Redis: KV cache and store in-memory 持久化 主从(借助于sentinel实现一定意义上的HA) Clustering(分布式)
数据结构服务器：
String, List, Hash, Set, Sorted Set, Bitmap, HyperLoglog
存储系统有三类：
RDBMS
NoSQL:
KV NoSQL：redis
Column Family NoSQL: HBase
Documentation NoSQL: MongoDB
Graph NoSQL: Neo4j
NewSQL
Redis的组件：
redis.io
Redis守护进程：
监听端口：6379/tcp
Strings:
SET key value [EX #] [NX|XX]
GET
INCR
DECR
EXIST
Lists:
LPUSH
RPUSH
LPOP
RPOP
LINDEX
LSET
Sets:
SADD
SINTER
SUNION
SPOP
SISMEMBER
Sorted Sets:
ZADD
ZRANGE
ZCARD
ZRANK
Hashes:
HSET
HSETNX
HGET
HKEYS
HVALS
HDEL
Bitmaps, HyperLogLog
认证实现方法：
(1) redis.conf
requirepass PASSWORD
(2) redis-cli
AUTH PASSWORD
清空数据库：
FLUSHDB：清空当前库
FLUSHALL：清空所有库
事务：
通过MULTI, EXEC, WATCH等命令实现事务功能；将一个或多个命令归并为一个操作提请服务器按顺序执行的机制；不支持回滚操作；
MULTI：启动一个事务；
EXEC: 执行事务；
一次性将事务中的所有操作执行完成后返回给客户端；
WATCH：乐观锁；在EXEC命令执行之前，用于监视指定数量键；如果监视中的某任意键数据被修改，则服务器拒绝执行事务；
Connection相关的命令：
AUTH
ECHO
PING
QUIT
SELECT
Server相关的命令：
CLIENT SETNAME connection-name
CLIENT GETNAME
CLIENT KILL ip:port
CONFIG GET
CONFIG RESETSTAT
CONFIG SET parameter value
CONFIG REWRITE
DBSIZE
BGSAVE
SAVE
LASTSAVE
发布与订阅(publish/subscribe)
频道：消息队列
SUBSCRIBE: 订阅一个或多个队列；
PUBLISH: 向频道发布消息；
UNSUBSCRIBE：退订此前订阅的频道；
PSUBSCRIBE：模式订阅
Redis的持久化：
RDB和AOF
RDB: snapshot，二进制格式；按事先定制的策略，周期性地将数据保存至磁盘；数据文件默认为dump.rdb;
客户端也可显式使用SAVA或BGSAVE命令启动快照保存机制；
SAVE: 同步，在主线程中保存快照；此时会阻塞所有客户端请求；
BGSAVE：异步，
AOF：Append Only File
记录每一次写操作至指定的文件尾部实现持久化；当redis重启时，可通过重新执行文件中的命令在内存重建数据库；
BGREWRITEAOF：AOF文件重写；
不会读取正在使用AOF文件，而通过将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中，完成之后替换原来的AOF文件；
RDB：
SAVE 900 1
SAVE 300 10
SAVE 60 10000
stop-writes-on-bgsave-error yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yes
dbfilename dump.rdb
dir /var/lib/redis
AOF:
重写过程：
(1) redis主进程通过fork创建子进程；
(2) 子进程根据redis内存中的数据创建数据库重建命令序列于临时文件中；
(3) 父进程继承client的请求，并会把这些请求中的写操作继续追加至原来AOF文件；额外地，这些新的写请求还会被放置于一个缓冲队列中；
(4) 子进程重写完成，会通知父进程；父进程把缓冲中的命令写到临时文件中
(5) 父进程用临时文件替换老的aof文件；
相关参数：
appendonly no
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync {always|everysec|no}
no-appendfsync-on-rewrite no
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
注意：持久本身不能取代备份；还应该制定备份策略，对redis数据库定期进行备份；
RDB与AOF同时启用：
(1) BGSAVE和BGREWRITEAOF不会同时执行；
(2) 在Redis服务器启动用于恢复数据时，会优先使用AOF；
复制：
特点：
一个Master可以有多个Slave；
支持链式复制；
Master以非阻塞方式同步数据至slave；
slave:
> SLAVAOF MASTER_IP MASTER_PORT
注意：如果master使用requirepass开启了认证功能，从服务器要使用masterauth <PASSWORD>来连入服务请求使用此密码进行认证；
sentinel：
用于管理多个redis服务实现HA；
监控
通知
自动故障转移
流言协议，投票协议
程序：
redis-sentinel /path/to/file.conf
redis-server /path/to/file.conf --sentinel
(1) 服务器自身初始化，运行redis-server中专用于sentinel功能的代码；
(2) 初始化sentinel状态，根据给定的配置文件，初始化监控的master服务器列表；
(3) 创建连向master的连接；
专用配置文件：/etc/redis-sentinel.conf
(1) # sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
(2) sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
(3) sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
(4) sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
主观下线，客观下线：
主观下线：一个sentinel实例判断出某节点下线；
客观下线：多个sentinel节点协商后判断出某节点下线；
专用命令：
SENTINEL masters
SENTINEL slaves <master name>
SENTINEL get-master-addr-by-name <master name>
SENTINEL reset
SENTINEL failover <master name>
Clustering：
分布式数据库，通过分片机制进行数据分布，clustering内的每个节点仅数据库的一部分数据；
每个节点持有全局元数据，但仅持有一部分数据；
作为一种基数统计算法，比如统计一个千万级别以上的访问日志文件中不同IP出现的次数，传统实现方式是把文件中的所有IP取出并存储到hash set中，计算总数即可。不过，处理海量数据的时，对内存的占用量将会特别大，因此就有了所谓的“位图法“。位图可以快速、准确地获取一个给定输入的基数。位图的基本思想是使用哈希函数把数据集映射到一个bit位，每个输入元素与bit位是一一对应。这样Hash将没有产生碰撞冲突，并减少需要计算每个元素映射到1个bit的空间。虽然Bitmap大大节省了存储空间，但当统计很高的基数或非常大的不同的数据集，它们仍然有问题。好在基数统计作为一个新兴的领域，业已出现不少开源算法，基数统计算法的思想是用准确率换取空间，准确率可以稍稍差一点点，但是可以大大的缩减占用的空间。例如，目前3个比较有代表的算法是：Java HashSet、Linear Probabilistic Counter以及一个Hyper LogLog Counter。