Redis
Redis 是一个开源的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
- 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
- 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
- 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
- 使用多路I/O复用模型（同一个线程，通过selector模型遍历多个网络连接），非阻塞IO；
应用案例
- stackoverflow
- github
应用场景
- session缓存，例如购物车
- 队列 list 的 push/pop
- 计数器（调用访问次数，incrby原子操作）
- TopN （sorted set）
- 分布式锁
命令
Redis命令十分丰富，包括的命令组有Cluster、Connection、Geo、Hashes、HyperLogLog、Keys、Lists、Pub/Sub、Scripting、Server、Sets、Sorted Sets、Strings、Transactions一共14个redis命令组两百多个redis命令
值得注意的是，redis提供的命令均是原子性的
数据类型
Redis的key是二进制的安全的字符串，例如简单的字符串或者图片。key的长度在保证可读性的前提下尽量短，减少存储消耗。命名常用冒号分割
Redis的value可以为以下几种
- String 值的长度不能超过512 MB（常用命令 get set mget mset getset incr )
- List 基于Linked Lists实现 写快，随机读慢（常用命令 lpush rpush lrange lpop rpop ltrim rtrim）应用场景评论列表(brpop blpop 可以阻塞读列表直到获取到数据，超时仍无数据则返回null)
- Set （smembers sadd spop scard）
- Sorted Set (zadd zrange zrevrange )
- Hash （hget hset …）
- Bit Array
- HyperLogLogs
持久化
redis持久化会在子线程中执行，不会阻塞命令的执行
aof 追加到命令日志中，在执行写命令时，将被执行的写命令复制到硬盘里面
rdb 每隔一定时间将数据集导出到磁盘（快照）
事务
MULTI 命令用于开启一个事务，它总是返回 OK 。 MULTI 执行之后， 客户端可以继续向服务器发送任意多条命令， 这些命令不会立即被执行， 而是被放到一个队列中， 当 EXEC命令被调用时， 所有队列中的命令才会被执行。
DISCARD ， 客户端可以清空事务队列， 并放弃执行事务。
EXEC 命令负责触发并执行事务中的所有命令：
如果客户端在使用 MULTI 开启了一个事务之后，却因为断线而没有成功执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都不会被执行。
另一方面，如果客户端成功在开启事务之后执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都会被执行。
当multi指令与exec指令之间出现了错误
1）如果命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用 maxmemory 设置了最大内存限制的话）。那么exec之后会执行discard取消事务中的指令（2.6.5版本之后）。
2）如果命令可能在 EXEC 调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。那么redis会执行所有的命令，只是出错的指令结果为失败。
使用 check-and-set 操作实现乐观锁
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。
被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了， 那么整个事务都会被取消， EXEC 返回nil-reply来表示事务已经失败。程序需要做的， 就是不断重试这个操作， 直到没有发生碰撞为止。
Redis 脚本和事务
从定义上来说， Redis 中的脚本本身就是一种事务， 所以任何在事务里可以完成的事， 在脚本里面也能完成。 并且一般来说， 使用脚本要来得更简单，并且速度更快。
分布式锁
只需具备3个特性就可以实现一个最低保障的分布式锁。
- 安全属性（Safety property）: 独享（相互排斥）。在任意一个时刻，只有一个客户端持有锁。
- 活性A(Liveness property A): 无死锁。即便持有锁的客户端崩溃（crashed)或者网络被分裂（gets partitioned)，锁仍然可以被获取。
- 活性B(Liveness property B): 容错。 只要大部分Redis节点都活着，客户端就可以获取和释放锁.
单Redis实例实现分布式锁的正确方法
在尝试克服上述单实例设置的限制之前，让我们先讨论一下在这种简单情况下实现分布式锁的正确做法，实际上这是一种可行的方案，尽管存在竞态，结果仍然是可接受的，另外，这里讨论的单实例加锁方法也是分布式加锁算法的基础。
获取锁使用命令:
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
这个命令仅在不存在key的时候才能被执行成功（NX选项），并且这个key有一个30秒的自动失效时间（PX属性）。这个key的值是“my_random_value”(一个随机值），这个值在所有的客户端必须是唯一的，所有同一key的获取者（竞争者）这个值都不能一样。
value的值必须是随机数主要是为了更安全的释放锁，释放锁的时候使用脚本告诉Redis:只有key存在并且存储的值和我指定的值一样才能告诉我删除成功。可以通过以下Lua脚本实现：
if redis.call(“get”,KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call(“del”,KEYS[1])
else
return 0
end
使用这种方式释放锁可以避免删除别的客户端获取成功的锁。
Redlock算法
在Redis的分布式环境中，我们假设有N个Redis master。这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制。之前我们已经描述了在Redis单实例下怎么安全地获取和释放锁。我们确保将在每（N)个实例上使用此方法获取和释放锁。在这个样例中，我们假设有5个Redis master节点，这是一个比较合理的设置，所以我们需要在5台机器上面或者5台虚拟机上面运行这些实例，这样保证他们不会同时都宕掉。
为了取到锁，客户端应该执行以下操作:
获取当前Unix时间，以毫秒为单位。
依次尝试从N个实例，使用相同的key和随机值获取锁。在步骤2，当向Redis设置锁时,客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。
客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（这里是3个节点，相似原理参考paxos算法）的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。
如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。