（1）redis的缓存失效策略和主键失效机制
作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略.
在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。
1、影响生存时间的一些操作
生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆盖原来的数据，也就是说，修改key对应的value和使用另外相同的key和value来覆盖以后，当前数据的生存时间不同。
另一方面，如果使用RENAME对一个 key 进行改名，那么改名后的 key的生存时间和改名前一样。RENAME命令的另一种可能是，尝试将一个带生存时间的 key 改名成另一个带生存时间的 another_key ，这时旧的 another_key (以及它的生存时间)会被删除，然后旧的 key 会改名为 another_key ，因此，新的 another_key 的生存时间也和原本的 key 一样。使用PERSIST命令可以在不删除 key 的情况下，移除 key 的生存时间，让 key 重新成为一个persistent key 。
2、如何更新生存时间
可以对一个已经带有生存时间的 key 执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。过期时间的精度已经被控制在1ms之内，主键失效的时间复杂度是O（1），EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的当前生存时间。设置成功返回 1；当 key 不存在或者不能为 key 设置生存时间时，返回 0 。
3.最大缓存配置
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小server.maxmemory默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。
使用策略规则：
1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru
2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random
三种数据淘汰策略：
ttl和random比较容易理解，实现也会比较简单。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，设计上会对key 按失效时间排序，然后取最先失效的key进行淘汰.
（2）Redis内部数据结构的实现
在Redis内部，有非常多的数据结构：sds（简单动态字符串），list，intset（整数集合），hash（字典），zskiplist（跳跃表），ziplist（压缩表）等。
1.simple dynamic string：一种简单动态字符串，而sdshdr封装了C原生字符串，并在其基础上，增加了一些功能，使之后对它的调用简单易懂可扩展。
sds 的具体实现结构adshdr，len表示sds的长度，alloc表示分配了的长度，这样方便扩展；free 空闲的长度；flags标志来判断使用哪个类型；buf[]则作为sds的真正储存数组。
2.list
Redis中，list的实现是一个双端链表，这样可以方便的获取其前后的节点值，方便之后对节点的查找；Redis通过list来对listNode进行持有，分别记录list的头尾节点和list长度，可在O（n）的时间复杂度上进行查找；
list在Redis中运用相当广泛，除了实现列表外，发布和订阅、慢查询、监视器等功能也使用了链表来获取，另外，Redis服务器还使用链表来持有 多个客户端的状态信息，以及用链表来构建客户端输出缓冲区。
3.dict
dictEntry是最核心的字典结构的节点结构，它保存了key和value的内容；另外，next指针是为了解决hash冲突，字典结构的hash冲突解决方法是拉链法，对于hashcode重复的节点以链表的形式存储。
dictht是节点dictEntry的持有者，将dictEntry结构串起来，table就是hash表，其实dictEntry *table[]这样的书写方式更容易理解些，size就是table数组的长度，used标志已有节点的数目。
dict是最外层的字典结构的接口形式，type标志类型，privdata标志其私有数据，dict持有两个dictht结构，一个用来存储数据，一个用来在rehash时使用，rehashidx标志是否正在rehash（因为Redis中rehash是一个渐近的过程，正在rehash的时候rehashidx记录rehash的阶段，否则为-1。
注：因为dictEntry节点组成的链表没有子项链表尾部的指针，所以新加的节点一般都加在链表的头部，排在已有节点的前面，因为这样的时间复杂度为O(1)。
4.intset
当一个集合元素只有整数并且数量元素不多的时候，可以选择用整数集合来作为其底层实现。整数集合的数据结构如上所示。
重点说一下这个contents数组，它存储集合中的内容，并且以从小到大的顺序排列，并保证其没有重复的元素。虽然定义中其类型为int8_t，但具体编码方式还是取决于encoding。
当最大的数在相关范围之内是便会对应不同的数据类型，但是如果移除了这个最大取值，不会降级。int_6, int_32,int_64等
分范围定义其类型有两个好处：提高其灵活性，节约内存。但是也增加了升级的开销。
在Redis 中，整数集合的应用范围不是很广，只在实现集合时用到。
5.zskiplist（跳跃表）
对于不了解跳跃表的可以去这个地方看看，了解一下：
http://blog.nosqlfan.com/html/3041.html。
跳表是一种实现起来很简单，单层多指针的链表，它查找效率很高，堪比优化过的二叉平衡树，且比平衡树的实现，简单的多的多。
6.ziplist（压缩表）
ziplist是一个编码后的列表，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，特殊的设计使得内存操作非常有效率，此列表可以同时存放字符串和整数类型，列表可以在头尾各边支持推加和弹出操作在O(1)常量时间,但是，因为每次操作涉及到内存的重新分配释放，所以加大了操作的复杂性 。
zlentry是实际存储数据的节点。一个ziplist可以有多个zlentry节点，具体形式如下：
压缩表在Redis中的应用只存在于hash和list结构的实现中，为了在存储时节省内存。