redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?1、网络高并发，高流量的数据处理 。一个异步 ， 高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型 。
2、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存 ， 那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调?。?不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构 ， 应用于许多高并发的场景中 。
3、暂存请求数据 。输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来 ， Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令 ， 进行处理 。为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，这点和等下要说的输出缓冲区是一样的 。
4、redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product） ， 只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间 。
Redis的LRU缓存淘汰算法实现在实现LRU算法过程中，无非两种操作，查找和修改，使用散列数组实现查找时间复杂度为O（1） ， 使用双向链表实现修改复杂度为O（1），并且双向链表还可以维护访问顺序，所以使用这种方式 ， 可以达到O（1） 。
当要缓存某个数据的时候，先在链表中查找这个数据 。如果没有找到，则直接将数据放到链表的尾部；如果找到了 ， 我们就把它移动到链表的尾部，然后淘汰头部数据 。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时 ， 新写入操作会报错 。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法，当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据 。
Redis缓存淘汰策略值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存，所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存 ， 因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。
noeviction：默认策略 ， 不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外） 。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
springboot整合Redis参考，SpringBoot整合Redis - （jianshu.com） 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满 ， 就会自动驱逐老的数据 。
redis数据类型和应用场景1、redis的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
2、Redis的字符串类型，可以存储字符串、整数或浮点数，如果存储的是整数或者浮点数，还能执行自增或自减操作 。
【redis缓存策略哪几种 redis缓存算法】3、redis支持的数据类型就是列表、哈希、集合并和删除、获取子列表等 。Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset，其中，String类型的值可以是字符串、数字或二进制，但值最大不能超过512MB 。
4、ziplist的entry 的格式：prevlen encodinglen entry-data prevlen ：前一个元素的长度 ， 相当于节点保存前一个元素的指针 。
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