很少使用，了解有这么个东西就可以了

Redis除了上文中5种基础数据类型，还有三种特殊的数据类型，分别是 HyperLogLogs（基数统计）， Bitmaps (位图) 和 geospatial （地理位置）

1. HyperLogLogs（基数统计）

Redis 2.8.9 版本更新了 Hyperloglog 数据结构！

Redis5.0 中还增加了一个数据类型Stream，它借鉴了Kafka的设计，是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。

1. 为什么会设计Stream

Redis5.0 中还增加了一个数据结构Stream，从字面上看是流类型，但其实从功能上看，应该是Redis对消息队列（MQ，Message Queue）的完善实现。

用过Redis做消息队列的都了解，基于Reids的消息队列实现有很多种，例如：

• PUB/SUB，订阅/发布模式
  • 但是发布订阅模式是无法持久化的，如果出现网络断开、Redis 宕机等，消息就会被丢弃；
• 基于List LPUSH+BRPOP 或者 基于Sorted-Set的实现
  • 支持了持久化，但是不支持多播，分组消费等

1. Redis数据结构简介

首先对redis来说，所有的key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。

1. 普通hash

普通hash也就是最简单的hash算法，即

index = hash(key) % N

1. 什么是redis

Redis是一款内存高速缓存数据库。Redis全称为：Remote Dictionary Server（远程数据(字典)服务），使用C语言编写，Redis是一个key-value存储系统（键值存储系统），支持丰富的数据类型，如：String、list、set、zset、hash。

Redis是一种支持key-value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。

2. 为什么要使用Redis

Redis最常用的一个场景就是作为缓存，本文主要探讨Redis作为缓存，在实践中可能会有哪些问题？比如一致性, 穿击, 穿透, 雪崩, 污染等。

1. 为什么要理解Redis缓存问题

在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。

当缓存库出现时，必须要考虑如下问题：

• 缓存穿透
• 缓存穿击
• 缓存雪崩
• 缓存污染（或者满了）
• 缓存和数据库一致性

前面两篇文章，主从复制和哨兵机制保障了高可用，就读写分离而言虽然slave节点扩展了主从的读并发能力，但是写能力和存储能力是无法进行扩展，就只能是master节点能够承载的上限。如果面对海量数据那么必然需要构建master（主节点分片)之间的集群，同时必然需要吸收高可用（主从复制和哨兵机制）能力，即每个master分片节点还需要有slave节点，这是分布式系统中典型的纵向扩展（集群的分片技术）的体现；所以在Redis 3.0版本中对应的设计就是Redis Cluster。

0. 前言

直接先抛一下结论：在满足实时性的条件下，不存在两者完全保存一致的方案，只有最终一致性方案。 根据网上的众多解决方案，总结出 6 种，直接看目录：

我们知道要避免单点故障，即保证高可用，便需要冗余（副本）方式提供集群服务。而Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。本文主要阐述Redis的主从复制。

1. 主从复制概述

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

主从复制的作用主要包括：

Redis 采用事件驱动机制来处理大量的网络IO。它并没有使用 libevent 或者 libev 这样的成熟开源方案，而是自己实现一个非常简洁的事件驱动库 ae_event

1. 事件机制

Redis中的事件驱动库只关注网络IO，以及定时器。

该事件库处理下面两类事件：

• 文件事件(file event)：用于处理 Redis 服务器和客户端之间的网络IO。
• 时间事件(time eveat)：Redis 服务器中的一些操作（比如serverCron函数）需要在给定的时间点执行，而时间事件就是处理这类定时操作的。