Redis 全体系深度解析（架构原理、性能模型、使用场景、持久化机制、过期策略与最佳实践）
Redis 是现代互联网系统中最核心的基础组件之一。
几乎所有高并发、高流量项目都会把 Redis 放进架构里作为「缓存 + 分布式协调服务 + 高速存储」。
下面从 Redis 的本质出发，把它的优势、原理、场景、持久化、安全与一致性体系完整讲清楚。
一、Redis 是什么？为什么要用 Redis？
Redis 是一个基于内存、支持持久化、支持多种数据结构的高性能数据库。
更准确地说，它是一个内存存储系统 + 分布式协调组件 + 高性能 KV 引擎。
为什么现代系统必须用 Redis？
1. 内存存储：比数据库磁盘 I/O 快几个数量级。
读写速度可以达到 10 万～百万级别 QPS，数据库根本无法承受高并发压力。
2. 数据结构丰富：比 Memcached 更灵活。
Redis 支持字符串、列表、集合、有序集合、哈希、位图、HyperLogLog、GEO、Streams 等。
3. 功能非常多：
缓存、分布式锁、限流、队列、排行榜、会话管理、计数器、发布订阅、布隆过滤器……
这是 MySQL、MQ、ETCD 都难以替代的场景。
4. 客户端丰富、生态成熟，易扩展、易运维。
所以 Redis 已经成为互联网架构的标配。
二、Redis 为什么是单线程？为什么这么快？
Redis 最经典的两个问题：单线程 + 高性能
表面矛盾，但本质上是一种“极致优化”。
1. Redis 单线程的原因
Redis 早期定位是一个「基于内存的数据结构服务器」。
关键思想：瓶颈不是 CPU，而是 IO 操作。
单线程带来的优势：
- 没有线程切换开销（避免上下文切换）
- 没有加锁、无竞争（数据结构操作简单且安全）
- 代码逻辑更简单、执行路径更短
Redis 的真正瓶颈是网络 IO 和内存访问速度，不是 CPU。
2. Redis 为什么这么快？
Redis 快来自四点：
1）纯内存操作（内存是数据库的 1000 倍速度）
2）单线程无锁架构（线程切换是昂贵的）
3）高效数据结构（C 语言 + 精心实现的结构）
例如：
- ziplist（压缩列表）
- skiplist（跳表）
- intset（整数集合）
- quicklist（列表）
- hash（两个底层结构动态转换）
4）IO 多路复用（epoll）
完全利用操作系统事件驱动模型，大幅提升网络吞吐能力。
总结一句话：
Redis 是“单线程 + 多IO复用 + 内存 + 高效数据结构”的组合拳。
三、Redis 的核心使用场景
Redis 被称为“万能中间件”，但核心使用场景可以归类：
1. 缓存（最主要）
- 查询缓存
- 用户Session缓存
- 热点数据加速
- 分页缓存
2. 计数与限流
- 点赞计数
- PV/UV 统计
- Token Bucket 限流
- 接口访问频率控制
3. 排行榜与热点榜单
使用 zset 优势非常大。
4. 分布式锁
SET NX + EX
或 Redisson 提供的可重入锁、公平锁、读写锁等。
5. 消息队列
- list（简单队列）
- Stream（持久化队列）
在某些场景可取代 Kafka。
6. 布隆过滤（大规模查询去重）
避免数据库穿透。
7. GEO 地理位置
周边人搜索、定位、打车等。
8. 事务与 Lua
可以实现强一致的业务操作。
Redis 的生态远比传统缓存更广。
四、Redis 的数据类型与典型使用场景
1. String（字符串）
最基础类型
应用：缓存、计数、分布式锁、本地配置开关
2. Hash（哈希）
适合存储小对象
应用：用户信息、商品信息等 KV 型结构
3. List（列表）
应用：消息队列、时间线、任务队列
4. Set（集合）
应用：去重、共同好友、标签系统
5. Sorted Set（有序集合）
应用：排行榜、延迟队列、权重统计
6. BitMap
应用：每日签到、统计活跃用户
7. HyperLogLog
应用：去重计数（大数据场景）
8. GEO（地理位置）
应用：附近的人、物流、地图
9. Stream（流）
应用：消息队列（Redis 官方逐渐替代 list 模式）
Redis 的类型强大在于：不仅快，还能解决数据结构问题。
五、Redis 的持久化机制：RDB + AOF
Redis 虽然是内存数据库，但支持持久化，两种机制：
1. RDB（快照）
RDB 是内存快照，将 Redis 整体数据转储到磁盘。
触发方式包括：
1）手动触发
SAVE （阻塞）
BGSAVE（后台快照）
2）自动触发（redis.conf）
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
表示：多少秒内如果有多少次写入，则触发。
RDB 优点
- 文件小
- 恢复速度快
- 很适合备份、冷数据归档
- 对性能影响小（后台进程执行）
RDB 缺点
- 数据可能丢失最近一次快照和实际内存之间的内容（非实时）
2. AOF（追加日志）
AOF 将每一次写操作以追加方式写入文件。
AOF 是写前日志还是写后日志？
AOF 是 写后日志（write-after-log）
即：命令执行完成，再写入日志。
这是保证简单性和正确性的关键。
AOF 写入策略（appendfsync）
- always（每次写后 fsync，最安全最慢）
- everysec（每秒 fsync，性能好，最多丢 1 秒）
- no（依赖 OS 刷盘，不推荐）
AOF 优点
- 比 RDB 更高的数据可靠性（丢失少）
- 可读性强（文本命令）
AOF 缺点
- 文件比较大
- fsync 会影响性能
- 重写（rewrite）过程复杂
实际应用中常采用：
RDB + AOF 混合持久化
兼顾性能与可靠性。
六、Redis 过期与淘汰机制
1. 设置过期时间
EXPIRE key seconds
SET key value EX seconds永久有效：
PERSIST key2. Redis 删除过期 key 的方式
Redis 采用「惰性删除 + 定期删除」组合：
- 惰性删除：访问时发现过期，才删
- 定期删除：后台随机抽样清理
七、Redis 内存淘汰策略（非常关键）
当内存满时，Redis 采用以下策略之一（maxmemory-policy）：
1. noeviction（默认）
不淘汰，新写入失败（适用于缓存不允许丢）
2. allkeys-lru（最常用）
淘汰最少使用的 key
3. allkeys-random
随机淘汰
4. volatile-lru
淘汰带过期时间中的最少使用 key
5. volatile-ttl
按 TTL 即将过期优先淘汰
最常用：
allkeys-lru + 设置 maxmemory
八、Redis 为什么不适合作为最终一致性数据库？
缺点包括：
- 单线程（虽然是优点也有天花板）
- 内存成本高
- 持久化存在极端丢失可能性
- 复制是异步为主（不强一致）
- 不支持复杂查询（SQL）
- failover 秒级损失不可避免
Redis 的定位永远是高性能中间件，而非数据库替代品。
九、Redis 的高可用与分布式能力结构
Redis 高可用组三件套：
1. 主从复制（Replication）
- 异步复制
- 从库可读
- 主挂了，从库可能丢写
2. Sentinel（哨兵）
- 监控主节点
- 自动故障转移
- 高可用
3. Redis Cluster（分片集群）
- 多主多从
- 自动数据分区（哈希槽）
- 故障自动转移
- 支持扩容
这是 Redis 的生产级架构。
十、Redis 调优与最佳实践
1. Key 设计
- 不要太长
- 用冒号分层（如 user:1001:name）
- 避免全量 keys 操作（keys 命令危险）
2. 使用合适的数据结构
- ZSet 做排行榜
- BitMap 做签到
- HyperLogLog 做大规模去重
- Stream 做消息队列
3. 设置过期时间避免缓存雪崩
4. 使用 Lua 保证原子性（如红包系统）
5. 避免大 key（导致阻塞）
6. 使用 Pipeline 批处理减少 RTT
总结：Redis 的本质
Redis 的本质是：
一个极致优化的内存数据库 + 完整的分布式协调组件。
它的核心价值来自：
- 单线程 + IO 多路复用 + 内存数据结构
- 强大的数据类型
- 持久化机制（RDB/AOF）
- 主从复制与集群
- 过期与淘汰策略
- 高可扩展性与高性能