Redis入门笔记

NoSQL的概述

什么是NoSQL

• Not Only Sql
• 非关系型数据库

为什么需要NoSQL

• High performance -- 高并发读写
• Huge Storage -- 海量数据的高效率存储与访问
• High Scalability && High Availablity -- 高可扩展和高可用

NoSQL产品

• Redis
• MongoDB
• membase

NoSQL数据库的四大分类

• 键值（K-V）存储：快速查询，数据没有结构化
• 列存储（Hbase）：查找速度快，扩展强，功能局限
• 文档数据库（MongoDB）：数据结构要求不严格，查询性能不是很高，缺少统一查询的语法
• 图形数据库（Neo4j，infinite）：利用图结构的算法，需要的整个图做计算才能拿到结果，不利于分布式的部署

NoSQL特点

• 易扩展，非关系型
• 灵活的数据模型
• 大量数据，高性能
• 高可用

Redis

高性能键值对数据库，使用C语言开发，支持的数据类型如下：

• 字符串类型
• 列表类型
• 有序集合类型
• 散列类型
• 集合类型

读写性能：50个并发程序执行10万个请求，读速度：100000次/秒 写速度：81000次/秒

Redis应用场景

• 缓存
• 任务队列
• 网站访问统计
• 数据过期处理
• 应用排行榜
• 分布式集群架构中的session分离

redis安装

自行google或者百度

Jedis入门

什么是jedis ？
Jedis官方github，readme介绍如下：

Jedis is a blazingly small and sane Redis java client.
Jedis was conceived to be EASY to use.
Jedis is fully compatible with redis 2.8.x and 3.x.x.

Jedis是一个超级炫酷轻量和智能与一体的Redis的Java客户端，大家都觉得Jedis非常的好用，并且完全的兼容Redis2.8.x and 3.x.x.与此同时，Jedis也是Redis官方推荐使用的Redis的Java客户端。

Jedis的基本使用

 @Test
    /**
     * jedis 单例测试
     */
    public void demo1() {
        // 1.设置ip地址和端口
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 2.保存数据
        jedis.set("name", "hello");
        // 3.获取数据
        String v = jedis.get("name");
        System.out.println(v);
        // 4.释放资源
        jedis.close();

    }

    @Test
    /**
     * 使用jedis连接池
     */
    public void demo2() {
        //创建jedis连接池配置对象：
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        //配置jedisPoolConfig
        config.setMaxTotal(30);
        config.setMaxIdle(10);
        //创建jedis连接池
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
        //使用连接池获取核心对象：
        Jedis jedis = null;
        try {
            //获取对象
            jedis = jedisPool.getResource();
            //设置数据
            jedis.set("name", "hashMap");
            //获取数据
            String value = jedis.get("name");
            System.out.println(value);

        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());

        } finally {
            //释放资源
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
            if (jedisPool != null) {
                jedisPool.close();
            }
        }
    }

Redis数据结构

• 字符串（String）常用
• 哈希（hash）常用
• 字符串列表（list）
• 字符串集合（set）
• 有序字符串集合（sorted list）

key的定义注意点：

• 不要太长，占用内容大，且查找效率降低
• 不要太短，否则降低可读性

存储String

以二进制的形式进行存储操作的，意味着String的存储和获取的结果是相同的
最多容纳的value：512M

存储String的常用命令：

• 赋值

1. set key value
2. getset key newvalue
   --> 先获取key的值然后将key对应的value设置为newvalue

• 取值

1. get key
   --> 获取这个key对应的value

• 删除

1. del key
   --> 返回一个（interger）1表示删除成功，之后get key
   --> 会得到（nil）表示这个key没有value

• 数值增减

1. incr num
   --> 如果num不存在初始化为0然后加1，num变为1
   --> 如果num存在并且可以转为整形，num直接加1
   --> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息

2. decr num
   --> 如果num不存在初始化为0然后减1，num变为-1
   --> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减1
   --> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息

• 扩展命令

1. incrby num increment
   --> 如果num不存在初始化为0然后减increment
   --> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减increment
   --> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息

2. decrby num decrement
   --> 如果num不存在初始化为0然后减decrement
   --> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减decrement
   --> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息

3. append num value
   --> 如果num不存在新创建一个num value
   --> 如果num存在，以字符串形式在num后面追加一个value，得到追加之后的长度，结果是"numvalue"

存储Hash

hash类型可以看做是String key 和String value的map容器，非常适合存储值对象的信息，比如同户名，密码，年龄等...

存储hash常用的命令：

• 赋值

1. hset myset key value
   --> 设置 myset 指定的哈希集中指定字段key的值。
   --> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联。
   --> 如果字段在哈希集中存在，它将被重写

2. hmset myset key value [key value ...]
   --> 设置 myset 指定的哈希集中指定字段的值。该命令将重写所有在哈希集中存在的字段
   --> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联

• 取值

1. hget myset key
   --> 返回 myset 指定的哈希集中该key所关联的值

2. hmget myset key [key ...]
   --> 设置 myset 指定的哈希集中指定key的值。该命令将重写所有在哈希集中存在的字段。
   --> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联

3. hgetall myset
   --> 返回 key 指定的哈希集中所有的字段和值。返回值中，每个字段名的下一个是它的值，所以返回值的长度是哈希集大小的两倍

• 删除

1. hdel myset key [key ...]
   --> 从 key 指定的哈希集中移除指定的域。在哈希集中不存在的域将被忽略
   --> 如果 key 指定的哈希集不存在，它将被认为是一个空的哈希集，该命令将返回0

2. del myset
   --> 直接删除整个哈希集

• 增加数字

1. hincreby myhash key increment
   增加 myhash 指定的哈希集中指定字段的数值。如果 myhash不存在，会创建一个新的哈希集并与 myhash 关联。如果字段不存在，则字段的值在该操作执行前被设置为 0

HINCRBY 支持的值的范围限定在 64位 有符号整数

• 自学命令

1. hexists myhash key
   判断key是否在myhash中存在。存在返回1，否则返回0

2. hlen myhash
   返回 myhash 指定的哈希集包含的字段的数量。

3. hkeys myhash
   返回 myhash 指定的哈希集中所有字段的key。

4. hvals myhash
   返回 myhash 指定的哈希集中所有字段的value。

存储list：

• ArrayList使用数字方式存储
• LinkedList使用双向链表方式存储
• 双向链表中增加数据
• 双向链表中删除数据

存储list常用的命令：

• 两端添加

1. lpush
2. rpush

• 查看链表

1. lrange

• 两端弹出

1. lpop
2. rpop

• 获取列表元素个数

1. llen

• 扩展命令

1. lpushx
2. rpushx
3. lrem
4. lset
5. linsert
6. rpoplpush --> 消息队列

存储Set

• 和list类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素
• Set可以包含的元素数量是4294967295

存储Set常用的命令：

• 添加删除元素

1. sadd myset 1 2 3
2. srem myset 2

• 获取集合中的元素

1. smembers myset --> 获取所有元素
2. sismember myset 3 -> 判断某个元素时候属于集合

• 集合中的差集运算

1. sdiff

• 集合中的并集运算

1. sunion

• 集合中的交集运算

1. sinter

• 扩展命令

1. scard -> 获取元素个数
2. srandmember myset -> 随机返回myset中的某个成员
3. sdiffstore my1 my2 my3-> 把my2 my3差集存在my1中
4. sinterstore my1 my2 my3 -> 把my2 my3 交集存在my1中
5. sunionstore my1 my2 my3 -> 把my2 my3 并集存入my1中

存储Set使用的场景

• 跟踪一些唯一性数据
• 用于维护数据对象之间的关联关系，可以做一些并集交集的运算

存储Sorted-Set

• 与Set的区别：

1. Sorted-Set成员有序，时间复杂度是元素个数的对数O(logn)
2. Sorted-Set中的成员在集合中的位置是有序的

存储Sorted-Set常用的命令：

• 添加元素

1. zadd mysort 50 funi 60 sorw

• 删除元素

1. zrem mysort funi sorw -> 删除sorted-set中的funi sorw记录

• 获取元素

1. zscore mysort funi -> 获取具体元素的分数
2. zcard mysort -> 获取mysort的元素个数

• 范围查询

1. zrange mysort 0 -1 -> 显示所有元素（不显示分数）
2. zrange mysort 0 -1 withscores -> 显示所有元素并显示分数，由小到大排序
3. zrevrange mysort 0 -1 withscores -> 显示所有元素并显示分数，由大到小排序
4. zremrangebyrank mysort 0 4 -> 按照下标顺序删除元素
5. zremrangebyscore mysort 80 100 -> 按照分数的范围删除元素

• 扩展命令

1. zrangebyscore mysort 0 100 [withscores][limit 0 2]-> 显示分数为0到100并按照从小到大排序显示,withscore显示分数,limit显示从第0个到第2个
2. zincrby mysort 3 li -> 给li的分数加3
3. zcount mysort 80 90 -> 显示分数是80到90的元素个数

Sorted-Set使用场景

• 大型在线游戏积分排行榜
  先使用zadd添加，然后zrange获取
• 构建索引数据

Keys的通用操作

• keys * -> 获取所有的key
• del -> 删除key
• exists -> 判断是否存在
• get key -> 获取这个key的value
• rename company newcompany -> 重命名company
• expire newcompany 1000 -> 设置1000s的过期时间
• ttl newcompany -> 过期时间剩余
• type key -> 获取这个key的数据类型

Redis特性：

1. 多数据库

• 一个redis实例最多可以提供十六个数据库，就像是mysql的数据库一样，客户端可以指定连接那个数据库，redis的数据库下标是从0 - 15。
• 可以使用select 1 -> 来选择几号数据库。默认使用的是0号数据库
• 可以使用move myset 1 -> 将myset移动到1号数据库

2. 支持事务
   Redis使用multi exec discard来执行事务，事务中所有的命令都会被串行化执行，事务执行期间，redis不会为其他客户端提供服务，保证事务的原子性。与关系型数据库不同的是，redis事务中，如果某个命令执行失败，事务不会终止，而是继续执行后面的命令

• 可以使用multi 来开启是一个事务 相当于start transaction
• 通过exec相当于提交 相当于commit
• 通过discard相当于回滚 相当于roolback

Redis的持久化

• Redis的高效率源于Redis把数据都存储在内存当中，为了保证Redis在服务重启之后数据不丢失，就需要把Redis中的数据进行持久化（数据从内存同步到硬盘）。

持久化方式：

1. RDB方式
2. AOF方式

持久化使用的方式：

RDB方式
默认支持的，不需要设置。RDB方式就是在默认的时间间隔之后，将内存中的数据集快照写入到磁盘

AOF方式：
以日志的方式记录服务器所处理的每一个操作，在Redis服务器启动之初，会读取这个文件，然后重新构建，保证数据是完整的

无持久化：
通过配置禁用Redis持久化功能，这个时候Redis就是一个缓存的功能

同时使用RDB和AOF的方式：’
数据集快照+日志

Redis持久化的RDB方式

优势：

1. 只有一个文件，对于文件备份而言很简单。
2. 灾难恢复，RDB可以压缩文件之后转移个另一个服务器上
3. 性能最大化，分叉出一些子进程，然后使用子进程来做持久化操作，可以极大的避免IO的影响
4. 相比于AOF如果数据集很大，启动效率更高

劣势：

1. 如果想保证数据的高可用性，是数据尽可能的不丢失RDB不是很好的选择，因为如果在系统定时持久化之前宕机，还没有来得及写数据，就会导致数据的丢失
2. 由于RDB使用fork分叉来使用子进程完成数据的持久化操作，因此如果数据集很大，会导致整个服务器停止几百毫秒来等待持久化操作的完成。

配置：redis.conf

save 900 1 //表示每900s有一个key发生变化就会之久化一次
save 300 10 //每300s有10个key发生变化，会往硬盘上写一次
save 60 10000 //每60s有10000个key发生变化会写一次

保存在./dump.rdb

Redis持久化的AOF方式

优势：

1. 更高的数据安全性。redis中提供了三种同步策略：每秒同步，每修改同步，和不同步；
2. 对日志写入的过程是append追加的模式。因此就算宕机，也不会破坏已经写入的日志。如果写入一半的时候出现问题，也可以使用redis-cheak-aof这个工具来帮助我们解决数据一致性的问题
3. 如果日志过大，redis会自动启动数据重写机制，以append的模式不断的写入老的磁盘文件当中，同时redis还会产生一个文件来记录此期间产生的修改命令。因此重写切换的时候还是可以保证数据的安全性。
4. AOF包含的是格式清晰的日志文件，用于记录所有的修改操作。甚至可以通过这个文件来重建数据

劣势：

1. AOF的文件比RDB的文件更大
2. 同步策略的不同导致AOF运行的效率低于RDB

配置：redis.conf

appendonly no //默认不启动AOF
appendonly.aof //AOF文件

//同步方式：
# appendfsync always //每修改同步
# appendfsync everysec //每秒同步
# appendfsync no //不同步 

如果要使用AOF方式，应该首先修改第1行的appendonly 为yes；然后appendfsync为always保证数据的安全

参考：

https://github.com/xetorthio/jedis
https://redis.io/
https://redis.io/documentation
http://www.redis.cn/commands.html
https://www.imooc.com/learn/839