一、核心概念与架构
Redis 是一种 NoSQL 数据库，采用键值对（key-value pair）模型，其中键通常为字符串，值可以是多种数据类型。它主要运行在内存中，以实现极高的读写速度，但也支持持久化机制将数据保存到磁盘。Redis 的架构基于单线程事件循环模型（在版本 6.0 后引入多线程 I/O 以提升性能），这使得它在处理高并发请求时高效且资源消耗低。
部署模式：Redis 支持单机模式、主从复制（master-slave replication）、哨兵模式（Sentinel）用于高可用性，以及集群模式（Cluster）用于水平扩展和数据分片。
持久化机制：RDB（Redis Database）：定期生成数据快照，适合数据量大但允许少量丢失的场景。
AOF（Append Only File）：记录每条写操作日志，提供更强的持久性，但可能导致文件膨胀。
混合模式：结合 RDB 和 AOF 以平衡性能和可靠性。
二、关键特性
Redis 的设计注重速度、简单性和多功能性，主要特性包括：
高性能：内存存储使得读写操作通常在微秒级完成，支持每秒数百万次操作。
原子性操作：所有命令均为原子执行，支持事务（通过 MULTI/EXEC 命令）和 Lua 脚本以实现复杂逻辑。
发布/订阅（Pub/Sub）：支持消息队列模式，用于实时通信。
过期与淘汰策略：键可以设置 TTL（Time To Live）自动过期；内存满时支持多种淘汰算法，如 LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）。
模块化扩展：从版本 4.0 开始，支持加载自定义模块，如 RedisGraph（图数据库）、RedisSearch（全文搜索）等。
安全性：支持 ACL（Access Control List）、SSL/TLS 加密和密码认证。
三、支持的数据结构
Redis 不仅仅是简单的键值存储，它支持丰富的数据类型，这使其适用于各种应用场景。以下是主要数据结构及其典型用途：
| 数据类型 | 描述 | 示例命令 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| String（字符串） | 最基本类型，支持二进制安全字符串，最大 512 MB。 | SET key value; GET key | 缓存简单数据、计数器。 |
| Hash（哈希表） | 键值对集合，类似于字典。 | HSET key field value; HGET key field | 存储对象属性，如用户信息。 |
| List（列表） | 双向链表，支持从两端插入/弹出。 | LPUSH key value; LRANGE key 0 -1 | 队列、栈、最近访问列表。 |
| Set（集合） | 无序唯一元素集合，支持交并补操作。 | SADD key member; SINTER key1 key2 | 标签系统、唯一用户集合。 |
| Sorted Set（有序集合） | 集合元素带分数，支持排序。 | ZADD key score member; ZRANGE key 0 -1 | 排行榜、优先级队列。 |
| Bitmap（位图） | 字符串的位级操作。 | SETBIT key offset value; BITCOUNT key | 布隆过滤器、统计活跃用户。 |
| HyperLogLog | 近似基数估计结构。 | PFADD key element; PFCOUNT key | 唯一访客计数。 |
| Stream（流） | 日志式数据结构，支持消费者组。 | XADD key * field value; XREADGROUP | 消息队列、事件流。 |
四、使用场景
Redis 的多功能性使其广泛应用于现代应用架构中：
缓存：作为后端数据库的缓存层，减少数据库负载（如与 MySQL 结合）。
会话存储：管理用户会话数据，在分布式系统中保持一致性。
实时分析：用于计数、排行榜和指标聚合。
消息队列：通过 Pub/Sub 或 Stream 实现异步通信，类似于 Kafka 的轻量替代。
地理空间索引：Geo 数据类型支持位置查询，如附近搜索。
分布式锁：利用 SETNX 命令实现互斥访问。 在云环境中，Redis 常与 AWS ElastiCache、Azure Cache for Redis 等服务集成。
五、优势与局限性
优势：
极高的吞吐量和低延迟，适合高并发场景。
简单易用，客户端库支持多种语言（如 Java、Python、Go）。
社区活跃，生态丰富，包括 Redis Enterprise 版本提供企业级功能。
跨平台兼容，支持 Linux、macOS 和 Windows。
局限性：
内存依赖：数据规模受限于可用内存，虽支持虚拟内存但性能下降。
单线程核心：尽管引入多线程，CPU 密集型任务可能成为瓶颈。
持久化开销：高频写操作下，AOF 重写可能消耗资源。
安全性考虑：默认配置下易受攻击，需启用认证和网络隔离。