Redis数据库入门详解
【本教程目录】
1.redis是什么
2.redis的作者何许人也
3.谁在使用redis
4.学会安装redis
5.学会启动redis
6.使用redis客户端
7.redis数据结构 – 简介
8.redis数据结构 – strings
9.redis数据结构 – lists
10.redis数据结构 – 集合
11.redis数据结构 – 有序集合
12.redis数据结构 – 哈希
13.聊聊redis持久化 – 两种方式
14.聊聊redis持久化 – RDB
15.聊聊redis持久化 – AOF
16.聊聊redis持久化 – AOF重写
17.聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF
18.聊聊主从 – 用法
19.聊聊主从 – 同步原理
20.聊聊redis的事务处理
21.教你看懂redis配置 – 简介
22.教你看懂redis配置 -通用
23.教你看懂redis配置 – 快照
24.教你看懂redis配置 – 复制
25.教你看懂redis配置 – 安全
26.教你看懂redis配置 -限制
27.教你看懂redis配置 – 追加模式
28.教你看懂redis配置 – LUA脚本
29.教你看懂redis配置 – 慢日志
30.教你看懂redis配置 – 事件通知
31.教你看懂redis配置 – 高级配置
【redis是什么】
redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。
redis的官网地址，非常好记，是redis.io。（特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）
目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
【redis的作者何许人也】
开门见山，先看照片：
是不是出乎了你的意料，嗯，高手总会有些地方与众不同的。
这位便是redis的作者，他叫Salvatore Sanfilippo，来自意大利的西西里岛，现在居住在卡塔尼亚。目前供职于Pivotal公司。
他使用的网名是antirez，如果你有兴趣，可以去他的博客逛逛，地址是antirez.com，当然也可以去follow他的github，地址是http://github.com/antirez。
【谁在使用redis】
Blizzard、digg、stackoverflow、github、flickr …
【学会安装redis】
windows下载：
http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/redis/
http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/igbinary/
通过phpinfo 查看状态
http://www.runoob.com/redis/redis-php.html
从redis.io下载最新版redis-X.Y.Z.tar.gz后解压，然后进入redis-X.Y.Z文件夹后直接make即可，安装非常简单。
make成功后会在src文件夹下产生一些二进制可执行文件，包括redis-server、redis-cli等等：
复制代码 代码如下:
$ find . -type f -executable
./redis-benchmark //用于进行redis性能测试的工具
./redis-check-dump //用于修复出问题的dump.rdb文件
./redis-check-aof //用于修复出问题的AOF文件
./redis-cli //redis的客户端
./redis-server //redis的服务端
./redis-sentinel //用于集群管理
【学会启动redis】
启动redis非常简单，直接./redis-server就可以启动服务端了，还可以用下面的方法指定要加载的配置文件：
复制代码 代码如下:
./redis-server ../redis.conf
默认情况下，redis-server会以非daemon的方式来运行，且默认服务端口为6379。
有关作者为什么选择6379作为默认端口，还有一段有趣的典故，英语好的同学可以看看作者这篇博文中的解释。
【使用redis客户端】
我们直接看一个例子：
复制代码 代码如下:
//这样来启动redis客户端了
$ ./redis-cli -h 主机名 -p 端口
//用set指令来设置key、value
127.0.0.1:6379> set name "roc"
OK
//来获取name的值
127.0.0.1:6379> get name
"roc"
//通过客户端来关闭redis服务端
127.0.0.1:6379> shutdown
127.0.0.1:6379>
【redis数据结构 – 简介】
redis是一种高级的key:value存储系统，其中value支持五种数据类型：
1.字符串（strings）
2.字符串列表（lists）
3.字符串集合（sets）
4.有序字符串集合（sorted sets）
5.哈希（hashes）
而关于key，有几个点要提醒大家：
1.key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，而且会降低查找的效率；
2.key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低；
3.在一个项目中，key最好使用统一的命名模式，例如user:10000:passwd。
【redis数据结构 – strings】
有人说，如果只使用redis中的字符串类型，且不使用redis的持久化功能，那么，redis就和memcache非常非常的像了。这说明strings类型是一个很基础的数据类型，也是任何存储系统都必备的数据类型。
我们来看一个最简单的例子：
复制代码 代码如下:
set mystr "hello world!" //设置字符串类型
get mystr //读取字符串类型
字符串类型的用法就是这么简单，因为是二进制安全的，所以你完全可以把一个图片文件的内容作为字符串来存储。
另外，我们还可以通过字符串类型进行数值操作：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> set mynum "2"
OK
127.0.0.1:6379> get mynum
"2"
127.0.0.1:6379> incr mynum
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mynum
"3"
看，在遇到数值操作时，redis会将字符串类型转换成数值。
由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性，所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果，假如，在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值（值为2），然后对其同时进行了加1的操作，那么，最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。
redis采用结构sdshdr和sds封装了字符串，字符串相关的操作实现在源文件sds.h/sds.c中。sdshdr数据结构定义如下：
typedef char *sds;
struct sdshdr {
long len;
long free;
char buf[];
};
【redis数据结构 – lists】
redis的另一个重要的数据结构叫做lists，翻译成中文叫做“列表”。
首先要明确一点，redis中的lists在底层实现上并不是数组，而是链表，也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说，在头部和尾部插入一个新元素，其时间复杂度是常数级别的，比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素，和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。
虽然lists有这样的优势，但同样有其弊端，那就是，链表型lists的元素定位会比较慢，而数组型lists的元素定位就会快得多。
lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素，用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素，用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子：
复制代码 代码如下:
//新建一个list叫做mylist，并在列表头部插入元素"1"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "1"
//返回当前mylist中的元素个数
(integer) 1
//在mylist右侧插入元素"2"
127.0.0.1:6379> rpush mylist "2"
(integer) 2
//在mylist左侧插入元素"0"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "0"
(integer) 3
//列出mylist中从编号0到编号1的元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1
1) "0"
2) "1"
//列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "0"
2) "1"
3) "2"
lists的应用相当广泛，随便举几个例子：
1.我们可以利用lists来实现一个消息队列，而且可以确保先后顺序，不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
3.在博客系统中，每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。
对list的定义和实现在源文件adlist.h/adlist.c，相关的数据结构定义如下：
// list迭代器
typedef struct listIter {
listNode *next;
int direction;
} listIter;
// list数据结构
typedef struct list {
listNode *head;
listNode *tail;
void *(*dup)(void *ptr);
void (*free)(void *ptr);
int (*match)(void *ptr, void *key);
unsigned int len;
listIter iter;
} list;
【redis数据结构 – 集合】
redis的集合，是一种无序的集合，集合中的元素没有先后顺序。
集合相关的操作也很丰富，如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子：
复制代码 代码如下:
//向集合myset中加入一个新元素"one"
127.0.0.1:6379> sadd myset "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
(integer) 1
//列出集合myset中的所有元素
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "one"
2) "two"
//判断元素1是否在集合myset中，返回1表示存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "one"
(integer) 1
//判断元素3是否在集合myset中，返回0表示不存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "three"
(integer) 0
//新建一个新的集合yourset
127.0.0.1:6379> sadd yourset "1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers yourset
1) "1"
2) "2"
//对两个集合求并集
127.0.0.1:6379> sunion myset yourset
1) "1"
2) "one"
3) "2"
4) "two"
对于集合的使用，也有一些常见的方式，比如，QQ有一个社交功能叫做“好友标签”，大家可以给你的好友贴标签，比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等，这时就可以使用redis的集合来实现，把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。
set是集合，和我们数学中的集合概念相似，对集合的操作有添加删除元素，有对多个集合求交并差等操作。操作中key理解为集合的名字。
在源文件dict.h/dict.c中实现了hashtable的操作，数据结构的定义如下：
// dict中的元素项
typedef struct dictEntry {
void *key;
void *val;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
// dict相关配置函数
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
// dict定义
typedef struct dict {
dictEntry **table;
dictType *type;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
void *privdata;
} dict;
// dict迭代器
typedef struct dictIterator {
dict *ht;
int index;
dictEntry *entry, *nextEntry;
} dictIterator;
dict中table为dictEntry指针的数组，数组中每个成员为hash值相同元素的单向链表。set是在dict的基础上实现的，指定了key的比较函数为dictEncObjKeyCompare，若key相等则不再插入。
【redis数据结构 – 有序集合】
redis不但提供了无需集合（sets），还很体贴的提供了有序集合（sorted sets）。有序集合中的每个元素都关联一个序号（score），这便是排序的依据。
很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的，比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等
老规矩，我们来看几个生动的例子：
//新增一个有序集合myzset，并加入一个元素baidu.com，给它赋予的序号是1：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素360.com，赋予它的序号是3
127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素google.com，赋予它的序号是2
127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com
(integer) 1
//列出myzset的所有元素，同时列出其序号，可以看出myzset已经是有序的了。
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
1) "baidu.com"
2) "1"
3) "google.com"
4) "2"
5) "360.com"
6) "3"
//只列出myzset的元素
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1
1) "baidu.com"
2) "google.com"
3) "360.com"
zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解了有两列的mysql表，一列存value，一列存顺序。操作中key理解为zset的名字。
typedef struct zskiplistNode {
struct zskiplistNode **forward;
struct zskiplistNode *backward;
double score;
robj *obj;
} zskiplistNode;
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail;
unsigned long length;
int level;
} zskiplist;
typedef struct zset {
dict *dict;
zskiplist *zsl;
} zset;
zset利用dict维护key -> value的映射关系，用zsl(zskiplist)保存value的有序关系。zsl实际是叉数不稳定的多叉树，每条链上的元素从根节点到叶子节点保持升序排序。
【redis数据结构 – 哈希】
最后要给大家介绍的是hashes，即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。
hashes存的是字符串和字符串值之间的映射，比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等，就很适合使用哈希。
我们来看一个例子：
复制代码 代码如下:
//建立哈希，并赋值
127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34
OK
//列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "P1pp0"
5) "age"
6) "34"
//更改哈希中的某一个值
127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345
(integer) 0
//再次列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "12345"
5) "age"
6) "34"
有关hashes的操作，同样很丰富，需要时，大家可以从这里查询。
【聊聊redis持久化 – 两种方式】
redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上；
AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将redis执行过的所有写指令记录下来，在下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。
其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。
如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样。
【聊聊redis持久化 – RDB】
RDB方式，是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中，是一种快照式的持久化方法。
redis在进行数据持久化的过程中，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，才会用这个临时文件替换上次持久化好的文件。正是这种特性，让我们可以随时来进行备份，因为快照文件总是完整可用的。
对于RDB方式，redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，而主进程是不会进行任何IO操作的，这样就确保了redis极高的性能。
如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。
虽然RDB有不少优点，但它的缺点也是不容忽视的。如果你对数据的完整性非常敏感，那么RDB方式就不太适合你，因为即使你每5分钟都持久化一次，当redis故障时，仍然会有近5分钟的数据丢失。所以，redis还提供了另一种持久化方式，那就是AOF。
【聊聊redis持久化 – AOF】
AOF，英文是Append Only File，即只允许追加不允许改写的文件。
如前面介绍的，AOF方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍，就这么简单。
我们通过配置redis.conf中的appendonly yes就可以打开AOF功能。如果有写操作（如SET等），redis就会被追加到AOF文件的末尾。
默认的AOF持久化策略是每秒钟fsync一次（fsync是指把缓存中的写指令记录到磁盘中），因为在这种情况下，redis仍然可以保持很好的处理性能，即使redis故障，也只会丢失最近1秒钟的数据。
如果在追加日志时，恰好遇到磁盘空间满、inode满或断电等情况导致日志写入不完整，也没有关系，redis提供了redis-check-aof工具，可以用来进行日志修复。
因为采用了追加方式，如果不做任何处理的话，AOF文件会变得越来越大，为此，redis提供了AOF文件重写（rewrite）机制，即当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。举个例子或许更形象，假如我们调用了100次INCR指令，在AOF文件中就要存储100条指令，但这明显是很低效的，完全可以把这100条指令合并成一条SET指令，这就是重写机制的原理。
在进行AOF重写时，仍然是采用先写临时文件，全部完成后再替换的流程，所以断电、磁盘满等问题都不会影响AOF文件的可用性，这点大家可以放心。
AOF方式的另一个好处，我们通过一个“场景再现”来说明。某同学在操作redis时，不小心执行了FLUSHALL，导致redis内存中的数据全部被清空了，这是很悲剧的事情。不过这也不是世界末日，只要redis配置了AOF持久化方式，且AOF文件还没有被重写（rewrite），我们就可以用最快的速度暂停redis并编辑AOF文件，将最后一行的FLUSHALL命令删除，然后重启redis，就可以恢复redis的所有数据到FLUSHALL之前的状态了。是不是很神奇，这就是AOF持久化方式的好处之一。但是如果AOF文件已经被重写了，那就无法通过这种方法来恢复数据了。
虽然优点多多，但AOF方式也同样存在缺陷，比如在同样数据规模的情况下，AOF文件要比RDB文件的体积大。而且，AOF方式的恢复速度也要慢于RDB方式。
如果你直接执行BGREWRITEAOF命令，那么redis会生成一个全新的AOF文件，其中便包括了可以恢复现有数据的最少的命令集。
如果运气比较差，AOF文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件，而是报错退出。这时可以通过以下步骤来修复出错的文件：
1.备份被写坏的AOF文件
2.运行redis-check-aof –fix进行修复
3.用diff -u来看下两个文件的差异，确认问题点
4.重启redis，加载修复后的AOF文件
【聊聊redis持久化 – AOF重写】
AOF重写的内部运行原理，我们有必要了解一下。
在重写即将开始之际，redis会创建（fork）一个“重写子进程”，这个子进程会首先读取现有的AOF文件，并将其包含的指令进行分析压缩并写入到一个临时文件中。
与此同时，主工作进程会将新接收到的写指令一边累积到内存缓冲区中，一边继续写入到原有的AOF文件中，这样做是保证原有的AOF文件的可用性，避免在重写过程中出现意外。
当“重写子进程”完成重写工作后，它会给父进程发一个信号，父进程收到信号后就会将内存中缓存的写指令追加到新AOF文件中。
当追加结束后，redis就会用新AOF文件来代替旧AOF文件，之后再有新的写指令，就都会追加到新的AOF文件中了。
【聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF】
对于我们应该选择RDB还是AOF，官方的建议是两个同时使用。这样可以提供更可靠的持久化方案。
【聊聊主从 – 用法】
像MySQL一样，redis是支持主从同步的，而且也支持一主多从以及多级从结构。
主从结构，一是为了纯粹的冗余备份，二是为了提升读性能，比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。
redis的主从同步是异步进行的，这意味着主从同步不会影响主逻辑，也不会降低redis的处理性能。
主从架构中，可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能，只让从服务器进行持久化，这样可以提高主服务器的处理性能。
在主从架构中，从服务器通常被设置为只读模式，这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令，所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此，那可以考虑给重要指令进行重命名，来避免命令被外人误执行。
【聊聊主从 – 同步原理】
从服务器会向主服务器发出SYNC指令，当主服务器接到此命令后，就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作，也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间，主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。
在BGSAVE指令执行完成后，主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器，从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上，然后再将其读取到内存中。这个动作完成后，主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。
另外，要说的一点是，即使有多个从服务器同时发来SYNC指令，主服务器也只会执行一次BGSAVE，然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前，如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话，都会进行一次主从之间的全量的数据同步；而在2.8版本之后，redis支持了效率更高的增量同步策略，这大大降低了连接断开的恢复成本。
主服务器会在内存中维护一个缓冲区，缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后，从服务器会尝试再次与主服务器连接，一旦连接成功，从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置（replication offset）”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后，首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配，其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中，如果两者都满足的话，主服务器就会向从服务器发送增量内容。
增量同步功能，需要服务器端支持全新的PSYNC指令。这个指令，只有在redis-2.8之后才具有。
【聊聊redis的事务处理】
众所周知，事务是指“一个完整的动作，要么全部执行，要么什么也没有做”。
在聊redis事务处理之前，要先和大家介绍四个redis指令，即MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。这四个指令构成了redis事务处理的基础。
1.MULTI用来组装一个事务；
2.EXEC用来执行一个事务；
3.DISCARD用来取消一个事务；
4.WATCH用来监视一些key，一旦这些key在事务执行之前被改变，则取消事务的执行。
纸上得来终觉浅，我们来看一个MULTI和EXEC的例子：
复制代码 代码如下:
redis> MULTI //标记事务开始
OK
redis> INCR user_id //多条命令按顺序入队
QUEUED
redis> INCR user_id
QUEUED
redis> INCR user_id
QUEUED
redis> PING
QUEUED
redis> EXEC //执行
1) (integer) 1
2) (integer) 2
3) (integer) 3
4) PONG
在上面的例子中，我们看到了QUEUED的字样，这表示我们在用MULTI组装事务时，每一个命令都会进入到内存队列中缓存起来，如果出现QUEUED则表示我们这个命令成功插入了缓存队列，在将来执行EXEC时，这些被QUEUED的命令都会被组装成一个事务来执行。
对于事务的执行来说，如果redis开启了AOF持久化的话，那么一旦事务被成功执行，事务中的命令就会通过write命令一次性写到磁盘中去，如果在向磁盘中写的过程中恰好出现断电、硬件故障等问题，那么就可能出现只有部分命令进行了AOF持久化，这时AOF文件就会出现不完整的情况，这时，我们可以使用redis-check-aof工具来修复这一问题，这个工具会将AOF文件中不完整的信息移除，确保AOF文件完整可用。
有关事务，大家经常会遇到的是两类错误：
1.调用EXEC之前的错误
2.调用EXEC之后的错误
“调用EXEC之前的错误”，有可能是由于语法有误导致的，也可能时由于内存不足导致的。只要出现某个命令无法成功写入缓冲队列的情况，redis都会进行记录，在客户端调用EXEC时，redis会拒绝执行这一事务。（这时2.6.5版本之后的策略。在2.6.5之前的版本中，redis会忽略那些入队失败的命令，只执行那些入队成功的命令）。我们来看一个这样的例子：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> haha //一个明显错误的指令
(error) ERR unknown command 'haha'
127.0.0.1:6379> ping
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
//redis无情的拒绝了事务的执行，原因是“之前出现了错误”
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
而对于“调用EXEC之后的错误”，redis则采取了完全不同的策略，即redis不会理睬这些错误，而是继续向下执行事务中的其他命令。这是因为，对于应用层面的错误，并不是redis自身需要考虑和处理的问题，所以一个事务中如果某一条命令执行失败，并不会影响接下来的其他命令的执行。我们也来看一个例子：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set age 23
QUEUED
//age不是集合，所以如下是一条明显错误的指令
127.0.0.1:6379> sadd age 15
QUEUED
127.0.0.1:6379> set age 29
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec //执行事务时，redis不会理睬第2条指令执行错误
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) OK
127.0.0.1:6379> get age
"29" //可以看出第3条指令被成功执行了
好了，我们来说说最后一个指令“WATCH”，这是一个很好用的指令，它可以帮我们实现类似于“乐观锁”的效果，即CAS（check and set）。
WATCH本身的作用是“监视key是否被改动过”，而且支持同时监视多个key，只要还没真正触发事务，WATCH都会尽职尽责的监视，一旦发现某个key被修改了，在执行EXEC时就会返回nil，表示事务无法触发。
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> set age 23
OK
127.0.0.1:6379> watch age //开始监视age
OK
127.0.0.1:6379> set age 24 //在EXEC之前，age的值被修改了
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set age 25
QUEUED
127.0.0.1:6379> get age
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec //触发EXEC
(nil) //事务无法被执行
[存储结构以及存储格式]
redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载；增量请求文件则是把内存中的数据序列化为操作请求，用于读取文件进行replay得到数据，序列化的操作包括SET、RPUSH、SADD、ZADD。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
appendfsync no/always/everysec ，appendfsync配置，no表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘，always表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘，everysec表示每秒同步一次。
【常用命令】
就DB来说，Redis成绩已经很惊人了，且不说memcachedb和tokyocabinet之流，就说原版的memcached，速度似乎也只能达到这个级别。Redis根本是使用内存存储，持久化的关键是这三条指令：SAVE BGSAVE LASTSAVE …
当接收到SAVE指令的时候，Redis就会dump数据到一个文件里面。
值得一说的是它的独家功能：存储列表和集合，这是它与mc之流相比更有竞争力的地方。
不介绍mc里面已经有的东东，只列出特殊的：
TYPE key — 用来获取某key的类型
KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key，太淫荡了，比如KEYS * 就列出所有的key了，当然，复杂度O(n)
RANDOMKEY - 返回随机的一个key
RENAME oldkey newkey — key也可以改名
列表操作
RPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表头部
LPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表末尾
LLEN key — 列表长度
LRANGE key start end — 返回列表中某个范围的值，相当于mysql里面的分页查询那样
LTRIM key start end — 只保留列表中某个范围的值
LINDEX key index — 获取列表中特定索引号的值，要注意是O(n)复杂度
LSET key index value — 设置列表中某个位置的值
LPOP key
RPOP key — 和上面的LPOP一样，就是类似栈或队列的那种取头取尾指令，可以当成消息队列来使用了
集合操作
SADD key member — 增加元素
SREM key member — 删除元素
SCARD key — 返回集合大小
SISMEMBER key member — 判断某个值是否在集合中
SINTER key1 key2 ... keyN — 获取多个集合的交集元素
SMEMBERS key — 列出集合的所有元素
还有Multiple DB的命令，可以更换db，数据可以隔离开，默认是存放在DB 0
2.1安装Redis
获取源码、解压、进入源码目录
使用wget工具等下载：
wget （百度不让用链接）
tar xzf redis-1.2.6.tar.gz
cd redis-1.2.6
# yum install epel-release （centos 7可以直接安装epel源）
# yum install redis
编译生成可执行文件
由于makefile文件已经写好，我们只需要直接在源码目录执行make命令进行编译即可：
make make命令执行完成后，会在当前目录下生成本个可执行文件，分别是redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat，它们的作用如下：
redis-stat：Redis状态检测工具，可以检测Redis当前状态参数及延迟状况。
redis-benchmark.exe #基准测试 Redis性能测试工具，测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能
redis-check-aof.exe # aof
redis-check-dump.exe # dump
redis-cli.exe # 客户端 Redis命令行操作工具。当然，你也可以用telnet根据其纯文本协议来操作
redis-server.exe # 服务器 Redis服务器的daemon启动程序
redis.windows.conf # 配置文件
建立Redis目录（非必须）
这个过程不是必须的，只是为了将Redis相关的资源统一管理而进行的操作。
执行以下命令建立相关目录并拷贝相关文件至目录中：
sudo -s
mkdir -p /usr/local/redis/bin
mkdir -p /usr/local/redis/etc
mkdir -p /usr/local/redis/var
cp redis-server redis-cli redis-benchmark redis-stat /usr/local/redis/bin/
cp redis.conf /usr/local/redis/etc/
2.2启动/停止Redis
# redis-server redis.conf
# systemctl start redis
# systemctl stop redis
3. 使用Redis
3.1 Redis-cli命令行操作KV
连接到Redis
# redis-cli -p port
# redis-cli
ping
127.0.0.1:6379> ping
PONG
设置键值
127.0.0.1:6379> set testkey "hello"
OK
查询键
127.0.0.1:6379> get testkey
"hello"
删除键
127.0.0.1:6379> del testkey
(integer) 1
设定有效期限 SETEX KEY_NAME TIMEOUT VALUE
127.0.0.1:6379> setex test 10 111
OK
用EXPIRE key s 设定过期时间 毫秒用PEXPIRE
127.0.0.1:6379> EXPIRE test11 300
(integer) 1
用TTL key 查看过期时间 毫秒用PTTL
127.0.0.1:6379> TTL test11
(integer) 288
用PERSIST key 取消过期时间
127.0.0.1:6379> PERSIST test11
(integer) 1
3.2 高级功能
3.2.1 自增，自减等，INCR、DECR、INCRBY、SORT
127.0.0.1:6379> set counter 100
OK
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 101
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 102
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 101
3.2.2 事务
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> set test11 111111
QUEUED
127.0.0.1:6379> set test12 121212
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr counter
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) OK
3) (integer) 102
3.2.3 HyperLogLogs
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 算法。
3.2.4 发布/订阅 功能
Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
在一个客户端订阅频道 redisChat
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
在另一个客户端，发送消息到频道 redisChat，订阅者就能接收到消息
发布端：
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "redis haha"
(integer) 1
订阅端：
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "redisChat"
3) "redis haha"
3.3查看Redis状态
127.0.0.1:6379> info
info输出的信息很多，可以指定输出的部分
127.0.0.1:6379> info stats
127.0.0.1:6379> info memory
used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位。
used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps等命令的输出一致。
rss > used ，且两者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。
内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。
used > rss 时，表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了，在这种情况下，操作可能会产生明显的延迟。
used_memory_peak : 峰值，设定的最大内存要大于峰值
3.4 其他命令
查看记录数
127.0.0.1:6379> dbsize
查看所有KEY
127.0.0.1:6379> KEYS *
列出所有客户端连接
127.0.0.1:6379> CLIENT LIST
关闭ip:port的客户端
127.0.0.1:6379> CLIENT KILL 127.0.0.1:11902
清空所有数据库的所有key
127.0.0.1:6379> FLUSHALL
清空当前数据库中所有key
127.0.0.1:6379> FLUSHDB
返回最后一次成功保存数据到磁盘的时间，以UNIX时间戳格式表示
127.0.0.1:6379> LASTSAVE
返回当前服务器时间，以UNIX时间戳格式表示
127.0.0.1:6379> TIME
连接到其他数据库（默认数据库是0）
127.0.0.1:6379> SELECT 1
OK
将当前数据库的 key 移动到指定的数据库
127.0.0.1:6379> MOVE test2 1
(integer) 1
4. 设定文件
4.1 /etc/redis.conf
配置参数
下面是redis.conf的主要配置参数的意义：
daemonize：是否以后台daemon方式运行
pidfile：pid文件位置
port：监听的端口号
timeout：请求超时时间
loglevel：log信息级别
logfile：log文件位置
databases：开启数据库的数量
save * *：保存快照的频率，第一个*表示多长时间，第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时，自动保存快照。可设置多个条件。
rdbcompression：是否使用压缩
dbfilename：数据快照文件名（只是文件名，不包括目录）
dir：数据快照的保存目录（这个是目录）
appendonly：是否开启appendonlylog，开启的话每次写操作会记一条log，这会提高数据抗风险能力，但影响效率。
appendfsync：appendonlylog如何同步到磁盘（三个选项，分别是每次写都强制调用fsync、每秒启用一次fsync、不调用fsync等待系统自己同步）
maxclients 10000 最大连接数
maxmemory 最大内存
maxmemory-policy volatile-lru 达到最大内存时的LRU驱逐策略
maxmemory-samples 3 随机抽取n个key执行LRU
hash-max-ziplist-entries 512 Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储
hash-max-ziplist-value 64 Map内成员值长度不超过多少字节会采用线性紧凑格式存储
类似的还有，list-max-ziplist-entries 512，list-max-ziplist-value 64等等
slowlog-log-slower-than 10000 slow log计入时间，microseconds（1000000）
slowlog-max-len 128 slow log计入条数
下面是一个略做修改后的配置文件内容：
daemonize yes
pidfile /usr/local/redis/var/redis.pid
port 6379
timeout 300
loglevel debug
logfile /usr/local/redis/var/redis.log
databases 16
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
rdbcompression yes
dbfilename dump.rdb
dir /usr/local/redis/var/
appendonly no
appendfsync always
glueoutputbuf yes
shareobjects no
shareobjectspoolsize 1024
将上面内容写为redis.conf并保存到/usr/local/redis/etc/目录下
然后在命令行执行：
/usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf
即可在后台启动redis服务，这时你通过
telnet 127.0.0.1 6379 即可连接到你的redis服务
4.2 查看最大连接数
127.0.0.1:6379> config get maxclients
1) "maxclients"
2) "10000"
运行过程中调整参数
127.0.0.1:6379> config set maxclients 10001
4.3 查看slow log
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 10
1) (integer) 0
2) (integer) 1448413479
3) (integer) 124211
4) 1) "FLUSHALL"
确认slow log条数设定
127.0.0.1:6379> SLOWLOG len
清空slow log
127.0.0.1:6379> SLOWLOG reset
5. 数据持久化
5.1 快照（snapshot）
5.1.1 在设定文件中设置快照
save 开启快照，并设定保存快照到硬盘的频率
rdbcompression yes/no 保存快照的时候，是否压缩
dbfilename dump.rdb 指定快照的文件名（Append Only File也保存在此）
dir /var/lib/redis/ 指定快照存放的场所
5.1.2 手动创建快照
在命令行执行save或bgsave命令
127.0.0.1:6379> SAVE
OK
5.2 日志备份（Append Only File）
类似于mysql的binlog，将操作都记录在log里。快照达不到要求保存的精度时，和快照结合使用，不建议单独使用。默认间隔是1秒，可以修改。
5.2.1 在设定文件中设置AOF
appendonly yes 开启Append Only File
appendfilename "appendonly.aof" 指定日志文件名
appendfsync always/everysec/no 指定写日志的频率
no-appendfsync-on-rewrite no 当有bgsave等其他进程执行fsync()时，AOF和appendfsync none动作一样
5.3 还原
要恢复Redis的数据只需移动 Redis 的备份文件（dump.rdb，appendonly.aof）到 Redis 目录，然后启动服务器。
为了得到你的 Redis 目录，使用命令如下所示：
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/var/lib/redis"
[redis 扩展]
$ wget https://github.com/phpredis/phpredis/archive/3.1.4.tar.gz
$ cd phpredis-3.1.4 # 进入 phpredis 目录
$ /usr/local/php/bin/phpize # php安装后的路径
$ ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config
$ make && make install
$redis = new Redis(); #实例化redis类
$redis->connect('127.0.0.1','6379'); #连接服务器
$redis->set('key', 'hello '); #调用方法，设置string类型值
$redis->append('key', 'world'); #修改string类型值
echo $redis->get('key'); #获取redis key的值，并输出显示
echo $redis->type('key'); #获取key 的数据类型
echo $redis->echo('will close...');# 输出字符串
$redis->close(); #关闭连接
a）连接redis server：
connect ：连接server
pconnect ：长连接
auth ：权限验证
select ：选择DB
close ： 关闭连接
setOption : 设置 client 选项
getOption ： 获取client选项
ping ： ping redis server
echo ： 输出 字符串
注意，如果频繁操作redis，不停地connect 和close会很耗性能的，这个时候，建议用pconnect 建立个长连接
b）字符串读写函数
append ：在值的后面追加值
decr ：递减一个key的值
incr ：递增一个key的值
get ：获取一个值
set ：设置一个值
getSet ：设置值，并返回老值
mGet ：批量获取值
mSet ：批量设置值
strlen ：获取值长度
注意：如果能用批量操作尽量用批量，减少频繁连接redis数据库性能
c）hash读写函数
hDel ：删除一个多个域
hExists ：判断一个hash域是否存在
hGet ：获取hash域的值
hGetAll ：获取所有域值
hIncrBy ：自增长一个hash int域的值
hKeys ：获取hash 所有域
hLen ：获取域个数
hMGet ：批量获取域的值
hMSet ：批量设置域的值
hSet ：设置域的值
hVals：得到所有域的值
d）list读写函数
lInsert：插入元素
lLen：list长度
lPop：移除并获取第一个元素
lPush：插入一个元素
lRem：移除元素
lSet：设置元素值
e）set
sAdd：增加一个或多个成员
sIsMember：是否包含
sMembers：得到成员
sMove：移动成员
sPop：移除成员
sRandMember：得到随机成员
sRem：删除
f）sorted set
zAdd：增加一个或多个
zCard：成员个数
zIncrBy：递增成员score
zRange：返回索引范围内的成员
zRangeByScore ：返回score范围内的成员
zScore：获取成员score
zRem：移除一个或多个成员
php5.6 redis2.4.5 扩展
1.redis是什么
2.redis的作者何许人也
3.谁在使用redis
4.学会安装redis
5.学会启动redis
6.使用redis客户端
7.redis数据结构 – 简介
8.redis数据结构 – strings
9.redis数据结构 – lists
10.redis数据结构 – 集合
11.redis数据结构 – 有序集合
12.redis数据结构 – 哈希
13.聊聊redis持久化 – 两种方式
14.聊聊redis持久化 – RDB
15.聊聊redis持久化 – AOF
16.聊聊redis持久化 – AOF重写
17.聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF
18.聊聊主从 – 用法
19.聊聊主从 – 同步原理
20.聊聊redis的事务处理
21.教你看懂redis配置 – 简介
22.教你看懂redis配置 -通用
23.教你看懂redis配置 – 快照
24.教你看懂redis配置 – 复制
25.教你看懂redis配置 – 安全
26.教你看懂redis配置 -限制
27.教你看懂redis配置 – 追加模式
28.教你看懂redis配置 – LUA脚本
29.教你看懂redis配置 – 慢日志
30.教你看懂redis配置 – 事件通知
31.教你看懂redis配置 – 高级配置
【redis是什么】
redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。
redis的官网地址，非常好记，是redis.io。（特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）
目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
【redis的作者何许人也】
开门见山，先看照片：
是不是出乎了你的意料，嗯，高手总会有些地方与众不同的。
这位便是redis的作者，他叫Salvatore Sanfilippo，来自意大利的西西里岛，现在居住在卡塔尼亚。目前供职于Pivotal公司。
他使用的网名是antirez，如果你有兴趣，可以去他的博客逛逛，地址是antirez.com，当然也可以去follow他的github，地址是http://github.com/antirez。
【谁在使用redis】
Blizzard、digg、stackoverflow、github、flickr …
【学会安装redis】
windows下载：
http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/redis/
http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/igbinary/
通过phpinfo 查看状态
http://www.runoob.com/redis/redis-php.html
从redis.io下载最新版redis-X.Y.Z.tar.gz后解压，然后进入redis-X.Y.Z文件夹后直接make即可，安装非常简单。
make成功后会在src文件夹下产生一些二进制可执行文件，包括redis-server、redis-cli等等：
复制代码 代码如下:
$ find . -type f -executable
./redis-benchmark //用于进行redis性能测试的工具
./redis-check-dump //用于修复出问题的dump.rdb文件
./redis-check-aof //用于修复出问题的AOF文件
./redis-cli //redis的客户端
./redis-server //redis的服务端
./redis-sentinel //用于集群管理
【学会启动redis】
启动redis非常简单，直接./redis-server就可以启动服务端了，还可以用下面的方法指定要加载的配置文件：
复制代码 代码如下:
./redis-server ../redis.conf
默认情况下，redis-server会以非daemon的方式来运行，且默认服务端口为6379。
有关作者为什么选择6379作为默认端口，还有一段有趣的典故，英语好的同学可以看看作者这篇博文中的解释。
【使用redis客户端】
我们直接看一个例子：
复制代码 代码如下:
//这样来启动redis客户端了
$ ./redis-cli -h 主机名 -p 端口
//用set指令来设置key、value
127.0.0.1:6379> set name "roc"
OK
//来获取name的值
127.0.0.1:6379> get name
"roc"
//通过客户端来关闭redis服务端
127.0.0.1:6379> shutdown
127.0.0.1:6379>
【redis数据结构 – 简介】
redis是一种高级的key:value存储系统，其中value支持五种数据类型：
1.字符串（strings）
2.字符串列表（lists）
3.字符串集合（sets）
4.有序字符串集合（sorted sets）
5.哈希（hashes）
而关于key，有几个点要提醒大家：
1.key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，而且会降低查找的效率；
2.key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低；
3.在一个项目中，key最好使用统一的命名模式，例如user:10000:passwd。
【redis数据结构 – strings】
有人说，如果只使用redis中的字符串类型，且不使用redis的持久化功能，那么，redis就和memcache非常非常的像了。这说明strings类型是一个很基础的数据类型，也是任何存储系统都必备的数据类型。
我们来看一个最简单的例子：
复制代码 代码如下:
set mystr "hello world!" //设置字符串类型
get mystr //读取字符串类型
字符串类型的用法就是这么简单，因为是二进制安全的，所以你完全可以把一个图片文件的内容作为字符串来存储。
另外，我们还可以通过字符串类型进行数值操作：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> set mynum "2"
OK
127.0.0.1:6379> get mynum
"2"
127.0.0.1:6379> incr mynum
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mynum
"3"
看，在遇到数值操作时，redis会将字符串类型转换成数值。
由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性，所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果，假如，在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值（值为2），然后对其同时进行了加1的操作，那么，最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。
redis采用结构sdshdr和sds封装了字符串，字符串相关的操作实现在源文件sds.h/sds.c中。sdshdr数据结构定义如下：
typedef char *sds;
struct sdshdr {
long len;
long free;
char buf[];
};
【redis数据结构 – lists】
redis的另一个重要的数据结构叫做lists，翻译成中文叫做“列表”。
首先要明确一点，redis中的lists在底层实现上并不是数组，而是链表，也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说，在头部和尾部插入一个新元素，其时间复杂度是常数级别的，比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素，和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。
虽然lists有这样的优势，但同样有其弊端，那就是，链表型lists的元素定位会比较慢，而数组型lists的元素定位就会快得多。
lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素，用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素，用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子：
复制代码 代码如下:
//新建一个list叫做mylist，并在列表头部插入元素"1"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "1"
//返回当前mylist中的元素个数
(integer) 1
//在mylist右侧插入元素"2"
127.0.0.1:6379> rpush mylist "2"
(integer) 2
//在mylist左侧插入元素"0"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "0"
(integer) 3
//列出mylist中从编号0到编号1的元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1
1) "0"
2) "1"
//列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "0"
2) "1"
3) "2"
lists的应用相当广泛，随便举几个例子：
1.我们可以利用lists来实现一个消息队列，而且可以确保先后顺序，不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
3.在博客系统中，每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。
对list的定义和实现在源文件adlist.h/adlist.c，相关的数据结构定义如下：
// list迭代器
typedef struct listIter {
listNode *next;
int direction;
} listIter;
// list数据结构
typedef struct list {
listNode *head;
listNode *tail;
void *(*dup)(void *ptr);
void (*free)(void *ptr);
int (*match)(void *ptr, void *key);
unsigned int len;
listIter iter;
} list;
【redis数据结构 – 集合】
redis的集合，是一种无序的集合，集合中的元素没有先后顺序。
集合相关的操作也很丰富，如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子：
复制代码 代码如下:
//向集合myset中加入一个新元素"one"
127.0.0.1:6379> sadd myset "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
(integer) 1
//列出集合myset中的所有元素
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "one"
2) "two"
//判断元素1是否在集合myset中，返回1表示存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "one"
(integer) 1
//判断元素3是否在集合myset中，返回0表示不存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "three"
(integer) 0
//新建一个新的集合yourset
127.0.0.1:6379> sadd yourset "1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers yourset
1) "1"
2) "2"
//对两个集合求并集
127.0.0.1:6379> sunion myset yourset
1) "1"
2) "one"
3) "2"
4) "two"
对于集合的使用，也有一些常见的方式，比如，QQ有一个社交功能叫做“好友标签”，大家可以给你的好友贴标签，比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等，这时就可以使用redis的集合来实现，把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。
set是集合，和我们数学中的集合概念相似，对集合的操作有添加删除元素，有对多个集合求交并差等操作。操作中key理解为集合的名字。
在源文件dict.h/dict.c中实现了hashtable的操作，数据结构的定义如下：
// dict中的元素项
typedef struct dictEntry {
void *key;
void *val;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
// dict相关配置函数
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key);
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);
} dictType;
// dict定义
typedef struct dict {
dictEntry **table;
dictType *type;
unsigned long size;
unsigned long sizemask;
unsigned long used;
void *privdata;
} dict;
// dict迭代器
typedef struct dictIterator {
dict *ht;
int index;
dictEntry *entry, *nextEntry;
} dictIterator;
dict中table为dictEntry指针的数组，数组中每个成员为hash值相同元素的单向链表。set是在dict的基础上实现的，指定了key的比较函数为dictEncObjKeyCompare，若key相等则不再插入。
【redis数据结构 – 有序集合】
redis不但提供了无需集合（sets），还很体贴的提供了有序集合（sorted sets）。有序集合中的每个元素都关联一个序号（score），这便是排序的依据。
很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的，比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等
老规矩，我们来看几个生动的例子：
//新增一个有序集合myzset，并加入一个元素baidu.com，给它赋予的序号是1：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素360.com，赋予它的序号是3
127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素google.com，赋予它的序号是2
127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com
(integer) 1
//列出myzset的所有元素，同时列出其序号，可以看出myzset已经是有序的了。
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
1) "baidu.com"
2) "1"
3) "google.com"
4) "2"
5) "360.com"
6) "3"
//只列出myzset的元素
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1
1) "baidu.com"
2) "google.com"
3) "360.com"
zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解了有两列的mysql表，一列存value，一列存顺序。操作中key理解为zset的名字。
typedef struct zskiplistNode {
struct zskiplistNode **forward;
struct zskiplistNode *backward;
double score;
robj *obj;
} zskiplistNode;
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail;
unsigned long length;
int level;
} zskiplist;
typedef struct zset {
dict *dict;
zskiplist *zsl;
} zset;
zset利用dict维护key -> value的映射关系，用zsl(zskiplist)保存value的有序关系。zsl实际是叉数不稳定的多叉树，每条链上的元素从根节点到叶子节点保持升序排序。
【redis数据结构 – 哈希】
最后要给大家介绍的是hashes，即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。
hashes存的是字符串和字符串值之间的映射，比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等，就很适合使用哈希。
我们来看一个例子：
复制代码 代码如下:
//建立哈希，并赋值
127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34
OK
//列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "P1pp0"
5) "age"
6) "34"
//更改哈希中的某一个值
127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345
(integer) 0
//再次列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "12345"
5) "age"
6) "34"
有关hashes的操作，同样很丰富，需要时，大家可以从这里查询。
【聊聊redis持久化 – 两种方式】
redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上；
AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将redis执行过的所有写指令记录下来，在下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。
其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。
如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样。
【聊聊redis持久化 – RDB】
RDB方式，是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中，是一种快照式的持久化方法。
redis在进行数据持久化的过程中，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，才会用这个临时文件替换上次持久化好的文件。正是这种特性，让我们可以随时来进行备份，因为快照文件总是完整可用的。
对于RDB方式，redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，而主进程是不会进行任何IO操作的，这样就确保了redis极高的性能。
如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。
虽然RDB有不少优点，但它的缺点也是不容忽视的。如果你对数据的完整性非常敏感，那么RDB方式就不太适合你，因为即使你每5分钟都持久化一次，当redis故障时，仍然会有近5分钟的数据丢失。所以，redis还提供了另一种持久化方式，那就是AOF。
【聊聊redis持久化 – AOF】
AOF，英文是Append Only File，即只允许追加不允许改写的文件。
如前面介绍的，AOF方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍，就这么简单。
我们通过配置redis.conf中的appendonly yes就可以打开AOF功能。如果有写操作（如SET等），redis就会被追加到AOF文件的末尾。
默认的AOF持久化策略是每秒钟fsync一次（fsync是指把缓存中的写指令记录到磁盘中），因为在这种情况下，redis仍然可以保持很好的处理性能，即使redis故障，也只会丢失最近1秒钟的数据。
如果在追加日志时，恰好遇到磁盘空间满、inode满或断电等情况导致日志写入不完整，也没有关系，redis提供了redis-check-aof工具，可以用来进行日志修复。
因为采用了追加方式，如果不做任何处理的话，AOF文件会变得越来越大，为此，redis提供了AOF文件重写（rewrite）机制，即当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。举个例子或许更形象，假如我们调用了100次INCR指令，在AOF文件中就要存储100条指令，但这明显是很低效的，完全可以把这100条指令合并成一条SET指令，这就是重写机制的原理。
在进行AOF重写时，仍然是采用先写临时文件，全部完成后再替换的流程，所以断电、磁盘满等问题都不会影响AOF文件的可用性，这点大家可以放心。
AOF方式的另一个好处，我们通过一个“场景再现”来说明。某同学在操作redis时，不小心执行了FLUSHALL，导致redis内存中的数据全部被清空了，这是很悲剧的事情。不过这也不是世界末日，只要redis配置了AOF持久化方式，且AOF文件还没有被重写（rewrite），我们就可以用最快的速度暂停redis并编辑AOF文件，将最后一行的FLUSHALL命令删除，然后重启redis，就可以恢复redis的所有数据到FLUSHALL之前的状态了。是不是很神奇，这就是AOF持久化方式的好处之一。但是如果AOF文件已经被重写了，那就无法通过这种方法来恢复数据了。
虽然优点多多，但AOF方式也同样存在缺陷，比如在同样数据规模的情况下，AOF文件要比RDB文件的体积大。而且，AOF方式的恢复速度也要慢于RDB方式。
如果你直接执行BGREWRITEAOF命令，那么redis会生成一个全新的AOF文件，其中便包括了可以恢复现有数据的最少的命令集。
如果运气比较差，AOF文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件，而是报错退出。这时可以通过以下步骤来修复出错的文件：
1.备份被写坏的AOF文件
2.运行redis-check-aof –fix进行修复
3.用diff -u来看下两个文件的差异，确认问题点
4.重启redis，加载修复后的AOF文件
【聊聊redis持久化 – AOF重写】
AOF重写的内部运行原理，我们有必要了解一下。
在重写即将开始之际，redis会创建（fork）一个“重写子进程”，这个子进程会首先读取现有的AOF文件，并将其包含的指令进行分析压缩并写入到一个临时文件中。
与此同时，主工作进程会将新接收到的写指令一边累积到内存缓冲区中，一边继续写入到原有的AOF文件中，这样做是保证原有的AOF文件的可用性，避免在重写过程中出现意外。
当“重写子进程”完成重写工作后，它会给父进程发一个信号，父进程收到信号后就会将内存中缓存的写指令追加到新AOF文件中。
当追加结束后，redis就会用新AOF文件来代替旧AOF文件，之后再有新的写指令，就都会追加到新的AOF文件中了。
【聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF】
对于我们应该选择RDB还是AOF，官方的建议是两个同时使用。这样可以提供更可靠的持久化方案。
【聊聊主从 – 用法】
像MySQL一样，redis是支持主从同步的，而且也支持一主多从以及多级从结构。
主从结构，一是为了纯粹的冗余备份，二是为了提升读性能，比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。
redis的主从同步是异步进行的，这意味着主从同步不会影响主逻辑，也不会降低redis的处理性能。
主从架构中，可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能，只让从服务器进行持久化，这样可以提高主服务器的处理性能。
在主从架构中，从服务器通常被设置为只读模式，这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令，所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此，那可以考虑给重要指令进行重命名，来避免命令被外人误执行。
【聊聊主从 – 同步原理】
从服务器会向主服务器发出SYNC指令，当主服务器接到此命令后，就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作，也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间，主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。
在BGSAVE指令执行完成后，主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器，从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上，然后再将其读取到内存中。这个动作完成后，主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。
另外，要说的一点是，即使有多个从服务器同时发来SYNC指令，主服务器也只会执行一次BGSAVE，然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前，如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话，都会进行一次主从之间的全量的数据同步；而在2.8版本之后，redis支持了效率更高的增量同步策略，这大大降低了连接断开的恢复成本。
主服务器会在内存中维护一个缓冲区，缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后，从服务器会尝试再次与主服务器连接，一旦连接成功，从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置（replication offset）”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后，首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配，其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中，如果两者都满足的话，主服务器就会向从服务器发送增量内容。
增量同步功能，需要服务器端支持全新的PSYNC指令。这个指令，只有在redis-2.8之后才具有。
【聊聊redis的事务处理】
众所周知，事务是指“一个完整的动作，要么全部执行，要么什么也没有做”。
在聊redis事务处理之前，要先和大家介绍四个redis指令，即MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。这四个指令构成了redis事务处理的基础。
1.MULTI用来组装一个事务；
2.EXEC用来执行一个事务；
3.DISCARD用来取消一个事务；
4.WATCH用来监视一些key，一旦这些key在事务执行之前被改变，则取消事务的执行。
纸上得来终觉浅，我们来看一个MULTI和EXEC的例子：
复制代码 代码如下:
redis> MULTI //标记事务开始
OK
redis> INCR user_id //多条命令按顺序入队
QUEUED
redis> INCR user_id
QUEUED
redis> INCR user_id
QUEUED
redis> PING
QUEUED
redis> EXEC //执行
1) (integer) 1
2) (integer) 2
3) (integer) 3
4) PONG
在上面的例子中，我们看到了QUEUED的字样，这表示我们在用MULTI组装事务时，每一个命令都会进入到内存队列中缓存起来，如果出现QUEUED则表示我们这个命令成功插入了缓存队列，在将来执行EXEC时，这些被QUEUED的命令都会被组装成一个事务来执行。
对于事务的执行来说，如果redis开启了AOF持久化的话，那么一旦事务被成功执行，事务中的命令就会通过write命令一次性写到磁盘中去，如果在向磁盘中写的过程中恰好出现断电、硬件故障等问题，那么就可能出现只有部分命令进行了AOF持久化，这时AOF文件就会出现不完整的情况，这时，我们可以使用redis-check-aof工具来修复这一问题，这个工具会将AOF文件中不完整的信息移除，确保AOF文件完整可用。
有关事务，大家经常会遇到的是两类错误：
1.调用EXEC之前的错误
2.调用EXEC之后的错误
“调用EXEC之前的错误”，有可能是由于语法有误导致的，也可能时由于内存不足导致的。只要出现某个命令无法成功写入缓冲队列的情况，redis都会进行记录，在客户端调用EXEC时，redis会拒绝执行这一事务。（这时2.6.5版本之后的策略。在2.6.5之前的版本中，redis会忽略那些入队失败的命令，只执行那些入队成功的命令）。我们来看一个这样的例子：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> haha //一个明显错误的指令
(error) ERR unknown command 'haha'
127.0.0.1:6379> ping
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
//redis无情的拒绝了事务的执行，原因是“之前出现了错误”
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
而对于“调用EXEC之后的错误”，redis则采取了完全不同的策略，即redis不会理睬这些错误，而是继续向下执行事务中的其他命令。这是因为，对于应用层面的错误，并不是redis自身需要考虑和处理的问题，所以一个事务中如果某一条命令执行失败，并不会影响接下来的其他命令的执行。我们也来看一个例子：
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set age 23
QUEUED
//age不是集合，所以如下是一条明显错误的指令
127.0.0.1:6379> sadd age 15
QUEUED
127.0.0.1:6379> set age 29
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec //执行事务时，redis不会理睬第2条指令执行错误
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) OK
127.0.0.1:6379> get age
"29" //可以看出第3条指令被成功执行了
好了，我们来说说最后一个指令“WATCH”，这是一个很好用的指令，它可以帮我们实现类似于“乐观锁”的效果，即CAS（check and set）。
WATCH本身的作用是“监视key是否被改动过”，而且支持同时监视多个key，只要还没真正触发事务，WATCH都会尽职尽责的监视，一旦发现某个key被修改了，在执行EXEC时就会返回nil，表示事务无法触发。
复制代码 代码如下:
127.0.0.1:6379> set age 23
OK
127.0.0.1:6379> watch age //开始监视age
OK
127.0.0.1:6379> set age 24 //在EXEC之前，age的值被修改了
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set age 25
QUEUED
127.0.0.1:6379> get age
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec //触发EXEC
(nil) //事务无法被执行
[存储结构以及存储格式]
redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载；增量请求文件则是把内存中的数据序列化为操作请求，用于读取文件进行replay得到数据，序列化的操作包括SET、RPUSH、SADD、ZADD。
redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。
appendfsync no/always/everysec ，appendfsync配置，no表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘，always表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘，everysec表示每秒同步一次。
【常用命令】
就DB来说，Redis成绩已经很惊人了，且不说memcachedb和tokyocabinet之流，就说原版的memcached，速度似乎也只能达到这个级别。Redis根本是使用内存存储，持久化的关键是这三条指令：SAVE BGSAVE LASTSAVE …
当接收到SAVE指令的时候，Redis就会dump数据到一个文件里面。
值得一说的是它的独家功能：存储列表和集合，这是它与mc之流相比更有竞争力的地方。
不介绍mc里面已经有的东东，只列出特殊的：
TYPE key — 用来获取某key的类型
KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key，太淫荡了，比如KEYS * 就列出所有的key了，当然，复杂度O(n)
RANDOMKEY - 返回随机的一个key
RENAME oldkey newkey — key也可以改名
列表操作
RPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表头部
LPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表末尾
LLEN key — 列表长度
LRANGE key start end — 返回列表中某个范围的值，相当于mysql里面的分页查询那样
LTRIM key start end — 只保留列表中某个范围的值
LINDEX key index — 获取列表中特定索引号的值，要注意是O(n)复杂度
LSET key index value — 设置列表中某个位置的值
LPOP key
RPOP key — 和上面的LPOP一样，就是类似栈或队列的那种取头取尾指令，可以当成消息队列来使用了
集合操作
SADD key member — 增加元素
SREM key member — 删除元素
SCARD key — 返回集合大小
SISMEMBER key member — 判断某个值是否在集合中
SINTER key1 key2 ... keyN — 获取多个集合的交集元素
SMEMBERS key — 列出集合的所有元素
还有Multiple DB的命令，可以更换db，数据可以隔离开，默认是存放在DB 0
2.1安装Redis
获取源码、解压、进入源码目录
使用wget工具等下载：
wget （百度不让用链接）
tar xzf redis-1.2.6.tar.gz
cd redis-1.2.6
# yum install epel-release （centos 7可以直接安装epel源）
# yum install redis
编译生成可执行文件
由于makefile文件已经写好，我们只需要直接在源码目录执行make命令进行编译即可：
make make命令执行完成后，会在当前目录下生成本个可执行文件，分别是redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat，它们的作用如下：
redis-stat：Redis状态检测工具，可以检测Redis当前状态参数及延迟状况。
redis-benchmark.exe #基准测试 Redis性能测试工具，测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能
redis-check-aof.exe # aof
redis-check-dump.exe # dump
redis-cli.exe # 客户端 Redis命令行操作工具。当然，你也可以用telnet根据其纯文本协议来操作
redis-server.exe # 服务器 Redis服务器的daemon启动程序
redis.windows.conf # 配置文件
建立Redis目录（非必须）
这个过程不是必须的，只是为了将Redis相关的资源统一管理而进行的操作。
执行以下命令建立相关目录并拷贝相关文件至目录中：
sudo -s
mkdir -p /usr/local/redis/bin
mkdir -p /usr/local/redis/etc
mkdir -p /usr/local/redis/var
cp redis-server redis-cli redis-benchmark redis-stat /usr/local/redis/bin/
cp redis.conf /usr/local/redis/etc/
2.2启动/停止Redis
# redis-server redis.conf
# systemctl start redis
# systemctl stop redis
3. 使用Redis
3.1 Redis-cli命令行操作KV
连接到Redis
# redis-cli -p port
# redis-cli
ping
127.0.0.1:6379> ping
PONG
设置键值
127.0.0.1:6379> set testkey "hello"
OK
查询键
127.0.0.1:6379> get testkey
"hello"
删除键
127.0.0.1:6379> del testkey
(integer) 1
设定有效期限 SETEX KEY_NAME TIMEOUT VALUE
127.0.0.1:6379> setex test 10 111
OK
用EXPIRE key s 设定过期时间 毫秒用PEXPIRE
127.0.0.1:6379> EXPIRE test11 300
(integer) 1
用TTL key 查看过期时间 毫秒用PTTL
127.0.0.1:6379> TTL test11
(integer) 288
用PERSIST key 取消过期时间
127.0.0.1:6379> PERSIST test11
(integer) 1
3.2 高级功能
3.2.1 自增，自减等，INCR、DECR、INCRBY、SORT
127.0.0.1:6379> set counter 100
OK
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 101
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 102
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 101
3.2.2 事务
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> set test11 111111
QUEUED
127.0.0.1:6379> set test12 121212
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr counter
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) OK
3) (integer) 102
3.2.3 HyperLogLogs
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 算法。
3.2.4 发布/订阅 功能
Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
在一个客户端订阅频道 redisChat
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
在另一个客户端，发送消息到频道 redisChat，订阅者就能接收到消息
发布端：
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "redis haha"
(integer) 1
订阅端：
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "redisChat"
3) "redis haha"
3.3查看Redis状态
127.0.0.1:6379> info
info输出的信息很多，可以指定输出的部分
127.0.0.1:6379> info stats
127.0.0.1:6379> info memory
used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位。
used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps等命令的输出一致。
rss > used ，且两者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。
内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。
used > rss 时，表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了，在这种情况下，操作可能会产生明显的延迟。
used_memory_peak : 峰值，设定的最大内存要大于峰值
3.4 其他命令
查看记录数
127.0.0.1:6379> dbsize
查看所有KEY
127.0.0.1:6379> KEYS *
列出所有客户端连接
127.0.0.1:6379> CLIENT LIST
关闭ip:port的客户端
127.0.0.1:6379> CLIENT KILL 127.0.0.1:11902
清空所有数据库的所有key
127.0.0.1:6379> FLUSHALL
清空当前数据库中所有key
127.0.0.1:6379> FLUSHDB
返回最后一次成功保存数据到磁盘的时间，以UNIX时间戳格式表示
127.0.0.1:6379> LASTSAVE
返回当前服务器时间，以UNIX时间戳格式表示
127.0.0.1:6379> TIME
连接到其他数据库（默认数据库是0）
127.0.0.1:6379> SELECT 1
OK
将当前数据库的 key 移动到指定的数据库
127.0.0.1:6379> MOVE test2 1
(integer) 1
4. 设定文件
4.1 /etc/redis.conf
配置参数
下面是redis.conf的主要配置参数的意义：
daemonize：是否以后台daemon方式运行
pidfile：pid文件位置
port：监听的端口号
timeout：请求超时时间
loglevel：log信息级别
logfile：log文件位置
databases：开启数据库的数量
save * *：保存快照的频率，第一个*表示多长时间，第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时，自动保存快照。可设置多个条件。
rdbcompression：是否使用压缩
dbfilename：数据快照文件名（只是文件名，不包括目录）
dir：数据快照的保存目录（这个是目录）
appendonly：是否开启appendonlylog，开启的话每次写操作会记一条log，这会提高数据抗风险能力，但影响效率。
appendfsync：appendonlylog如何同步到磁盘（三个选项，分别是每次写都强制调用fsync、每秒启用一次fsync、不调用fsync等待系统自己同步）
maxclients 10000 最大连接数
maxmemory
maxmemory-policy volatile-lru 达到最大内存时的LRU驱逐策略
maxmemory-samples 3 随机抽取n个key执行LRU
hash-max-ziplist-entries 512 Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储
hash-max-ziplist-value 64 Map内成员值长度不超过多少字节会采用线性紧凑格式存储
类似的还有，list-max-ziplist-entries 512，list-max-ziplist-value 64等等
slowlog-log-slower-than 10000 slow log计入时间，microseconds（1000000）
slowlog-max-len 128 slow log计入条数
下面是一个略做修改后的配置文件内容：
daemonize yes
pidfile /usr/local/redis/var/redis.pid
port 6379
timeout 300
loglevel debug
logfile /usr/local/redis/var/redis.log
databases 16
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
rdbcompression yes
dbfilename dump.rdb
dir /usr/local/redis/var/
appendonly no
appendfsync always
glueoutputbuf yes
shareobjects no
shareobjectspoolsize 1024
将上面内容写为redis.conf并保存到/usr/local/redis/etc/目录下
然后在命令行执行：
/usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf
即可在后台启动redis服务，这时你通过
telnet 127.0.0.1 6379 即可连接到你的redis服务
4.2 查看最大连接数
127.0.0.1:6379> config get maxclients
1) "maxclients"
2) "10000"
运行过程中调整参数
127.0.0.1:6379> config set maxclients 10001
4.3 查看slow log
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 10
1) (integer) 0
2) (integer) 1448413479
3) (integer) 124211
4) 1) "FLUSHALL"
确认slow log条数设定
127.0.0.1:6379> SLOWLOG len
清空slow log
127.0.0.1:6379> SLOWLOG reset
5. 数据持久化
5.1 快照（snapshot）
5.1.1 在设定文件中设置快照
save
rdbcompression yes/no 保存快照的时候，是否压缩
dbfilename dump.rdb 指定快照的文件名（Append Only File也保存在此）
dir /var/lib/redis/ 指定快照存放的场所
5.1.2 手动创建快照
在命令行执行save或bgsave命令
127.0.0.1:6379> SAVE
OK
5.2 日志备份（Append Only File）
类似于mysql的binlog，将操作都记录在log里。快照达不到要求保存的精度时，和快照结合使用，不建议单独使用。默认间隔是1秒，可以修改。
5.2.1 在设定文件中设置AOF
appendonly yes 开启Append Only File
appendfilename "appendonly.aof" 指定日志文件名
appendfsync always/everysec/no 指定写日志的频率
no-appendfsync-on-rewrite no 当有bgsave等其他进程执行fsync()时，AOF和appendfsync none动作一样
5.3 还原
要恢复Redis的数据只需移动 Redis 的备份文件（dump.rdb，appendonly.aof）到 Redis 目录，然后启动服务器。
为了得到你的 Redis 目录，使用命令如下所示：
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/var/lib/redis"
[redis 扩展]
$ wget https://github.com/phpredis/phpredis/archive/3.1.4.tar.gz
$ cd phpredis-3.1.4 # 进入 phpredis 目录
$ /usr/local/php/bin/phpize # php安装后的路径
$ ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config
$ make && make install
$redis = new Redis(); #实例化redis类
$redis->connect('127.0.0.1','6379'); #连接服务器
$redis->set('key', 'hello '); #调用方法，设置string类型值
$redis->append('key', 'world'); #修改string类型值
echo $redis->get('key'); #获取redis key的值，并输出显示
echo $redis->type('key'); #获取key 的数据类型
echo $redis->echo('will close...');# 输出字符串
$redis->close(); #关闭连接
a）连接redis server：
connect ：连接server
pconnect ：长连接
auth ：权限验证
select ：选择DB
close ： 关闭连接
setOption : 设置 client 选项
getOption ： 获取client选项
ping ： ping redis server
echo ： 输出 字符串
注意，如果频繁操作redis，不停地connect 和close会很耗性能的，这个时候，建议用pconnect 建立个长连接
b）字符串读写函数
append ：在值的后面追加值
decr ：递减一个key的值
incr ：递增一个key的值
get ：获取一个值
set ：设置一个值
getSet ：设置值，并返回老值
mGet ：批量获取值
mSet ：批量设置值
strlen ：获取值长度
注意：如果能用批量操作尽量用批量，减少频繁连接redis数据库性能
c）hash读写函数
hDel ：删除一个多个域
hExists ：判断一个hash域是否存在
hGet ：获取hash域的值
hGetAll ：获取所有域值
hIncrBy ：自增长一个hash int域的值
hKeys ：获取hash 所有域
hLen ：获取域个数
hMGet ：批量获取域的值
hMSet ：批量设置域的值
hSet ：设置域的值
hVals：得到所有域的值
d）list读写函数
lInsert：插入元素
lLen：list长度
lPop：移除并获取第一个元素
lPush：插入一个元素
lRem：移除元素
lSet：设置元素值
e）set
sAdd：增加一个或多个成员
sIsMember：是否包含
sMembers：得到成员
sMove：移动成员
sPop：移除成员
sRandMember：得到随机成员
sRem：删除
f）sorted set
zAdd：增加一个或多个
zCard：成员个数
zIncrBy：递增成员score
zRange：返回索引范围内的成员
zRangeByScore ：返回score范围内的成员
zScore：获取成员score
zRem：移除一个或多个成员
php5.6 redis2.4.5 扩展