Redis 是完全開源免費的，遵守BSD協議，是一個高性能的key-value數據庫。Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫統統加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。
因為是純內存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，因此Redis可以用來實現很多有用的功能，比方說用List來做FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。
Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操作和運算上。
總結來說，使用Redis的好處如下：
- 速度快，因為數據存在內存中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間複雜度都是O(1)
- 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
- 支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要麼全部執行，要麼全部不執行
- 豐富的特性：可用於緩存，消息，按key設置過期時間，過期後將會自動刪除
Redis持久化的方式
redis提供了兩種持久化的方式，分別是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
1.RDB
簡而言之，就是在不同的時間點，將redis存儲的數據生成快照並存儲到磁盤等介質上；
2.AOF
換了一個角度來實現持久化，那就是將redis執行過的所有寫指令記錄下來，在下次redis重新啟動時，只要把這些寫指令從前到後再重複執行一遍，就可以實現數據恢復了。
其實RDB和AOF兩種方式也可以同時使用，在這種情況下，如果redis重啟的話，則會優先採用AOF方式來進行數據恢復，這是因為AOF方式的數據恢復完整度更高。如果你沒有數據持久化的需求，也完全可以關閉RDB和AOF方式，這樣的話，redis將變成一個純內存數據庫，+持久化--就像memcache一樣。
Redis常見性能問題和解決方案
- Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內存快照和AOF日誌文件
- 如果數據比較重要，某個Slave開啟AOF備份數據，策略設置為每秒同步一次
- 為了主從複製的速度和連接的穩定性，Master和Slave最好在同一個局域網內
- 儘量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
- 主從複製不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更為穩定，即：Master
Redis的適用場景
1.會話緩存（Session Cache）
最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？
幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。
2.隊列
Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis作為broker，你可以從這裡去查看。
3.全頁緩存（FPC）
除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。
再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存後端。此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。
4.排行榜/計數器
Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：
當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES，Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這裡看到。
Redis的高可用策略（單點故障避免策略）
1.高可用（High Availability）
當一臺服務器停止服務後，對於業務及用戶毫無影響。 停止服務的原因可能由於網卡、路由器、機房、CPU負載過高、內存溢出、自然災害等不可預期的原因導致，在很多時候也稱單點問題。
2.主備方式
這種通常是一臺主機、一臺或多臺備機，在正常情況下主機對外提供服務，並把數據同步到備機，當主機宕機後，備機立刻開始服務。 Redis HA中使用比較多的是keepalived，它使主機備機對外提供同一個虛擬IP，客戶端通過虛擬IP進行數據操作，正常期間主機一直對外提供服務，宕機後VIP自動漂移到備機上。
優點是對客戶端毫無影響，仍然通過VIP操作。
缺點也很明顯，在絕大多數時間內備機是一直沒使用，被浪費著的。
3.主從方式
這種採取一主多從的辦法，主從之間進行數據同步。 當Master宕機後，通過選舉算法(Paxos、Raft)從slave中選舉出新Master繼續對外提供服務，主機恢復後以slave的身份重新加入。
主從另一個目的是進行讀寫分離，這是當單機讀寫壓力過高的一種通用型解決方案。 其主機的角色只提供寫操作或少量的讀，把多餘讀請求通過負載均衡算法分流到單個或多個slave服務器上。
缺點是主機宕機後，Slave雖然被選舉成新Master了，但對外提供的IP服務地址卻發生變化了，意味著會影響到客戶端。 解決這種情況需要一些額外的工作，在當主機地址發生變化後及時通知到客戶端，客戶端收到新地址後，使用新地址繼續發送新請求。
4.方案選擇
主備（keepalived）方案配置簡單、人力成本小，在數據量少、壓力小的情況下推薦使用。 如果數據量比較大，不希望過多浪費機器，還希望在宕機後，做一些自定義的措施，比如報警、記日誌、數據遷移等操作，推薦使用主從方式，因為和主從搭配的一般還有個管理監控中心。
Redis的數據同步方式
無論是主備還是主從都牽扯到數據同步的問題，這也分2種情況：
- 同步方式：當主機收到客戶端寫操作後，以同步方式把數據同步到從機上，當從機也成功寫入後，主機才返回給客戶端成功，也稱數據強一致性。 很顯然這種方式性能會降低不少，當從機很多時，可以不用每臺都同步，主機同步某一臺從機後，從機再把數據分發同步到其他從機上，這樣提高主機性能分擔同步壓力。 在redis中是支持這楊配置的，一臺master，一臺slave，同時這臺salve又作為其他slave的master。
- 異步方式：主機接收到寫操作後，直接返回成功，然後在後臺用異步方式把數據同步到從機上。 這種同步性能比較好，但無法保證數據的完整性，比如在異步同步過程中主機突然宕機了，也稱這種方式為數據弱一致性。
Redis主從同步採用的是異步方式，因此會有少量丟數據的危險。還有種弱一致性的特例叫最終一致性，這塊詳細內容可參見CAP原理及一致性模型。
分佈式與集群
1.集群時代
至少部署兩臺Redis服務器構成一個小的集群，主要有2個目的：
- 高可用性：在主機掛掉後，自動故障轉移，使前端服務對用戶無影響。
- 讀寫分離：將主機讀壓力分流到從機上。
可在客戶端組件上實現負載均衡，根據不同服務器的運行情況，分擔不同比例的讀請求壓力。
2.Redis集群
分佈式
緩存數據量不斷增加時，單機內存不夠使用，需要把數據切分不同部分，分佈到多臺服務器上。 可在客戶端對數據進行分片，數據分片算法詳見一致性Hash詳解、虛擬桶分片。
分佈式集群
大規模分佈式集群時代
當數據量持續增加時，應用可根據不同場景下的業務申請對應的分佈式集群。 這塊最關鍵的是緩存治理這塊，其中最重要的部分是加入了代理服務。 應用通過代理訪問真實的Redis服務器進行讀寫，這樣做的好處是：
避免越來越多的客戶端直接訪問Redis服務器難以管理，而造成風險。
在代理這一層可以做對應的安全措施，比如限流、授權、分片。
避免客戶端越來越多的邏輯代碼，不但臃腫升級還比較麻煩。
代理這層無狀態的，可任意擴展節點，對於客戶端來說，訪問代理跟訪問單機Redis一樣。
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