Redis

一、Nosql概述

为什么使用Nosql

1、单机Mysql时代

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。

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。

目前一个基本的互联网项目

为什么要用NoSQL ？

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！

什么是Nosql
NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

Not Only Structured Query Language

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。

Nosql特点
方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）

大数据量高性能（Redis一秒可以写8万次，读11万次，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）

数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）

传统的 RDBMS 和 NoSQL

​ 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
• …

了解：3V + 3高

大数据时代的3V ：主要是描述问题的

1. 海量Velume
2. 多样Variety
3. 实时Velocity

大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求

1. 高并发
2. 高可扩
3. 高性能

二、Redis入门

概述
Redis是什么？

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

是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

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。

Redis能该干什么？

• 内存存储、持久化，内存是断电即失的，所以需要持久化（RDB、AOF）
• 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(eg：浏览量)

特性

• 多样的数据类型
• 持久化
• 集群
• 事务

基础知识

redis默认有16个数据库

Redis的默认端口6379

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

Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。

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 name # 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：

1. 当前key没有设置过期时间，所以会返回-1.
2. 当前key有设置过期时间，而且key已经过期，所以会返回-2.
3. 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/

String(字符串)

普通的set、get直接略过。

命令	描述	示例
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”
DECR/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> SETRANGE msg 2 hello (integer) 7 127.0.0.1:6379> get msg “tehello”
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”
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

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）

一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

首先我们列表，可以经过规则定义将其变为队列、栈、双端队列等

正如图Redis中List是可以进行双端操作的，所以命令也就分为了LXXX和RLLL两类，有时候L也表示List例如LLEN

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 在指定列表元素的前/后 插入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
  1) "k2"
  2) "k1"
  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> LPUSHX list v1 # list不存在 LPUSHX失败
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> LPUSHX list v1 v2  
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> LPUSHX mylist k4 k5 # 向mylist中 左边 PUSH k4 k5
  (integer) 5
  127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
  1) "k5"
  2) "k4"
  3) "k2"
  4) "k1"
  5) "k3"
  
  ---------------------------LINSERT--LLEN--LINDEX--LSET----------------------------
  
  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"
  127.0.0.1:6379> LLEN mylist # 查看mylist的长度
  (integer) 6
  127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 3 # 获取下标为3的元素
  "ins_key1"
  127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 0
  "k5"
  127.0.0.1:6379> LSET mylist 3 k6 # 将下标3的元素 set值为k6
  OK
  127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
  1) "k5"
  2) "k4"
  3) "k2"
  4) "k6"
  5) "k1"
  6) "k3"
  
  ---------------------------LPOP--RPOP--------------------------
  
  127.0.0.1:6379> LPOP mylist # 左侧(头部)弹出
  "k5"
  127.0.0.1:6379> RPOP mylist # 右侧(尾部)弹出
  "k3"
  
  ---------------------------RPOPLPUSH--------------------------
  
  127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
  1) "k4"
  2) "k2"
  3) "k6"
  4) "k1"
  127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH mylist newlist # 将mylist的最后一个值(k1)弹出，加入到newlist的头部
  "k1"
  127.0.0.1:6379> LRANGE newlist 0 -1
  1) "k1"
  127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
  1) "k4"
  2) "k2"
  3) "k6"
  
  ---------------------------LTRIM--------------------------
  
  127.0.0.1:6379> LTRIM mylist 0 1 # 截取mylist中的 0~1部分
  OK
  127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
  1) "k4"
  2) "k2"
  
  # 初始 mylist: k2,k2,k2,k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
  
  ---------------------------LREM--------------------------
  
  127.0.0.1:6379> LREM mylist 3 k2 # 从头部开始搜索 至多删除3个 k2
  (integer) 3
  
  # 删除后：mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
  
  127.0.0.1:6379> LREM mylist -2 k2 #从尾部开始搜索 至多删除2个 k2
  (integer) 2
  
  # 删除后：mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
  
  
  ---------------------------BLPOP--BRPOP--------------------------
  
  mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
  newlist: k1
  
  127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30 # 从newlist中弹出第一个值，mylist作为候选
  1) "newlist" # 弹出
  2) "k1"
  127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30
  1) "mylist" # 由于newlist空了 从mylist中弹出
  2) "k2"
  127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30
  (30.10s) # 超时了
  
  127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30 # 我们连接另一个客户端向newlist中push了test, 阻塞被解决。
  1) "newlist"
  2) "test"
  (12.54s)

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)。

集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

• 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"

Hash变更的数据user name age，尤其是用户信息之类的，经常变动的信息！Hash更适合于对象的存储，Sring更加适合字符串存储！

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。

• 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

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

• 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|mi|ft [WITHCOORD][WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] 以给定的经纬度为中心， 返回集合包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
• 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。

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)

Hyperloglog(基数统计)

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。

花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。

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。

其底层使用string数据类型

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

如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog !

如果不允许容错，就使用set或者自己的数据类型即可 ！

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。

应用场景

签到统计、状态统计

• 命令 描述
• setbit key offset value 为指定key的offset位设置值
• getbit key offset 获取offset位的值
• bitcount key [start end] 统计字符串被设置为1的bit数，也可以指定统计范围按字节
• bitop operration destkey key[key..] 对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。
• BITPOS key bit [start] [end] 返回字符串里面第一个被设置为1或者0的bit位。start和end只能按字节,不能按位

------------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

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

---

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

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"

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)

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

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。

监控

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

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
• 获取version
• 更新的时候比较version

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。

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>

   2.编码测试

   • 连接数据库

   • 修改redis的配置文件

     vim /usr/local/bin/myconfig/redis.conf

…………………………………..

未完

七、SpringBoot整合

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

我们在学习SpringBoot自动配置的原理时，整合一个组件并进行配置一定会有一个自动配置类xxxAutoConfiguration,并且在spring.factories中也一定能找到这个类的完全限定名。Redis也不例外。

那么就一定还存在一个RedisProperties类

之前我们说SpringBoot2.x后默认使用Lettuce来替换Jedis，现在我们就能来验证了。

先看Jedis:

@ConditionalOnClass注解中有两个类是默认不存在的，所以Jedis是无法生效的

然后再看Lettuce：

完美生效。

现在我们回到RedisAutoConfiguratio

只有两个简单的Bean

• RedisTemplate
• StringRedisTemplate

当看到xxTemplate时可以对比RestTemplat、SqlSessionTemplate,通过使用这些Template来间接操作组件。那么这俩也不会例外。分别用于操作Redis和Redis中的String数据类型。

在RedisTemplate上也有一个条件注解，说明我们是可以对其进行定制化的

说完这些，我们需要知道如何编写配置文件然后连接Redis，就需要阅读RedisProperties

这是一些基本的配置属性。

还有一些连接池相关的配置。注意使用时一定使用Lettuce的连接池。

编写配置文件

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

使用RedisTemplate

@SpringBootTest
class Redis02SpringbootApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {

        // redisTemplate 操作不同的数据类型，api和我们的指令是一样的
        // opsForValue 操作字符串 类似String
        // opsForList 操作List 类似List
        // opsForHah

        // 除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务和基本的CRUD

        // 获取连接对象
        //RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
        //connection.flushDb();
        //connection.flushAll();

        redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
    }
}

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，否者就全是乱码。

我们转到看那个默认的RedisTemplate内部什么样子：

在最开始就能看到几个关于序列化的参数。

默认的序列化器是采用JDK序列化器

而默认的RedisTemplate中的所有序列化器都是使用这个序列化器：

后续我们定制RedisTemplate就可以对其进行修改。

RedisSerializer提供了多种序列化方案：

• 直接调用RedisSerializer的静态方法来返回序列化器，然后set

定制RedisTemplate的模板：

我们创建一个Bean加入容器，就会触发RedisTemplate上的条件注解使默认的RedisTemplate失效。

我们创建一个Bean加入容器，就会触发RedisTemplate上的条件注解使默认的RedisTemplate失效。

@Configuration
public class RedisConfig {

   @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
        // 将template 泛型设置为 <String, Object>
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();
        // 连接工厂，不必修改
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        /*
         * 序列化设置
         */
        // key、hash的key 采用 String序列化方式
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        // value、hash的value 采用 Jackson 序列化方式
        template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
        template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
    }
}

这样一来，只要实体类进行了序列化，我们存什么都不会有乱码的担忧了。

八、自定义Redis工具类

使用RedisTemplate需要频繁调用.opForxxx然后才能进行对应的操作，这样使用起来代码效率低下，工作中一般不会这样使用，而是将这些常用的公共API抽取出来封装成为一个工具类，然后直接使用工具类来间接操作Redis,不但效率高并且易用。

工具类参考博客：

https://www.cnblogs.com/zeng1994/p/03303c805731afc9aa9c60dbbd32a323.html

https://www.cnblogs.com/zhzhlong/p/11434284.html

九、Redis.conf

容量单位不区分大小写，G和GB有区别

可以使用 include 组合多个配置问题

网络配置

日志输出级别

日志输出文件

持久化规则

由于Redis是基于内存的数据库，需要将数据由内存持久化到文件中

持久化方式：

• RDB
• AOF

Security模块中进行密码设置

客户端连接相关

maxclients 10000  最大客户端数量
maxmemory <bytes> 最大内存限制
maxmemory-policy noeviction # 内存达到限制值的处理策略

redis 中的默认的过期策略是 volatile-lru 。

设置方式

config set maxmemory-policy volatile-lru 

十、持久化—RDB

RDB：Redis Databases

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。

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；

1. Redis 调用forks。同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
3. 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。)

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

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。

flushall命令

flushall 命令也会触发持久化 ；

触发持久化规则

满足配置条件中的触发条件 ；

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。

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 ；

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。

十一、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

十二、RDB和AOP选择

RDB 和 AOF 对比

RDB	AOF
启动优先级	低	高
体积	小	大
恢复速度	快	慢
数据安全性	丢数据	根据策略决定

如何选择使用哪种持久化方式？

一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。

如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。

有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。

十三、Redis发布与订阅

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。

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：

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

示例

------------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"

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。

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。

应用

1. 消息订阅：公众号订阅，微博关注等等（起始更多是使用消息队列来进行实现）
2. 多人在线聊天室。

稍微复杂的场景，我们就会使用消息中间件MQ处理。

四、Redis主从复制

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。

作用

1. 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。

2. 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

3. 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。

4. 高可用基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。

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。

环境配置

我们在讲解配置文件的时候，注意到有一个replication模块 (见Redis.conf中第8条)

查看当前库的信息：info replication

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master # 角色
connected_slaves:0 # 从机数量
master_replid:3b54deef5b7b7b7f7dd8acefa23be48879b4fcff
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

既然需要启动多个服务，就需要多个配置文件。每个配置文件对应修改以下信息：

• 端口号
• pid文件名
• 日志文件名
• rdb文件名

启动单机多服务集群：

一主二从配置

==默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；==我们一般情况下只用配置从机就好了！

认老大！一主（79）二从（80，81）

使用SLAVEOF host port就可以为从机配置主机了。

我们这里是使用命令搭建，是暂时的，==真实开发中应该在从机的配置文件中进行配置，==这样的话是永久的。

使用规则

1. 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"

2. 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。

3. 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。

4. 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）

如果没有老大了，这个时候能不能选择出来一个老大呢？手动！

如果主机断开了连接，我们可以使用SLAVEOF no one让自己变成主机！其他的节点就可以手动连接到最新的主节点（手动）！如果这个时候老大修复了，那么久重新连接！

十五、哨兵模式

更多信息参考博客：https://www.jianshu.com/p/06ab9daf921d

十六、缓存穿透与雪崩

缓存穿透（查不到）

概念

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。

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缓存击穿（量太大，缓存过期）

概念

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。

。。。。。。

缓存雪崩

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。

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