Redis（二）redis发布与订阅以及三种新数据类型

1 配置文件

Utis单位部分

redis支持字节但不支持其他类型

Includes部分

设置包含的其他文件的目录

netword网络部分

bind：默认情况bind=127.0.0.1只接受本机的访问请求，不写的话，无限制接收任何ip的访问。

生产环境下肯定要写应用服务器的地址；服务器需要远程访问的，肯定要将其注释掉。

如果开启了protected-mode（保护模式，默认为yes），那么在没有设定bind ip 的情况下，Redis只允许响应本机的请求。

port：6379 端口号。

tcp-backlog：

timeout：超过时间无操作则需要重新连接redis，默认为0表示永不超时

tcp-keepalive：设置检测无操作的频率，单位为秒，检测到两次则释放连接

pidfile：将进程号保存到指定路径的文件中

loglevel：redis中日志的级别

• debugger：

• verbose：有用的信息

• notice（默认）：

• warning：

logfile：输出日志的设置路径

database：redis数据库个数，默认为16

Security 部分

可以在这一部分设置密码

云服务器一定要设置密码，否则遭受攻击内存满载命令都执行不了

Limits部分

limit：最大连接的客户端数量

maxmemory：redis能使用的最大内存

当内存达到要求时，按照下面算法移出相应的键值对

maxmemory-samples：设置抽样样本数量，用于上面的调度算法

2 发布与订阅

Redis发布订阅(sub/pub)是一种消息通信模式，发送者(sub)在任意频道发布消息，频道订阅者(sub)接收消息。

redis可以订阅任意数量的频道

subscribe 订阅消息

127.0.0.1:6379> subscribe channel1
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "channel1"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "channel1"
3) "hello"

publish 发布消息

127.0.0.1:6379> publish channel1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 

3 数据类型

3.1 BitMaps

BitMaps本身不是一种数据类型，实际上它就是一个字符串(key-value)，只不过它可以对字符串的位进行操作。

Redis为BitMaps单独提供了一套命令，所以和字符串的操作还是不太相同，可以把bitMaps看做一个以位(bit)为单位的数组，数组的每个单元只存储0和1，数组的下标被称作BitMaps的偏移量。

基本命令

setbit 设置BitMaps中指定偏移量的值（0或者1）

偏移量从0开始

127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 11 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 15 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 19 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

如上实例，记录2022年11月2日用户访问的情况，偏移量为1 6 11 15 19的用户访问了网站

很多用户的id以指定的数字开头，直接将其作为BitMaps的偏移量会造成很大的浪费，通常的做法是将这些id减去指定的数字

在第一次初始化bitmaps时，如果偏移量特别大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成redis的阻塞

getbit 获取bitmaps中偏移量为offset的值

127.0.0.1:6379> getbit users:20221102 19
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit users:20221102 18
(integer) 0

bitcount 获取开始和结束 字节 内位为1的个数

127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 11 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 15 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit users:20221102 19 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit users:20221102 19
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit users:20221102 18
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount users:20221102 0 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> bitcount users:20221102 0 1
(integer) 4

比如上面0~-1表示第一个字节到最后一个字节，肯定是全部的为5

0 ~ 1 则表示前两个字节，位数则对应0 ~ 15，结果就是四个了

bitop and(or/not/xor) [key...] 对多个key进行逻辑运算并保存结果到destkey中

3.2 HyperLogLog

简介

使用场景：在工作中经常用到统计的功能需求，如统计网站PV（PageView页面访问量），可以使用redis的incrby、incr轻松实现。

但是像（UniqueVisitor 独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题，统称为基数问题，就需要使用下面的解决方案：

• 数据存储在Mysql表中,使用distinct count来计算不重复的个数

• 使用redis提供的hash set bitmaps等数据结构来处理

以上方案结果精确,但是随着数据的不断增加占用的空间会越来越大,对于非常大的数据集是非常不合适的.

RedisHyperLogLog是专门用来做基数统计的算法,优点在于计算基数所需要的空间总是固定的,并且是很少的,每个HyperLoglog键只需要花费12kb内存,就可以存储2^64个不同元素的基数.

HyberLogLog只会存储输入元素的基数,不会存储输入的元素本身,所以不能像集合一样返回输入的各个元素.

基本命令

pdadd ... 向键值为key的HyperLogLog中添加value

pdcount ... 获取多个键值为key的HyperLogLog的基数

127.0.0.1:6379> pfadd program "java"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd program "java"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfadd program "C++"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount program
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> pfadd char "a"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> pfcount program char
(integer) 3

pfmerge merge

127.0.0.1:6379> pfmerge merge program char
OK
127.0.0.1:6379> pfcount merge
(integer) 

3.3 Geographic

简介

Redis3.2增加了对GEO类型的支持.GEO 全称Geographic,地理信息的缩写,该类型就是元素的二维坐标,也就是经纬度.redis基于该类型,提供了经纬度设置 查询 范围查询 以及 距离测量 经纬度哈希等一系列的操作.

基本命令

geoadd 给键值为key的Geographic添加经纬度信息(经度 纬度 名称)

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05  22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 0

已经添加了的数据是没有办法再添加的

两级无法添加,一般会下载城市数据,然后由java程序一次性导入

geopos ... 获取键为key的Geographic的value的经纬度信息

127.0.0.1:6379> geopos china:city shanghai
1) 1) "121.47000163793563843"
   2) "31.22999903975783553"
127.0.0.1:6379> geopos china:city shanghai beijing
1) 1) "121.47000163793563843"
   2) "31.22999903975783553"
2) 1) "116.38000041246414185"
   2) "39.90000009167092543"

geodist [m|km|ft|mi] 获取两个位置之间的直线距离

127.0.0.1:6379> geodist china:city shanghai beijing
"1068153.5181"
127.0.0.1:6379> geodist china:city shanghai beijing km
"1068.1535"
127.0.0.1:6379> 

单位默认为米

ft:英尺

mi:英米

georadius [m|km|ft|mi] 获取以给定经纬度为中心radius为半径的元素

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "chongqing"
2) "shenzhen"