[最详细] redis 常见指令 与 实际使用场景

我亲爱的各位大佬们好
♨️本篇文章记录的为 redis 常见命令相关内容,适合在学Java的小白,帮助新手快速上手,也适合复习中,面试中的大佬。
♨️如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教❤️
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文章目录

    • 数据结构介绍
    • 通用命令
    • String 字符串命令
      • 原理
      • 命令使用
      • 命令执行
      • 实战场景
    • List 链表命令
      • 原理
      • 命令使用
      • 命令执行
      • 使用列表的技巧
      • 实战场景
    • Set 集合命令
      • 原理
      • 命令使用
      • 命令执行
      • 实战场景
    • Hash 散列命令
      • 原理
      • 命令使用
      • 命令执行
      • 实战场景
    • Zset 有序集合命令
      • 原理
      • 命令使用
      • 命令执行
      • 实战场景
    • HyperLogLogs(基数统计)
      • 什么是基数?
      • HyperLogLogs 基数统计用来解决什么问题?
      • 它的优势体现在哪?
      • 相关命令使用
    • Bitmap (位存储)
      • 用来解决什么问题?
      • 相关命令使用

Redis 所有的 key(键)都是字符串。在谈基础数据结构时,我们讨论的是存储值的数据类型,主要包括常见的 5 种数据类型,分别是: String、List、Set、Zset、Hash

数据结构介绍

Redis 是一个 key-value 的数据库,key 是一般的 String,不过 value 却是多种多样的:

[最详细] redis 常见指令 与 实际使用场景_第1张图片

结构类型 结构存储的值 结构的读写能力
String 字符串 可以是字符串、整数或浮点数 对整个字符串或字符串的一部分进行操作;对整数或浮点数进行自增或自减操作;
List 列表 一个链表,链表上的每个节点都包含一个字符串 对链表的两端进行 push 和 pop 操作,读取单个或多个元素;根据值查找或删除元素;
Set 集合 包含字符串的无序集合 字符串的集合,包含基础的方法有看是否存在添加、获取、删除;还包含计算交集、并集、差集等
Hash 散列 包含键值对的无序散列表 包含方法有添加、获取、删除单个元素
Zset 有序集合 和散列一样,用于存储键值对 字符串成员与浮点数分数之间的有序映射;元素的排列顺序由分数的大小决定;包含方法有添加、获取、删除单个元素以及根据分值范围或成员来获取元素

通用命令

  • KEYS pattern:查看复合模版的所有 keys, 不建议在生产坏境下使用

  • DEL key:删除一个指定的 key

  • EXISTS key:判断 key 是否存在

  • EXPIRE key seconds:给一个 key 设置过期时间 单位是秒

  • TTL key:查看指定 key 的剩余有效时间 。-1 表示当前 key 没有设置有效时间 ,-2 表示当前 key 不存在

  • PERSIST key:持久化 指定 key

  • TYPE key:查看指定 key 的类型

  • MOVE key num:移动指定 key 到指定数据库

  • RANDOMKEY:随即返回库中的一个 key

127.0.0.1:6379> select 0
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> exists k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists k2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> expire k1 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl k1
(integer) 7
127.0.0.1:6379> persist k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl k1
(integer) -1
127.0.0.1:6379> type k1
string

String 字符串命令

String 类型是 Redis 基本类型,一个键最大能存储 512MB 且是二进制安全的。意思是 redis 的 String 类型可以存储任何数据,如数字,字符串,jpg 图片或者序列化的对象。

原理

redis 中的 String 是动态字符串,内部结构类似 ArrayList。采用预分配冗余空间的方式减少内存的频繁分配。

内部为字符串分配的实际空间一般高于字符串长度,当字符串长度 <1MB 时,扩容方式是加倍 也就是原来的两倍。当字符串长度> 1MB 时,一次扩容 1MB,直到最大 512MB.

命令使用

命令 简述 使用
GET 获取存储在给定键中的值 GET key
MGET 获取多个存储在给定键中的值 MGET key1 key2
SET 设置存储在给定键中的值 SET key value
MSET 设置多个存储在给定键中的值 MSET key1 value1 key2 value2
SETNX 如果不存在即设置值 SETNX key value
SETEX 设置值的同时设置过期时间 SETNX key seconds value
DEL 删除存储在给定键中的值 DEL key
INCR 将键存储的值加 1 INCR key
DECR 将键存储的值减 1 DECR key
INCRBY 将键存储的值加上整数 INCRBY key amount
DECRBY 将键存储的值减去整数 DECRBY key amount
APEEND 字符串后添加内容 APEEND key value
STRLEN 获取字符串长度 STRLEN ke
GETRANGE 获取字符串指定索引范围的内容 GETRANGE key start end
SETRANGE 设置字符串指定偏移量开始处插入值 SETRANGE key offset value

命令执行

SET key value:设置key的值
127.0.0.1:6379> set id 1442490035
OK

GET key:获取key的值
127.0.0.1:6379> get id
"1442490035"

DEL key:删除指定key
127.0.0.1:6379> del id
(integer) 1

GETSET key value:修改key的值 并返回原来得到值
127.0.0.1:6379> getset id 1442490036
"1442490035"

setex key seconds value:给指定key值赋值的同时,设置该key的有效时间
127.0.0.1:6379> setex house 50 三室一厅
OK
127.0.0.1:6379> ttl house
(integer) 41

setnx house value:设置key值,如果key已存在,则不存储
127.0.0.1:6379> setnx name 天启帝君
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setnx house 三室一厅
(integer) 0

mget key [key...]:同时获取多个key值
127.0.0.1:6379> mget name sex age
1) "天启帝君"
2) "man"
3) "18"

mset key value [key value...]:同时设置多个key值
127.0.0.1:6379> mset hieght 170cm weight 110
OK

msetnx key value [key value...]: 同时设置多个key值,如已经存在,则不存储 ,这是一个原子操作。
127.0.0.1:6379> msetnx hieght 170cm money 100000
(integer) 0

append key value:在该key值的后边加上value
127.0.0.1:6379> append name is-a-good-boy
(integer) 25

strlen key:返回这个key值得长度
127.0.0.1:6379> strlen name
(integer) 25

getrange key begin end: 获取该key值  索引从begin到end的字符串  包头包尾
127.0.0.1:6379> set name 天启帝君
OK
127.0.0.1:6379> getrange name 0 10
"天启帝君"

setrange key offset value : 修改offset位以后的 value值
127.0.0.1:6379> setrange name 10 man
(integer) 12
127.0.0.1:6379> get name
"天启帝君"

实战场景

  • 缓存: 经典使用场景,把常用信息,字符串,图片或者视频等信息放到 redis 中,redis 作为缓存层,mysql 做持久化层,降低 mysql 的读写压力。
  • 计数器:redis 是单线程模型,一个命令执行完才会执行下一个,同时数据可以一步落地到其他的数据源。
  • session:常见方案 spring session + redis 实现 session 共享

List 链表命令

redis 的列表是一个字符链表,内部结构类似 LinkedList。left,right 都可以添加。如果键不在,则创建新链表,如果已存在则新填内容。如果当前链表没有值,则该链表也会自动删除。redis 的列表最多可存储 2^32-1 个元素(4294967295,每个列表可以存储 40 多亿个元素)

原理

底层是一个快速链表(quickList)的结构,在列表元素较少时,使用内存存储压缩列表 ziplist。当元素数量较多时,改成quickList,也就是将多个 zipList 串起来使用,以减少内存的碎片化。

命令使用

命令 简述 使用
RPUSH 将给定值推入到列表右端 RPUSH key value
LPUSH 将给定值推入到列表左端 LPUSH key value
RPOP 从列表的右端弹出一个值,并返回被弹出的值 RPOP key
LPOP 从列表的左端弹出一个值,并返回被弹出的值 LPOP key
LRANGE 获取列表在给定范围上的所有值 LRANGE key 0 -1
LINDEX 通过索引获取列表中的元素。你也可以使用负数下标,以 -1 表示列表的最后一个元素, -2 表示列表的倒数第二个元素,以此类推。 LINDEX key index
LINSERT 在某一个旧元素值的前边或后边插入一个新的值 linsert key before/after old_value new_value
LLEN 过去链表长度 llen key
LTRIM 截取 list 从 stater 到 end 位置的值并保留 ltrim key start end
LREM 删除 count 个元素值为 value 的元素 lrem key count value
LSET 修改索引号为 index 的元素的值为 value LSET key index value

命令执行

lpush key value : 从头部(左边)压进(新增)一个新元素
127.0.0.1:6379> lpush list1 v1 v2 v3 v4 v5
(integer) 5

rpush key value : 从尾部(右边)压进(新增)一个新元素
rpush list1 v6
(integer) 6

lpop key value : 从头部(左边)弹出(删除)一个元素并返回
127.0.0.1:6379> lpop list1
"v5"

rpop key value : 从尾部(右边)弹出(删除)一个元素并返回
127.0.0.1:6379> rpop list1
"v1"

lset key index value : 修改索引号为index的元素的值为value
127.0.0.1:6379> lset list1 4 v7
OK

lrem key count value : 删除count个元素值为value
127.0.0.1:6379> lrem list1 0 v0
(integer) 1

linsert key before/after old_value new_value : 在某一个旧元素值的前边或后边插入一个新的值
127.0.0.1:6379> linsert list1 before v7 v6
(integer) 6

lindex key index : 查询当前list中索引为index的值
127.0.0.1:6379> lindex list1 5
"v6"

lrange key start end : 遍历list的所有元素并显示
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "v3"
2) "v4"
3) "v5"
4) "v6"
5) "v7"

ltrim key start end : 截取list从stater到end位置的值并保留
127.0.0.1:6379> ltrim list1 2 6
OK

llen key : 返回一个list的元素个数 
127.0.0.1:6379> llen list1
(integer) 5

使用列表的技巧

  • Stack (栈) : lpush+lpop
  • Queue(队列): lpush+rpop=
  • Capped Collection(有限集合): lpush+ltrim
  • Message Queue(消息队列): lpush+brpop

实战场景

  • 微博 TimeLine: 有人发布微博,用 lpush 加入时间轴,展示新的列表信息。
  • 消息队列

Set 集合命令

redis 的集合是 String 类型的无序不重复的元素集,同时提供交集、并集、差集等操作,集合中最大的成员数为 2^32-1(40多亿)。Redis 中集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O (1)。

原理

​ 类似 HashSet, 也是通过哈希表实现的,相当于所有的 value 都为空。通过计算 hash 的方式来快速排重,也是 set 能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

命令使用

命令 简述 使用
SADD 向集合添加一个或多个成员 SADD key value
SPOP 随机弹出 count 个 member SPOP key [count]
SREM 删除 set 集合中的 member SREMkey member [member…]
SCARD 获取集合的成员数 SCARD key
SMEMBERS 返回集合中的所有成员 SMEMBERS key member
SISMEMBER 判断 member 元素是否是集合 key 的成员 SISMEMBER key member
SRANDMEMBER 随机返回 count 个成员 SRANDMEMBER key count
SMOVE 移动 source 中的成员 member 到 destination 中 SMOVE sourse destination member
SDIFF 返回 key1 与 key2 的差集 SDIFF key1 key2 [key3…]
SINTER 返回 key1 与 key2 的交集 SINTER key1 key2 [key3…]
SUNION 返回 key1 与 key2 的交集 SUNION key1 key2 [key3…]

命令执行

sadd key member [member...] : 添加set集合的member
127.0.0.1:6379> sadd set1 value1 value2 value3
(integer) 3

srem key member [member...] : 删除set集合中的member
127.0.0.1:6379> srem set1 value1
(integer) 1

spop key [count] : 随机弹出count个member  
127.0.0.1:6379> spop set1 1
1) "menber2"

scard key : 获取set的成员个数 
127.0.0.1:6379> scard set2
(integer) 2

smembers key :  获取set的所有成员
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "value3"
2) "member1"

sismember key member : 判断member是否是set中的成员
127.0.0.1:6379> sismember set1 member1
(integer) 1

srandmember key count : 随机返回count个成员
127.0.0.1:6379> srandmember set1 1
(integer) 1

smove sourse destination member : 移动source中的成员member到destination中
127.0.0.1:6379> smove set1 set2  member1 
(integer) 1

sdiff key1 key2 [key3...] : 返回key1与key2的差集
127.0.0.1:6379> sdiff set2 set1
1) "value3"

sinter key1 key2 [key3...] : 返回key1与key2的交集
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
1) "member1"

sunion key1 key2 [key3...] : 返回key1与key2的交集
127.0.0.1:6379> sunion set2 set1
1) "value3"
2) "value1"
3) "menber3"
4) "member1"
5) "member2"

实战场景

  • 标签(tag), 给用户添加标签,或者用户给消息添加标签,这样有同一标签或者类似标签的可以给推荐关注的事或者关注的人。
  • 点赞,或点踩,收藏等,可以放到 set 中实现

Hash 散列命令

redis 中的无序字典是一个 String 类型的 field 和 value 的映射表,内部结构类似 HashMap,每个 hash可以存储 2^32-1 个键值对(40 多亿)

原理

​ 底层的实现结构,与 HashMap 一样,是 “数组 + 链表” 的二维结构,第一维 hash 的数据位置碰撞时,将碰撞元素用链表串接起来,不同的是,redis 字典的值只能是字符串,而且两者的 rehash 方式不同。java 的 hashmap 是一次全部 rehash,耗时较高,redis 为了提高性能,采用渐进式 rehash 策略。具体方式为,同时保留新旧两个 hash 结构,然后逐步搬迁,最后取代

命令使用

命令 简述 使用
HSET(HMSET,HSETNX) 添加键值对 HSET hash-key sub-key1 value1
HGET(HMGET) 获取指定散列键的值 HGET hash-key key1
HGETALL 获取散列中包含的所有键值对 HGETALL hash-key
HDEL 如果给定键存在于散列中,那么就移除这个键 HDEL hash-key sub-key1
HKEYS 获取散列中包含的所有键 HKEYS hash-key
HVALS 获取散列中包含的所有值 HVALS hash-key
HEXISTS 判断 hash 中是否存在 field 值 HEXISTS key field

命令执行

hset key field value : 给hash设置field和value
127.0.0.1:6379> hset hash1 k1 v1
(integer) 1

hget  key field : 获取hash中健值为field的值
127.0.0.1:6379> hget hash1 k1
"v1"

hmset key field value [field value...] : 同时给hash设置多个field和value
127.0.0.1:6379> hmset hash1 k2 v2 k3 v3 k4 v4
OK

hmget key field [field...] : 同时获取hash中多个健值为field的值
127.0.0.1:6379> hmget hash1 k1 k2 k3 k4
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
4) "v4"

hsetnx key field value : 判断hash中是否存在 该field值,不存在则添加
127.0.0.1:6379> hsetnx hash1 k5 v5
(integer) 1

hgetall key : 获取hash中所有的field和value的值
127.0.0.1:6379> hgetall hash1
 1) "k3"
 2) "v3"
 3) "k4"
 4) "v4"
 5) "k5"
 6) "v5"
 7) "k1"
 8) "3"
 9) "k2"
10) "81.83635"

hkeys key : 获取hash中所有的field的值
127.0.0.1:6379> hkeys hash1
1) "k3"
2) "k4"
3) "k5"

hvals key : 获取hash中所有value的值
127.0.0.1:6379> hvals hash1
1) "v3"
2) "v4"
3) "v5"

hexists key field : 判断hash中是否存在field值 
127.0.0.1:6379> hexists hash1 k1
(integer) 1

hlen key : 获取hash中键值对的个数
127.0.0.1:6379> hlen hash1
(integer) 5

hincrby key field increment : 设置hash中field属性自增,前提是整数,自增步长为increment
127.0.0.1:6379> hincrby hash1 k2 10
(integer) 10

hincrbyfloat key field increment : 设置hash中field属性自增 ,可以是小数,自增步长为increment
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat hash1 k2 10.1
"40.1"

实战场景

  • 缓存: 能直观,相比 string 更节省空间,的维护缓存信息,如用户信息,视频信息等。

Zset 有序集合命令

Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset 的成员是唯一的,但分数是可以重复的。

原理

压缩列表 (ziplist): ziplist 是为了提高存储效率而设计的一种特殊编码的双向链表。它可以存储字符串或者整数,存储整数时是采用整数的二进制而不是字符串形式存储。它能在 O (1) 的时间复杂度下完成 list 两端的 push 和 pop 操作。但是因为每次操作都需要重新分配 ziplist 的内存,所以实际复杂度和 ziplist 的内存使用量相关

跳跃表(zSkiplist): 跳跃表的性能可以保证在查找,删除,添加等操作的时候在对数期望时间内完成,这个性能是可以和平衡树来相比较的,而且在实现方面比平衡树要优雅,这是采用跳跃表的主要原因。跳跃表的复杂度是 O (log (n))。

命令使用

命令 简述 使用
ZADD 将一个带有给定分值的成员添加到有序集合里面 ZADD zset-key member1
ZRANGE(zrevrange) 根据元素在有序集合中所处的位置,从有序集合中获取多个元素 ZRANGE zset-key 0-1 withccores
ZREM 如果给定元素成员存在于有序集合中,那么就移除这个元素 ZREM zset-key member1
zrangebyscore(zrevrangebyscore) 获取指定范围内分数的所有成员 (升序) withscores 表示带上分数,limit 表示分页 zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
zcard 获取 zset 成员个数 zcard key
zcount 获取 zset 在指定分数范围内的成员个数,“(” 左括号表示闭区间 zcount key min max
zrank(zrevrank) 获取 zset 中成员 member 的排名(升序) zrank key member

命令执行

zadd key score member [score member...]:添加zset集合新的成员分数和成员。
127.0.0.1:6379> zadd k1 10 c1 20 c2 30 c3 40 c4 50 c5 60 c6 70 c7 80 c8 90 c9 
(integer) 9

zrem key member [member...]:删除zset中的成员member
127.0.0.1:6379> zrem zset key1
(integer) 1

zrange key start stop [withscores]:遍历zset,获取所有成员 ,若加上withscores,则分数被同时返回
127.0.0.1:6379> zrange k1 0 -1
1) "c1"
2) "c2"
3) "c3"
4) "c4"
5) "c5"
6) "c6"
7) "c7"
8) "c8"
9) "c9"

zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count] : 获取指定范围内分数的所有成员 (升序) withscores表示带上分数,limit表示分页
127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore k1 50 (10
1) "c5"
2) "c4"
3) "c3"
4) "c2"

zcard key:获取zset成员个数
127.0.0.1:6379>zcard k1
(integer)8
zcount key min max :获取zset在指定分数范围内的成员个数,“(”左括号表示闭区间
127.0.0.1:6379> zcount k1 0 (60
(integer) 5

zrank key member : 获取zset中成员member的排名(升序)
127.0.0.1:6379> zvrank k1 c9
(integer) 8

zrevrank key member:获取zset中成员member的排名(降序)
127.0.0.1:6379> zrevrank k1 c9
(integer) 0

zrevrange key [withscores]: 获取zset中所有的成员(降序)
127.0.0.1:6379> zrevrange k1 0 -1
1) "c9"
2) "c8"
3) "c7"
4) "c6"
5) "c5"
6) "c4"
7) "c3"
8) "c2"
9) "c1"

zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] :获取指定范围内分数的所有成员 (降序) withscores表示带上分数,limit表示分页

实战场景

  • 排行榜:有序集合经典使用场景。例如小说视频等网站需要对用户上传的小说视频做排行榜,榜单可以按照用户关注数,更新时间,字数等打分,做排行。

HyperLogLogs(基数统计)

什么是基数?

举个例子,A = {1, 2, 3, 4, 5}, B = {3, 5, 6, 7, 9};那么基数(不重复的元素)= 1, 2, 4, 6, 7, 9; (允许容错,即可以接受一定误差)

HyperLogLogs 基数统计用来解决什么问题?

这个结构可以非常省内存的去统计各种计数,比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时 UV、在线用户数,共同好友数等。

它的优势体现在哪?

一个大型的网站,每天 IP 比如有 100 万,粗算一个 IP 消耗 15 字节,那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K,理论存储近似接近 2^64 个值,不管存储的内容是什么,它一个基于基数估算的算法,只能比较准确的估算出基数,可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确,是一个带有 0.81% 标准错误的近似值(对于可以接受一定容错的业务场景,比如 IP 数统计,UV 等,是可以忽略不计的)。

相关命令使用

127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h i	# 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1					# 统计元素的基数数量
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfadd key2 c j k l m e g a		# 创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> pfmerge key3 key1 key2			# 合并两组:key1 key2 -> key3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key3
(integer) 13

Bitmap (位存储)

Bitmap 即位图数据结构,都是操作二进制位来进行记录,只有 0 和 1 两个状态。

用来解决什么问题?

比如:统计用户信息,活跃,不活跃! 登录,未登录! 打卡,不打卡! 两个状态的,都可以使用 Bitmaps!

如果存储一年的打卡状态需要多少内存呢? 365 天 = 365 bit 1 字节 = 8bit 46 个字节左右!

相关命令使用

使用 bitmap 来记录 周一到周日的打卡! 周一:1 周二:0 周三:0 周四:1 ……

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0

查看某一天是否有打卡!

127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 0

统计操作,统计 打卡的天数!

127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录,就可以看到是否有全勤!
(integer) 3

[最详细] redis 常见指令 与 实际使用场景_第2张图片

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