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1.NoSql入门概述：

1.1互联网时代背景下，为什么用nosql？

1.1.1单机MySQL的美好时代

在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。
在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。

上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
1.数据量的总大小 一个机器放不下时
2.数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时
3.访问量(读写混合)一个实例不能承受
如果满足了上述1 or 3个，进化…

1.1.2Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分

后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带来了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端

1.1.3Mysql主从复制读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

1.1.4分表（水平拆分）分库（垂直拆分）+mysql集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

1.1.5MySQL的扩展性瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

1.1.6今天是什么样子？？

1.1.7为什么使用NoSQL ?

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

1.2NOSQL是什么

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

1.3NOSQL能干嘛

1.3.1易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。
数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

1.3.2大数据量高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。
这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，
在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，
是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了

1.3.3多样灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，
增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦

1.3.4传统RDBMS VS NOSQL

RDBMS vs NoSQL

RDBMS

• 高度组织化结构化数据
• 结构化查询语言（SQL）
• 数据和关系都存储在单独的表中。
• 数据操纵语言，数据定义语言
• 严格的一致性
• 基础事务

NoSQL

• 代表着不仅仅是SQL
• 没有声明性查询语言
• 没有预定义的模式
  -键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
• 最终一致性，而非ACID属性
• 非结构化和不可预知的数据
• CAP定理
• 高性能，高可用性和可伸缩性

1.3.5有哪些如何玩

redis,memcache,mongodb
kv,cache,persistence

2.3V+3高

大数据时代的3V：
海量Volume，多样Variety，实时Velocity
互联网需求的3高：
高并发，高可扩，高性能

3.当下的NoSQL经典应用

当下的应用是sql和nosql一起使用------阿里巴巴中文站商品信息如何存放

架构发展历程------第5代

架构发展历程------第5代架构使命

和我们相关的，多数据源多数据类型的存储问题

1 商品基本信息
名称、价格，出厂日期，生产厂商等
关系型数据库：mysql/oracle
目前淘宝在去O化(也即拿掉Oracle)
注意，淘宝内部用的Mysql是里面的大牛自己改造过的
1 商品基本信息-----为什么去IOE
2008年，王坚加盟阿里巴巴成为集团首席架构师，即现在的首席技术官。这位前微软亚洲研究院常务副院长被马云定位为：将帮助阿里巴巴集团建立世界级的技术团队，并负责集团技术架构以及基础技术平台搭建。
在加入阿里后，带着技术基因和学者风范的王坚就在阿里巴巴集团提出了被称为“去IOE”（在IT建设过程中，去除IBM小型机、Oracle数据库及EMC存储设备）的想法，并开始把云计算的本质，植入阿里IT基因。
王坚这样概括“去IOE”运动和阿里云之间的关系：“去IOE”彻底改变了阿里集团IT架构的基础，是阿里拥抱云计算，产出计算服务的基础。“去IOE”的本质是分布化，让随处可以买到的Commodity PC架构成

2 商品描述、详情、评价信息(多文字类)
多文字信息描述类，IO读写性能变差
文档数据库MongDB中

3 商品的图片
商品图片展现类
分布式的文件系统中
淘宝自己的FASTDFS
Google的GFS
Hadoop的HDFS

4 商品的关键字
搜索引擎，淘宝内用
ISearch
elasticsearch

5 商品的波段性的热点高频信息
内存数据库
MongDB、Redis、Memcache

6 商品的交易、价格计算、积分累计
外部系统，外部第3方支付接口
支付宝

总结大型互联网应用(大数据、高并发、多样数据类型)的难点和解决方案-----难点
数据类型多样性
数据源多样性和变化重构
数据源改造而数据服务平台不需要大面积重构

UDSL：

4.NoSQL数据模型简介

以一个电商客户、订单、订购、地址模型来对比下关系型数据库和非关系型数据库
传统的关系型数据库你如何设计？
ER图(1:1/1:N/N:N,主外键等常见)

Nosql你如何设计？
什么是BSON？
BSON（）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，
它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象
用BSon画出构建的数据模型：

{
 "customer":{
   "id":1136,
   "name":"Z3",
   "billingAddress":[{"city":"beijing"}],
   "orders":[
    {
      "id":17,
      "customerId":1136,
      "orderItems":[{"productId":27,"price":77.5,"productName":"thinking in java"}],
      "shippingAddress":[{"city":"beijing"}]
      "orderPayment":[{"ccinfo":"111-222-333","txnid":"asdfadcd334","billingAddress":{"city":"beijing"}}],
      }
    ]
  }
}

两者对比，问题和难点
为什么上述的情况可以用聚合模型来处理
高并发的操作是不太建议有关联查询的， 互联网公司用冗余数据来避免关联查询
分布式事务是支持不了太多的并发的
如果按照我们新设计的BSon，是不是查询起来很可爱

聚合模型：
KV键值
Bson
列族
是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，
对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。

图形

5.NoSQL数据库的四大分类

KV键值：典型介绍：
新浪：BerkeleyDB+redis
美团：redis+tair
阿里、百度：memcache+redis

文档型数据库(bson格式比较多)：典型介绍：
CouchDB
MongoDB
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

列存储数据库：
Cassandra, HBase
分布式文件系统

图关系数据库：
它不是放图形的，放的是关系比如:朋友圈社交网络、广告推荐系统
社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
Neo4J, InfoGrid

6.在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE

传统的ACID分别是什么：
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
1、A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
3、I (Isolation) 独立性（隔离性）
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
4、D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

CAP：
C:Consistency（强一致性）
A:Availability（高可用性）
P:Partition tolerance（分区容错性）

CAP的3进2：

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以
分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。

C:强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
CA 传统Oracle数据库
AP 大多数网站架构的选择
CP Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向

一致性与可用性的决择
对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地

数据库事务一致性需求
　　很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低， 有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。

数据库的写实时性和读实时性需求
　　对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说发一条消息之 后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
　　任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角 度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

经典CAP图：
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，
最多只能同时较好的满足两个。
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

BASE是什么？
BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。
BASE其实是下面三个术语的缩写：
基本可用（Basically Available）
软状态（Soft state）
最终一致（Eventually consistent）
它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。为什么这么说呢，缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求，不可能采用分布式事务来完成这些指标，要想获得这些指标，我们必须采用另外一种方式来完成，这里BASE就是解决这个问题的办法

分布式+集群简介：
分布式系统（distributed system）
由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。分布式系统可以应用在在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。
简单来讲：
1分布式：不同的多台服务器上面部署不同的服务模块（工程），他们之间通过Rpc/Rmi之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。
2集群：不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。

redis

1.是什么？
Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)
是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储
Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份

2.能干吗？
内存存储和持久化：redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务
取最新N个数据的操作，如：可以将最新的10条评论的ID放在Redis的List集合里面
模拟类似于HttpSession这种需要设定过期时间的功能
发布、订阅消息系统
定时器、计数器

3.去哪下载？
下载地址：
http://redis.io/
http://www.redis.cn/

4.怎么玩？
数据类型、基本操作和配置
持久化和复制，RDB/AOF
事务的控制
主从复制 读写分离
…

VMWare+VMTools

1.安装VMWare虚拟机
2.CentOS或者RedHad5的安装：
如何查看自己的linux是32位还是64位

假如出现了不支持虚拟化的问题：
我的笔记本cpu是64位的，操作系统也是64位的，问题应该如虚拟机右下角提示所说，

是“宿主机BIOS设置中的硬件虚拟化被禁用了。”
需要打开笔记本BIOS中的IVT对虚拟化的支持。
找到菜单“Security”–“System Security”，
将Virtualization Technology(VTx)和Virtualization Technology DirectedI/O(VTd)设置为 Enabled。
保存并退出BIOS设置，重启电脑，



3.VMTools的安装，设置共享目录
4.上述环境都弄好了开始进行Redis的服务器安装配置

Redis的安装

Windows版安装
Window 下安装
下载地址：https://github.com/dmajkic/redis/downloads
下载到的Redis支持32bit和64bit。根据自己实际情况选择，将64bit的内容cp到自定义盘符安装目录取名redis。 如 C:\reids
打开一个cmd窗口 使用cd命令切换目录到 C:\redis 运行 redis-server.exe redis.conf 。
如果想方便的话，可以把redis的路径加到系统的环境变量里，这样就省得再输路径了，后面的那个redis.conf可以省略，
如果省略，会启用默认的。输入之后，会显示如下界面：

这时候另启一个cmd窗口，原来的不要关闭，不然就无法访问服务端了。
切换到redis目录下运行 redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 。
设置键值对 set myKey abc
取出键值对 get myKey

重要提示：
由于企业里面做Redis开发，99%都是Linux版的运用和安装，
几乎不会涉及到Windows版，上一步的讲解只是为了知识的完整性，Windows版不作为重点，同学可以下去自己玩，企业实战就认一个版：Linux

Linux版安装

1.下载获得redis-3.0.4.tar.gz后将它放入我们的Linux目录/opt
2./opt目录下，解压命令:tar -zxvf redis-3.0.4.tar.gz
3.解压完成后出现文件夹：redis-3.0.4

4.进入目录:cd redis-3.0.4

5.在redis-3.0.4目录下执行make命令
运行make命令时故意出现的错误解析：
安装gcc：联网情况下，敲指令：yum install gcc-c++
gcc是linux下的一个编译程序，是C程序的编译工具。
GCC(GNU Compiler Collection) 是 GNU(GNU’s Not Unix) 计划提供的编译器家族，它能够支持 C, C++, Objective-C, Fortran, Java 和 Ada 等等程序设计语言前端，同时能够运行在 x86, x86-64, IA-64, PowerPC, SPARC 和 Alpha 等等几乎目前所有的硬件平台上。鉴于这些特征，以及 GCC 编译代码的高效性，使得 GCC 成为绝大多数自由软件开发编译的首选工具。虽然对于程序员们来说，编译器只是一个工具，除了开发和维护人员，很少有人关注编译器的发展，但是 GCC 的影响力是如此之大，它的性能提升甚至有望改善所有的自由软件的运行效率，同时它的内部结构的变化也体现出现代编译器发展的新特征。

二次make：
Jemalloc/jemalloc.h：没有那个文件或目录
运行make distclean之后再make

Redis Test(可以不用执行)

下载TCL的网址：
http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/cvs/general/tcl.html

安装TCL

6.如果make完成后继续执行make install

7.查看默认安装目录：usr/local/bin

Redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何。服务启动起来后执行。
Redis-check-aof：修复有问题的AOF文件，rdb和aof后面讲。
Redis-check-dump：修复有问题的dump.rdb文件。
Redis-cli：客户端，操作入口。
Redis-sentinel：redis集群使用。
Redis-server：Redis服务器启动命令。
8.启动

修改redis.conf文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动。
将默认的redis.conf拷贝到自己定义好的一个路径下，比如/myconf。
启动：

连通测试：

/usr/local/bin目录下运行redis-server，运行拷贝出存放了自定义conf文件目录下的redis.conf文件。
9.永远的helloworld

10.关闭

单实例关闭：redis-cli shutdown
多实例关闭，指定端口关闭:redis-cli -p 6379 shutdown

Redis启动后杂项基础知识讲解

1.单进程：
单进程模型来处理客户端的请求。对读写等事件的响应是通过对epoll函数的包装来做到的。Redis的实际处理速度完全依靠主进程的执行效率。
Epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的epoll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，
它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。
2.默认16个数据库，类似数组下表从零开始，初始默认使用零号库。
设置数据库的数量，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id
databases 16
3.Select命令切换数据库
4.Dbsize查看当前数据库的key的数量
5.Flushdb：清空当前库
6.Flushall；通杀全部库
7.统一密码管理，16个库都是同样密码，要么都OK要么一个也连接不上
8.Redis索引都是从零开始
9.为什么默认端口是6379

Redis数据类型

Redis的五大数据类型

1.String（字符串）
string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
string类型是Redis最基本的数据类型，一个redis中字符串value最多可以是512M。
2.Hash（哈希，类似java里的Map）
Hash（哈希），类似Java里面的Map
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
3.List（列表）
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。它的底层实际是个链表。
4.Set（集合）
Redis的Set是string类型的无序集合。它是通过HashTable实现实现的。
5.Zset(sorted set：有序集合)
Redis zset 和 set 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(score)却可以重复。

哪里去获得redis常见数据类型操作命令

Http://redisdoc.com/

Redis 键(key)

常用：

案例：
keys *
exists key的名字，判断某个key是否存在
move key db —>当前库就没有了，被移除了(移动eg:move k1 2)
expire key 秒钟：为给定的key设置过期时间
ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
type key 查看你的key是什么类型

Redis字符串(String)

常用：


单值单value
案例：
set/get/del/append/strlen key
Incr/decr/incrby/decrby key,一定要是数字才能进行加减
getrange/setrange
getrange:获取指定区间范围内的值，类似between…and的关系
从零到负一表示全部

setrange设置指定区间范围内的值，格式是setrange key值 具体值

setex(set with expire)键秒值/setnx(set if not exist)
setex:设置带过期时间的key，动态设置。
setex 键 秒值 真实值

setnx:只有在 key 不存在时设置 key 的值。

mset/mget/msetnx
mset:同时设置一个或多个 key-value 对。

mget:获取所有(一个或多个)给定 key 的值。

msetnx:同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。

getset(先get再set)
getset:将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。
简单一句话，先get然后立即set

Redis列表(List)

常用：


单值多value
案例：
lpush/rpush/lrange
lpop/rpop

lindex，按照索引下标获得元素(从上到下)
通过索引获取列表中的元素 lindex key index

Llen，取得元素个数
lrem key 删N个value
*从left往right删除2个值等于v1的元素，返回的值为实际删除的数量
*LREM list3 0 值，表示删除全部给定的值。零个就是全部值

ltrim key 开始index 结束index，截取指定范围的值后再赋值给key
ltrim：截取指定索引区间的元素，格式是ltrim list的key 起始索引 结束索引。

rpoplpush 源列表 目的列表
移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回。

lset key index value

linsert key before/after 原值 插入值
在list某个已有值的前后再添加具体值

性能总结：
它是一个字符串链表，left、right都可以插入添加；
如果键不存在，创建新的链表；
如果键已存在，新增内容；
如果值全移除，对应的键也就消失了。
链表的操作无论是头和尾效率都极高，但假如是对中间元素进行操作，效率就很惨淡了。

Redis集合(Set)

常用：

单值多value
案例：
sadd/smembers/sismember

scard，获取集合里面的元素个数

srem key value 删除集合中元素

srandmember key 某个整数(随机出几个数)
*从set集合里面随机取出2个
*如果超过最大数量就全部取出，
*如果写的值是负数，比如-3 ，表示需要取出3个，但是可能会有重复值。

spop key 随机出栈

smove key1 key2 在key1里某个值 作用是将key1里的某个值赋给key2

数学集合类：
差集：sdiff
在第一个set里面而不在后面任何一个set里面的项

交集：sinter

并集：sunion

Redis哈希(Hash（HashMap)）

常用：

KV模式不变，但V是一个键值对
案例：
hset/hget/hmset/hmget/hgetall/hdel


hlen
hexists key 的属性是否有值
hkeys/hvals

hincrby/hincrbyfloat

hsetnx
不存在赋值，存在了无效。

Redis有序集合Zset(sorted set)

在set基础上，加一个score值。之前set是k1 v1 v2 v3，现在zset是k1 score1 v1 score2 v2。
常用：


案例：
zadd/zrange

Withscores
zrangebyscore key 开始score 结束score


withscores
( 不包含
Limit 作用是返回限制
limit 开始下标步 多少步
zrem key 某score下对应的value值，作用是删除元素
删除元素，格式是zrem zset的key 项的值，项的值可以是多个
zrem key score某个对应值，可以是多个值

zcard/zcount key score区间/zrank key values值，作用是获得下标值/zscore key 对应值,获得分数
zcard ：获取集合中元素个数

zcount ：获取分数区间内元素个数，zcount key 开始分数区间 结束分数区间

zrank： 获取value在zset中的下标位置

zscore：按照值获得对应的分数

zrevrank key values值，作用是逆序获得下标值
正序、逆序获得下标索引值

zrevrange

zrevrangebyscore key 结束score 开始score
zrevrangebyscore zset1 90 60 withscores 分数是反着来的

解析配置文件 redis.conf

地址：

为什么我将它拷贝出来单独执行？

Units单位

1 配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit
2 对大小写不敏感

INCLUDES包含

和我们的Struts2配置文件类似，可以通过includes包含，redis.conf可以作为总闸，包含其他。

GENERAL通用

Daemonize
配置redis作为守护进程运行# 默认情况下 redis 不是作为守护进程运行的，如果你想让它在后台运行，你就把配置文件里 daemonize 改成 yes
Pidfile
进程管道ID文件，表示当你运行起来的时候，没有指定其他路径，使用/var/run/redis.pid。
Port
Tcp-backlog新版没有
tcp-backlog
设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值，所以需要确认增大somaxconn和tcp_max_syn_backlog两个值
来达到想要的效果
Timeout
Bind
Tcp-keepalive
单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60
Loglevel
Logfile
Syslog-enabled
是否把日志输出到syslog中
Syslog-ident
指定syslog里的日志标志
Syslog-facility
指定syslog设备，值可以是USER或LOCAL0-LOCAL7
Databases

SNAPSHOTTING快照

Save
save 秒钟 写操作次数

RDB是整个内存的压缩过的Snapshot，RDB的数据结构，可以配置复合的快照触发条件，
默认：
是1分钟内改了1万次，
或5分钟内改了10次，
或15分钟内改了1次。
禁用：

如果想禁用RDB持久化的策略，只要不设置任何save指令，或者给save传入一个空字符串参数也可以。
Stop-writes-on-bgsave-error

如果配置成no，表示你不在乎数据不一致或者有其他的手段发现和控制
rdbcompression

rdbcompression：对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用
LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能
rdbchecksum

rdbchecksum：在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约
10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能
dbfilename
dir