一、在讲解Redis相关知识之前，先给大家介绍下什么是缓存。
缓存是为了解决数据库服务器和web服务器之间的瓶颈。如果一个网站的流量很大，这个瓶颈将会非常明显，每次数据库查询耗费的时间将会非常可观。对于更新速度不是很快的网站，我们可以用静态化来避免过多的数据库查询。对于更新速度以秒计的网站，静态化也不会太理想，可以用缓存系统来构建。如果只是单台服务器用作缓存，问题不会太复杂，如果有多台服务器用作缓存，就要考虑缓存服务器的负载均衡。
二、接下来在给大家介绍下Redis的基础知识
1、什么是Redis？
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作。Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算。
2、redis 常见数据结构以及使用场景分析
String
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。 常规key-value缓存应用； 常规计数：微博数，粉丝数等。
Hash
常用命令： hget,hset,hgetall 等。
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，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息，商品信息等等。比如下面我就用 hash 类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 就是链表，Redis list 的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。
Redis list 的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。
另外可以通过 lrange 命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于 list 实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西（一页一页的往下走），性能高。
Set
常用命令：sadd,spop,smembers,sunion 等
set 对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的。
当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。
比如：在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程，具体命令如下：
sinterstore key1 key2 key3 将交集存在key1内
Sorted Set
常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等
和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。
举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。
redis 和 memcached 的区别
3、 redis 和 memcached 的区别
redis支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）：Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型，String。
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而Memecache把数据全部存在内存之中。
集群模式：memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。
来自网络上的一张图
三、Redis的进阶知识
1、Redis有哪几种数据淘汰策略？
noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。
2、Redis如何进行缓存穿透预防及优化
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，但是出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层，如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步：
缓存层不命中
存储层不命中，所以不将空结果写回缓存
返回空结果
缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。

缓存穿透模型
缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。通常可以在程序中分别统计总调用数、缓存层命中数、存储层命中数，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。
造成缓存穿透的基本有两个。第一，业务自身代码或者数据出现问题，第二，一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中，下面我们来看一下如何解决缓存穿透问题。
缓存穿透的解决方法
1）缓存空对象
如下图所示，当第 2 步存储层不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。

缓存空值应对穿透问题
缓存空对象会有两个问题：
第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5 分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。