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（一）性能
我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
（二）并发
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。
这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。
redis是单线程工作模型：
(一) 纯内存操作 (二) 单线程操作，避免了频繁的上下文切换 (三) 采用了非阻塞I/O多路复用机制(一) String
这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。(二) hash
这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。(三) list
使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。本人还用一个场景，很合适---取行情信息。就也是个生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。(四) set
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。 另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。(五) sorted set
sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。redis采用的是 定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。
在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除，redis默认每隔100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下这个key是否过期了？如果过期了此时就会删除。
如果定期删除没删除key。然后也没有即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在 redis.conf 中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru
该配置就是配内存淘汰策略的。
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐 // TODO 为什么不用这个？？？
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
6、redis和数据库双写一致性问题
数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
首先，采取正确更新策略：先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
Redis中数据存储模式有两种：cache-only以及persistence
cache-only： 只作为"缓存"服务，不提供数据的持久化操作，数据在服务停止后消失，因此在此模式下也不存在数据恢复的问题，该模式的优点是效率高，容易扩展，缺点是安全性较低。
persistence：该模式下将内存中的数据持久化到磁盘文件，服务重启后数据可以恢复，优点是相对安全。
对于persistence持久化存储，Redis提供了两种方式：
Redis Database 简称(RDB) 以及 Append-only file 简称(AOF)
RDB是在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了redis的高性能
缺点：RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候执行数据写入到临时文件的时间点是可以通过配置来自己确定的，通过配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就执行一次RDB操作。这个操作就类似于在这个时间点来保存一次Redis的所有数据，一次快照数据。所有这个持久化方法也通常叫做 snapshots。
RDB默认开启，redis.conf 中的具体配置参数如下 :
# dbfilename：持久化数据存储在本地的文件dbfilename dump.rdb# dir：持久化数据存储在本地的路径，如果是在/redis/redis-3.0.6/src下启动的redis-cli，则数据会存储在当前src目录下dir ./## snapshot触发的时机，save## 如下为900秒后，至少有一个变更操作，才会snapshot ## 对于此值的设置，需要谨慎，评估系统的变更操作密集程度 ## 可以通过“save “””来关闭snapshot功能 # save时间: 更改了1个key时间隔900s进行持久化存储；save 900 1# save时间: 更改了10个key300s进行存储；save 300 10# save时间: 更改10000个key60s进行存储。save 60 10000## 当snapshot时出现错误无法继续时，是否阻塞客户端“变更操作”，“错误”可能因为磁盘已满/磁盘故障/OS级别异常等 stop-writes-on-bgsave-error yes ## 是否启用rdb文件压缩，默认为“yes”，压缩往往意味着“额外的cpu消耗”，同时也意味这较小的文件尺寸以及较短的网络传输时间 rdbcompression yes
snapshot 触发的时机，是有“间隔时间”和“变更次数”共同决定，同时符合2个条件才会触发snapshot, 否则“变更次数”会被继续累加到下一个“间隔时间”上。snapshot过程中并不阻塞客户端请求。snapshot首先将数据写入临时文件，当成功结束后，将临时文件重名为dump.rdb。
使用RDB恢复数据：自动的持久化数据存储到dump.rdb后。实际只要重启redis服务即可完成（启动redis的server时会从dump.rdb中先同步数据）
AOF默认关闭，开启方法，修改配置文件 reds.conf：appendonly yes
##此选项为aof功能的开关，默认为“no”，可以通过“yes”来开启aof功能 ##只有在“yes”下，aof重写/文件同步等特性才会生效 appendonly yes ##指定aof文件名称 appendfilename appendonly.aof ##指定aof操作中文件同步策略，有三个合法值：always everysec no,默认为everysec appendfsync everysec ##在aof-rewrite期间，appendfsync是否暂缓文件同步，"no"表示“不暂缓”，“yes”表示“暂缓”，默认为“no” no-appendfsync-on-rewrite no ##aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite，默认“64mb”，建议“512mb” auto-aof-rewrite-min-size 64mb ##相对于“上一次”rewrite，本次rewrite触发时aof文件应该增长的百分比。 ##每一次rewrite之后，redis都会记录下此时“新aof”文件的大小(例如A)，那么当aof文件增长到A*(1 + p)之后 ##触发下一次rewrite，每一次aof记录的添加，都会检测当前aof文件的尺寸。 auto-aof-rewrite-percentage 100
AOF和RDB各有优缺点，这是有它们各自的特点所决定：
1) AOF更加安全，可以将数据更加及时的同步到文件中，但是AOF需要较多的磁盘IO开支，AOF文件尺寸较大，文件内容恢复数度相对较慢。 2) snapshot安全性较差，它是“正常时期”数据备份以及master-slave数据同步的最佳手段，文件尺寸较小，恢复数度较快。可以通过配置文件来指定它们中的一种，或者同时使用它们(不建议同时使用)，或者全部禁用
在架构良好的环境中，master 通常使用 AOF，slave 使用 snapshot，主要原因是
master需要首先确保数据完整性，它作为数据备份的第一选择；
slave提供只读服务(目前slave只能提供读取服务)，它的主要目的就是快速响应客户端read请求；
但是如果你的redis运行在网络稳定性差/物理环境糟糕情况下，建议你master和slave均采取AOF，这个在master和slave角色切换时，可以减少“人工数据备份”/“人工引导数据恢复”的时间成本；
如果你的环境一切非常良好，且服务需要接收密集性的write操作，那么建议master采取snapshot，而slave采用AOF。
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