Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API。
它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map),列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
- 支持多种数据结构,如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash 表)、set(集合)、
zset(排序 set)、hyperloglog(基数估算)- 支持持久化操作,可以进行 aof 及 rdb 数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数
据恢复等操作,较好的防止数据丢失的手段。- 支持通过 Replication 进行数据复制,通过 master-slave 机制,可以实时进行数据的
同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave 机制是 Redis 进行 HA 的重要手段。- 单进程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
redis安装
Redis 字符串是字节序列。Redis 字符串是二进制安全的,这意味着他们有一个已知的
长度没有任何特殊字符终止,所以你可以存储任何东西,512 兆为上限
字符串常用操作
SET key value //存入字符串键值对
MSET key value [key value ...] //批量存储字符串键值对
SETNX key value //存入一个不存在的字符串键值对
GET key //获取一个字符串键值
MGET key [key ...] //批量获取字符串键值
DEL key [key ...] //删除一个键
EXPIRE key seconds //设置一个键的过期时间(秒)
原子加减
INCR key //将key中储存的数字值加1
DECR key //将key中储存的数字值减1
INCRBY key increment //将key所储存的值加上increment
DECRBY key decrement //将key所储存的值减去decrement
1、单值缓存
SET key value
GET key
2、分布式锁
SETNX product:10001 true //返回1代表获取锁成功
SETNX product:10001 true //返回0代表获取锁失败
。。。执行业务操作
DEL product:10001 //执行完业务释放锁
SET product:10001 true ex 10 nx //防止程序意外终止导致死锁
3、计数器
INCR article:readcount:{
文章id}
GET article:readcount:{
文章id}
4、Web集群session共享
spring session + redis实现session共享
5、分布式系统全局序列号
INCRBY orderId 1000 //redis批量生成序列号提升性能
6、对象缓存
1) SET user:1 value(json格式数据)
2) MSET user:1:name zhz user:1:balance 1888
MGET user:1:name user:1:balance
1、List常用操作
LPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
RPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
LPOP key //移除并返回key列表的头元素
RPOP key //移除并返回key列表的尾元素
LRANGE key start stop //返回列表key中指定区间内的元素,区间以偏移量start和stop指定
BLPOP key [key ...] timeout //从key列表表头弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP key [key ...] timeout //从key列表表尾弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
1、常用数据结构
Stack(栈) = LPUSH + LPOP
Queue(队列)= LPUSH + RPOP
Blocking MQ(阻塞队列)= LPUSH + BRPOP
2、微博和微信公号消息流
3、微博消息和微信公号消息
/**
* 事例
**/
A关注了MacTalk,备胎说车等大V
1)MacTalk发微博,消息ID为10018
LPUSH msg:{
A-ID} 10018
2)备胎说车发微博,消息ID为10086
LPUSH msg:{
A-ID} 10086
3)查看最新微博消息
LRANGE msg:{
A-ID} 0 4
Hash常用操作
HSET key field value //存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value //存储一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value ...] //在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field //获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field ...] //批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field ...] //删除哈希表key中的field键值
HLEN key //返回哈希表key中field的数量
HGETALL key //返回哈希表key中所有的键值
HINCRBY key field increment //为哈希表key中field键的值加上增量increment
对象缓存
HMSET user {
userId}:name zhz {
userId}:balance 1888
HMSET user 1:name zhz1:balance 1888
HMGET user 1:name 1:balance
电商购物车
1)以用户id为key
2)商品id为field
3)商品数量为value
购物车操作
添加商品->hset cart:1001 10088 1
增加数量->hincrby cart:1001 10088 1
商品总数->hlen cart:1001
删除商品->hdel cart:1001 10088
获取购物车所有商品->hgetall cart:1001
- 优点
1)同类数据归类整合储存,方便数据管理
2)相比string操作消耗内存与cpu更小
3)相比string储存更节省空间- 缺点
过期功能不能使用在field上,只能用在key上
Redis集群架构下不适合大规模使用
1、Set常用操作
SADD key member [member ...] //往集合key中存入元素,元素存在则忽略,若key不存在则新建
SREM key member [member ...] //从集合key中删除元素
SMEMBERS key //获取集合key中所有元素
SCARD key //获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member //判断member元素是否存在于集合key中
SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素,元素不从key中删除
SPOP key [count] //从集合key中选出count个元素,元素从key中删除
2、Set运算操作
SINTER key [key ...] //交集运算
SINTERSTORE destination key [key ..] //将交集结果存入新集合destination中
SUNION key [key ..] //并集运算
SUNIONSTORE destination key [key ...] //将并集结果存入新集合destination中
SDIFF key [key ...] //差集运算
SDIFFSTORE destination key [key ...] //将差集结果存入新集合destination中
1、微信抽奖小程序
1)点击参与抽奖加入集合
SADD key {
userlD}
2)查看参与抽奖所有用户
SMEMBERS key
3)抽取count名中奖者
SRANDMEMBER key [count] / SPOP key [count]
2、微信微博点赞,收藏,标签
1) 点赞
SADD like:{
消息ID} {
用户ID}
2) 取消点赞
SREM like:{
消息ID} {
用户ID}
3) 检查用户是否点过赞
SISMEMBER like:{
消息ID} {
用户ID}
4) 获取点赞的用户列表
SMEMBERS like:{
消息ID}
5) 获取点赞用户数
SCARD like:{
消息ID}
3、集合操作
SINTER set1 set2 set3 -> {
c }
SUNION set1 set2 set3 -> {
a,b,c,d,e }
SDIFF set1 set2 set3 -> {
a }
4、集合操作实现微博微信关注模型
1) A关注的人:
ASet-> {
B, C}
2) D老师关注的人:
DSet--> {
A, E, B, C}
3) B老师关注的人:
BSet-> {
A, D, E, C, F)
4) 我A和D老师共同关注:
SINTER ASet DSet--> {
B, C}
5) 我A关注的人也关注他(D老师):
SISMEMBER BSet D
SISMEMBER CSet D
6) 我可能认识的人:
SDIFF DSet ASet->(A, E}
5、集合操作实现电商商品筛选
SADD brand:huawei P40
SADD brand:xiaomi mi-10
SADD brand:iPhone iphone12
SADD os:android P40 mi-10
SADD cpu:brand:intel P40 mi-10
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12
SINTER os:android cpu:brand:intel ram:8G -> {
P40,mi-10}
Redis 的有序集合类似于 Redis 的集合,字符串不重复的集合。
ZSet常用操作
ZADD key score member [[score member]…] //往有序集合key中加入带分值元素
ZREM key member [member …] //从有序集合key中删除元素
ZSCORE key member //返回有序集合key中元素member的分值
ZINCRBY key increment member //为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZCARD key //返回有序集合key中元素个数
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] //正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] //倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
Zset集合操作
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key ...] //并集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key …] //交集计算
Zset集合操作实现排行榜
1)点击新闻
ZINCRBY hotNews:20190819 1 守护香港
2)展示当日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190819 0 9 WITHSCORES
3)七日搜索榜单计算
ZUNIONSTORE hotNews:20190813-20190819 7
hotNews:20190813 hotNews:20190814... hotNews:20190819
4)展示七日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190813-20190819 0 9 WITHSCORES
1、keys:
全量遍历键, 用来列出所有满足特定正则字符串规则的key,当redis数据量比较大时,性能比较差,要避免使用
2、SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
scan 参数提供了三个参数,第一个是 cursor 整数值(hash桶的索引值),第二个是 key 的正则模式,
第三个是一次遍历的key的数量(参考值,底层遍历的数量不一定),并不是符合条件的结果数量。第
一次遍历时,cursor 值为 0,然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历
到返回的 cursor 值为 0 时结束。
注意:但是scan并非完美无瑕, 如果在scan的过程中如果有键的变化(增加、 删除、 修改) ,那
么遍历效果可能会碰到如下问题: 新增的键可能没有遍历到, 遍历出了重复的键等情况, 也就是说
scan并不能保证完整的遍历出来所有的键,开发市需要考虑
3、Info:
查看redis服务运行信息,分为 9 大块,每个块都有非常多的参数,这 9 个块分别是:
4、Server
服务器运行的环境参数
5、Clients
客户端相关信息
6、Memory
服务器运行内存统计数据
7、Persistence
持久化信息
8、Stats
通用统计数据
9、Replication
主从复制相关信息
10、CPU CPU
使用情况
11、Cluster
集群信息
12、KeySpace
键值对统计数量信息
Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。
- 它所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。因为 Redis 是单线程,所以要小心使用 Redis 指令,对于那些耗时的指令(比如
keys),一定要谨慎使用,一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。- Redis完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常迅速,数据存在内存中。
- 数据结构简单,对数据操作也简单。
- 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,不存在多线程导致的CPU切换,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有死锁问题导致的性能消耗。
- 使用多路复用IO模型,非阻塞IO。
Redis的IO多路复用:redis利用epoll来实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到
文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。