Redis支持五种数据类型：

string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
1、String（字符串）
string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。
string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB。
2、Hash（哈希）
Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。
Redis 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。
3、List（列表）
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
4、Set（集合）
Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。
集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
5、zset(sorted set：有序集合)
Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

淘汰策略

1、淘汰简介
Redis官方给的警告，当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误。
2、最大缓存配置
在redis中，允许用户设置的最大使用内存大小是 512G。
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。
3、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）中挑选最近最少使用的数据淘汰
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：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
5、allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6、no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
4、建议
了解了Redis的淘汰策略之后，在平时使用时应尽量主动设置/更新key的expire时间，主动剔除不活跃的旧数据，有助于提升查询性能。
Redis过期数据淘汰是指将键值对都删除掉。

缓存

缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。

缓存穿透解决方案
一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
缓存击穿解决方案
key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。
使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。
SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。
缓存雪崩解决方案
与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key。
我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件 。
缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存；
缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。
关于缓存崩溃的解决方法，这里提出了三种方案：使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间，还有一种被称为“二级缓存”的解决方法。

针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。
于缓存其它问题，缓存满了和数据丢失等问题，大伙可自行学习。最后也提一下三个词LRU、RDB、AOF，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

Redis实现分布式锁

日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。
什么是分布式锁

分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。

Redis分布式锁方案一：SETNX + EXPIRE
提到Redis的分布式锁，很多小伙伴马上就会想到setnx+ expire命令。即先用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value，如果
key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：

if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1）{ //加锁
    expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
    try {
        do something  //业务请求
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    }
}