3 Redis 配置文件介绍

3 Redis 配置文件介绍

3.1 Redis配置文件介绍

3.1.1 Units单位

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，大小写不敏感

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3.1.2 INCLUDES包含

类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

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3.1.3 网络相关配置

1）bind

默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求

不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问

生产环境肯定要应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉

如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的响应

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保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了（注销bind字段，关闭protected-mode）。

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2）protected-mode

将本机访问保护模式设置no

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3）port

端口号，默认 6379

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4）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（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果

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5）timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能。即永不关闭。

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6）tcp-keepalive

对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次。单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60

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3.1.4 GENERAL通用

1）daemonize

是否为后台进程，设置为yes

守护进程，后台启动

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2）pidfile

存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件

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3）loglevel

指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为notice

四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning

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4）logfile

日志文件名称

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5）databases 16

设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT <dbid>命令在连接上指定数据库id

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3.1.5 SECURITY安全

1）临时密码创建演示

在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。

# 查看临时密码
config get requirepass

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# 创建密码
 config set requirepass "cunqi001"

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# 退出验证
exit 
config get requirepass

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# 登录
auth cunqi001

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# 清除临时密码
config set requirepass ""

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2）修改配置文件创建密码

永久设置，需要再配置文件中进行设置。

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访问密码的查看、设置和取消

登录演示

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3.1.6 LIMITS限制

1）maxclients

  • 设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。

  • 默认情况下为10000个客户端。

  • 如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

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2）maxmemory

  • 建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机

  • 设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。

  • 如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。

  • 但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

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3）maxmemory-policy

  • volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）

  • allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key

  • volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键

  • allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key

  • volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key

  • noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

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4）maxmemory-samples

  • 设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。

  • 一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

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3.2 Redis的发布和订阅

3.2.1 什么是发布和订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

3.2.2 Redis的发布和订阅

1）客户端可以订阅频道如下图

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2）当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

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3.2.3 发布订阅命令行实现

1） 打开一个客户端订阅channel1

SUBSCRIBE channel1

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2）打开另一个客户端，给channel1发布消息hello

publish channel1 hello

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返回的1是订阅者数量

3）打开第一个客户端可以看到发送的消息

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注意：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

 

3.3 Redis新数据类型-Bitmaps

3.3.1 介绍

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图

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合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

  • Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

  • Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

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3.3.2 常用命令

1）setbit

setbit <key> <offset> <value>
# 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）offset:偏移量从0开始

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图

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unique:users:20210101代表2021-01-01这天的独立访问用户的Bitmaps

注意：

很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。

2）getbit

getbit <key> <offset>
# 获取Bitmaps中某个偏移量的值获取键的第offset位的值（从0开始算）

获取id=8的用户是否在2021-01-01这天访问过， 返回0说明没有访问过：

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3）bitcount

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。

bitcount <key> [start end]
# 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量

计算2021-01-01这天的独立访问用户数量

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start和end代表起始和结束字节数，下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数， 对应的用户id是11，15，19

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举例： K1 【01000001 01000000 00000000 00100001】，对应【0，1，2，3】

bitcount K1 1 2 ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000 --》bitcount K1 1 2 　　--》1
bitcount K1 1 3 ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000 00100001 --》bitcount K1 1 3　　--》3
bitcount K1 0 -2 ： 统计下标0到下标倒数第2，字节组中bit=1的个数，即01000001 01000000  00000000 --》bitcount K1 0 -2　　--》3

注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

4）bitop

bitop  and(or/not/xor) <destkey> [key…]
# bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。

2021-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

setbit unique:users:20211104 1 1
setbit unique:users:20211104 2 1
setbit unique:users:20211104 5 1
setbit unique:users:20211104 9 1

2021-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

setbit unique:users:20211103 0 1
setbit unique:users:20211103 1 1
setbit unique:users:20211103 4 1
setbit unique:users:20211103 9 1

计算出两天都访问过网站的用户数量

bitop and unique:users:and:20211104_03 unique:users:20211103 unique:users:20211104

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计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种） ， 可以使用or求并集

bitcount unique:users:or:20211104_03

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3.3.3 Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万， 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比   
数据类型 每个用户id占用空间 需要存储的用户量 全部内存量
集合类型 64位 50000000 64位*50000000 = 400MB
Bitmaps 1位 100000000 1位*100000000 = 12.5MB

很明显， 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比   
数据类型 每个用户id占用空间 需要存储的用户量 全部内存量
集合类型 64位 50000000 64位*50000000 = 400MB
Bitmaps 1位 100000000 1位*100000000 = 12.5MB

但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）   
数据类型 每个userid占用空间 需要存储的用户量 全部内存量
集合类型 64位 100000 64位*100000 = 800KB
Bitmaps 1位 100000000 1位*100000000 = 12.5MB

3.4 Redis新数据类型-HyperLogLog

3.4.1 介绍

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（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如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

  • 数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

  • 使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

基数：比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

3.4.2 常用命令

1）pfadd

pfadd <key> <element> [element ...]

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将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

2）pfcount

pfcount <key> [key ...] 
# 计算HLL的近似基数

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可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

3）pfmerge

pfmerge <destkey> <sourcekey> [sourcekey ...]

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将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

3.5 Redis新数据类型-Geospatial

3.4.1 介绍

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

3.4.2 常用命令

1）geoadd

geoadd <key> <longitude> <latitude> <member> [longitude latitude member...]   
# 添加地理位置（经度，纬度，名称）

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两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。

当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

2）geopos

geopos  <key> <member> [member...]
# 获得指定地区的坐标值

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3）geodist

geodist <key> <member1> <member2> [m|km|ft|mi ]
# 获取两个位置之间的直线距离

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单位：

  • m 表示单位为米[默认值]。

  • km 表示单位为千米。

  • mi 表示单位为英里。

  • ft 表示单位为英尺。

如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

4）georadius

georadius <key> <longitude> <latitude> radius  m|km|ft|mi   
# 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

 

posted @ 2021-11-01 17:33  孤独的小人物  阅读(88)  评论(0)  编辑  收藏  举报