redis2

1 哈希类型

###!---hget,hset,hdel
hget key field  # 获取hash key对应的field的value 时间复杂度为 o(1)
hset key field value  # 设置hash key对应的field的value值  时间复杂度为o(1)
hdel key field  # 删除hash key对应的field的值 时间复杂度为o(1)
# 测试
hset user:1:info age 23
hget user:1:info ag
hset user:1:info name guts
hgetall user:1:info
hdel user:1:info age
###2---hexists,hlen
hexists key field  # 判断hash key 是否存在field 时间复杂度为 o(1)
hlen key  # 获取hash key field的数量  时间复杂度为 o(1)
hexists user:1:info name
hlen user:1:info  # 返回数量
        
###3---hmget，hmset
hmget key field1 field2 ...fieldN  # 批量获取hash key 的一批field对应的值  时间复杂度是o(n)
hmset key field1 value1 field2 value2  # 批量设置hash key的一批field value 时间复杂度是o(n)

###4---hgetall,hvals,hkeys
hgetall key  # 返回hash key 对应的所有field和value  时间复杂度是o(n)
hvals key  # 返回hash key 对应的所有field的value 时间复杂度是o(n)
hkeys key  # 返回hash key对应的所有field 时间复杂度是o(n)
###小心使用hgetall
##1 计算网络每个用户主页的访问量
hincrby user:1:info pageview count
##2 缓存mysql的信息，直接设置hash格式

##其他操作 hsetnx hincrby hincrbyfloat
hsetnx key field value  # 设置hash key对应的field的value(如果field已存在，则失败)，时间复杂度o(1)
hincrbyfloat key field floatCounter  # hincrby 浮点数 时间复杂度o(1)

2 列表类型

# 插入操作

#rpush 从右侧插入
rpush key value1 value2 value3...valueN  # 时间复杂度为o(1~n)
#lpush 从左侧插入

#linsert
linsert key before|after value newValue  # 从元素value的前或后插入newValue 时间复杂度o(n),需要遍历列表
linsert listkey before b java
linsert listkey after b php

# 删除操作

lpop key  # 从列表左侧弹出一个item 时间复杂度o(1)

rpop key  # 从列表右侧弹出一个item 时间复杂度o(1)

lrem key count value
# 根据count值，从列表中删除所有value相同的项 时间复杂度o(n)
1 count>0 从左到右，删除最多count个value相等的项
2 count<0 从右向左，删除做多 Math.abs(count)个value相等的项
3 count=0 删除所有value相等的项
lrem listkey 0 a  # 删除列表中所有值a
lrem listkey -1 c  # 从右侧删除1个c

ltrim key start end  # 按照索引范围修剪列表 o(n)
ltrim listkey 1 4  # 只保留下表1--4的元素

# 查询操作
lrange key start end  # 包含end获取列表指定索引范围所有item o(n)
lrange listkey 0 2
lrange listkey 1 -1  # 获取第一个位置到倒数第一个位置的元素

lindex key index  # 获取列表指定索引的item  o(n)
lindex listkey 0
lindex listkey -1

llen key # 获取列表长度

# 修改操作

lset key index newValue  # 设置列表指定索引值为newValue o(n)
lset listkey 2 ppp  # 把第二个位置设为ppp

# 实战
实现timeLine功能，时间轴，微博关注的人，按时间轴排序，在列表中放入关注人的微博即可

# 其他操作
blpop key timeout  # lpop的阻塞版，timeout是阻塞超时时间，timeout=0为拥有不阻塞o(1)
brpop key timeout  # rpop的阻塞版，timeout是阻塞超时时间，timeout=0为拥有不阻塞 o(1)

# 要实现栈的功能
lpush+lpop
# 实现队列功能
lpush+rpop
# 固定大小的列表
lpush+ltrim
# 消息队列
lpush+brpop

3 集合类型

sadd key element  # 向集合key添加element(如果element存在，添加失败)o(1)
srem key element  # 从集合中的element移除掉  o(1)
scard key  # 计算集合大小
sismember key element  # 判断element是否在集合中
srandmember key count  # 从集合中随机取出count个元素，不会破坏集合中的元素
spop key  # 从集合中随机弹出一个元素
smembers key  # 获取集合中所有元素，无序，小心使用，会阻塞住

sdiff user:1:follow user:2:follow  # 计算user:1:follow和user:2:follow的差集
sinter user:1:follow user:2:follow  #计算user:1:follow和user:2:follow的交集     
sunion user:1:follow user:2:follow  #计算user:1:follow和user:2:follow的并集
                
   
sdiff|sinter|suion + store destkey... #将差集，交集，并集结果保存在destkey集合中


# 应用场景
去重场景
抽奖系统 ：通过spop来弹出用户的id，活动取消，直接删除
点赞，点踩，喜欢等，用户如果点了赞，就把用户id放到该条记录的集合中
标签：给用户/文章等添加标签，sadd user:1:tags 标签1 标签2 标签3
给标签添加用户，关注该标签的人有哪些
共同好友：集合间的操作                

4 有序集合（zset）

# 特点：不能重复 有一个分值字段，来保证顺序
key                  score                value
user:ranking           1                   lqz
user:ranking           99                  lqz2
user:ranking           88                  lqz3
#集合有序集合
集合：无重复元素，无序，element
有序集合：无重复元素，有序，element+score
#列表和有序集合
列表：可以重复，有序，element
有序集合：无重复元素，有序，element+score

#  API使用
zadd key score element #score可以重复，可以多个同时添加，element不能重复 o(logN) 
zrem key element #删除元素，可以多个同时删除 o(1)
zscore key element #获取元素的分数 o(1)
zincrby key increScore element #增加或减少元素的分数  o(1)
zcard key #返回元素总个数 o(1)
zrank key element #返回element元素的排名（从小到大排）

zrange key 0 -1 #返回排名，不带分数  o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrange player:rank 0 -1 withscores #返回排名，带分数

zrangebyscore key minScore maxScore #返回指定分数范围内的升序元素 o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrangebyscore user:1:ranking 90 210 withscores #获取90分到210分的元素

zcount key minScore maxScore #返回有序集合内在指定分数范围内的个数 o(log(n)+m)

zremrangebyrank key start end #删除指定排名内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyrank user:1:rangking 1 2 #删除升序排名中1到2的元素
        
zremrangebyscore key minScore maxScore #删除指定分数内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyscore user:1:ranking 90 210 #删除分数90到210之间的元素

# 实战

排行榜：音乐排行榜，销售榜，关注榜，游戏排行榜

#其他操作
zrevrank #返回某个元素从高到低排序的顺序 
#zrevrank girls dlrb  返回迪丽热巴 按分数降序排的排名
zrevrange #从高到低排序取一定范围
zrevrangebyscore #返回指定分数范围内的降序元素

zinterstore #对两个有序集合交集
zunionstore #对两个有序集合求并集

5 慢查询

# 单线程架构，命令一个个执行，会有长慢命令，造成整个redis的阻塞
# redis提供一种方式，可以记录长慢命令【放到慢查询队列中】，用户后续的排查修改工作

# 配置慢查询
	-slowlog-max-len：慢查询队列长度
    -slowly-log-slower-than：超过多少微秒，就算慢命令，就会记录到慢查询队列中
    
# 实战
config set slowlog-log-slower-than 0
config set slowlog-max-len 100
config rewrite  # 写了永久生效，如果不写，只是暂时生效

# 查看慢查询队列
slowlog len  # 获取慢查询队列长度
slowlog reset  # 清空慢查询队列
slowlog get  # 获取慢查询队列的所有命令

6 pipeline与事务

Redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有，但redis是支持pipeline的，而且在各个语言版的client中都有相应的实现(Redis模块)

将一批命令，批量打包，在redis服务端批量计算(执行)，然后把结果批量返回

1次pipeline(n条命令)=1次网络时间+n次命令时间

# python实现pipline
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
#创建pipeline
pipe = r.pipeline(transaction=True)
#开启事务
pipe.multi()
pipe.set('name', 'lqz')
#其他代码，可能出异常

pipe.set('role', 'nb')
 
pipe.execute()



# redis原生实现事务   实现事务mutil
# 1 mutil  开启事务，放到管道中一次性执行
multi   # 开启事务
set name lqz
set age 18
exec



# 2 模拟实现乐观锁  watch+multi实现乐观锁
# 在开启事务之前，先watch
watch age
multi
decr age
exec

# 另一台机器
multi
decr age
exec  # 先执行，上面的执行就会失败(乐观锁，被wathc的事务不会执行成功)

7 发布订阅

# 发布订阅是 观察者模式 ：只要订阅了某个东西，这个东西发送变化，我们就能收到
发布者发布了消息，所有的订阅者都可以收到，就是生产者消费者模型（后订阅了，无法获取历史消息）


# 一个客户端发送消息
publish lqz hello  # 只要有订阅者，客户端发送消息，所有订阅者都能收到

# 另外两个客户端，订阅频道，等待接收消息
subscribe lqz

# 查看某个频道有几个订阅者
pubsub numsub lqz


# 列出活跃的频道
pubsub channels


#发布订阅和消息队列
发布订阅数全收到，消息队列有个抢的过程，只有一个抢到

8 Bitmap位图

Bitmap位图：是字符串类型，但是以二进制形式存储的，获取，设置某个二进制位的

# set hello big
# getbit hello 0/1/2  返回比特位是0或1

# setbit hello 7 1   把第7，也就是8个比特位设置为1 
# big就变成了cit
# bitcount hello  0 1  字节数  返回8

# 独立用户统计
	-假设：1亿用户，5千万活跃用户     统计今天活跃用户是多选   用户iduserid是整形，32位整型
    	-int32 类型  4个字节表示一个数字---》 正负 2的31次方-1 的范围
        	1    4个字节
            1001 4个字节
    	-方式一：登录，把id放到集合中---》统计集合大小
        -方式二：登录，操作位图，把id对应的数字设为1 ，以后统计1的个数
        

9 HyperLogLog

redis中支持这种算法，基于HyperLogLog算法：极小的空间完成独立数量统计
很类似于布隆过滤器

pfadd key element # 向hyperloglog添加元素,可以同时添加多个
pfcount key #计算hyperloglog的独立总数

pfadd uuids "uuid1" "uuid2" "uuid3" "uuid4" #向uuids中添加4个uuid
pfcount uuids #返回4


#也可以做独立用户统计