为什么分布式一定要有Redis?( 二 ) _分布式

随着快递的增多，快递员也越来越多，小曲发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的快递员了。

快递员之间的协调很花时间。

综合上述缺点，小曲痛定思痛，提出了下面的经营方式。
经营方式二

小曲只雇佣一个快递员。然后呢，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。
最后，那个快递员依次的去取快递，一次拿一个，然后开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。
上述两种经营方式对比，是不是明显觉得第二种，效率更高，更好呢？
在上述比喻中：

每个快递员→每个线程
每个快递→每个 Socket(I/O 流)
快递的送达地点→Socket 的不同状态
客户送快递请求→来自客户端的请求
小曲的经营方式→服务端运行的代码
一辆车→CPU 的核数

于是我们有如下结论：

经营方式一就是传统的并发模型，每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个快递员) ，通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个快递的送达地点) ，来管理多个 I/O 流。

下面类比到真实的 Redis 线程模型，如图所示：

文章插图

简单来说，就是我们的 redis-client 在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 Socket 。
在服务端，有一段 I/O 多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是，这个 I/O 多路复用机制， Redis 还提供了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库，大家可以自行去了解。
Redis 的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

是不是觉得这个问题很基础？我也这么觉得。然而根据面试经验发现，至少百分之八十的人答不上这个问题。
建议，在项目中用到后，再类比记忆，体会更深，不要硬记。基本上，一个合格的程序员，五种类型都会用到。
String

这个没啥好说的，最常规的 set/get 操作， Value 可以是 String 也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
Hash

这里 Value 存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。
我在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以 CookieId 作为 Key ，设置 30 分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似 Session 的效果。
List

使用 List 的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用 lrange 命令，做基于 Redis 的分页功能，性能极佳，用户体验好。
Set

因为 Set 堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用 JVM 自带的 Set 进行去重？
因为我们的系统一般都是集群部署，使用 JVM 自带的 Set ，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
Sorted Set

Sorted Set多了一个权重参数 Score ，集合中的元素能够按 Score 进行排列。
可以做排行榜应用，取 TOP N 操作。Sorted Set 可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。
Redis 的过期策略以及内存淘汰机制

这个问题相当重要，到底 Redis 有没用到家，这个问题就可以看出来。
比如你 Redis 只能存 5G 数据，可是你写了 10G ，那会删 5G 的数据。怎么删的，这个问题思考过么？