1、Redis可用数据类型

Redis 支持多种数据类型，例如字符串、散列、列表、集合、有序集合、HyperLogLog、流、地理坐标等，每种类型都有对应的使用场景，同时也满足了所有开发者的需要。

2、Redis持久化方式

Redis持久化有下边三种方式：

• 快照，也就是RDB（Redis Database），将某一时刻内存中的数据，以二进制方式写入磁盘。
• 文件追加，即AOF（Append Only File），通过记录所有操作命令，然后用文本形式追加到文件结尾来实现。
• 混合持久化方式，这个是Redis 4.0后增加的方式。混合持久化方式结合了RDB和AOF的优点，在持久化的时候，先将内存中数据以RDB形式写入文件开头，然后再将后续的操作命令以AOF的形式追加到文件结尾。这样既保证了数据持久化，又保证了Redis的重启速度。

3、Redis事务

Redis 的事务从开始到结束要经历三个阶段：

• 开启事务
• 命令入列
• 执行事务/放弃事务

其中，开启事务使用 multi 命令，事务执行使用 exec 命令，放弃事务使用 discard 命令。

4、Redis性能优化点

• 缩短键值对的存储长度；

网上有很多关于Redis键值对长度对性能影响的测试案例，这里就不多说了。

优化的方案是我们在保证语义完整的情况下，尽量压缩键值对的长度，如果有必要，可以考虑将数据压缩后存储，以Java为例，我们可以将数据序列化，序列化可以用protobuff或者kryo，也可以将数据压缩存储，压缩可以考虑snappy。

• 使用 lazy free（延迟删除）特性；

lazy free 特性是 Redis 4.0 新增的一个非常实用的功能，它可以理解为惰性删除或延迟删除。意思是在删除的时候提供异步延时释放键值的功能，把键值释放操作放在单独的子线程处理中，以减少删除对 Redis 主线程的阻塞，可以有效地避免删除 big key 带来的性能和可用性问题。

• 设置键值的过期时间；

根据实际业务给键值设置合理的过期时间，这样redis会帮你自动清理过期数据，以达到节约内存的需要，也为了避免由于过多的键值堆积，频繁触发内存淘汰策略。

• 禁用耗时长的查询命令；

Redis命令中时间复杂度是O(N)的命令要格外关注，这个表示执行命令的不确定性。拿"keys pattern"来说，如果数据量较大，这个命令执行就会很慢。

Redis是单线程执行查询命令，如果命令很耗时，就会阻塞Redis，造成大量延时。

优化方式主要有：禁用keys命令；避免一次查询大量数据，可以采用scan命令，用游标模式查询；通过规则严格控制Hash、Set、Sorted Set 等等结构的数据大小；删除大数据时候采用异步方式。

• 使用 slowlog 优化耗时命令；

使用 slowlog 功能找出最耗时的 Redis 命令进行相关的优化，以提升 Redis 的运行速度。

• 使用 Pipeline 批量操作数据；

Pipeline（管道技术）是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个 Redis 命令，从而提高整个交互的性能。

• 避免大量数据同时失效；

由于Redis过期键删除策略原因，如果同时间大量数据失效，Redis会循环执行检查和删除操作，就会导致Redis读写卡顿，同时内存管理器清理内存，也会导致消耗一定的CPU。

• 客户端使用优化；

尽量采用Redis连接池，避免频繁创建消耗Redis连接。

• 限制 Redis 内存大小；

在64位操作系统中，Redis内存大小是没有限制的，这样就会导致物理内存不足的时候，Redis会使用交换空间，在内存和交换空间迁移数据时候，将会阻塞 Redis 进程，导致 Redis 出现延迟，从而影响 Redis 的整体性能。

• 使用物理机而非虚拟机安装 Redis 服务；

虚拟机在内存占用和网络传输上会有糟糕的表现，所以建议使用物理机。

• 检查数据持久化策略；

Redis 的持久化策略是将内存数据复制到硬盘上，这样才可以进行容灾恢复或者数据迁移，但维护持久化的功能，需要很大的性能开销。如果是非必要持久化业务，可以考虑关闭持久化功能。

• 使用分布式架构来增加读写速度；

采用Redis分布式架构，我们可以把写入放到主库上执行，把读功能转移到从服务上，因此就可以在单位时间内处理更多的请求，从而提升的 Redis 整体的运行速度。

5、常见问题及解决方案

• 热key问题

所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key，那么这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机引发雪崩。

针对热key的解决方案：

1. 提前把热key打散到不同的服务器，降低压力。
2. 加入二级缓存，提前加载热key数据到内存中，如果redis宕机，走内存查询。

• 缓存穿透

缓存穿透是指查询不存在缓存中的数据，每次请求都会打到DB，就像缓存不存在一样。

解决方案就是存入数据时候过滤下，将不符合规则的数据用一个特定格式标记下，每次获取时候，直接返回即可，这样就不会产生击穿请求直接查库了。

• 缓存雪崩

缓存雪崩是指在短时间内，有大量缓存同时过期，导致大量的请求直接查询数据库，从而对数据库造成了巨大的压力，严重情况下可能会导致数据库宕机的情况叫做缓存雪崩。

针对雪崩几个解决方案：

1. 针对不同key设置不同的过期时间，避免同时过期。
2. 限流，如果redis宕机，可以限流，避免同时刻大量请求打崩DB。
3. 二级缓存，提前加载热key数据到内存中，如果redis宕机，走内存查询。