提供五种数据类型：String，hash，list，set及zset(sortedset)。应用场景:Redis牺牲了常规数据库中的数据表、复杂查询等功能，换来了很大的性能提升，特别适合那些对读写性能要求极高，且数据表结构简单（key-value、list、set之类）、查询条件也同样简单的应用场景。
Redis是啥？
想要了解Redis，先从Redis是什么？为何要用Redis？有哪些特性，以及其集群架构来几个方面来了解。Redis 简介Redis 是一个开源（BSD 许可）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。为什么要用 Redis在高并发场景下，如果需要经常连接结果变动频繁的数据库，会导致数据库读取及存取的速度变慢，数据库压力极大。
因此我们需要通过缓存来减少数据库的压力，使得大量的访问进来能够命中缓存，只有少量的需要到数据库层。由于缓存基于内存，可支持的并发量远远大于基于硬盘的数据库。所以对于高并发设计，缓存的设计是必不可少的一环。而 Redis 作为比较热门的内存存储系统之一，由于其对数据持久化的支持，种类丰富的数据结构，使其定位更倾向于内存数据库，适用于对读写效率要求都很高、数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统。
Redis 特征单线程，利用 redis 队列技术将访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。Redis 的线程模型：Redis 支持数据的持久化，包括 RDB 的全量持久化，或者 AOF 的增量持久化，从而使得Redis 挂了，数据是有机会恢复的。也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。
分布式架构，读写分离。支持的数据结构丰富。Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list、set、zset、hash 等数据结构的存储。Redis 支持数据的备份，提供成熟的主备同步，故障切换的功能，从而保证了高可用。Redis Cluster 架构Redis 搭建方式有很多种，本章主要介绍 Redis Cluster 集群构建方式：Redis 3.0 之后版本支持 Redis Cluster 集群，Redis Cluster 采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。
Redis Cluster 为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。主从结构，一是为了纯粹的冗余备份，二是为了提升读性能，比如很消耗性能的 SORT 就可以由从服务器来承担。
redis有哪些数据类型？
Redis中的所有 value 都是以 Object 的形式存在的，其通用结构如下：typedef struct redisObject {unsigned [type] 4;unsigned [encoding] 4;unsigned [lru] REDIS_LRU_BITS;int refcount;void *ptr;} robj;type：指类型，String、Hash、List、Set、ZSet；encoding：类型具体的实现方式；比如 Set 是用 hashTable 实现还是 intSet 实现；lru：最后一次被访问的信息，其实一看到 LRU 估计也就和淘汰策略有关；refcount：对象引用计数；ptr：指向实际实现者的地址；StringRedis 中的 String 不仅仅表示 字符串，还可以表示 整型、浮点型。
String 的编码可以是 int、raw 或者 embstr；单说普通的字符串，就有 raw 和 embstr 两种实现方式，embstr 是 Redis 3.0 新增的数据结构：字符串长度小于 39 字节，就用 embstr 对象，否则用传统的raw对象（Redis 3.2版本之后，这里变成了以 44 字节为分界）。
embstr 的优势在于创建时少分配一次空间（RedisObject 和 sds 是连续的），删除时少释放一次空间，以及对象的所有数据连在一起，寻找方便；当然缺点也非常明显，如果字符串的长度增加，需要重新分配内存的时候，整个 RedisObject 和 sds 都需要重新分配空间。修改 embstr 对象的时候，Redis 会将其转换成 raw 格式再进行修改，所以 embstr 对象修改之后的对象，一定是 raw 的。
应用场景：常规计数都可以使用，可用作缓存、计数、限速等等，比如商品剩余数量，字典表信息，长度不能超过 512MB。HashHash 对象的底层实现可以是 ziplist 或者 hashtable。ziplist：在这个数据结构中，是按照 key1, value1, key2, value2 这样的顺序存放来存储的；hashTable：是由 dict 这个结构来实现的。
（这个结构比较复杂，后面单写一篇来说）应用场景：Hash 适用于存储结构化的对象，可以直接修改这个对象中的某个字段的值；比如用户信息。ListList 对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist，从名字上也能看出来两种结构都是啥。ziplist：是一种压缩链表，它存储数据都是连续地放在内存区域当中。
linkedlist：是一种双向链表。应用场景：通常网站上的消息列表，可以使用 List 来进行存储；另外 lrange 命令，从某个元素开始，读取多少个元素，可以看做是分页查询，比如很多网站上那种不断下拉，不断分页的效果。SetSet 相对于 List 来说，Set 是可以自动排重的；它的编码可以是 intset 或者 hashtable 。
intset：是一个整数集合，支持三种长度的整数：int16_t、int32_t、int64_t；集合中的数据长度必须是一致的，比如一个 int16_t 长度的 Set，当插入了一条 int32_t 长度的数据，那么所有的数据都会转成 int32_t 长度（不支持降级）。hashTable：对于 Set 来说，hashTable 的 value 永远为 NULL。
应用场景：如果要存储一个列表，同时又需要做数据排重的时候，可以使用 set ；另外，Redis 还为 Set 提供了求交集、并集、差集等操作，比如微博上面的【共同关注】这个功能，就可以用 Set 实现。ZSet / Sorted Set和 Set 相比，ZSet 增加了一个参数 score，集合中的元素按照 score 进行有序排列。
有序集合的编码可能两种，一种是 ziplist，另一种是 skipList 与 hashTable 的结合。ziplist：和 Hash 类似，元素 和 score 都是按顺序存放的；比较适合用于元素内容不大的场景。skipList hashTable：是一种添加，移除，更新元素等操作更高效的数据结构，这个跳跃表的数据结构，我近期会发一篇文章单独介绍。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql？
通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于两个场景：缓存经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据；比如数据字典，业务数据中的热点数据；这样不仅提升查询效率，还可以减少数据库的压力；经常被查询，实时性要求不高数据，比如网站的最新列表、排行榜之类的数据，只需要定时统计一次，然后把统计结果放到Redis中提供查询（请不要使用select top 10 from xxxx）。
缓存可以方便数据共享，比如我先用电脑网页打开X东，选了两件商品放到购物车里面，再登录手机APP，也是可以看到购物车里面的商品的。判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑：会经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大小？我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行操作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性。高速读写常见的就是计数器，比如一篇文章的阅读量，不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。高并发的场景很适合使用Redis，比如双11秒杀，库存一共就一千件，到了秒杀的时间，通常会在极为短暂的时间内，有数万级的请求达到服务器，如果使用数据库的话，很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃，所以通常会使用Redis（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一，例如如果请求超过某个数量的时候，多余的请求就会被限流）。
这种高并发的场景，是当请求达到服务器的时候，直接在Redis上读写，请求不会访问到数据库；程序会在合适的时间，比如一千件库存都被秒杀，再将数据批量写到数据库中。所以通常来说，在必要的时候引入Redis，可以减少MySQL（或其他）数据库的压力，两者不是替代的关系。我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
Redis缓存是针对于业务数据缓存还是对数据库数据缓存？
不应该问Redis缓存的是业务数据还是数据库数据，可以问Redis是属于业务层还是数据层，这样问比较合理。我觉得Redis属于数据层；首先我们先看一个概念。DAOdata access object：数据访问对象主要用来封装对数据的访问，注意，是对数据的访问，不是对数据库的访问。其实你的数据可以在数据库，在文件中，还是在Redis中，都可以通过DAO层访问。
所以我把Redis看成和数据库是同一个级别的。Mybatis的二级缓存我们使用Redis的时候，很多时候都是通过代码操作Redis，比如使用用Jedis，其实还有一个简单的办法，就是使用Redis做Mybatis的二级缓存，只需要做简单的配置和极少量的代码即可。我们之前做的一个项目，会有大量的数据需要频繁被查询，很少（几乎没有）做新增修改删除的操作，这种数据很适合使用Redis进行缓存，所以新的版本想把Redis引入进来。
引入所需要的jar包：增加配置文件实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口mybatis-config.xml开启二级缓存：
