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Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求

Redis的应用场景

总结一

计数器

可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。

总结二

Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

数据类型说明string字符串，最简单的k-v存储hashhash格式，value为field和value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

string——适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。

hash——一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。

list——因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等。

set——可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。

Sorted Set——是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。

哨兵模式

哨兵的介绍

sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：

集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。

故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了。

哨兵的核心知识

哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。
哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。
对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。

形成死锁的四个必要条件是什么

互斥条件：线程(进程)对于所分配到的资源具有排它性，即一个资源只能被一个线程(进程)占用，直到被该线程(进程)释放。
请求与保持条件：一个线程(进程)因请求被占用资源而发生阻塞时，对已获得的资源保持不放。
不剥夺条件：线程(进程)已获得的资源在末使用完之前不能被其他线程强行剥夺，只有自己使用完毕后才释放资源。
循环等待条件：当发生死锁时，所等待的线程(进程)必定会形成一个环路（类似于死循环），造成永久阻塞。

如何避免线程死锁

我们只要破坏产生死锁的四个条件中的其中一个就可以了。

破坏互斥条件

这个条件我们没有办法破坏，因为我们用锁本来就是想让他们互斥的（临界资源需要互斥访问）。

破坏请求与保持条件

一次性申请所有的资源。

破坏不剥夺条件

占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源。

破坏循环等待条件

靠按序申请资源来预防。按某一顺序申请资源，释放资源则反序释放。破坏循环等待条件。

我们对线程 2 的代码修改成下面这样就不会产生死锁了。

new Thread(() -> {
    synchronized (resource1) {
        System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource1");
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resource2");
        synchronized (resource2) {
            System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource2");
        }
    }
}, "线程 2").start();

输出结果

Thread[线程 1,5,main]get resource1
Thread[线程 1,5,main]waiting get resource2
Thread[线程 1,5,main]get resource2
Thread[线程 2,5,main]get resource1
Thread[线程 2,5,main]waiting get resource2
Thread[线程 2,5,main]get resource2

我们分析一下上面的代码为什么避免了死锁的发生?

线程 1 首先获得到 resource1 的监视器锁，这时候线程 2 就获取不到了。然后线程 1 再去获取 resource2 的监视器锁，可以获取到。然后线程 1 释放了对 resource1、resource2 的监视器锁的占用，线程 2 获取到就可以执行了。这样就破坏了破坏循环等待条件，因此避免了死锁。