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简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
为什么要用redis /为什么要用缓存
主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。
高性能：
假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！
高并发：
直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。
为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者guava 实现的是本地缓存， 主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。
使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。
redis 和 memcached 的区别
对于 redis 和 memcached 我总结了下面四点。现在公司一般都是用redis 来实现缓存，而且 redis 自身也越来越强大了！
1.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。
2.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。
3.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.
4.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。
redis 常见数据结构以及使用场景分析
1.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。
2.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 = JavaUser29380547;value = {"id":1,"name":zhixihanxi,"age":22}
3.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。
4.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：
5.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 设置过期时间
Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。
我们 set key 的时候，都可以给一个 expire time，就是过期时间，通过过期时间我们可以指定这个 key可以存活的时间。
如果假设你设置了一批 key只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？定期删除+惰性删除。
通过名字大概就能猜出这两个删除方式的意思了。
定期删除：redis默认是每隔100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢？你想一想假如redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key的话，就会给 CPU 带来很大的负载！ 惰性删除：定期删除可能会导致很多过期 key到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期 key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，除非你的系统去查一下那个 key，才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除，也是够懒的哈！但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。我们想一下：如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了。怎么解决这个问题呢？
redis 内存淘汰机制。
6.7 redis 内存淘汰机制（MySQL里有2000w数据，Redis中只存
20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？）
redis配置文件 redis.conf 中有相关注释，提供 6种数据淘汰策略：
1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选近 少使用的数据淘汰
2. 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
3. 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
4. allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除近 少使用的key（这个是 常用的）.
5. allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6. no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！