Redis
官网地址：https://redis.io/
一、Redis数据结构
基础类型： java总结-缓存：Redis-常用的数据结构
1、HyperLogLog
用于 基数统计（比如：统计网站独立访问人数UV）。
特点是：占用极小的内存（12KB），可以近似统计数十亿个数据元素，误差在 0.81% 左右。
适用场景：
- 统计用户访问量
- 活跃用户去重
- 商品浏览量去重
典型命令：
PFADD,PFCOUNT,PFMERGE
2、Bitmap
位图数据结构，用于按位存储数据，适合用来快速记录、统计、判断海量数据。
适用场景：
- 签到功能（某天是否签到）
- 活跃状态标记（某个用户是否在线）
- 性能极佳，适合批量快速统计。
典型命令：
SETBIT,GETBIT,BITCOUNT
3、GEO
Redis 提供的地理位置存储和检索能力，基于 SortedSet 底层实现。
适用场景：
- 附近的人、附近的店
- 基于位置的服务（LBS）
典型命令：
GEOADD,GEORADIUS,GEODIST
4、Stream
Redis 5.0 新增的数据类型，支持消息队列场景。
相比 List 更强大，天然支持：
- 消息持久化
- 消息确认机制（ACK）
- 消费组（Consumer Group）模式，支持水平扩展
适用场景：
- 异步解耦
- 消息流处理
- 任务分发系统
典型命令：
XADD,XREAD,XGROUP
二、深入 缓存淘汰策略
- Redis 提供多种淘汰策略，如：
noeviction：达到最大内存时不再写入allkeys-lru：所有 key 中淘汰最近最少使用的volatile-lru：只在设置了过期时间的 key 中淘汰 LRU 的
- 推荐配图 + 命令演示，帮助理解。
三、深入 持久化机制
- RDB 和 AOF 两种机制
- 优劣对比、适用场景
- 如何同时开启
- 建议加入图解流程、关键配置项说明
四、Redis线程模型
介绍线程模型的内容...
五、Redis分布式锁
为了更好的理解分布式锁的原理，我这边自己画张图通过这张图来分析：
1、加锁机制
线程去获取锁，获取成功: 执行 lua脚本，保存数据到 redis数据库。
线程去获取锁，获取失败: 一直通过 while循环尝试获取锁，获取成功后，执行 lua脚本，保存数据到 redis数据库。
2、Watch dog自动延期机制
在一个分布式环境下，假如一个线程获得锁后，突然服务器宕机了，那么这个时候在一定时间后这个锁会自动释放，你也可以设置锁的有效时间( 不设置默认30秒），这样的目的主要是防止死锁的发生。
但在实际开发中会有下面一种情况:
//设置锁1秒过期
redissonLock.lock("redisson",1);
/**
* 业务逻辑需要咨询2秒
*/
redissonLock.release("redisson");
/**
* 线程1 进来获得锁后，线程一切正常并没有宕机，但它的业务逻辑需要执行2秒，这就会有个问题，
* 在 线程1 执行1秒后,这个锁就自动过期了，那么这个时候 线程2 进来了。那么就存在 线程1和线程2
* 同时在这段业务逻辑里执行代码，这当然是不合理的。而且如果是这种情况，那么在解锁时系统会抛异常，
* 因为解锁和加锁已经不是同一线程了，具体后面代码演示。
*/
所以这个时候看门狗就出现了，它的作用就是 线程1 业务还没有执行完，时间就过了，线程1 还想持有锁的话，就会启动一个 watch dog后台线程，不断的延长锁 key的生存时间。
Tips
注意：正常这个看门狗线程是不启动的，还有就是这个看门狗启动后对整体性能也会有一定影响，所以不建议开启看门狗。
3、Redis lua脚本
Warning
Todo: to be continue...
六、Redis主从复制
1、全量复制
2、断点续传
七、Redis 集群
1、Redis 集群分类
2、Redis 集群搭建
主从模式方案
- 部署实测：Todo
哨兵模式方案：
部署实测：三台 Centos7.9 中 Docker 部署 Redis 哨兵模式
集群模式方案：
部署实测：三台 Centos7.9 中 Docker 部署 Redis 集群模式
八、Redis 集群同步
Todo
九、Redis 性能优化
十、监控与运维
- 常见工具：RedisInsight、Prometheus + Grafana、阿里云控制台
- 数据指标：命中率、连接数、慢查询、内存使用率等
- 可贴图、提供实际界面截图更生动