Redis笔记

原文：https://blog.csdn.net/weixin_43873227/article/details/106107270

一、Nosql概述

1.1、为什么使用Nosql

1、90年代,一个网站的访问量一般不会太大，单个数据库完全够用。随着用户增多，网站出现以下问题

1. 数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
2. 数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
3. 访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

2、Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分（读写分离）

网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据库的压力，我们可以使用缓存来保证效率！

优化过程经历了以下几个过程：

1. 优化数据库的数据结构和索引(难度大)
2. 文件缓存，通过IO流获取比每次都访问数据库效率略高，但是流量爆炸式增长时候，IO流也承受不了
3. MemCache,当时最热门的技术，通过在数据库和数据库访问层之间加上一层缓存，第一次访问时查询数据库，将结果保存到缓存，后续的查询先检查缓存，若有直接拿去使用，效率显著提升。

3、分库分表 + 水平拆分 + Mysql集群

flowchart TB; 　　A[WebApp]-->B[DAL]; 　　B[DAL]-.-C[Cache] ; 　　subgraph O 　　D[Mysql主] ; 　　D[Mysql主]--复制-->E[Mysql从] ; 　　D[Mysql主]--复制-->F[Mysql从] ; 　　end 　　subgraph P 　　G[Mysql主] ; 　　G[Mysql主]--复制-->H[Mysql从] ; 　　G[Mysql主]--复制-->I[Mysql从] ; 　　end 　　C[Cache] --> P 　　C[Cache] --> O

4、如今最近的年代

如今信息量井喷式增长，各种各样的数据出现（用户定位数据，图片数据等），大数据的背景下关系型数据库（RDBMS）无法满足大量数据要求。Nosql数据库就能轻松解决这些问题。

用户的个人信息，社交网络，地理位置。用户自己产生的数据，用户日志等等爆发式增长！
这时候我们就需要使用NoSQL数据库的，Nosql可以很好的处理以上的情况！

1.2、什么是Nosql

NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

关系型数据库：列+行，同一个表下数据的结构是一样的。

非关系型数据库：数据存储没有固定的格式，并且可以进行横向扩展。

NoSQL泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区，暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。

1.3、Nosql特点

• 方便扩展
• 大数据高性能
• 数据类型是多样的

传统的 RDBMS(关系型数据库)

• 结构化组织

• SQL

• 数据和关系都存在单独的表中 row col

• 操作，数据定义语言

• 严格的一致性

• 基础的事务

• ...

Nosql

• 不仅仅是数据
• 没有固定的查询语言
• 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
• 最终一致性
• CAP定理和BASE
• 高性能，高可用，高扩展
• ...

1.4、Nosql四大类

分类	Examples举例	典型应用场景	数据模型	优点	缺点
键值对（key-value）	Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB	内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。	Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现	查找速度快	数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库	Cassandra, HBase, Riak	分布式的文件系统	以列簇式存储，将同一列数据存在一起	查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展	功能相对局限
文档型数据库	CouchDB, MongoDb	Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）	Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据	数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构	查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
图形(Graph)数据库	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱	图结构	利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等	很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群

二、redis入门

2.1、概述

redis：（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务。

与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

2.2、redis的作用

• 内存存储、持久化，内存是断电即失的，所以需要持久化
• 高效率、用于高速缓冲
• 发布订阅系统
• 地图信息分析
• 计时器、计数器

2.3、搭建

下载：https://redis.io/download

$ wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.1.tar.gz
$ tar xzf redis-6.2.1.tar.gz
$ cd redis-6.2.1
$ make
$ make install

The binaries that are now compiled are available in the src directory. Run Redis with:

$ src/redis-server

You can interact with Redis using the built-in client:

$ src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

2.4、性能测试

redis-benchmark：Redis官方提供的性能测试工具，参数选项如下：

Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>]

 -h <hostname>      Server hostname (default 127.0.0.1)
 -p <port>          Server port (default 6379)
 -s <socket>        Server socket (overrides host and port)
 -a <password>      Password for Redis Auth
 -c <clients>       Number of parallel connections (default 50)
 -n <requests>      Total number of requests (default 100000)
 -d <size>          Data size of SET/GET value in bytes (default 2)
 --dbnum <db>       SELECT the specified db number (default 0)
 -k <boolean>       1=keep alive 0=reconnect (default 1)
 -r <keyspacelen>   Use random keys for SET/GET/INCR, random values for SADD
  Using this option the benchmark will expand the string __rand_int__
  inside an argument with a 12 digits number in the specified range
  from 0 to keyspacelen-1. The substitution changes every time a command
  is executed. Default tests use this to hit random keys in the
  specified range.
 -P <numreq>        Pipeline <numreq> requests. Default 1 (no pipeline).
 -q                 Quiet. Just show query/sec values
 --csv              Output in CSV format
 -l                 Loop. Run the tests forever
 -t <tests>         Only run the comma separated list of tests. The test
                    names are the same as the ones produced as output.
 -I                 Idle mode. Just open N idle connections and wait.

# 测试：100个并发连接 100000请求
(base) ➜  ~ redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000  
====== PING_INLINE ======                                                   
  100000 requests completed in 1.09 seconds   #对我们的100000个测试请求写入测试
  100 parallel clients #100个并发客户端
  3 bytes payload      #每次3字节写入   
  keep alive: 1        #只有一台服务器来处理这些请求，单机性能
  host configuration "save": 3600 1 300 100 60 10000
  host configuration "appendonly": no
  multi-thread: no


Latency by percentile distribution:
0.000% <= 0.287 milliseconds (cumulative count 1)
50.000% <= 0.551 milliseconds (cumulative count 52725)
...
100.000% <= 1.951 milliseconds (cumulative count 100000)

Cumulative distribution of latencies:
0.000% <= 0.103 milliseconds (cumulative count 0)
...
99.998% <= 1.903 milliseconds (cumulative count 99998)
100.000% <= 2.007 milliseconds (cumulative count 100000)

Summary:
  throughput summary: 90334.23 requests per second#每秒处理90334个请求。
  latency summary (msec):
          avg       min       p50       p95       p99       max
        0.568     0.280     0.551     0.663     0.791     1.951

2.5、基础知识

redis默认有16个数据库

默认使用的第0个;

16个数据库为：DB 0~DB 15
默认使用DB 0 ，可以使用select n切换到DB n，dbsize可以查看当前数据库的大小，与key数量相关。

127.0.0.1:6379> config get databases # 命令行查看数据库数量databases
1) "databases"
2) "16"

127.0.0.1:6379> select 8 # 切换数据库 DB 8
OK
127.0.0.1:6379[8]> dbsize # 查看数据库大小
(integer) 0

# 不同数据库之间 数据是不能互通的，并且dbsize 是根据库中key的个数。
127.0.0.1:6379> set name sakura 
OK
127.0.0.1:6379> SELECT 8
OK
127.0.0.1:6379[8]> get name # db8中并不能获取db0中的键值对。
(nil)
127.0.0.1:6379[8]> DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379[8]> SELECT 0
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "counter:__rand_int__"
2) "mylist"
3) "name"
4) "key:__rand_int__"
5) "myset:__rand_int__"
127.0.0.1:6379> DBSIZE # size和key个数相关
(integer) 5

keys * ：查看当前数据库中所有的key。

flushdb：清空当前数据库中的键值对。

flushall：清空所有数据库的键值对。

Redis是单线程的，Redis是基于内存操作的。

所以Redis的性能瓶颈不是CPU,而是机器内存和网络带宽。

那么为什么Redis的速度如此快呢，性能这么高呢？QPS达到10W+

Redis为什么单线程还这么快？

• 误区1：高性能的服务器一定是多线程的？
• 误区2：多线程（CPU上下文会切换！）一定比单线程效率高！

核心：Redis是将所有的数据放在内存中的，所以说使用单线程去操作效率就是最高的，多线程（CPU上下文会切换：耗时的操作！），对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率就是最高的，多次读写都是在一个CPU上的，在内存存储数据情况下，单线程就是最佳的方案

三、五大数据类型

3.1、Redis-key

在redis中无论什么数据类型，在数据库中都是以key-value形式保存，通过进行对Redis-key的操作，来完成对数据库中数据的操作。

下面学习的命令：

• exists key：判断键是否存在

• del key：删除键值对

• move key db：将键值对移动到指定数据库

• expire key second：设置键值对的过期时间

• type key：查看value的数据类型

  127.0.0.1:6379> keys * # 查看当前数据库所有key
  (empty list or set)
  127.0.0.1:6379> set name qinjiang # set key
  OK
  127.0.0.1:6379> set age 20
  OK
  127.0.0.1:6379> keys *
  1) "age"
  2) "name"
  127.0.0.1:6379> move age 1 # 将键值对移动到指定数据库
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> EXISTS age # 判断键是否存在
  (integer) 0 # 不存在
  127.0.0.1:6379> EXISTS name
  (integer) 1 # 存在
  127.0.0.1:6379> SELECT 1
  OK
  127.0.0.1:6379[1]> keys *
  1) "age"
  127.0.0.1:6379[1]> del age # 删除键值对
  (integer) 1 # 删除个数
  
  
  127.0.0.1:6379> set age 20
  OK
  127.0.0.1:6379> EXPIRE age 15 # 设置键值对的过期时间
  
  (integer) 1 # 设置成功 开始计数
  127.0.0.1:6379> ttl age # 查看key的过期剩余时间
  (integer) 13
  127.0.0.1:6379> ttl age
  (integer) 11
  127.0.0.1:6379> ttl age
  (integer) 9
  127.0.0.1:6379> ttl age
  (integer) -2 # -2 表示key过期，-1表示key未设置过期时间
  
  127.0.0.1:6379> get age # 过期的key 会被自动delete
  (nil)
  127.0.0.1:6379> keys *
  1) "name"
  
  127.0.0.1:6379> type age # 查看value的数据类型
  string
  

关于TTL命令

Redis的key，通过TTL命令返回key的过期时间，一般来说有3种：

当前key没有设置过期时间，所以会返回-1.
当前key有设置过期时间，而且key已经过期，所以会返回-2.
当前key有设置过期时间，且key还没有过期，故会返回key的正常剩余时间.
关于重命名RENAME和RENAMENX

RENAME key newkey修改 key 的名称
RENAMENX key newkey仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey 。

更多命令学习：https://www.redis.net.cn/order/

3.2、String字符串

• APPEND key value 向指定的key的value后追加字符串

  127.0.0.1:6379> set msg hello 
  OK 
  127.0.0.1:6379> append msg " world" 
  (integer) 11 
  127.0.0.1:6379> get msg 
  "hello world"
  

• ECR/INCR key 将指定key的value数值进行+1/-1(仅对于数字)

  127.0.0.1:6379> set age 20 
  OK 
  127.0.0.1:6379> incr age 
  (integer) 21 
  127.0.0.1:6379> decr age 
  (integer) 20
  

• INCRBY/DECRBY key n 按指定的步长对数值进行加减

  127.0.0.1:6379> INCRBY age 5 
  (integer) 25 
  127.0.0.1:6379> DECRBY age 10 
  (integer) 15
  

• INCRBYFLOAT key n 为数值加上浮点型数值

  127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT age 5.2 
  "20.2"
  

• STRLEN key 获取key保存值的字符串长度

  127.0.0.1:6379> get msg 
  "hello world" 
  127.0.0.1:6379> STRLEN msg 
  (integer) 11
  

• GETRANGE key start end 按起止位置获取字符串（闭区间，起止位置都取）

  127.0.0.1:6379> get msg 
  "hello world"
  127.0.0.1:6379> GETRANGE msg 3 9 
  "lo worl"
  

• SETRANGE key offset value 用指定的value 替换key中 offset开始的值

  127.0.0.1:6379> set msg "hello world"
  OK
  127.0.0.1:6379> get msg
  "hello world"
  127.0.0.1:6379> SETRANGE msg 2 hello 
  (integer) 11
  127.0.0.1:6379> get msg
  "hehelloorld"
  

• GETSET key value 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。

  127.0.0.1:6379> GETSET msg test 
  "hello world"
  127.0.0.1:6379> get msg
  "test"
  

• SETNX key value 仅当key不存在时进行set

  127.0.0.1:6379> SETNX msg test 
  (integer) 0 
  127.0.0.1:6379> SETNX name sakura 
  (integer) 1
  

• SETEX key seconds value set 键值对并设置过期时间

  127.0.0.1:6379> setex name 10 root 
  OK 
  127.0.0.1:6379> get name 
  (nil)
  

• MSET key1 value1 [key2 value2..] 批量set键值对

  127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 
  OK
  

• MSETNX key1 value1 [key2 value2..] 批量设置键值对，仅当参数中所有的key都不存在时执行

  127.0.0.1:6379> MSETNX k1 v1 k4 v4 
  (integer) 0
  

• MGET key1 [key2..] 批量获取多个key保存的值

  127.0.0.1:6379> MGET k1 k2 k3 
  1) "v1"
  2) "v2" 
  3) "v3"
  

• PSETEX key milliseconds value 和 SETEX 命令相似，但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间，

• getset key value 如果不存在值，则返回nil，如果存在值，获取原来的值，并设置新的值

String类似的使用场景：value除了是字符串还可以是数字，用途举例：

• 计数器
• 统计多单位的数量：uid:123666：follow 0
• 粉丝数
• 对象存储缓存

3.3、List

命令	描述
LPUSH/RPUSH key value1[value2..]	从左边/右边向列表中PUSH值(一个或者多个)。
LRANGE key start end	获取list 起止元素（索引从左往右 递增）
LPUSHX/RPUSHX key value	向已存在的列名中push值（一个或者多个）
`LINSERT key BEFORE	AFTER pivot value`
LLEN key	查看列表长度
LINDEX key index	通过索引获取列表元素
LSET key index value	通过索引为元素设值
LPOP/RPOP key	从最左边/最右边移除值 并返回
RPOPLPUSH source destination	将列表的尾部(右)最后一个值弹出，并返回，然后加到另一个列表的头部
LTRIM key start end	通过下标截取指定范围内的列表
LREM key count value	List中是允许value重复的 count > 0：从头部开始搜索 然后删除指定的value 至多删除count个 count < 0：从尾部开始搜索… count = 0：删除列表中所有的指定value。
BLPOP/BRPOP key1[key2] timout	移出并获取列表的第一个/最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
BRPOPLPUSH source destination timeout	和RPOPLPUSH功能相同，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止

---------------------------LPUSH---RPUSH---LRANGE--------------------------------

127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k1 # LPUSH mylist=>{1}
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k2 # LPUSH mylist=>{2,1}
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist k3 # RPUSH mylist=>{2,1,3}
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mylist # 普通的get是无法获取list值的
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 4 # LRANGE 获取起止位置范围内的元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 2
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1 # 获取全部元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"

---------------------------LPUSHX---RPUSHX-----------------------------------

127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after k2 ins_key1 # 在k2元素后 插入ins_key1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "ins_key1"
5) "k1"
6) "k3"

小结

• list实际上是一个链表，before Node after , left, right 都可以插入值
• 如果key不存在，则创建新的链表
• 如果key存在，新增内容
• 如果移除了所有值，空链表，也代表不存在
• 在两边插入或者改动值，效率最高！修改中间元素，效率相对较低

3.4、Set(集合)

Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。
Redis 中 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

命令	描述
SADD key member1[member2..]	向集合中无序增加一个/多个成员
SCARD key	获取集合的成员数
SMEMBERS key	返回集合中所有的成员
SISMEMBER key member	查询member元素是否是集合的成员,结果是无序的
SRANDMEMBER key [count]	随机返回集合中count个成员，count缺省值为1
SPOP key [count]	随机移除并返回集合中count个成员，count缺省值为1
SMOVE source destination member	将source集合的成员member移动到destination集合
SREM key member1[member2..]	移除集合中一个/多个成员
SDIFF key1[key2..]	返回所有集合的差集 key1- key2 - …
SDIFFSTORE destination key1[key2..]	在SDIFF的基础上，将结果保存到集合中(覆盖)。不能保存到其他类型key噢！
SINTER key1 [key2..]	返回所有集合的交集
SINTERSTORE destination key1[key2..]	在SINTER的基础上，存储结果到集合中。覆盖
SUNION key1 [key2..]	返回所有集合的并集
SUNIONSTORE destination key1 [key2..]	在SUNION的基础上，存储结果到及和张。覆盖
SSCAN KEY [MATCH pattern] [COUNT count]	在大量数据环境下，使用此命令遍历集合中元素，每次遍历部分

---------------SADD--SCARD--SMEMBERS--SISMEMBER--------------------

127.0.0.1:6379> SADD myset m1 m2 m3 m4 # 向myset中增加成员 m1~m4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> SCARD myset # 获取集合的成员数目
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers myset # 获取集合中所有成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
4) "m1"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m5 # 查询m5是否是myset的成员
(integer) 0 # 不是，返回0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m2
(integer) 1 # 是，返回1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m3
(integer) 1

---------------------SRANDMEMBER--SPOP----------------------------------

127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 3 # 随机返回3个成员
1) "m2"
2) "m3"
3) "m4"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机返回1个成员
"m3"
127.0.0.1:6379> SPOP myset 2 # 随机移除并返回2个成员
1) "m1"
2) "m4"

---------------------SMOVE--SREM----------------------------------------

127.0.0.1:6379> SMOVE myset newset m3 # 将myset中m3成员移动到newset集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "m4"
2) "m2"
3) "m1"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
1) "m3"
127.0.0.1:6379> SREM newset m3 # 从newset中移除m3元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
(empty list or set)

# 下面开始是多集合操作,多集合操作中若只有一个参数默认和自身进行运算
# setx=>{m1,m2,m4,m6}, sety=>{m2,m5,m6}, setz=>{m1,m3,m6}

-----------------------------SDIFF------------------------------------

127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety setz # 等价于setx-sety-setz
1) "m4"
127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety # setx - sety
1) "m4"
2) "m1"
127.0.0.1:6379> SDIFF sety setx # sety - setx
1) "m5"


-------------------------SINTER---------------------------------------
# 共同关注（交集）

127.0.0.1:6379> SINTER setx sety setz # 求 setx、sety、setx的交集
1) "m6"
127.0.0.1:6379> SINTER setx sety # 求setx sety的交集
1) "m2"
2) "m6"

-------------------------SUNION---------------------------------------

127.0.0.1:6379> SUNION setx sety setz # setx sety setz的并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m3"
4) "m2"
5) "m1"
6) "m5"
127.0.0.1:6379> SUNION setx sety # setx sety 并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m2"
4) "m1"
5) "m5"

3.5、Hash（哈希）

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。
Set就是一种简化的Hash,只变动key,而value使用默认值填充。可以将一个Hash表作为一个对象进行存储，表中存放对象的信息。

命令	描述
HSET key field value	将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。重复设置同一个field会覆盖,返回0
HMSET key field1 value1 [field2 value2..]	同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。
HSETNX key field value	只有在字段 field 不存在时，设置哈希表字段的值。
HEXISTS key field	查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在。
HGET key field value	获取存储在哈希表中指定字段的值
HMGET key field1 [field2..]	获取所有给定字段的值
HGETALL key	获取在哈希表key 的所有字段和值
HKEYS key	获取哈希表key中所有的字段
HLEN key	获取哈希表中字段的数量
HVALS key	获取哈希表中所有值
HDEL key field1 [field2..]	删除哈希表key中一个/多个field字段
HINCRBY key field n	为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量n，并返回增量后结果 一样只适用于整数型字段
HINCRBYFLOAT key field n	为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 n。
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]	迭代哈希表中的键值对。

------------------------HSET--HMSET--HSETNX----------------
127.0.0.1:6379> HSET studentx name sakura # 将studentx哈希表作为一个对象，设置name为sakura
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET studentx name gyc # 重复设置field进行覆盖，并返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HSET studentx age 20 # 设置studentx的age为20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HMSET studentx sex 1 tel 15623667886 # 设置sex为1，tel为15623667886
OK
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx name gyc # HSETNX 设置已存在的field
(integer) 0 # 失败
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx email 12345@qq.com
(integer) 1 # 成功

----------------------HEXISTS--------------------------------
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx name # name字段在studentx中是否存在
(integer) 1 # 存在
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx addr
(integer) 0 # 不存在

-------------------HGET--HMGET--HGETALL-----------
127.0.0.1:6379> HGET studentx name # 获取studentx中name字段的value
"gyc"
127.0.0.1:6379> HMGET studentx name age tel # 获取studentx中name、age、tel字段的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "15623667886"
127.0.0.1:6379> HGETALL studentx # 获取studentx中所有的field及其value
 1) "name"
 2) "gyc"
 3) "age"
 4) "20"
 5) "sex"
 6) "1"
 7) "tel"
 8) "15623667886"
 9) "email"
10) "12345@qq.com"


--------------------HKEYS--HLEN--HVALS--------------
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx # 查看studentx中所有的field
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
4) "tel"
5) "email"
127.0.0.1:6379> HLEN studentx # 查看studentx中的字段数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379> HVALS studentx # 查看studentx中所有的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "1"
4) "15623667886"
5) "12345@qq.com"

-------------------------HDEL--------------------------
127.0.0.1:6379> HDEL studentx sex tel # 删除studentx 中的sex、tel字段
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx
1) "name"
2) "age"
3) "email"

-------------HINCRBY--HINCRBYFLOAT------------------------
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx age 1 # studentx的age字段数值+1
(integer) 21
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx name 1 # 非整数字型字段不可用
(error) ERR hash value is not an integer
127.0.0.1:6379> HINCRBYFLOAT studentx weight 0.6 # weight字段增加0.6
"90.8"

3.6、Zset（有序集合）

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数（score）。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
score相同：按字典顺序排序
有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
命令 描述

ZADD key score member1 [score2 member2]	向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数
ZCARD key	获取有序集合的成员数
ZCOUNT key min max	计算在有序集合中指定区间score的成员数
ZINCRBY key n member	有序集合中对指定成员的分数加上增量 n
ZSCORE key member	返回有序集中，成员的分数值
ZRANK key member	返回有序集合中指定成员的索引
ZRANGE key start end	通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员
ZRANGEBYLEX key min max	通过字典区间返回有序集合的成员
ZRANGEBYSCORE key min max	通过分数返回有序集合指定区间内的成员-inf 和 +inf分别表示最小最大值，只支持开区间()
ZLEXCOUNT key min max	在有序集合中计算指定字典区间内成员数量
ZREM key member1 [member2..]	移除有序集合中一个/多个成员
ZREMRANGEBYLEX key min max	移除有序集合中给定的字典区间的所有成员
ZREMRANGEBYRANK key start stop	移除有序集合中给定的排名区间的所有成员
ZREMRANGEBYSCORE key min max	移除有序集合中给定的分数区间的所有成员
ZREVRANGE key start end	返回有序集中指定区间内的成员，通过索引，分数从高到底
ZREVRANGEBYSCORRE key max min	返回有序集中指定分数区间内的成员，分数从高到低排序
ZREVRANGEBYLEX key max min	返回有序集中指定字典区间内的成员，按字典顺序倒序
ZREVRANK key member	返回有序集合中指定成员的排名，有序集成员按分数值递减(从大到小)排序
ZINTERSTORE destination numkeys key1 [key2 ..]	计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中，numkeys：表示参与运算的集合数，将score相加作为结果的score
ZUNIONSTORE destination numkeys key1 [key2..]	计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]	迭代有序集合中的元素（包括元素成员和元素分值）

-------------------ZADD--ZCARD--ZCOUNT--------------
127.0.0.1:6379> ZADD myzset 1 m1 2 m2 3 m3 # 向有序集合myzset中添加成员m1 score=1 以及成员m2 score=2..
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCARD myzset # 获取有序集合的成员数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 1 # 获取score在 [0,1]区间的成员数量
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 2
(integer) 2

----------------ZINCRBY--ZSCORE--------------------------
127.0.0.1:6379> ZINCRBY myzset 5 m2 # 将成员m2的score +5
"7"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m1 # 获取成员m1的score
"1"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m2
"7"

--------------ZRANK--ZRANGE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m1 # 获取成员m1的索引，索引按照score排序，score相同索引值按字典顺序顺序增加
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 1 # 获取索引在 0~1的成员
1) "m1"
2) "m3"
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 -1 # 获取全部成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"

#testset=>{abc,add,amaze,apple,back,java,redis} score均为0
------------------ZRANGEBYLEX---------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + # 返回所有成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
5) "back"
6) "java"
7) "redis"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 0 3 # 分页 按索引显示查询结果的 0,1,2条记录
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 3 3 # 显示 3,4,5条记录
1) "apple"
2) "back"
3) "java"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset (- [apple # 显示 (-,apple] 区间内的成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset [apple [java # 显示 [apple,java]字典区间的成员
1) "apple"
2) "back"
3) "java"

-----------------------ZRANGEBYSCORE---------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 10 # 返回score在 [1,10]之间的的成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 5
1) "m1"
2) "m3"

--------------------ZLEXCOUNT-----------------------------
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset - +
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset [apple [java
(integer) 3

------------------ZREM--ZREMRANGEBYLEX--ZREMRANGBYRANK--ZREMRANGEBYSCORE--------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREM testset abc # 移除成员abc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYLEX testset [apple [java # 移除字典区间[apple,java]中的所有成员
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYRANK testset 0 1 # 移除排名0~1的所有成员
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE myzset 0 3 # 移除score在 [0,3]的成员
(integer) 2


# testset=> {abc,add,apple,amaze,back,java,redis} score均为0
# myzset=> {(m1,1),(m2,2),(m3,3),(m4,4),(m7,7),(m9,9)}
----------------ZREVRANGE--ZREVRANGEBYSCORE--ZREVRANGEBYLEX-----------
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 0 3 # 按score递减排序，然后按索引，返回结果的 0~3
1) "m9"
2) "m7"
3) "m4"
4) "m3"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 2 4 # 返回排序结果的 索引的2~4
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYSCORE myzset 6 2 # 按score递减顺序 返回集合中分数在[2,6]之间的成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYLEX testset [java (add # 按字典倒序 返回集合中(add,java]字典区间的成员
1) "java"
2) "back"
3) "apple"
4) "amaze"

-------------------------ZREVRANK------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m7 # 按score递减顺序，返回成员m7索引
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m2
(integer) 4


# mathscore=>{(xm,90),(xh,95),(xg,87)} 小明、小红、小刚的数学成绩
# enscore=>{(xm,70),(xh,93),(xg,90)} 小明、小红、小刚的英语成绩
-------------------ZINTERSTORE--ZUNIONSTORE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZINTERSTORE sumscore 2 mathscore enscore # 将mathscore enscore进行合并 结果存放到sumscore
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE sumscore 0 -1 withscores # 合并后的score是之前集合中所有score的和
1) "xm"
2) "160"
3) "xg"
4) "177"
5) "xh"
6) "188"

127.0.0.1:6379> ZUNIONSTORE lowestscore 2 mathscore enscore AGGREGATE MIN # 取两个集合的成员score最小值作为结果的
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE lowestscore 0 -1 withscores
1) "xm"
2) "70"
3) "xg"
4) "87"
5) "xh"
6) "93"

四、三种特殊数据类型

4.1、Geospatial(地理位置)

使用经纬度定位地理坐标并用一个有序集合zset保存，所以zset命令也可以使用

命令	描述
geoadd key longitud(经度) latitude(纬度) member [..]	将具体经纬度的坐标存入一个有序集合
geopos key member [member..]	获取集合中的一个/多个成员坐标
geodist key member1 member2 [unit]	返回两个给定位置之间的距离。默认以米作为单位。
georadius key longitude latitude radius m	km
GEORADIUSBYMEMBER key member radius...	功能与GEORADIUS相同，只是中心位置不是具体的经纬度，而是使用结合中已有的成员作为中心点。
geohash key member1 [member2..]	返回一个或多个位置元素的Geohash表示。使用Geohash位置52点整数编码。

有效经纬度

有效的经度从-180度到180度。
有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：

• m 表示单位为米。

• km 表示单位为千米。

• mi 表示单位为英里。

• ft 表示单位为英尺。

  127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 121.47 31.23 shanghai #添加上海的经纬度
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 116.40 39.90 beijing  #添加北京的经纬度
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> GEODIST china:city shanghai beijing km  #计算上海和北京之间的直线距离
  "1067.3788"
  127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 116 39 1500 km  #找到离经纬度为116,39的位置1500km以内的地方有哪些 ，因为redis中只有两个城市，所以只能显示两个
  1) "beijing"
  2) "shanghai"
  127.0.0.1:6379> GEOHASH china:city beijing #获得北京的geohash
  1) "wx4fbxxfke0"
  

关于GEORADIUS的参数

• 通过georadius就可以完成 附近的人功能
• withcoord:带上坐标
• withdist:带上距离，单位与半径单位相同
• COUNT n : 只显示前n个(按距离递增排序)

----------------georadius---------------------
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 120 30 500 km withcoord withdist # 查询经纬度(120,30)坐标500km半径内的成员
1) 1) "shanghai"
   2) "205.3611"
   3) 1) "121.40000134706497"
      2) "31.400000253193539"

4.2、Hyperloglog基数统计

什么是基数？

数据集中不重复的元素的个数。

应用场景：

网页的访问量（UV）：一个用户多次访问，也只能算作一个人。

传统实现，存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间，而我们的目的只是计数，Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。

命令	描述
PFADD key element1 [elememt2..]	添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFCOUNT key [key]	返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey..] 将多个 HyperLogLog 合并为一个	HyperLogLog

----------PFADD--PFCOUNT---------------------
127.0.0.1:6379> PFADD myelemx a b c d e f g h i j k # 添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type myelemx # hyperloglog底层使用String
string
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemx # 估算myelemx的基数
(integer) 11
127.0.0.1:6379> PFADD myelemy i j k z m c b v p q s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemy
(integer) 11

----------------PFMERGE-----------------------
127.0.0.1:6379> PFMERGE myelemz myelemx myelemy # 合并myelemx和myelemy 成为myelemz
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemz # 估算基数
(integer) 17

4.3、BitMaps(位图)

使用位存储，信息状态只有 0 和 1

Bitmap是一串连续的2进制数字（0或1），每一位所在的位置为偏移(offset)，在bitmap上可执行AND,OR,XOR,NOT以及其它位操作。

------------setbit--getbit--------------
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 # 设置sign的第0位为 1 
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1 # 设置sign的第2位为 1  不设置默认 是0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> type sign
string

127.0.0.1:6379> getbit sign 2 # 获取第2位的数值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 4 # 未设置默认是0
(integer) 0

-----------bitcount----------------------------
127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计sign中为1的位数
(integer) 4

bitmaps是一串从左到右的二进制串

五、事务

Redis的单条命令是保证原子性的，但是redis事务不能保证原子性

Redis事务本质：一组命令的集合。
----------------- 队列 set set set 执行 -------------------
事务中每条命令都会被序列化，执行过程中按顺序执行，不允许其他命令进行干扰。

• 一次性

• 顺序性

• 排他性

  Redis事务没有隔离级别的概念
  Redis单条命令是保证原子性的，但是事务不保证原子性！

5.1、Redis事务操作过程

开启事务（multi）
命令入队
执行事务（exec）
所以事务中的命令在加入时都没有被执行，直到提交时才会开始执行(Exec)一次性完成。

127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2 # ..
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> keys *
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 事务执行
1) OK
2) OK
3) "v1"
4) OK
5) 1) "k3"
   2) "k2"
   3) "k1"

5.2、取消事务(discurd)

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD # 放弃事务
OK
127.0.0.1:6379> EXEC 
(error) ERR EXEC without MULTI # 当前未开启事务
127.0.0.1:6379> get k1 # 被放弃事务中命令并未执行
(nil)

5.3、事务错误

代码语法错误（编译时异常）所有的命令都不执行

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> error k1 # 这是一条语法错误命令
(error) ERR unknown command `error`, with args beginning with: `k1`, # 会报错但是不影响后续命令入队 
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. # 执行报错
127.0.0.1:6379> get k1 
(nil) # 其他命令并没有被执行

5.4、代码逻辑错误 (运行时异常) **其他命令可以正常执行 **

所以不保证事务原子性

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR k1 # 这条命令逻辑错误（对字符串进行增量）
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) (error) ERR value is not an integer or out of range # 运行时报错
4) "v2" # 其他命令正常执行

虽然中间有一条命令报错了，但是后面的指令依旧正常执行成功了。

所以说Redis单条指令保证原子性，但是Redis事务不能保证原子性。

5.5、监控

1、悲观锁：很悲观，认为什么时候都会出现问题，无论做什么都会加锁
2、乐观锁：很乐观，认为什么时候都不会出现问题，所以不会上锁！更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据
3、获取version，更新的时候比较version
4、使用watch key监控指定数据，相当于乐观锁加锁。

正常执行

127.0.0.1:6379> set money 100 # 设置余额:100
OK
127.0.0.1:6379> set use 0 # 支出使用:0
OK
127.0.0.1:6379> watch money # 监视money (上锁)
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY use 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 监视值没有被中途修改，事务正常执行
1) (integer) 80
2) (integer) 20

测试多线程修改值，使用watch可以当做redis的乐观锁操作（相当于getversion）
我们启动另外一个客户端模拟插队线程。

线程1：

127.0.0.1:6379> watch money # money上锁
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY use 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> 	# 此时事务并没有执行

模拟线程插队，线程2：

127.0.0.1:6379> INCRBY money 500 # 修改了线程一中监视的money
(integer) 600

回到线程1，执行事务：

127.0.0.1:6379> EXEC # 执行之前，另一个线程修改了我们的值，这个时候就会导致事务执行失败
(nil) # 没有结果，说明事务执行失败

127.0.0.1:6379> get money # 线程2 修改生效
"600"
127.0.0.1:6379> get use # 线程1事务执行失败，数值没有被修改
"0"

解锁获取最新值，然后再加锁进行事务。
unwatch进行解锁。
注意：每次提交执行exec后都会自动释放锁，不管是否成功

六、Jedis

使用Java来操作Redis，Jedis是Redis官方推荐使用的Java连接redis的客户端。

6.1、连接测试

1. 导入依赖

   <!--导入jredis的包-->
   <dependency>
       <groupId>redis.clients</groupId>
       <artifactId>jedis</artifactId>
       <version>3.2.0</version>
   </dependency>
   <!--fastjson-->
   <dependency>
       <groupId>com.alibaba</groupId>
       <artifactId>fastjson</artifactId>
       <version>1.2.70</version>
   </dependency>
   

   TestPing.java进行测试。

   //TestPing.java
   import org.junit.Test;
   import redis.clients.jedis.Jedis;
   
   public class TestPing {
       @Test
       public void test1() {
           Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
           String response = jedis.ping();
           System.out.println(response); // PONG
       }
   }
   

6.2、事务

@Test
public void test2() {
  Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

  JSONObject jsonObject = new JSONObject();
  jsonObject.put("hello", "world");
  jsonObject.put("name", "kuangshen");
  // 开启事务
  Transaction multi = jedis.multi();
  String result = jsonObject.toJSONString();
  // jedis.watch(result)
  try {
    multi.set("user1", result);
    multi.set("user2", result);
    // 执行事务
    multi.exec();
  }catch (Exception e){
    // 放弃事务
    multi.discard();
  } finally {
    // 关闭连接
    System.out.println(jedis.get("user1"));
    System.out.println(jedis.get("user2"));
    jedis.close();
  }
}

七、Springboot整合redis

1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

springboot 2.x后 ，原来使用的 Jedis 被 lettuce 替换。

• jedis：采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的。如果要避免不安全，使用jedis pool连接池！更像BIO模式
• lettuce：采用netty，实例可以在多个线程中共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据了，更像NIO模式

2、编写配置文件

# 配置redis
spring.redis.host=39.99.xxx.xx
spring.redis.port=6379

3、进行测试

//DemoApplicationTests.java
package com.example.demo;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

@SpringBootTest
class DemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {
        redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
    }

}

4、测试结果

此时我们回到Redis查看数据时候，惊奇发现全是乱码，可是程序中可以正常输出

这时候就关系到存储对象的序列化问题，在网络中传输的对象也是一样需要序列化，否则就全是乱码。

JdkSerializationRedisSerializer它使用的编码是ISO-8859-1。

Reids提供了很多RedisSerializer的实现类：

但是都不好有，我们使用阿里提供的fastJson。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.47</version>
</dependency>

利用springboot的自动装配，先将这些东西配置好,这些配置在网上可以找到，springboot集成redis配置

package com.example.demo;

import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonRedisSerializer;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

import java.rmi.UnknownHostException;

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(
            RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
            throws UnknownHostException {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<Object, Object>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

        RedisSerializer serializer = new FastJsonRedisSerializer(Object.class);
        template.setKeySerializer(serializer);
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashKeySerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);

        return template;
    }
}

八、持久化—RDB

1、什么是RDB

在指定时间间隔后，将内存中的数据集快照写入数据库 ；在恢复时候，直接读取快照文件，进行数据的恢复 ；

默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中。文件名可以在配置文件中进行自定义。

2、工作原理

在进行 RDB 的时候，redis 的主线程是不会做 io 操作的，主线程会 fork 一个子线程来完成该操作；

• Redis 调用forks。同时拥有父进程和子进程。

• 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。

• 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

  这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益(因为是使用子进程进行写操作，而父进程依然可以接收来自客户端的请求。)

3、触发机制

1. save的规则满足的情况下，会自动触发rdb原则
2. 执行flushall命令，也会触发我们的rdb原则
3. 退出redis，也会自动产生rdb文件

3.1、save

使用 save 命令，会立刻对当前内存中的数据进行持久化 ，但是会阻塞，也就是不接受其他操作了；

由于 save 命令是同步命令，会占用Redis的主进程。若Redis数据非常多时，save命令执行速度会非常慢，阻塞所有客户端的请求。

3.2、flushall命令

flushall 命令也会触发持久化 ；

3.3、触发持久化规则

满足配置条件中的触发条件

可以通过配置文件对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动进行数据集保存操作。

3.4、bgsave

bgsave 是异步进行，进行持久化的时候，redis 还可以将继续响应客户端请求 ；

命令	save	bgsave
IO类型	同步	异步
阻塞？	是	是（阻塞发生在fock()，通常非常快）
复杂度	O(n)	O(n)
优点	不会消耗额外的内存	不阻塞客户端命令
缺点	阻塞客户端命令	需要fock子进程，消耗内存

4、优缺点

优点：

1. 适合大规模的数据恢复
2. 对数据的完整性要求不高

缺点：

1. 需要一定的时间间隔进行操作，如果redis意外宕机了，这个最后一次修改的数据就没有了。
2. fork进程的时候，会占用一定的内容空间。

九、持久化AOF

Append Only File

将我们所有的命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部再执行一遍

以日志的形式来记录每个写的操作，将Redis执行过的所有指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

1、什么是AOF

快照功能（RDB）并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、以及未保存到快照中的那些数据。 从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。

如果要使用AOF，需要修改配置文件：

appendonly no yes则表示启用AOF

默认是不开启的，我们需要手动配置，然后重启redis，就可以生效了！

如果这个aof文件有错位，这时候redis是启动不起来的，我需要修改这个aof文件

redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix

2、优点

1. 每一次修改都会同步，文件的完整性会更加好
2. 没秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
3. 从不同步，效率最高

3、缺点

1. 相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复速度比rdb慢！
2. Aof运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化

十、Redis发布与订阅

下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

1、命令

命令	描述
PSUBSCRIBE pattern [pattern..]	订阅一个或多个符合给定模式的频道。
PUNSUBSCRIBE pattern [pattern..]	退订一个或多个符合给定模式的频道。
PUBSUB subcommand [argument[argument]]	查看订阅与发布系统状态。
PUBLISH channel message	向指定频道发布消息
SUBSCRIBE channel [channel..]	订阅给定的一个或多个频道。
SUBSCRIBE channel [channel..]	退订一个或多个频道

------------订阅端----------------------
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE sakura # 订阅sakura频道
Reading messages... (press Ctrl-C to quit) # 等待接收消息
1) "subscribe" # 订阅成功的消息
2) "sakura"
3) (integer) 1
1) "message" # 接收到来自sakura频道的消息 "hello world"
2) "sakura"
3) "hello world"
1) "message" # 接收到来自sakura频道的消息 "hello i am sakura"
2) "sakura"
3) "hello i am sakura"

--------------消息发布端-------------------
127.0.0.1:6379> PUBLISH sakura "hello world" # 发布消息到sakura频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH sakura "hello i am sakura" # 发布消息
(integer) 1

-----------------查看活跃的频道------------
127.0.0.1:6379> PUBSUB channels
1) "sakura"

2、原理

每个 Redis 服务器进程都维持着一个表示服务器状态的 redis.h/redisServer 结构， 结构的 pubsub_channels 属性是一个字典， 这个字典就用于保存订阅频道的信息，其中，字典的键为正在被订阅的频道， 而字典的值则是一个链表， 链表中保存了所有订阅这个频道的客户端。

客户端订阅，就被链接到对应频道的链表的尾部，退订则就是将客户端节点从链表中移除。

3、缺点

1. 如果一个客户端订阅了频道，但自己读取消息的速度却不够快的话，那么不断积压的消息会使redis输出缓冲区的体积变得越来越大，这可能使得redis本身的速度变慢，甚至直接崩溃。
2. 这和数据传输可靠性有关，如果在订阅方断线，那么他将会丢失所有在短线期间发布者发布的消息。

稍微复杂的场景，我们就会使用消息中间件MQ处理。

十一、redis主从复制

1、概念

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（Master/Leader）,后者称为从节点（Slave/Follower）。

数据的复制是单向的！只能由主节点复制到从节点（主节点以写为主、从节点以读为主）。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，一个主节点可以有0个或者多个从节点，但每个从节点只能由一个主节点。

2、作用

• 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余的方式。

• 故障恢复：当主节点故障时，从节点可以暂时替代主节点提供服务，是一种服务冗余的方式

• 负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，由主节点进行写操作，从节点进行读操作，分担服务器的负载；尤其是在多读少写的场景下，通过多个从节点分担负载，提高并发量。

• 高可用基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。

3、为什么使用集群

1. 单台服务器难以负载大量的请求
2. 单台服务器故障率高，系统崩坏概率大
3. 单台服务器内存容量有限。

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master #角色
connected_slaves:0 # 从机数量
master_failover_state:no-failover
master_replid:647b06584fb78cbe80bebcb8d8edf22c987c7fa7
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

4、使用规则

从机只能读，不能写，主机可读可写但是多用于写。

127.0.0.1:6381> set name sakura # 从机6381写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.

127.0.0.1:6380> set name sakura # 从机6380写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.

127.0.0.1:6379> set name sakura
OK
127.0.0.1:6379> get name
"sakura"

当主机断电宕机后，默认情况下从机的角色不会发生变化 ，集群中只是失去了写操作，当主机恢复以后，又会连接上从机恢复原状。

当从机断电宕机后，若不是使用配置文件配置的从机，再次启动后作为主机是无法获取之前主机的数据的，若此时重新配置称为从机，又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个同步原理。

第二条中提到，默认情况下，主机故障后，不会出现新的主机，有两种方式可以产生新的主机：

• 从机手动执行命令slaveof no one,这样执行以后从机会独立出来成为一个主机
• 使用哨兵模式（自动选举）

十二、哨兵模式

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。

1、单个哨兵

哨兵的作用：

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

2、多哨兵模式

3、哨兵模式优缺点

优点：

• 哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制的优点，它都有
• 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好
• 哨兵模式是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮
  缺点：

Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦

• 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多配置项
• 哨兵模式的全部配置

十三、缓存穿透和雪崩

1、缓存穿透（找不到）

在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。

1.1、布隆过滤器

对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。

1.2、缓存空对象

一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中方一个空对象用于处理后续这个请求。

这样做有一个缺陷：存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间

即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

2、缓存击穿（量太大，缓存过期）

相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应。

比如热搜排行上，一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。

2.1、设置热点数据永不过期

这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。

2.2、加互斥锁(分布式锁)

在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。

3、缓存雪崩

3.1、概念

大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。

3.2、redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群

3.3、限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

3.4、数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。