1. redis为什么那么快?

1.1 基于内存存储实现

• 内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘1/0的消耗。

1.2 高效的数据结构

• redis 数据结构和内部编码

  

1. SDS简单动态字符串

   

   字符串长度处理：Redis获取字符串长度，时间复杂度为0(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为0(n);

2. 字典

   redis 是一种key-value内存数据库, 搜友的键值都是用字典来存储的.

1.3 合理的数据编码

Redis 支持多种数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构，使用什么样 编码，是redis设计者总结优化的结果。

• string：如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数宇，小于等于39字节的字符串，是embstr;大于39个字节，则是raw编码。

• list：如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码

• Hash：哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码，否则使用hashtable编码。

• set：如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码、

• zset：当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码

1.4 合理的io线程模型(io多路复用)

• 多路1/0复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求，而Redis使用用epol作为1/0多路复用技术的实现。并且，Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络1/0上浪费过多的时间

2. Redis有几种数据结构，底层分别是怎么存储的?

• 基础数据类型
  1. string
  2. list
  3. set
  4. zset
  5. hash

2.1 String(字符串)

• 简介：String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储图片或者序列化的对象，值最大存储为512M
• 简单使用举例：set key value、get key等
• 应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。
• 内部编码有3种，int （8字节长整型）/embstr（小于等于39字节字符串）/raw（大于39个字节字符串）

2.2 Hash(哈希)

• 简介：在Redis中，哈希类型是指v（值）本身又是一个键值对（k-v)结构
• 简单使用举例：hset key field value、hget key field
• 内部编码：ziplist（压缩列表）、hashtable（哈希表）
• 应用场景：缓存用户信息等。

2.3 List(列表)

• 简介：列表 （list）类型是用来存储多个有序的字符串，一个列表最多可以存储2^32-1个元素。
• 简单实用举例：lpush key value Ivalue ..J、lrange key start end
• 内部编码：ziplist（压缩列表）、linkedlist （链表）
• 应用场景：消息队列，文章列表

2.4 Set(集合)

• 简介：集合(set）类型也是用来保存多个的字符串元素，，但是不允许重复元素
• 简单使用举例：sadd key element [element ..]smembers key
• 内部编码：intset （整数集合）、hashtable（哈希)
• 使用场景：用户标签,生成随机数抽奖、社交需求。

2.5 Zset(有序集合)

• 简介：已排序的字符串集合，同时元素不能重复
• 简单格式举例：zadd key score member [score member…], zrank key member
• 底层内部编码：ziplist（压缩列表）、skiplist（跳跃表）
• 应用场景：排行榜，社交需求（如用户点赞）

3. go 如何调用lua脚本执行redis命令

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/gomodule/redigo/redis"
	"io/ioutil"
	"time"
)

func main() {
	// 测试redis连接是否正常
	dial, err := redis.Dial("tcp", "10.157.89.90:8379")
	if err != nil {
		panic(err)
		return
	}
	dial.Close()

	pool := &redis.Pool{
		Dial: func() (redis.Conn, error) {
			c, err := redis.Dial("tcp", "10.157.89.90:8379")
			if err != nil {
				fmt.Println(err)
				return nil, err
			}
			return c, nil
		},
		DialContext:     nil,
		TestOnBorrow:    nil,
		MaxIdle:         10,
		MaxActive:       10,
		IdleTimeout:     10 * time.Second,
		Wait:            false,
		MaxConnLifetime: 0,
	}

	conn := pool.Get()
	defer conn.Close()

	file, err := ioutil.ReadFile("script/tokenbucket.lua")
	if err != nil {
		panic(err)
		return
	}

	lua := redis.NewScript(1, string(file))
	// 初始化提前加载脚本
	err = lua.Load(conn)
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 调用脚本，如果之前没有加载过脚本，Do 方法也会加载脚本
	ret, err := lua.Do(conn, "lua", 0, 0, 0, 0, 0)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	fmt.Printf("%#v", string(ret.([]byte)))

	// Send 方法不会等待返回结果，只是将命令写到缓存，需要调用redis.Conn的Flush 方法
	err = lua.Send(conn, "lua2", 0, 0, 0, 0, 0)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	conn.Flush()
	// conn.Close()内部会执行一次 Do 方法，可相当于Flush
}