存空值應對穿透問題
緩存空對象會有兩個問題：
第一，空值做了緩存，意味着緩存層中存了更多的鍵，需要更多的內存空間 ( 如果是攻擊，問題更嚴重 )，比較有效的方法是針對這類數據設置一個較短的過期時間，讓其自動剔除。
第二，緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，可能會對業務有一定影響。例如過期時間設置爲 5 分鐘，如果此時存儲層添加了這個數據，那此段時間就會出現緩存層和存儲層數據的不一致，此時可以利用消息系統或者其他方式清除掉緩存層中的空對象。