这篇文章首发在极客时间App《Redis核心技术与实战》专栏。
写这篇文章的背景：
在极客时间App学习《Redis核心技术与实战》专栏时，由于我在评论区持续输出了高质量的内容，之后被此专栏邀请，为专栏供稿加餐内容。这是一篇帮助专栏读者如何高效学习Redis的知识总结分享。
你好，我是Kaito。
很荣幸受到极客时间编辑的邀请，来和你分享一下我学习Redis的方法，希望可以帮助你更加高效地学习Redis。
我先做个自我介绍。
从毕业到现在，我已经工作7年了，目前是北京的一家移动互联网公司的资深研发工程师。我之前主导设计过垂直爬虫采集平台，后来开发面向用户的后端服务系统，现在在从事基础架构和数据库中间件方面的研发工作，主要聚焦在跨数据中心数据层的灾备与多活方面的研发。主要技术栈是Golang。
我们公司采用的Redis集群方案是Codis，所以我也主要负责公司内的Codis定制化开发工作。在最近的一年多时间里，我的很多工作都是围绕Redis展开的。在这期间，我遇到了很多Redis相关的问题，例如访问延迟变大、部署运维参数配置不合理，等等，也狠狠地恶补了Redis方面的知识，看过书，读过源码，出过Bug，踩过坑，一路走来，我逐渐梳理出了一套高效的学习路径，我把它分为三大模块：
- 掌握数据结构和缓存的基本使用方法
- 掌握支撑Redis实现高可靠、高性能的技术
- 吃透原理，以不变应万变
今天的这次分享，我想先和你聊聊“如何高效学习Redis”，后面我会再跟你分享我的一些学习心得和总结。
掌握数据结构和缓存的基本使用方法
要想会用一种系统，我们首先要会一些基本操作。我们平时在开发业务系统时，或多或少地会把Redis当作数据库或缓存使用。Redis也提供了非常丰富的数据结构，这也给我们的开发提供了极大的便利。
所以，要想快速地上手Redis，我建议你从三个步骤入手：
- 学会基础数据类型的用法；
- 掌握扩展数据类型的用法；
- 积累一些Redis用作缓存的方法以及典型问题的解决方案。
在刚接触Redis时，第一步就是要学习它的基础数据结构，也就是String、List、Hash、Set、Sorted Set。毕竟，Redis之所以这么受欢迎，跟它丰富的数据类型是分不开的，它的数据都存储在内存中，访问速度极快，而且非常贴合我们常见的业务场景。我举几个例子：
- 如果你只需要存储简单的键值对，或者是对数字进行递增递减操作，就可以使用String存储；
- 如果需要一个简单的分布式队列服务，List就可以满足你的需求；
- 如果除了需要存储键值数据，还想单独对某个字段进行操作，使用Hash就非常方便；
- 如果想得到一个不重复的集合，就可以使用Set，而且它还可以做并集、差集和交集运算；
- 如果想实现一个带权重的评论、排行榜列表，那么，Sorted Set就能满足你。
当我们能够熟练地使用这些基础的数据类型时，就说明我们已经入门了Redis。此时，如果你的业务体量不是很大，那么，在使用过程中并不会遇到很大的问题。但是，现在已经进入了大数据时代，我们不可避免地遇见数据请求量巨大的业务场景，基础数据类型已经无法应对了。
举个最简单的例子，当数据量很小时，我们想要计算App里某一天的用户UV数，只需要使用一个Set存储这一天的访问用户，再使用scard，就可以计算出结果了。但是，假如一天的访问用户量达到了亿级，就不能这样存储了，因为这会消耗非常大的内存空间。而且，这个这么大的key在过期时会引发阻塞风险。这个时候，我们就需要学习Redis的数据结构的高阶用法了。
Redis提供了三种扩展数据类型，就是咱们前面学到的HyperLogLog、Bitmap和GEO。
HyperLogLog就非常适合存储UV这样的业务数据，而且它占用的内存非常小。同样地，当需要计算大量用户的签到情况时，你会发现，使用String、Set、Sorted Set都会占用非常多的内存空间，而Redis提供的位运算就派上用场了。如果你遇到了缓存穿透问题，使用位运算的布隆过滤器也可以在占用内存很少的情况下，解决我们的问题。
基于这个思路，你会发现，有很多巧妙地使用Redis的方法。在这个阶段，基于Redis提供的数据类型，你可以尽可能地去挖掘它们的使用方法，去实现你的业务模型。
除了借助数据类型实现业务模型之外，我们在使用Redis时，还会经常把它当作缓存使用。
因为Redis的速度极快，非常适合把数据库中的数据缓存一份在Redis中，这样可以提高我们应用的访问速度。但是，由于Redis把数据都存储在内存中，而一台机器的内存是有上限的，是无法存储无限数据的。所以，我们还需要思考“Redis如何做缓存”的问题。
你可能也听说过，Redis在用作缓存时，有很多典型的问题，比如说数据库和Redis缓存的数据一致性问题、缓存穿透问题、缓存雪崩问题。这些问题会涉及到缓存策略、缓存如何设置过期时间、应用与缓存如何配合，等等。所以，我们在前期学习的时候，还要知道一些应对策略。
学会了这些，我们就能简单地操作Redis了。接下来，我们就可以学习一些高阶的用法。
掌握支撑Redis实现高性能、高可靠的技术点
如果你看过软件架构设计相关的文章，应该就会知道，一个优秀的软件，必须符合三个条件：高可靠、高性能、易扩展。作为一个非常优秀的数据库软件，Redis也是符合这些条件的。不过，易扩展是针对深度参与Redis开发来说的，我们接触得比较少，暂时可以忽略。我们需要关注另外两个：高可靠、高性能。
Redis之所以可以实现高可靠、高性能，和它的持久化机制、主从复制机制、哨兵、故障自动恢复、切片集群等密不可分。所以，我们还要掌握这一系列机制。这样的话， 在出现问题时，我们就可以快速地定位和解决问题了。而且，我们还可以从Redis身上学习一个优秀软件的设计思想，这也会给我们学习其他数据库提供非常大的帮助。
我先从一个最简单的单机版Redis说起，说一说我的理解。
假设我们只部署一个Redis实例，然后把业务数据都存储在这个实例中，而Redis只把数据存储在内存中，那么，如果此时，这个Redis实例故障宕机了，就意味着，我们的业务数据就全部丢失了，这显然是不能接受的。那该如何处理呢？
这就需要Redis有持久化数据的能力。具体来说，就是可以把内存中的数据持久化到磁盘，当实例宕机时，我们可以从磁盘中恢复数据。所以，Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF，分别对应数据快照和实时的命令持久化，它们相互补充，就实现了Redis的持久化功能。
有了数据的持久化，是不是就可以高枕无忧了？
不是的。当实例宕机后，如果我们需要从磁盘恢复数据，还会面临一个问题：恢复也是需要时间的，而且实例越大，恢复的时间越长，对业务的影响就越大。
针对这个问题，解决方案就是：采用多个副本。我们需要Redis可以实时保持多个副本的同步，也就是我们说的主从复制。这样，当一个实例宕机时，我们还有其他完整的副本可以使用。这时，只需要把一个副本提升为主节点，继续提供服务就可以了，这就避免了数据恢复过程中的一些影响。
但是，进一步再想一下，当主节点宕机后，我们把从节点提升上来，这个过程是手动的。手动触发就意味着，当故障发生时，需要人的反应时间和操作时间，这个过程也需要消耗时间。晚操作一会儿，就会对业务产生持续的影响，这怎么办呢？我们很容易会想到，当故障发生时，是不是可以让程序自动切换主从呢？
要实现主从自动切换，就需要能够保证高可用的组件：哨兵。哨兵可以实时检测主节点的健康情况。当主节点故障时，它会立即把一个从节点提升上来，实现自动故障转移，整个过程无需人工干预，程序自动完成，大大地减少了故障带来的影响。
所以你看，经过刚刚的分析，我们知道，为了保证可靠性，一个数据库软件必然需要做到数据持久化、主从副本和故障自动恢复。其他的数据库软件也遵循这样的原则，你可以留意观察一下。
到这里，我们说的都是针对单个Redis实例的功能，如果我们业务的读写请求不大，使用单个实例没有问题，但是当业务写入量很大时，单个Redis实例就无法承担这么大的写入量了。
这个时候，我们就需要引入切片集群了，也就是把多个Redis实例组织起来，形成一个集群，对外提供服务。同时，这个集群还要具有水平扩展的能力，当业务量再增长时，可以通过增加机器部署新实例的方法，承担更大的请求量，这样一来，我们的集群性能也可以变得很高。
所以，就有了Redis Cluster、Twemproxy、Codis这些集群解决方案。其中，Redis Cluster是官方提供的集群方案，而Twemproxy和Codis是早期Redis Cluster不够完善时而开发出来的。
既然是多个节点存储数据，而且还要在节点不足时能够增加新的节点扩容集群，这也对应着切片集群的核心问题：数据路由和数据迁移。
数据路由用于解决把数据写到哪个节点的问题，而数据迁移用于解决在节点发生变更时，集群数据重新分布的问题。
当我们从单机版Redis进入到切片集群化的领域时，就打开了另一个世界的大门。
不知道你有没有思考过这样一个问题：当我们的系统需要承担更大体量的请求时，从应用层到数据层，容易引发性能问题的地方在哪儿？
其实，最终都会落到数据库层面。因为我们的应用层是无状态的，如果性能达到了瓶颈，就可以增加机器的横向扩展能力，部署多个实例，非常容易。但是，应用层水平扩容后，数据库还是单体的，大量请求还是只有一个机器的数据库在支撑，这必然会产生性能瓶颈。所以，最好的方案是，数据库层也可以做成分布式的，也就是说，数据也可以分布在不同的机器上，并且拥有横向扩展的能力，这样，在业务层和数据库层，都可以根据业务的体量进行弹性伸缩，非常灵活。
切片集群化虽然更可靠，性能更好，但是因为涉及到多个机器的部署，所以就会引入新的问题，比如说，多个节点如何组织？多个节点的状态如何保持一致？跨机器的故障如何检测？网络延迟时集群是否还能正常工作？这些就涉及到分布式系统领域相关的知识了。
上面这些都是跟可靠性相关的知识，下面我们再来看看高性能。
Redis的数据都存储在内存中，再加上使用IO多路复用机制，所以，Redis的性能非常高。如果配合切片集群的使用，性能就会再上一个台阶。但是，这也意味着，如果发生操作延迟变大的情况，就会跟我们的预期不符。所以，如何使用和运维好Redis也是需要我们重点关注的，只有这样，才可以让Redis持续稳定地发挥其高性能。
而性能问题，就贯穿了刚刚我们说到的所有方面，业务使用不当，高可靠、切片集群运维不当，都会产生性能问题。
例如，业务使用层面，使用复杂度过高的命令、使用O(N)命令而且N很大、大量数据集中过期、实例内存达到上限等，都会导致操作延迟变大。运维层面，持久化策略选择不当、主从复制参数配置不合理、部署和监控不到位、机器资源饱和等等，也都会产生性能问题。
Redis性能涉及到了CPU、内存、网络甚至磁盘的方方面面，一旦某个环节出现问题，都会影响到性能。所以，在第二个阶段，我们就需要掌握跟高可靠、高性能相关的一系列机制。
这个时候，我们的Redis使用能力就超过了很多人，不过，如果还达不到精通的程度。要想成为Redis大神，我们还必须具备能够随时解决棘手问题的能力。这个时候，我们就要去学习Redis的底层原理了。
精通Redis底层实现原理
我们要知道各种数据类型的底层原理。这个时候，可以去看下源码，例如，t_string.c.c、t_list.c、t_hash.c、t_set.c、t_zset.c。
阅读源码的时候，就会发现每种数据结构的具体实现，例如List在底层是一个链表，在List中查找元素时就会比较慢，而Hash和Set底层都是哈希表实现的，所以定位元素的速度非常快，而Sorted Set是把哈希表和跳表结合起来使用，查找元素和遍历元素都比较快。如果你不了解这些数据结构的实现，就无法选择最佳的方案。
如果你看得比较仔细的话，还会发现，每种数据结构对应了不同的实现，例如List、Hash、Sorted Set为了减少内存的使用，在数据量比较少时，都采用压缩列表（ziplist）存储，这样可以节省内存使用。而String和Set在存储数据时，也尽量选择使用int编码存储，这也是为了节省内存占用。这些都是Redis针对这些数据结构的优化。只有了解了这些底层原理，我们在使用Redis时才能更加游刃有余，把它的优势真正发挥出来。
另外，我们还需要掌握跟高性能、高可靠相关的一系列原理，主要就是持久化、主从同步、故障转移、分片集群是如何做的。
比如说，RDB和AOF重写都使用了操作系统提供的fork机制进行数据持久化，这涉及到了操作系统层面的知识。故障转移使用哨兵集群实现，而哨兵集群的维护就涉及到了分布式系统的选举问题和共识问题。而切片集群是操作多个机器上的节点，如何对多个节点进行管理、调度和维护，也涉及到分布式系统的很多问题，例如CAP原理、分布式事务、架构设计，等等。
掌握了原理，就可以以不变应万变，无论遇到什么问题，我们都可以轻松地进行分析和定位了。这个时候，我们Redis应用能力，就会远超很多人了。
好了，这些就是我总结的Redis学习路径了，基本上是按照从易到难逐渐递进的。在学习的过程中，可以有针对性地看一些书籍，以及相关的课程，比如咱们的专栏，这些内容可以帮助你快速地提升实战能力。
以上就是我在此专栏和读者分享的高效学习Redis的经验总结。
专栏评论区还有我持续输出的高质量内容，解答老师的课后问题和评论区常见的疑问，下面是部分截图。
在最后也推荐一下这个专栏《Redis核心技术与实战》，你不仅可以获得Redis专家的技术分享，还可以不定期在专栏里看到我的加餐内容。
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