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@@ -3654,7 +3654,7 @@ MERGE存储引擎：
 
 #### 基本介绍
 
-MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的一种数据结构，本质是排好序的快速查找数据结构。在表数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
+MySQL 官方对索引的定义为：索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的一种数据结构，本质是排好序的快速查找数据结构。在表数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
 
 索引使用：一张数据表，用于保存数据；一个索引配置文件，用于保存索引；每个索引都指向了某一个数据
 ![](https://gitee.com/seazean/images/raw/master/DB/MySQL-索引的介绍.png)
@@ -8290,9 +8290,9 @@ Redis 所有操作都是**原子性**的，采用**单线程**机制，命令是
 
 #### 应用
 
-主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量
+主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大 V 主页显示粉丝数与微博数量
 
-* 在 Redis 中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为 key，后台设定定时刷新策略
+* 在 Redis 中为大 V 用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为 key，后台设定定时刷新策略
 
   ```sh
   set user:id:3506728370:fans 12210947
@@ -8358,11 +8358,11 @@ struct sdshdr{
 
 数据存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
 
-hash类型：底层使用**哈希表**结构实现数据存储
+hash 类型：底层使用**哈希表**结构实现数据存储
 
 <img src="https://gitee.com/seazean/images/raw/master/DB/hash结构图.png" style="zoom: 33%;" />
 
-类似Map结构，左边是key，右边是值，中间叫field字段，本质上**hash存了一个key-value的存储空间**
+Redis 中的 hash 类似于 Java 中的  `Map<String, Map<Object,object>>`，左边是 key，右边是值，中间叫 field 字段，本质上 **hash 存了一个 key-value 的存储空间**
 
 hash 是指的一个数据类型，并不是一个数据
 
@@ -8438,6 +8438,8 @@ user:id:3506728370 → {"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":83}
 
 <img src="https://gitee.com/seazean/images/raw/master/DB/hash应用场景结构图.png" style="zoom: 33%;" />
 
+可以实现购物车的功能，key 对应着每个用户，存储空间存储购物车的信息
+
 
 
 ***
@@ -8452,8 +8454,8 @@ user:id:3506728370 → {"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":83}
 
 当存储的数据量比较小的情况下，Redis 才使用压缩列表来实现字典类型，具体需要满足两个条件：
 
-- 当键值对个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置（默认512个）
-- 所有键值都小于 hash-max-ziplist-value 配置（默认64字节）
+- 当键值对个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置（默认 512 个）
+- 所有键值都小于 hash-max-ziplist-value 配置（默认 64 字节）
 
 ziplist 使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比 hashtable 更加优秀，当 ziplist 无法满足哈希类型时，Redis 会使用 hashtable 作为哈希的内部实现，因为此时 ziplist 的读写效率会下降，而 hashtable 的读写时间复杂度为 O(1)
 
@@ -8568,6 +8570,10 @@ list 类型：保存多个数据，底层使用**双向链表**存储结构实
 * 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
 * 使用栈模型解决最新消息的问题
 
+微信文章订阅公众号：
+
+* 比如订阅了两个公众号，它们发布了两篇文章，文章 ID 分别为 666 和 888，可以通过执行 `LPUSH key 666 888` 命令推送给我
+
 
 
 ****
@@ -8715,13 +8721,9 @@ set 类型：与 hash 存储结构哈希表完全相同，只是仅存储键不
 
 2. 白名单：对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体， 依赖白名单做更为苛刻的访问验证
 
+3. 随机操作可以实现抽奖功能
 
-解决方案：
-
-* 设定用户鉴别规则，周期性更新满足规则的黑名单加入 set 集合，用户行为信息达到后与黑名单进行对比
-* 黑名单过滤 IP 地址：应用于开放游客访问权限的信息源
-* 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源
-* 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源
+4. 集合的交并补可以实现微博共同关注的查看，可以根据共同关注或者共同喜欢推荐相关内容
 
 
 
@@ -8737,7 +8739,7 @@ set 类型：与 hash 存储结构哈希表完全相同，只是仅存储键不
 
 * hashtable（哈希表，字典）：当无法满足 intset 条件时，Redis 会使用 hashtable 作为集合的内部实现
 
-整数集合（intset）是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构，可以保存类型为 int16_t、int32_t 或者 int64_t的整数值，并且保证集合中的元素是**有序不重复**的
+整数集合（intset）是 Redis 用于保存整数值的集合抽象数据结构，可以保存类型为 int16_t、int32_t 或者 int64_t 的整数值，并且保证集合中的元素是**有序不重复**的
 
 
 
@@ -8774,7 +8776,7 @@ sorted_set类型：在 set 的存储结构基础上添加可排序字段，类
   ```sh
   zadd key score1 member1 [score2 member2]	#添加数据
   zrem key member [member ...]				#删除数据
-  zremrangebyrank key start stop 				#删除指定索引的数据
+  zremrangebyrank key start stop 				#删除指定索引范围的数据
   zremrangebyscore key min max				#删除指定分数区间内的数据
   zscore key member							#获取指定值的分数
   zincrby key increment member				#指定值的分数增加increment
@@ -8783,8 +8785,8 @@ sorted_set类型：在 set 的存储结构基础上添加可排序字段，类
 * 查询操作
 
   ```sh
-  zrange key start stop [WITHSCORES]		#获取全部数据，升序，WITHSCORES代表显示分数
-  zrevrange key start stop [WITHSCORES]	#获取全部数据，降序
+  zrange key start stop [WITHSCORES]		#获取指定范围的数据，升序，WITHSCORES 代表显示分数
+  zrevrange key start stop [WITHSCORES]	#获取指定范围的数据，降序
   
   zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]	#按条件获取数据，从小到大
   zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES] [...]				#从大到小
@@ -9768,9 +9770,15 @@ Redis 分布式锁的基本使用，悲观锁
   * 对于返回设置成功的，拥有控制权，进行下一步的具体业务操作
   * 对于返回设置失败的，不具有控制权，排队或等待
 
-  NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作，`SET key value NX` 效果等同于 `SETNX key value`
+  `NX`：只在键不存在时，才对键进行设置操作，`SET key value NX` 效果等同于 `SETNX key value`
 
-  XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作
+  `XX` ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作
+
+  `EX`：设置键 key 的过期时间，单位时秒
+
+  `PX`：设置键 key 的过期时间，单位时毫秒
+
+  说明：由于 `SET` 命令加上选项已经可以完全取代 SETNX、SETEX、PSETEX 的功能，Redis 不推荐使用这几个命令
 
 * 操作完毕通过 del 操作释放锁
 
@@ -9864,7 +9872,7 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 创建一个定时器，当 key 设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作
 
 - 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
-- 缺点：无论 CPU 此时负载量多高，均占用 CPU，会影响 redis 服务器响应时间和指令吞吐量
+- 缺点：无论 CPU 此时负载量多高，均占用 CPU，会影响 Redis 服务器响应时间和指令吞吐量
 - 总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）
 
 
@@ -9875,7 +9883,7 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
 #### 惰性删除
 
-数据到达过期时间，不做处理，等下次访问该数据时，我们需要判断：
+数据到达过期时间，不做处理，等下次访问该数据时，需要判断：
 
 * 如果未过期，返回数据
 * 如果已过期，删除，返回不存在
@@ -9884,7 +9892,7 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
 特点：
 
-* 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
+* 优点：节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除
 * 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
 * 总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）
 
@@ -9898,11 +9906,11 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
 定时删除和惰性删除这两种方案都是走的极端，定期删除就是折中方案
 
-定期删除是周期性轮询 redis 库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
+定期删除是周期性轮询 Redis 库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
 
 定期删除方案：
 
-- Redis启动服务器初始化时，读取配置 server.hz 的值，默认为10。执行指令可以查看：info server
+- Redis 启动服务器初始化时，读取配置 server.hz 的值，默认为 10，执行指令 info server 可以查看
 
 - 每秒钟执行 server.hz 次 serverCron() → databasesCron() → activeExpireCycle() 
 
@@ -9954,9 +9962,9 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
 数据淘汰策略：当新数据进入 redis 时，在执行每一个命令前，会调用 **freeMemoryIfNeeded()** 检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis 要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间，清理数据的策略称为**逐出算法**
 
-注意：逐出数据的过程不是 100% 能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行，当对所有数据尝试完毕，如不能达到内存清理的要求，将出现错误信息如下：
+逐出数据的过程不是 100% 能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行，当对所有数据尝试完毕，如不能达到内存清理的要求，**出现 Redis 内存打满异常**：
 
-```shell
+```sh
 (error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'
 ```
 
@@ -9968,13 +9976,20 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
 #### 策略配置
 
-影响数据淘汰的相关配置如下，配置 conf 文件：
+Redis 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为 0，在 64 位操作系统下不限制内存大小，在 32 位操作系统默认为 3GB 内存，一般推荐设置 Redis 内存为最大物理内存的四分之三
 
-* 最大可使用内存，即占用物理内存的比例，默认值为 0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在 50% 以上
+内存配置方式：
 
-  ```sh
-  maxmemory ?mb
-  ```
+* 通过修改文件配置（永久生效）：修改配置文件 maxmemory 字段，单位为字节
+
+* 通过命令修改（重启失效）：
+
+  * `config set maxmemory 104857600`：设置 Redis 最大占用内存为 100MB
+  * `config get maxmemory`：获取 Redis 最大占用内存
+
+  * `info` ：可以查看 Redis 内存使用情况，`used_memory_human` 字段表示实际已经占用的内存，`maxmemory` 表示最大占用内存
+
+影响数据淘汰的相关配置如下，配置 conf 文件：
 
 * 每次选取待删除数据的个数，采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据，防止全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能
 
@@ -9990,21 +10005,21 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
 
   数据删除的策略 policy：3 类 8 种
 
-  第一类：检测易失数据（可能会过期的数据集 server.db[i].expires ）：
+  第一类：检测易失数据（可能会过期的数据集 server.db[i].expires）：
 
   ```sh
-  volatile-lru	#挑选最近最久未使用使用的数据淘汰
-  volatile-lfu	#挑选最近使用次数最少的数据淘汰
-  volatile-ttl	#挑选将要过期的数据淘汰
-  volatile-random	#任意选择数据淘汰
+  volatile-lru	# 对设置了过期时间的 key 选择最近最久未使用使用的数据淘汰
+  volatile-lfu	# 对设置了过期时间的 key 选择最近使用次数最少的数据淘汰
+  volatile-ttl	# 对设置了过期时间的 key 选择将要过期的数据淘汰
+  volatile-random	# 对设置了过期时间的 key 选择任意数据淘汰
   ```
 
   第二类：检测全库数据（所有数据集 server.db[i].dict ）：
 
   ```sh
-  allkeys-lru		#挑选最近最少使用的数据淘汰
-  allkeLyRs-lfu	#挑选最近使用次数最少的数据淘汰
-  allkeys-random	#任意选择数据淘汰，相当于随机
+  allkeys-lru		# 对所有 key 选择最近最少使用的数据淘汰
+  allkeLyRs-lfu	# 对所有 key 选择最近使用次数最少的数据淘汰
+  allkeys-random	# 对所有 key 选择任意数据淘汰，相当于随机
   ```
 
   第三类：放弃数据驱逐
@@ -10013,7 +10028,7 @@ TTL 返回的值有三种情况：正数，-1，-2
   no-enviction	#禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发OOM(Out Of Memory)
   ```
 
-数据淘汰策略配置依据：使用INFO命令输出监控信息，查询缓存 hit 和 miss 的次数，根据需求调优 Redis 配置
+数据淘汰策略配置依据：使用 INFO 命令输出监控信息，查询缓存 hit 和 miss 的次数，根据需求调优 Redis 配置