第四章-瑞士军刀Redis

目录

• 慢查询
• Bitmap
• pipeline
• 发布订阅
• HyperLogLog
• GE0

一、慢查询

生命周期

生命周期

两个配置

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三个命令

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运维经验

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二、bitMap（位图: 以二进制的位进行操作）

三、pipeline

• 什么是流水线
• 将需要操作的命令进行打包。 交由redis服务端依次执行。再由服务端将执行结果依次返回
• 一次pipeline(n条命令) = 1次网络时间 + n次命令时间

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注意点

1. Redis的命令时间是微妙级别
2. pipeline每次条数都要控制（网络成本大）

• 客户端实现

    //没有pipeline 
    Jedis jedis = new Jedis(127.0.0.1,6379);
    for(int i=0; i<10000;i++){
      jedis.hset("hashkey:"+i,"field"+i,"value"+i);
      }
  
  
    //使用pipeline
    Jedis jedis = new Jedis(127.0.0.1,6379);
    for(int i=0; i<100; i++){
      Pipeline pipeline= jedis.pipeline();
      for(int j=i*100;j<(i+1)*1--;j++){
        pipeline.hset("hashkey:"+j,"field"+j,“value”+j);
      }
    pipeline.syncAndReturnAll();
  }
  

• 与原生操作对比

  • m操作是一个原子操作。是原生命令
  • pipline是组合操作。redis需要进行拆分操作

• 使用建议
  1. 注意每次pipeline携带的数据
  2. pipeline每次操作只能作用在一个Redis节点上
  3. M操作与pipeline的区别

四、发布订阅

角色

• 发布者（publisher）
• 订阅者（subscriber）
• 通道（channel）

模型
发布订阅，一对多的形式。 同一个频道下。发布者发布的消息。会被每一个订阅这个频道的订阅者接收到。

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API

• 发布命令
  publish channel message
publish sohu:tv "hello word "
• 订阅
  subscribe [channel] #一个或多个
• 取消订阅
  unsubscribe [channel] #一个或多个
  
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发布订阅与消息队列

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五、HeperLogLog

介绍

1. 基于HeperLogLog算法。 用极少的空间完成独立数量统计。
2. 本质还是字符串

三个命令

1. pfadd key element [element ...] : 向hyperloglog添加元素
2. pfcount key [key ...] 计算hyperloglog的独立总数
3. pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...] 合并多个hyperloglog

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内存消耗

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使用经验

1. 不准确。（错误率0.81%）
2. 无法取出单条数据

六、GE0（地理信息定位）

简介

• GEO(地理信息定位) ：存储经纬度，计算两地距离，范围计算等

API

• geo key longitude latitude mermber [longitude latitude merber ...] #增加地址位置信息
• geopos key memer [member ...] #获取地址位置信息
• geodist key merber1 mermber1 [unit] #获取两个地理位置的距离。 unit m 米 ，km 千米， mi 英里，ft 尺
• georadius
  
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总结

1. 版本 3.2+
2. type geokey ==zset [ geo 的数据类型是zset]