【狂神说】Redis笔记
文章目錄
- 1、Nosql概述
- 1.1 為什么要用Nosql
- 1.2 什么是NoSQL
- 1.3 阿里巴巴演進分析
- 2、NoSQL的四大分類
- 3、Redis入門
- 3.1 概述
- 3.2 Windows安裝
- 3.3 Linux安裝
- 3.4 測試性能
- 3.5 基礎(chǔ)的知識
- 4、五大數(shù)據(jù)類型
- 4.1 Redis-Key
- 4.2 String（字符串）
- 4.3 List（列表）
- 4.4 Set（集合）
- 4.5 Hash（哈希）
- 4.6 Zset（有序集合）
- 5、三種特殊數(shù)據(jù)類型
- 5.1 Geospatial 地理位置
- 5.2 Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計
- 5.3 Bitmap 位圖
- 6、事務
- 7、Jedis
- 7.1 事務
- 8、SpringBoot整合
- 9、Redis.conf詳解
- 10、Redis持久化
- 10.1 RDB（Redis DataBase）
- 10.2 AOF（Append Only File）
- 11、Redis發(fā)布訂閱
- 12、Redis主從復制
- 13、哨兵模式
- 14、Redis緩存穿透和雪崩
- 14.1 緩存穿透（查不到）
- 14.2 緩存擊穿（量太大，緩存過期！）
- 14.3 緩存雪崩
1、Nosql概述
1.1 為什么要用Nosql
1 、單機MySQL的年代！
90 年代，一個基本的網(wǎng)站訪問量一般不會太大，單個數(shù)據(jù)庫完全足夠！
那個時候，更多的去使用靜態(tài)網(wǎng)頁 Html ~ 服務器根本沒有太大的壓力！
思考一下，這種情況下：整個網(wǎng)站的瓶頸是什么？
1 、數(shù)據(jù)量如果太大、一個機器放不下了！
2 、數(shù)據(jù)的索引 （B+ Tree），一個機器內(nèi)存也放不下
3 、訪問量（讀寫混合），一個服務器承受不了~
只要你開始出現(xiàn)以上的三種情況之一，那么你就必須要晉級！
2 、Memcached（緩存） + MySQL + 垂直拆分 （讀寫分離）
網(wǎng)站80%的情況都是在讀，每次都要去查詢數(shù)據(jù)庫的話就十分的麻煩！所以說我們希望減輕數(shù)據(jù)的壓
力，我們可以使用緩存來保證效率！
發(fā)展過程： 優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引–> 文件緩存（IO）—> Memcached（當時最熱門的技術(shù)！）
3 、分庫分表 + 水平拆分 + MySQL集群
技術(shù)和業(yè)務在發(fā)展的同時，對人的要求也越來越高！
本質(zhì)：數(shù)據(jù)庫（讀，寫）
早些年 MyISAM： 表鎖，十分影響效率！高并發(fā)下就會出現(xiàn)嚴重的鎖問題
轉(zhuǎn)戰(zhàn) InnoDB：行鎖
慢慢的就開始使用分庫分表來解決寫的壓力！ MySQL 在那個年代推出了表分區(qū)！這個并沒有多少公司使用！
MySQL 的 集群，很好滿足那個年代的所有需求！
4、如今年代
2010–2020 十年之間，世界已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化；（定位，也是一種數(shù)據(jù)，音樂，熱榜！）
MySQL 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就不夠用了！數(shù)據(jù)量很多，變化很快~！
MySQL 有的使用它來村粗一些比較大的文件，博客，圖片！數(shù)據(jù)庫表很大，效率就低了！如果有一種數(shù)據(jù)庫來專門處理這種數(shù)據(jù)，MySQL壓力就變得十分小（研究如何處理這些問題！）大數(shù)據(jù)的IO壓力下，表幾乎沒法更大！
目前一個基本的互聯(lián)網(wǎng)項目！
為什么要用NoSQL！
用戶的個人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置。用戶自己產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，用戶日志等等爆發(fā)式增長！
這時候我們就需要使用NoSQL數(shù)據(jù)庫的，Nosql 可以很好的處理以上的情況！
1.2 什么是NoSQL
NoSQL
NoSQL = Not Only SQL （不僅僅是SQL）
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：表格 ，行 ，列
泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的，隨著web2.0互聯(lián)網(wǎng)的誕生！傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很難對付web2.0時代！尤其
是超大規(guī)模的高并發(fā)的社區(qū)！ 暴露出來很多難以克服的問題，NoSQL在當今大數(shù)據(jù)環(huán)境下發(fā)展的十分迅速，Redis是發(fā)展最快的，而且是我們當下必須要掌握的一個技術(shù)！
很多的數(shù)據(jù)類型用戶的個人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置。這些數(shù)據(jù)類型的存儲不需要一個固定的格式！不需要多余的操作就可以橫向擴展的 ！ Map<String,Object> 使用鍵值對來控制！
NoSQL 特點
1 、方便擴展（數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)系，很好擴展！）
2 、大數(shù)據(jù)量高性能（Redis 一秒寫 8 萬次，讀取 11 萬，NoSQL的緩存記錄級，是一種細粒度的緩存，性能會比較高！）
3 、數(shù)據(jù)類型是多樣型的！（不需要事先設(shè)計數(shù)據(jù)庫！隨取隨用！如果是數(shù)據(jù)量十分大的表，很多人就無法設(shè)計了！）
4 、高可用
傳統(tǒng)的RDBMS 和 NoSQL
傳統(tǒng) RDBMS -結(jié)構(gòu)化組織 -SQL -數(shù)據(jù)和關(guān)系都在單獨的表中 -嚴格的一致性 -操作數(shù)據(jù)定義語言 -基礎(chǔ)的事務 -....NoSQL -不僅僅是數(shù)據(jù) -沒有固定的查詢語言 -鍵值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫（社交關(guān)系） -最終一致性， -CAP定理和BASE理論 （異地多活） 初級架構(gòu)師！ -高性能，高可用，高可擴 -....了解：3V+3高
大數(shù)據(jù)時代的3V：主要是描述問題的
大數(shù)據(jù)時代的 3 高：主要是對程序的要求
真正在公司中的實踐：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最強的，阿里巴巴的架構(gòu)演進！
技術(shù)沒有高低之分，就看你如何去使用！（提升內(nèi)功，思維的提高！）
1.3 阿里巴巴演進分析
思考問題：這么多東西難道都是在一個數(shù)據(jù)庫中的嗎?
技術(shù)急不得，越是慢慢學，才能越扎實！
開源才是技術(shù)的王道！
任何一家互聯(lián)網(wǎng)的公司，都不可能只是簡簡單單讓用戶能用就好了！
大量公司做的都是相同的業(yè)務；（競品協(xié)議）
隨著這樣的競爭，業(yè)務是越來越完善，然后對于開發(fā)者的要求也是越來越高！
如果你未來相當一個架構(gòu)師： 沒有什么是加一層解決不了的！
# 1、商品的基本信息名稱、價格、商家信息；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就可以解決了！ MySQL / Oracle （淘寶早年就去IOE了！- 王堅：推薦文章：阿里云的這群瘋子： 40 分鐘重要！）淘寶內(nèi)部的 MySQL 不是大家用的 MySQL# 2、商品的描述、評論（文字比較多）文檔型數(shù)據(jù)庫中，MongoDB# 3、圖片分布式文件系統(tǒng) FastDFS- 淘寶自己的 TFS- Gooale的 GFS- Hadoop HDFS- 阿里云的 oss# 4、商品的關(guān)鍵字 （搜索） - 搜索引擎 solr elasticsearch- ISerach：多隆（多去了解一下這些技術(shù)大佬！）所有牛逼的人都有一段苦逼的歲月！但是你只要像SB一樣的去堅持，終將牛逼！# 5、商品熱門的波段信息、- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫- Redis Tair、Memache...# 6、商品的交易，外部的支付接口- 三方應用要知道，一個簡單地網(wǎng)頁背后的技術(shù)一定不是大家所想的那么簡單！
大型互聯(lián)網(wǎng)應用問題：
數(shù)據(jù)類型太多了！
數(shù)據(jù)源繁多，經(jīng)常重構(gòu)！
數(shù)據(jù)要改造，大面積改造？
解決問題：
這里以上都是NoSQL入門概述，不僅能夠提高大家的知識，還可以幫助大家了解大廠的工作內(nèi)容！
2、NoSQL的四大分類
KV鍵值對：
- 新浪： Redis
- 美團：Redis + Tair
- 阿里、百度：Redis + memecache
文檔型數(shù)據(jù)庫（bson格式 和json一樣）：
- MongoDB （一般必須要掌握）
- MongoDB 是一個基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫，C++ 編寫，主要用來處理大量的文檔！
- MongoDB 是一個介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中間的產(chǎn)品！MongoDB 是非關(guān)系型數(shù)
據(jù)庫中功能最豐富，最像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的！
- ConthDB
列存儲數(shù)據(jù)庫
- HBase
- 分布式文件系統(tǒng)
圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫
- 他不是存圖形，放的是關(guān)系，比如：朋友圈社交網(wǎng)絡(luò)，廣告推薦！
- Neo4j ，InfoGrid；
四者對比
| 鍵值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現(xiàn) | 查找速度快 | 數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù) |
| 列存儲數(shù)據(jù)庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系統(tǒng) | 以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起 | 查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展 | 功能相對局限 |
| 文檔型數(shù)據(jù)庫 | CouchDB, MongoDb | Web應用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容） | Key-Value對應的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴格，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預先定義表結(jié)構(gòu) | 查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。 |
| 圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜 | 圖結(jié)構(gòu) | 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案。 |
3、Redis入門
3.1 概述
Redis 是什么？
Redis（Remote Dictionary Server )，即遠程字典服務!
是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。
redis會周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了
master-slave(主從)同步。
免費和開源！是當下最熱門的 NoSQL 技術(shù)之一！也被人們稱之為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫！
Redis 能干嘛？
- 內(nèi)存存儲、持久化，內(nèi)存中是斷電即失、所以說持久化很重要（rdb、aof）
- 效率高，可以用于高速緩存
- 發(fā)布訂閱系統(tǒng)
- 地圖信息分析
- 計時器、計數(shù)器（瀏覽量！）
- …
特性
多樣的數(shù)據(jù)類型
持久化
集群
事務
…
缺點
不適合存儲重要的數(shù)據(jù)（財務類等）
不適合存儲經(jīng)常修改的數(shù)據(jù)
3.2 Windows安裝
1 、下載安裝包：https://github.com/dmajkic/redis/releases
2 、下載完畢得到壓縮包：
3 、解壓到自己電腦上的環(huán)境目錄下的就可以的！Redis 十分的小，只有5M
4 、開啟Redis，雙擊運行服務–redis-server.exe即可！
5 、使用redis客戶端–redis-cli.exe來連接redis
記住一句話，Window下使用確實簡單，但是Redis 推薦我們使用Linux去開發(fā)使用！
3.3 Linux安裝
1 、下載安裝包！ redis-5.0.8.tar.gz ，用xftp把安裝包放到 /opt下
2 、解壓Redis的安裝包！ 程序 /opt
tar -zxvf redis-5.0.8.tar.gz3 、進入解壓后的文件，可以看到我們redis的配置文件
4 、基本的環(huán)境安裝
yum install gcc-c++ # 安裝gcc，如果使用redis6.0以上的話需要gcc9.0版本以上才gcc -v # 查看安裝版本make # 自動進行配置，安裝后必須執(zhí)行，需要等待較長時間make install # 接著執(zhí)行5 、redis的默認安裝路徑 /usr/local/bin
cd /usr/local/bin # 進入目錄ls # 查看6 、將redis配置文件。復制到我們當前目錄下
mkdir RedisConfig # 創(chuàng)建目錄存放配置文件cp /opt/redis-5.0.8/redis.conf RedisConfig/ # 將/opt/redis-5.0.8/下的配置文件拷貝過來7 、redis默認不是后臺啟動的，修改配置文件！
vi redis.conf # 進行編輯8 、啟動Redis服務！
cd /usr/local/bin # 回到bin目錄redis-server RedisConfig/redis.conf # 啟動redis服務9 、使用redis-cli 進行連接測試！
redis-cli -p 6379 # -h 指定主機 -p指定端口ping # 測試連接10 、復制連接，新開一個窗口，查看redis的進程是否開啟！
ps -ef|grep redis11 、如何關(guān)閉Redis服務呢？
shutdown # 關(guān)閉服務exit # 退出12 、再次查看進程是否存在
13 、后面我們會使用單機多Redis啟動集群測試！
3.4 測試性能
redis-benchmark 是一個壓力測試工具！
官方自帶的性能測試工具！
redis-benchmark 命令參數(shù)！
redis 性能測試工具可選參數(shù)如下所示：
| 1 | -h | 指定服務器主機名 | 127.0.0.1 |
| 2 | -p | 指定服務器端口 | 6379 |
| 3 | -s | 指定服務器 socket | |
| 4 | -c | 指定并發(fā)連接數(shù) | 50 |
| 5 | -n | 指定請求數(shù) | 10000 |
| 6 | -d | 以字節(jié)的形式指定 SET/GET 值的數(shù)據(jù)大小 | 2 |
| 7 | -k | 1=keep alive 0=reconnect | 1 |
| 8 | -r | SET/GET/INCR 使用隨機 key, SADD 使用隨機值 | |
| 9 | -P | 通過管道傳輸 請求 | 1 |
| 10 | -q | 強制退出 redis。僅顯示 query/sec 值 | |
| 11 | –csv | 以 CSV 格式輸出 | |
| 12 | -l | 生成循環(huán)，永久執(zhí)行測試 | |
| 13 | -t | 僅運行以逗號分隔的測試命令列表。 | |
| 14 | -I | Idle 模式。僅打開 N 個 idle 連接并等待。 |
我們來簡單測試下：
# 測試： 100 個并發(fā)連接 每個并發(fā)100000 個請求，需要先開啟redis redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000如何查看這些分析呢？
3.5 基礎(chǔ)的知識
redis默認有 16 個數(shù)據(jù)庫
默認使用的是第 0 個
# 可以使用 select 進行切換數(shù)據(jù)庫！ 127 .0.0.1:6379> select 3 # 切換數(shù)據(jù)庫 OK 127 .0.0.1:6379[3]> DBSIZE # 查看DB大小！ (integer) 0 127 .0.0.1:6379[3]> set name xu 127 .0.0.1:6379[3]> keys * # 查看數(shù)據(jù)庫所有的key 1 ) "name" 127.0.0.1:6379[3]> FLUSHDB # 清除當前數(shù)據(jù)庫 OK 127.0.0.1:6379[3]> FLUSHALL # 清除全部數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容 OK思考：為什么redis是 6379 ！粉絲效應！（了解一下即可！）
Redis 是單線程的！
明白Redis是很快的，官方表示，Redis是基于內(nèi)存操作，CPU不是Redis性能瓶頸，Redis的瓶頸是根據(jù)機器的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬來定，既然可以使用單線程來實現(xiàn)，就使用單線程了！所以就使用了單線程了！
Redis 是C 語言寫的，官方提供的數(shù)據(jù)為 100000+ 的QPS，完全不比同樣是使用 key-vale的
Memecache差！
Redis 為什么單線程還這么快？
1 、誤區(qū) 1 ：高性能的服務器一定是多線程的？
2 、誤區(qū) 2 ：多線程（CPU上下文會切換！）一定比單線程效率高！
先去CPU>內(nèi)存>硬盤的速度要有所了解！
核心：redis 是將所有的數(shù)據(jù)全部放在內(nèi)存中的，所以說使用單線程去操作效率就是最高的，多線程
（CPU上下文會切換：耗時的操作！！！），對于內(nèi)存系統(tǒng)來說，如果沒有上下文切換效率就是最高的！多次讀寫都是在一個CPU上的，在內(nèi)存情況下，這個就是最佳的方案！
4、五大數(shù)據(jù)類型
Redis 是一個開源（BSD許可）的，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，它可以用作數(shù)據(jù)庫、緩存和消息中間件MQ。 它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 與范圍查詢， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空間
（geospatial） 索引半徑查詢。 Redis 內(nèi)置了 復制（replication），LUA腳本（Lua scripting）， LRU 驅(qū)動事件（LRU eviction），事務（transactions） 和不同級別的 磁盤持久化（persistence）， 并通過 Redis哨兵（Sentinel）和 自動分區(qū)（Cluster）提供高可用性（high availability）。
我們現(xiàn)在講解的所有命令大家一定要全部記住，后面我們使用SpringBoot。Jedis，所有的方法就是
這些命令！——單點登錄
4.1 Redis-Key
127 .0.0.1:6379> keys * # 查看所有的key (empty list or set) 127 .0.0.1:6379> set name kuangshen # set key OK 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "name" 127 .0.0.1:6379> set age 1 OK 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "age" 2 ) "name" 127 .0.0.1:6379> EXISTS name # 判斷當前的key是否存在 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> EXISTS name (integer) 0 127 .0.0.1:6379> move name 1 # 移除當前的key (integer) 1 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "age" 127 .0.0.1:6379> set name qinjiang OK 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "age" 2 ) "name" 127 .0.0.1:6379> clear 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "age" 2 ) "name" 127 .0.0.1:6379> get name "qinjiang" 127 .0.0.1:6379> EXPIRE name 10 # 設(shè)置key的過期時間，單位是秒 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> ttl name # 查看當前key的剩余時間 (integer) 4 127 .0.0.1:6379> ttl name (integer) 3 127 .0.0.1:6379> ttl name (integer) 2 127 .0.0.1:6379> ttl name (integer) 1 127 .0.0.1:6379> ttl name (integer) -2 127 .0.0.1:6379> get name (nil) 127 .0.0.1:6379> type name # 查看當前key的一個類型！ string 127 .0.0.1:6379> type age string4.2 String（字符串）
90% 的 java程序員使用 redis 只會使用一個String類型！
########################################################################## 127 .0.0.1:6379> set key1 v1 # 設(shè)置值 OK 127 .0.0.1:6379> get key1 # 獲得值 "v1" 127 .0.0.1:6379> keys * # 獲得所有的key 1 ) "key1" 127 .0.0.1:6379> EXISTS key1 # 判斷某一個key是否存在 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> APPEND key1 "hello" # 追加字符串，如果當前key不存在，就相當于setkey (integer) 7 127 .0.0.1:6379> get key1 "v1hello" 127 .0.0.1:6379> STRLEN key1 # 獲取字符串的長度！ (integer) 7 127 .0.0.1:6379> APPEND key1 ",kaungshen" (integer) 17 127 .0.0.1:6379> STRLEN key1 (integer) 17 127 .0.0.1:6379> get key1 "v1hello,kaungshen" ########################################################################## # i++ # 步長 i+= 127 .0.0.1:6379> set views 0 # 初始瀏覽量為 0 OK 127 .0.0.1:6379> get views "0" 127 .0.0.1:6379> incr views # 自增 1 瀏覽量變?yōu)?1 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> incr views (integer) 2 127 .0.0.1:6379> get views "2" 127 .0.0.1:6379> decr views # 自減 1 瀏覽量-1 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> decr views (integer) 0 127 .0.0.1:6379> decr views (integer) -1 127 .0.0.1:6379> get views "-1" 127 .0.0.1:6379> INCRBY views 10 # 可以設(shè)置步長，指定增量！ (integer) 9 127 .0.0.1:6379> INCRBY views 10 (integer) 19 127 .0.0.1:6379> DECRBY views 5 (integer) 14########################################################################## # 字符串范圍 getrange 127 .0.0.1:6379> set key1 "hello,kuangshen" # 設(shè)置 key1 的值 OK 127 .0.0.1:6379> get key1 "hello,kuangshen" 127 .0.0.1:6379> getrange key1 0 3 # 截取字符串 [0,3] "hell" 127 .0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 # 獲取全部的字符串 和 get key是一樣的 "hello,kuangshen"########################################################################## # 替換！ setrange 127 .0.0.1:6379> set key2 abcdefg OK 127 .0.0.1:6379> get key2 "abcdefg" 127 .0.0.1:6379> setrange key2 1 xx # 替換指定位置開始的字符串！ (integer) 7 127 .0.0.1:6379> get key2 "axxdefg"########################################################################## setex (set with expire) # 設(shè)置值同時設(shè)置過期時間setnx (set if not exist) # 不存在再設(shè)置，存在的話保持原值 （在分布式鎖中會常常使用！）127 .0.0.1:6379> setex key3 30 "hello" # 設(shè)置key3 的值為 hello,30秒后過期 OK 127 .0.0.1:6379> ttl key3 (integer) 26 127 .0.0.1:6379> get key3 "hello" 127 .0.0.1:6379> setnx mykey "redis" # 如果mykey 不存在，創(chuàng)建mykey (integer) 1 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "key2" 2 ) "mykey" 3 ) "key1" 127 .0.0.1:6379> ttl key3 (integer) -2 127 .0.0.1:6379> setnx mykey "MongoDB" # 如果mykey存在，創(chuàng)建失敗！ (integer) 0 127 .0.0.1:6379> get mykey "redis"########################################################################## mset # 同時設(shè)置多個值 mget # 同時獲取多個值127 .0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 同時設(shè)置多個值 OK 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "k1" 2 ) "k2" 3 ) "k3" 127 .0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 同時獲取多個值 1 ) "v1" 2 ) "v2" 3 ) "v3" 127.0.0.1:6379> msetnx k1 v2 k4 v4 #設(shè)置失敗，k1已經(jīng)存在，msetnx是原子性操作 (integer) 0 127.0.0.1:6379> get k4 (nil)########################################################################## # 對象 set user:1 {name:zhangsan,age:3} # 設(shè)置一個user:1 對象 值為 json字符來保存一個對象！127.0.0.1:6379> set user:1 {name:xu,age:3} OK 127.0.0.1:6379> get user:1 #本質(zhì)還是鍵值對，user:1為key，"{name:xu,age:3}"為value "{name:xu,age:3}" # 這里的key是一個巧妙的設(shè)計： user:{id}:{filed} , 如此設(shè)計在Redis中是完全OK了！ 127.0.0.1:6379> mset user:1:name xu1 user:1:age 4 # 這里本質(zhì)也是鍵值對 OK 127.0.0.1:6379> get user:1 "{name:xu,age:3}" 127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age 1) "xu1" 2) "4"########################################################################## getset # 先get然后再set 127 .0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在值，則返回 nil (nil) 127 .0.0.1:6379> get db "redis 127 .0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在值，獲取原來的值，并設(shè)置新的值 "redis" 127 .0.0.1:6379> get db "mongodb"數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是相同的！
String類似的使用場景：value除了是我們的字符串還可以是我們的數(shù)字！
-
計數(shù)器
-
統(tǒng)計多單位的數(shù)量
-
粉絲數(shù)
-
對象緩存存儲！
4.3 List（列表）
基本的數(shù)據(jù)類型，列表
在redis里面，我們可以把list玩成 ，棧、隊列、阻塞隊列！
所有的list命令都是用 L 開頭的，Redis不區(qū)分大小寫命令
########################################################################## lpush # 從左邊頭部插入 rpush # 從右邊尾部插入 127 .0.0.1:6379> LPUSH list one # 將一個值或者多個值，插入到列表頭部 （左） (integer) 1 127 .0.0.1:6379> LPUSH list two (integer) 2 127 .0.0.1:6379> LPUSH list three (integer) 3 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 # 不能用get命令，獲取list中的所有值！ 1 ) "three" 2 ) "two" 3 ) "one" 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 # 通過區(qū)間獲取具體的值！ 1 ) "three" 2 ) "two" 127 .0.0.1:6379> Rpush list right # 將一個值或者多個值，插入到列表尾部 （右） (integer) 4 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "three" 2 ) "two" 3 ) "one" 4 ) "righr"########################################################################## lpop # 從左邊頭部移除 rpop # 從右邊尾部移除 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "three" 2 ) "two" 3 ) "one" 4 ) "righr" 127 .0.0.1:6379> Lpop list # 移除list的第一個元素 "three" 127 .0.0.1:6379> Rpop list # 移除list的最后一個元素 "righr" 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "two" 2 ) "one"########################################################################## lindex 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "two" 2 ) "one" 127 .0.0.1:6379> lindex list 1 # 通過下標獲得 list 中的某一個值！ "one" 127 .0.0.1:6379> lindex list 0 "two"########################################################################## llen # 獲取列表長度 127 .0.0.1:6379> Lpush list one (integer) 1 127 .0.0.1:6379> Lpush list two (integer) 2127 .0.0.1:6379> Lpush list three(integer) 3127 .0.0.1:6379> Llen list # 返回列表的長度(integer) 3##########################################################################lrem # 移除指定的值！（從頭部開始的順序移除）# 取關(guān) uid127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "3" 2) "2" 3) "1" 4) "3" 5) "3" 127.0.0.1:6379> lrem list 1 3 # 移除list集合中指定個數(shù)的value，精確匹配 (integer) 1 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "2" 2) "1" 3) "3" 4) "3" 127.0.0.1:6379> lrem list 3 3 # 移除的個數(shù)比列表擁有的個數(shù)多的話就全部移除 (integer) 2 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "2" 2) "1"########################################################################## ltrim # 修剪 list被截斷!127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "6" 2) "5" 3) "4" 4) "1" 5) "2" 6) "1" 127.0.0.1:6379> ltrim list 2 3 # 截取指定開始下標和結(jié)束下標的列表 OK 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "4" 2) "1"##########################################################################rpoplpush # 移除列表的最后一個元素，將他移動到新的列表的頭部中！127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello" (integer) 1127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"(integer) 2127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"(integer) 3127 .0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist # 移除列表的最后一個元素，將他移動到新的列表頭部中！"hello2"127 .0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 # 查看原來的列表1 ) "hello"2 ) "hello1"127 .0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1 # 查看目標列表中，確實存在改值！1 ) "hello2"##########################################################################lset # 將列表中指定下標的值替換為另外一個值，更新操作127 .0.0.1:6379> EXISTS list # 判斷這個列表是否存在(integer) 0127 .0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果不存在列表我們?nèi)ジ戮蜁箦e(error) ERR no such key127 .0.0.1:6379> lpush list value1(integer) 1127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 01 ) "value1"127 .0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果存在，更新當前下標的值OK127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 01 ) "item"127 .0.0.1:6379> lset list 1 other # 如果不存在，則會報錯！(error) ERR index out of range##########################################################################linsert # 將某個具體的value插入到列把你中某個元素（如果列表有多個符合的元素，從頭部開始找到的元素就是指定的元素）的前面或者后面！127 .0.0.1:6379> Rpush mylist "hello"(integer) 1127 .0.0.1:6379> Rpush mylist "world"(integer) 2127 .0.0.1:6379> LINSERT mylist before "world" "other"(integer) 3127 .0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -11 ) "hello"2 ) "other"3 ) "world"127 .0.0.1:6379> LINSERT mylist after world new(integer) 4127 .0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -11 ) "hello"2 ) "other"3 ) "world"4 ) "new"小結(jié)
- 他實際上是一個鏈表，before Node ，after Node ， left，right 都可以插入值
- 如果key 不存在，創(chuàng)建新的鏈表
- 如果key存在，新增內(nèi)容
- 如果移除了所有值，空鏈表，也代表不存在！
- 在兩邊插入或者改動值，效率最高！ 改變中間元素，相對來說效率會低一點~
消息排隊！消息隊列 （Lpush Rpop）， 棧（ Lpush Lpop）！
4.4 Set（集合）
set中的值是不重復的！
########################################################################## sadd # set集合中添加多個元素 smembers # 查看指定set的所有值 sismembers # 判斷某一個值是不是在set集合中！127.0.0.1:6379> sadd myset 1 2 3 4 5 xu # set集合中添加元素 (integer) 6 127.0.0.1:6379> smembers myset # 查看指定set的所有值 1) "2" 2) "4" 3) "3" 4) "5" 5) "xu" 6) "1" 127 .0.0.1:6379> sismembers myset 1 # 判斷某一個值是不是在set集合中！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> SISMEMBER myset 6 (integer) 0########################################################################## 127.0.0.1:6379> scard myset # 獲取set集合中的內(nèi)容元素個數(shù)！ (integer) 6########################################################################## srem # 移除set集合中的指定元素(可以多個) 127.0.0.1:6379> srem myset 3 4 # 移除set集合中的指定元素(可以多個) (integer) 2 127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "2" 2) "5" 3) "xu" 4) "1"########################################################################## set 無序不重復集合。 srandmember # 抽隨機元素！127.0.0.1:6379> srandmember myset # 隨機抽取一個元素 "xu" 127.0.0.1:6379> srandmember myset "5" 127.0.0.1:6379> srandmember myset 5 # 抽取隨機5個元素 1) "2" 2) "5" 3) "1" 4) "xu" 127.0.0.1:6379> srandmember myset 3 1) "5" 2) "1" 3) "xu"##########################################################################spop # 隨機刪除key！（可指定個數(shù)）127.0.0.1:6379> spop myset "1" 127.0.0.1:6379> spop myset "5" 127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "2" 2) "xu" 127.0.0.1:6379> spop myset 2 # 隨機刪除兩個元素 1) "2" 2) "xu" 127.0.0.1:6379> smembers myset (empty list or set)##########################################################################將一個指定的值，移動到另外一個set集合！127 .0.0.1:6379> sadd myset "hello"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset "world"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset "kuangshen"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"(integer) 1127 .0.0.1:6379> smove myset myset2 "kuangshen" # 將一個指定的值，移動到另外一個set集合！(integer) 1127 .0.0.1:6379> SMEMBERS myset1 ) "world"2 ) "hello"127 .0.0.1:6379> SMEMBERS myset21 ) "kuangshen"2 ) "set2"########################################################################### 微博，B站，共同關(guān)注！(并集)# 數(shù)字集合類：- 差集 - 交集- 并集127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "1" 2) "3" 3) "4" 127.0.0.1:6379> smembers myset2 1) "1" 2) "2" 127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2 # 差集，以第一個為主，做比較 1) "3" 2) "4" 127.0.0.1:6379> sinter myset myset2 # 交集 ，共同好友 1) "1" 127.0.0.1:6379> sunion myset myset2 # 并集 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 127.0.0.1:6379> sadd myset3 1 2 3 5 (integer) 4 127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2 myset3 # 差集，以第一個為主，做比較 1) "4" 127.0.0.1:6379> sinter myset myset2 myset3 1) "1" 127.0.0.1:6379> sunion myset myset2 myset3 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 5) "5"微博，A用戶將所有關(guān)注的人放在一個set集合中！將它的粉絲也放在一個集合中！
共同關(guān)注，共同愛好，二度好友，推薦好友！（六度分割理論）
4.5 Hash（哈希）
Map集合，key-map! 時候這個值是一個map集合！ 本質(zhì)和String類型沒有太大區(qū)別，還是一個簡單的
key-vlaue！
hash變更的數(shù)據(jù) user name age,尤其是是用戶信息之類的，經(jīng)常變動的信息！hash 更適合于對象的存儲，String更加適合字符串存儲！
4.6 Zset（有序集合）
在set的基礎(chǔ)上，增加了一個值，set k1 v1 zset k1 score1 v1 ，根據(jù) score 的大小進行排序
127 .0.0.1:6379> zadd myset 1 one # 添加一個值 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three # 添加多個值 (integer) 2 127 .0.0.1:6379> zrange myset 0 -1 1 ) "one" 2 ) "two" 3 ) "three" 127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1 withscores # 附帶成績（比較排序值）顯示 1) "one" 2) "1" 3) "two" 4) "2" 5) "three" 6) "3"###########################################################################排序如何實現(xiàn) 127 .0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong # 添加三個用戶 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd salary 500 xu (integer) 1 # ZRANGEBYSCORE key min max 127 .0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf # 顯示全部的用戶 從小到大！ 這個指令跟 ‘ zrange salary 0 -1 ’一樣 1 ) "xu" 2 ) "xiaohong" 3 ) "zhangsan" 127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 # 從大到小排序 1) "zhangsan" 2) "xiaohong" 3) "xu" 127 .0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 顯示全部的用戶并且附帶成績 1 ) "xu" 2 ) "500" 3 ) "xiaohong" 5 ) "zhangsan" 6 ) "5000" 127 .0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores # 顯示工資小于 2500 員工的升序排序！ 1 ) "kaungshen" 2 ) "500" 3 ) "xiaohong" 4 ) "2500"########################################################################### 移除zset中的元素 127 .0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 1 ) "xu" 2 ) "xiaohong" 3 ) "zhangsan" 127 .0.0.1:6379> zrem salary xiaohong # 移除有序集合中的指定元素 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 1 ) "kaungshen" 2 ) "zhangsan" 127 .0.0.1:6379> zcard salary # 獲取有序集合中的個數(shù) (integer) 2##########################################################################127 .0.0.1:6379> zadd myset 1 hello (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 kuangshen (integer) 2 127 .0.0.1:6379> zcount myset 1 3 # 獲取指定區(qū)間的成員數(shù)量！ (integer) 3 127 .0.0.1:6379> zcount myset 1 2 (integer) 2其它的一些API，可以去查看官方文檔！
案例思路：set 排序 存儲班級成績表，工資表排序！
普通消息， 1 ， 重要消息 2 ，帶權(quán)重進行判斷！
排行榜應用實現(xiàn)，取Top N 測試！
5、三種特殊數(shù)據(jù)類型
5.1 Geospatial 地理位置
朋友的定位，附近的人，打車距離計算？
Redis 的 Geo 在Redis3.2 版本就推出了！ 這個功能可以推算地理位置的信息，兩地之間的距離，方圓幾里的人！
可以查詢一些測試數(shù)據(jù)：http://www.jsons.cn/lngcodeinfo/0706D99C19A781A3/
只有 六個命令：
Redis 地理位置(geo) 命令
| Redis GEOHASH 命令 | 返回一個或多個位置元素的 Geohash 表示 |
| Redis GEOPOS 命令 | 從key里返回所有給定位置元素的位置（經(jīng)度和緯度） |
| Redis GEODIST 命令 | 返回兩個給定位置之間的距離 |
| Redis GEORADIUS 命令 | 以給定的經(jīng)緯度為中心， 找出某一半徑內(nèi)的元素 |
| Redis GEOADD 命令 | 將指定的地理空間位置（緯度、經(jīng)度、名稱）添加到指定的key中 |
| Redis GEORADIUSBYMEMBER 命令 | 找出位于指定范圍內(nèi)的元素，中心點是由給定的位置元素決定 |
GEOADD 添加地理位置
# geoadd 添加地理位置 # 規(guī)則：兩極無法直接添加，我們一般會下載城市數(shù)據(jù)，直接通過java程序一次性導入！ # 有效的經(jīng)度從-180度到 180 度。 # 有效的緯度從-85.05112878度到85.05112878度。 # 當坐標位置超出上述指定范圍時，該命令將會返回一個錯誤。 # 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin # (error) ERR invalid longitude,latitude pair 39 .900000,116.400000 # 參數(shù) key 值（） 127 .0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing (integer) 1 127 .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 (integer) 2 127 .0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian (integer) 2GEOPOS 獲取指定的城市的經(jīng)度和緯度
獲得指定位置定位：一定是一個坐標值！
127 .0.0.1:6379> geopos china:city beijing # 獲取指定的城市的經(jīng)度和緯度！ 1 ) 1 ) "116.39999896287918091"2 ) "39.90000009167092543" 127 .0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqing 1 ) 1 ) "116.39999896287918091"2 ) "39.90000009167092543" 2 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211"GEODIST 返回兩個位置之間的距離
兩人之間的距離！
單位：
- m 表示單位為米 (默認單位)
- km 表示單位為千米
- mi 表示單位為英里
- ft 表示單位為英尺
GEORADIUS 以給定的經(jīng)緯度為中心， 找出某一半徑內(nèi)的位置元素
我附近的人？ （獲得所有附近的人的地址，定位！）通過半徑來查詢！
獲得指定數(shù)量的人， 200
所有數(shù)據(jù)應該都錄入：china:city ，才會讓結(jié)果更加請求！
127 .0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km # 以 110 ， 30 這個經(jīng)緯度為中心，尋找方圓1000km內(nèi)的城市 1 ) "chongqi" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km 1 ) "chongqi" 2 ) "xian" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 顯示附帶位置距離 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) "341.9374" 2 ) 1 ) "xian"2 ) "483.8340" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 顯示他人的定位信息 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211" 2 ) 1 ) "xian"2 ) 1 ) "108.96000176668167114"2 ) "34.25999964418929977" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 # 篩選出指定數(shù)目的結(jié)果！ 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) "341.9374"3 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2 1) 1) "chongqing"2) "341.9374"3) 1) "106.49999767541885376"2) "29.52999957900659211" 2) 1) "xian"2) "483.8340"3) 1) "108.96000176668167114"2) "34.25999964418929977"GEORADIUSBYMEMBER 以指定的key為中心，找出某一半徑內(nèi)的位置元素
# 找出位于指定元素周圍的其他元素！ 127 .0.0.1:6379> georadiusbymember china:city beijing 1000 km 1 ) "beijing" 2 ) "xian" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km 1 ) "hangzhou" 2 ) "shanghai"GEOHASH 返回一個或多個位置元素的 Geohash 表示
該命令將返回 11 個字符的Geohash字符串!
# 將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為一維的字符串，如果兩個字符串越接近，那么則距離越近！ 127 .0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqing 1 ) "wx4fbxxfke0" 2 ) "wm5xzrybty0"GEO 底層的實現(xiàn)原理其實就是 Zset！我們可以使用Zset命令來操作geo！
127 .0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 # 查看地圖中全部的元素 1 ) "chongqing" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 5 ) "shanghai" 6 ) "beijing" 127 .0.0.1:6379> zrem china:city beijing # 移除指定元素！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1 1 ) "chongqing" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 5 ) "shanghai"5.2 Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計
什么是基數(shù)？
A {1,3,5,7,8,7}
B{1,3,5,7,8}
基數(shù)（不重復的元素） = 5，可以接受誤差！
簡介
Redis 2.8.9 版本就更新了 Hyperloglog 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)！
Redis Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計的算法！
優(yōu)點：占用的內(nèi)存是固定，2^64 不同的元素的技術(shù)，只需要廢 12KB內(nèi)存！如果要從內(nèi)存角度來比較的話 Hyperloglog 首選！
網(wǎng)頁的 UV （一個人訪問一個網(wǎng)站多次，但是還是算作一個人！）
傳統(tǒng)的方式， set 保存用戶的id，然后就可以統(tǒng)計 set 中的元素數(shù)量作為標準判斷!
這個方式如果保存大量的用戶id，就會比較麻煩！我們的目的是為了計數(shù)，而不是保存用戶id；
0.81% 錯誤率！ 統(tǒng)計UV任務，可以忽略不計的！
測試使用
127 .0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j # 創(chuàng)建第一組元素 mykey (integer) 1 127 .0.0.1:6379> pfcount mykey # 統(tǒng)計 mykey 元素的基數(shù)數(shù)量 (integer) 10 127 .0.0.1:6379> PFadd mykey2 i j z x c v b n m # 創(chuàng)建第二組元素 mykey2 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2 (integer) 9 127 .0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2 # 合并兩組 mykey mykey2 => mykey3 并集 OK 127 .0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 # 看并集的數(shù)量！ (integer) 15如果允許容錯，那么一定可以使用 Hyperloglog ！
如果不允許容錯，就使用 set 或者自己的數(shù)據(jù)類型即可！
5.3 Bitmap 位圖
位存儲
統(tǒng)計用戶信息，活躍，不活躍！ 登錄 、 未登錄！ 打卡， 365 打卡！ 兩個狀態(tài)的，都可以使用Bitmaps！
Bitmap 位圖，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)！ 都是操作二進制位來進行記錄，就只有 0 和 1 兩個狀態(tài)！
365 天 = 365 bit 1字節(jié) = 8bit 46 個字節(jié)左右！
# 使用bitmap 來記錄 周一到周日的打卡！ # 周一： 1 周二： 0 周三： 1 周四：0 ...... 127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 3 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0 (integer) 0 # 查看某一天是否有打卡！ 127.0.0.1:6379> getbit sign 5 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit sign 6 (integer) 0 # 統(tǒng)計操作，統(tǒng)計 打卡的天數(shù)！ 127.0.0.1:6379> bitcount sign (integer) 36、事務
Redis 事務本質(zhì)：一組命令的集合！ 一個事務中的所有命令都會被序列化，在事務執(zhí)行過程的中，會按照順序執(zhí)行！
一次性、順序性、排他性！執(zhí)行一些列的命令！
------ 隊列 set set set 執(zhí)行 -------Redis事務沒有沒有隔離級別的概念！
所有的命令在事務中，并沒有直接被執(zhí)行！只有發(fā)起執(zhí)行命令的時候才會執(zhí)行！Exec
Redis單條命令是保證原子性的，但是事務不保證原子性！
redis的事務：
- 開啟事務（multi）
- 命令入隊（…）
- 執(zhí)行事務（exec）
正常執(zhí)行事務
# 正常執(zhí)行事務！ 127 .0.0.1:6379> multi # 開啟事務 OK # 命令入隊 127 .0.0.1:6379> set k1 v1 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> get k2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k3 v3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec # 執(zhí)行事務 1 ) OK 2 ) OK 3 ) "v2" 4 ) OK放棄事務
127 .0.0.1:6379> multi # 開啟事務 OK 127 .0.0.1:6379> set k1 v1 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k4 v4 QUEUED 127 .0.0.1:6379> discard # 取消事務 OK 127 .0.0.1:6379> get k4 # 事務隊列中命令都不會被執(zhí)行！ (nil)編譯型異常（代碼有問題！ 命令有錯！） ，事務中所有的命令都不會被執(zhí)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> set k3 v3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> getset k3 # 錯誤的命令 (error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command 127 .0.0.1:6379> set k4 v4 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k5 v5 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec # 執(zhí)行事務報錯！ (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. 127 .0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不會被執(zhí)行！ (nil)運行時異常， 如果事務隊列中存在語法性，那么執(zhí)行命令的時候，其他命令是可以正常執(zhí)行的，錯誤命令拋出異常！
127 .0.0.1:6379> set k1 "v1" OK 127 .0.0.1:6379> multi OK 127 .0.0.1:6379> incr k1 # 會執(zhí)行的時候失敗！ QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k3 v3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> get k3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec 1 ) (error) ERR value is not an integer or out of range # 雖然第一條命令報錯了，但是依舊正常執(zhí)行成功了！ 2 ) OK 3 ) OK 4 ) "v3" 127 .0.0.1:6379> get k2 "v2" 127 .0.0.1:6379> get k3 "v3"監(jiān)控！ Watch （面試常問！）
**悲觀鎖：**很悲觀，認為什么時候都會出問題，無論做什么都會加鎖！
**樂觀鎖：**很樂觀，認為什么時候都不會出問題，所以不會上鎖！ 更新數(shù)據(jù)的時候去判斷一下，在此期間是否有人修改過這個數(shù)據(jù)
- 獲取version
- 更新的時候比較 version
Redis 監(jiān)視測試
單線程 正常執(zhí)行成功！
127 .0.0.1:6379> set money 100 OK 127 .0.0.1:6379> set out 0 OK 127 .0.0.1:6379> watch money # 監(jiān)視 money 對象 OK 127 .0.0.1:6379> multi # 事務正常結(jié)束，數(shù)據(jù)期間沒有發(fā)生變動，這個時候就正常執(zhí)行成功！ OK 127 .0.0.1:6379> DECRBY money 20 QUEUED 127 .0.0.1:6379> INCRBY out 20 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec 1 ) (integer) 80 2 ) (integer) 20測試多線程修改值 , 使用watch 可以當做redis的樂觀鎖操作！
127 .0.0.1:6379> watch money # 監(jiān)視 money OK 127 .0.0.1:6379> multi OK 127 .0.0.1:6379> DECRBY money 10 QUEUED 127 .0.0.1:6379> INCRBY out 10 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec # 執(zhí)行之前，另外一個線程修改了money的值，這個時候，就會導致事務執(zhí)行失敗！ (nil)如果修改失敗，獲取最新的值就好
127.0.0.1:6379> unwatch # 事務執(zhí)行失敗，先解鎖 OK 127.0.0.1:6379> get money # 查看被修改后的值 "900" 127.0.0.1:6379> watch money # 獲取最新的值，再次監(jiān)視 OK 127.0.0.1:6379> multi # 開啟事務 OK 127.0.0.1:6379> decrby money 100 QUEUED 127.0.0.1:6379> incrby out 100 QUEUED 127.0.0.1:6379> exec # 對比監(jiān)視的值是否發(fā)生變化，如果沒有，執(zhí)行成功 1) (integer) 800 2) (integer) 1007、Jedis
什么是Jedis 是 Redis 官方推薦的 java連接開發(fā)工具！ 使用Java 操作 Redis 中間件！如果你要使用
java 操作 redis，那么一定要對 Jedis 十分的熟悉！
測試
1 、導入對應的依賴
<!--導入jedis的包--> <dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><!--fastjson--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.62</version></dependency> </dependencies>2 、編碼測試：
- 連接數(shù)據(jù)庫
- 操作命令
- 斷開連接！
輸出：
常用的API
String
List
Set
Hash
Zset
所有的api命令，就是我們對應的上面學習的指令，一個都沒有變化！
7.1 事務
package com.xu;import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Transaction;public class RedisPing {public static void main(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);jedis.flushDB(); //清除數(shù)據(jù)JSONObject jsonObject = new JSONObject(); //json對象jsonObject.put("name", "xu");jsonObject.put("age", 11);String jsonString = jsonObject.toJSONString(); //轉(zhuǎn)換為json字符串Transaction multi = jedis.multi();//開啟事務try {multi.set("key1", jsonString);multi.set("key2", jsonString);int i = 1 / 0; // 代碼拋出異常事務，執(zhí)行失敗！multi.exec(); //執(zhí)行事務} catch (Exception e) {multi.discard(); //出現(xiàn)異常，停止事務e.printStackTrace();} finally {System.out.println(jedis.get("key1"));System.out.println(jedis.get("key2"));jedis.close(); //關(guān)閉連接}} }8、SpringBoot整合
SpringBoot 操作數(shù)據(jù)：spring-data jpa jdbc mongodb redis！
SpringData 也是和 SpringBoot 齊名的項目！
說明： 在 SpringBoot2.x 之后，原來使用的jedis 被替換為了 lettuce?
jedis : 采用的直連，多個線程操作的話，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用 jedis pool 連接
池！ 更像 BIO 模式
lettuce : 采用netty，實例可以在多個線程中進行共享，不存在線程不安全的情況！可以減少線程數(shù)據(jù)
了，更像 NIO 模式
源碼分析：
@Bean // 我們可以自己定義一個redisTemplate來替換這個默認的！ @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory isConnectionFactory) throws UnknownHostException {// 默認的 RedisTemplate 沒有過多的設(shè)置，redis 對象都是需要序列化！// 兩個泛型都是 Object, Object 的類型，我們后使用需要強制轉(zhuǎn)換 <String, Object>RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template; } @Bean @ConditionalOnMissingBean // 由于 String 是redis中最常使用的類型，所以說單獨提出來了一個bean！ public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactoryredisConnectionFactory) throws UnknownHostException {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template; }整合測試一下
1 、導入依賴
<!-- 操作redis --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>2 、配置連接
# 配置redis spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port= 63793 、測試！
@SpringBootTest class Redis02SpringbootApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid contextLoads() {// redisTemplate 操作不同的數(shù)據(jù)類型，api和我們的指令是一樣的// opsForValue 操作字符串 類似String ，位圖在這個里面// opsForList 操作List 類似List// opsForSet// opsForHash// opsForZSet// opsForGeo// opsForHyperLogLog// 除了進本的操作，我們常用的方法都可以直接通過redisTemplate操作，比如事務，和基本的CRUD// 獲取redis的連接對象// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();// connection.flushDb();// connection.flushAll();redisTemplate.opsForValue().set("mykey","關(guān)注狂神說公眾號");System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));} }關(guān)于對象的保存：
我們來編寫一個自己的 RedisTemplete
package com.kuang.config; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; 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.Jackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; @Configuration public class RedisConfig {// 自己定義了一個 RedisTemplate@Bean@SuppressWarnings("all")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactoryfactory) {// 固定模板，在企業(yè)中，拿去就可以直接使用！// 我們?yōu)榱俗约洪_發(fā)方便，一般直接使用 <String, Object>RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,Object>();template.setConnectionFactory(factory);// Json序列化配置Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = newJackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);// String 的序列化StringRedisSerializer stringRedisSerializer = newStringRedisSerializer();// key采用String的序列化方式template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);// hash的key也采用String的序列化方式template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);// value序列化方式采用jacksontemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// hash的value序列化方式采用jacksontemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);template.afterPropertiesSet();return template;} }所有的redis操作，其實對于java開發(fā)人員來說，十分的簡單，更重要是要去理解redis的思想和每一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用處和作用場景！
9、Redis.conf詳解
啟動的時候，就通過配置文件來啟動！
單位
1 、配置文件 unit單位 對大小寫不敏感！
包含
就好比我們學習的Spring、Improt， include
網(wǎng)絡(luò)
bind 127 .0.0.1 # 綁定的ipprotected-mode yes # 保護模式port 6379 # 端口設(shè)置通用 GENERAL
daemonize yes # 以守護進程的方式運行，默認是 no，我們需要自己開啟為yes！pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后臺的方式運行，我們就需要指定一個 pid 文件！# 日志 # Specify the server verbosity level. # This can be one of: # debug (a lot of information, useful for development/testing) # verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level) # notice (moderately verbose, what you want in production probably) 生產(chǎn)環(huán)境 # warning (only very important / critical messages are logged) loglevel noticelogfile "" # 日志的文件位置名databases 16 # 數(shù)據(jù)庫的數(shù)量，默認是 16 個數(shù)據(jù)庫always-show-logo yes # 是否總是顯示LOGO快照
持久化， 在規(guī)定的時間內(nèi)，執(zhí)行了多少次操作，則會持久化到文件 .rdb 和 .aof
redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如果沒有持久化，那么數(shù)據(jù)斷電即失！
# 如果900s內(nèi)，如果至少有一個1 key進行了修改，我們及進行持久化操作 save 900 1 # 如果300s內(nèi)，如果至少10 key進行了修改，我們及進行持久化操作 save 300 10 # 如果60s內(nèi)，如果至少10000 key進行了修改，我們及進行持久化操作 save 60 10000 # 我們之后學習持久化，會自己定義這個測試！stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化如果出錯，是否還需要繼續(xù)工作！rdbcompression yes # 是否壓縮 rdb 文件，需要消耗一些cpu資源！rdbchecksum yes # 保存rdb文件的時候，進行錯誤的檢查校驗！dir ./ # rdb 文件保存的目錄！REPLICATION 主從復制
SECURITY 安全
可以在這里設(shè)置redis的密碼，默認是沒有密碼！
127 .0.0.1:6379> ping PONG 127 .0.0.1:6379> config get requirepass # 獲取redis的密碼 1 ) "requirepass" 2 ) "" 127 .0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 設(shè)置redis的密碼 OK 127 .0.0.1:6379> config get requirepass # 發(fā)現(xiàn)所有的命令都沒有權(quán)限了 (error) NOAUTH Authentication required. 127 .0.0.1:6379> ping (error) NOAUTH Authentication required. 127 .0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密碼進行登錄！ OK 127 .0.0.1:6379> config get requirepass 1 ) "requirepass" 2 ) "123456"限制 CLIENTS
maxclients 10000 # 設(shè)置能連接上redis的最大客戶端的數(shù)量maxmemory <bytes> # redis 配置最大的內(nèi)存容量maxmemory-policy noeviction # 內(nèi)存到達上限之后的處理策略1 、volatile-lru：只對設(shè)置了過期時間的key進行LRU（默認值）2 、allkeys-lru ： 刪除lru算法的key3 、volatile-random：隨機刪除即將過期key4 、allkeys-random：隨機刪除5 、volatile-ttl ： 刪除即將過期的6 、noeviction ： 永不過期，返回錯誤APPEND ONLY 模式 aof配置
appendonly no # 默認是不開啟aof模式的，默認是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情況下，rdb完全夠用！appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字# appendfsync always # 每次修改都會 sync。消耗性能 appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次 sync，可能會丟失這1s的數(shù)據(jù)！ # appendfsync no # 不執(zhí)行 sync，這個時候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！具體的配置，我們在 Redis持久化 中去給大家詳細詳解！
10、Redis持久化
面試和工作，持久化都是重點！
Redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如果不將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)保存到磁盤，那么一旦服務器進程退出，服務器中
的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)也會消失。所以 Redis 提供了持久化功能！
10.1 RDB（Redis DataBase）
什么是RDB
在指定的時間間隔內(nèi)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)集快照寫入磁盤，也就是行話講的Snapshot快照，它恢復時是將快照文件直接讀到內(nèi)存里。
Redis會單獨創(chuàng)建（fork）一個子進程來進行持久化，會先將數(shù)據(jù)寫入到一個臨時文件中，待持久化過程都結(jié)束了，再用這個臨時文件替換上次持久化好的文件。整個過程中，主進程是不進行任何IO操作的。這就確保了極高的性能。如果需要進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的恢復，且對于數(shù)據(jù)恢復的完整性不是非常敏感，那 RDB 方式要比 AOF 方式更加的高效。RDB 的缺點是最后一次持久化后的數(shù)據(jù)可能丟失。我們默認的就是 RDB，一般情況下不需要修改這個配置！
有時候在生產(chǎn)環(huán)境我們會將這個文件進行備份！
rdb保存的文件是dump.rdb 都是在我們的配置文件中快照中進行配置的！
觸發(fā)機制
1 、save的規(guī)則滿足的情況下，會自動觸發(fā)rdb規(guī)則
2 、執(zhí)行 flushall 命令，也會觸發(fā)我們的rdb規(guī)則！
3 、退出redis，也會產(chǎn)生 rdb 文件！
備份就自動生成一個 dump.rdb
如何恢復 rdb 文件
1 、只需要將rdb文件放在我們redis啟動目錄就可以，redis啟動的時候會自動檢查dump.rdb 恢復其中
的數(shù)據(jù)！
2 、查看需要存在的位置
127 .0.0.1:6379> config get dir 1 ) "dir" 2 ) "/usr/local/bin" # 如果在這個目錄下存在 dump.rdb 文件，啟動就會自動恢復其中的數(shù)據(jù)幾乎就它自己默認的配置就夠用了，但是我們還是需要去學習！
優(yōu)點：
1 、適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)恢復！
2 、對數(shù)據(jù)的完整性要不高！
缺點：
1 、需要一定的時間間隔進行操作！如果redis意外宕機了，這個最后一次修改數(shù)據(jù)就沒有的了！
2 、fork進程的時候，會占用一定的內(nèi)容空間！！
10.2 AOF（Append Only File）
將我們的所有命令都記錄下來，history，恢復的時候就把這個文件全部在執(zhí)行一遍！
AOF是什么
以日志的形式來記錄每個寫操作，將Redis執(zhí)行過的所有指令記錄下來（讀操作不記錄），只許追加文件，但不可以改寫文件，redis啟動之初會讀取該文件重新構(gòu)建數(shù)據(jù)，換言之，redis重啟的話就根據(jù)日志文件的內(nèi)容將寫指令從前到后執(zhí)行一次以完成數(shù)據(jù)的恢復工作
AOF保存的是 appendonly.aof 文件
默認是不開啟的，我們需要手動進行配置！我們只需要將 appendonly 改為yes就開啟了 aof！
重啟，redis 就可以生效了！
如果這個 aof 文件有錯誤，這時候 redis 是啟動不起來的，我們需要修復這個aof文件
redis 給我們提供了一個工具 redis-check-aof --fix
如果文件正常，重啟就可以直接恢復了！
重寫規(guī)則說明
aof 默認就是文件的無限追加，文件會越來越大！
如果 aof 文件大于 64m，太大了！ fork一個新的進程來將我們的文件進行重寫！
優(yōu)點：
appendonly no # 默認是不開啟aof模式的，默認是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情況下， rdb完全夠用！ appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字# appendfsync always # 每次修改都會 sync。消耗性能 appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次 sync，可能會丟失這1s的數(shù)據(jù)！ # appendfsync no # 不執(zhí)行 sync，這個時候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！# rewrite 重寫，1 、每一次修改都同步，文件的完整會更加好！
2 、每秒同步一次，可能會丟失一秒的數(shù)據(jù)
3 、從不同步，效率最高的！
缺點：
1 、相對于數(shù)據(jù)文件來說，aof 遠遠大于 rdb，修復的速度也比 rdb 慢！
2 、Aof 運行效率也要比 rdb 慢，所以我們 redis 默認的配置就是rdb持久化！
擴展
1 、RDB 持久化方式能夠在指定的時間間隔內(nèi)對你的數(shù)據(jù)進行快照存儲
2 、AOF 持久化方式記錄每次對服務器寫的操作，當服務器重啟的時候會重新執(zhí)行這些命令來恢復原始的數(shù)據(jù)，AOF命令以 Redis 協(xié)議追加保存每次寫的操作到文件末尾，Redis還能對AOF文件進行后臺重寫，使得AOF文件的體積不至于過大。
3 、只做緩存，如果你只希望你的數(shù)據(jù)在服務器運行的時候存在，你也可以不使用任何持久化
4 、同時開啟兩種持久化方式
- 在這種情況下，當redis重啟的時候會優(yōu)先載入AOF文件來恢復原始的數(shù)據(jù)，因為在通常情況下AOF文件保存的數(shù)據(jù)集要比RDB文件保存的數(shù)據(jù)集要完整。
- RDB 的數(shù)據(jù)不實時，同時使用兩者時服務器重啟也只會找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？作者建議不要，因為RDB更適合用于備份數(shù)據(jù)庫（AOF在不斷變化不好備份），快速重啟，而且不會有AOF可能潛在的Bug，留著作為一個萬一的手段。
5 、性能建議
- 因為RDB文件只用作后備用途，建議只在Slave上持久化RDB文件，而且只要 15 分鐘備份一次就夠了，只保留 save 900 1 這條規(guī)則。
- 如果Enable AOF ，好處是在最惡劣情況下也只會丟失不超過兩秒數(shù)據(jù)，啟動腳本較簡單只load自
己的AOF文件就可以了，代價一是帶來了持續(xù)的IO，二是AOF rewrite 的最后將 rewrite 過程中產(chǎn)
生的新數(shù)據(jù)寫到新文件造成的阻塞幾乎是不可避免的。只要硬盤許可，應該盡量減少AOF rewrite
的頻率，AOF重寫的基礎(chǔ)大小默認值64M太小了，可以設(shè)到5G以上，默認超過原大小100%大小重寫可以改到適當?shù)臄?shù)值。 - 如果不Enable AOF ，僅靠 Master-Slave Repllcation 實現(xiàn)高可用性也可以，能省掉一大筆IO，也
減少了rewrite時帶來的系統(tǒng)波動。代價是如果Master/Slave 同時倒掉，會丟失十幾分鐘的數(shù)據(jù)，
啟動腳本也要比較兩個 Master/Slave 中的 RDB文件，載入較新的那個，微博就是這種架構(gòu)。
11、Redis發(fā)布訂閱
Redis 發(fā)布訂閱(pub/sub)是一種消息通信模式：發(fā)送者(pub)發(fā)送消息，訂閱者(sub)接收消息。微信、 微博、關(guān)注系統(tǒng)！
Redis 客戶端可以訂閱任意數(shù)量的頻道。
訂閱/發(fā)布消息圖：
第一個：消息發(fā)送者， 第二個：頻道 ， 第三個：消息訂閱者！
下圖展示了頻道 channel1 ， 以及訂閱這個頻道的三個客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的
關(guān)系：
當有新消息通過 PUBLISH 命令發(fā)送給頻道 channel1 時， 這個消息就會被發(fā)送給訂閱它的三個客戶
端：
命令
這些命令被廣泛用于構(gòu)建即時通信應用，比如網(wǎng)絡(luò)聊天室(chatroom)和實時廣播、實時提醒等。
| 1 | [PSUBSCRIBE pattern pattern …] 訂閱一個或多個符合給定模式的頻道。 |
| 2 | PUBSUB subcommand [argument [argument …]] 查看訂閱與發(fā)布系統(tǒng)狀態(tài)。 |
| 3 | PUBLISH channel message 將信息發(fā)送到指定的頻道。 |
| 4 | PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern …]] 退訂所有給定模式的頻道。 |
| 5 | [SUBSCRIBE channel channel …] 訂閱給定的一個或多個頻道的信息。 |
| 6 | UNSUBSCRIBE [channel [channel …]] 指退訂給定的頻道。 |
測試
訂閱端：
127 .0.0.1:6379> subscribe kuangshenshuo # 訂閱一個頻道 kuangshenshuo Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1 ) "subscribe" 2 ) "kuangshenshuo" 3 ) (integer) 1 # 等待讀取推送的信息 1 ) "message" # 消息 2 ) "kuangshenshuo" # 那個頻道的消息 3 ) "hello,kuangshen" # 消息的具體內(nèi)容1 ) "message" 2 ) "kuangshenshuo" 3 ) "hello,redis"發(fā)送端：
127 .0.0.1:6379> publish kuangshenshuo "hello,kuangshen" # 發(fā)布者發(fā)布消息到頻道！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" # 發(fā)布者發(fā)布消息到頻道！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379>原理
Redis是使用C實現(xiàn)的，通過分析 Redis 源碼里的 pubsub.c 文件，了解發(fā)布和訂閱機制的底層實現(xiàn)，籍此加深對 Redis 的理解。
Redis 通過 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令實現(xiàn)發(fā)布和訂閱功能。
通過 SUBSCRIBE 命令訂閱某頻道后，redis-server 里維護了一個字典，字典的鍵就是一個個 頻道！而字典的值則是一個鏈表，鏈表中保存了所有訂閱這個 channel 的客戶端。SUBSCRIBE 命令的關(guān)鍵，就是將客戶端添加到給定 channel 的訂閱鏈表中。
通過 PUBLISH 命令向訂閱者發(fā)送消息，redis-server 會使用給定的頻道作為鍵，在它所維護的 channel 字典中查找記錄了訂閱這個頻道的所有客戶端的鏈表，遍歷這個鏈表，將消息發(fā)布給所有訂閱者。
Pub/Sub 從字面上理解就是發(fā)布（Publish）與訂閱（Subscribe），在Redis中，你可以設(shè)定對某一個
key值進行消息發(fā)布及消息訂閱，當一個key值上進行了消息發(fā)布后，所有訂閱它的客戶端都會收到相應的消息。這一功能最明顯的用法就是用作實時消息系統(tǒng)，比如普通的即時聊天，群聊等功能。
使用場景：
1 、實時消息系統(tǒng)！
2 、實時聊天！（頻道當做聊天室，將信息回顯給所有人即可！）
3 、訂閱，關(guān)注系統(tǒng)都是可以的！
稍微復雜的場景我們就會使用 消息中間件 MQ
12、Redis主從復制
概念
主從復制，是指將一臺Redis服務器的數(shù)據(jù)，復制到其他的Redis服務器。前者稱為主節(jié)點
(master/leader)，后者稱為從節(jié)點(slave/follower)；數(shù)據(jù)的復制是單向的，只能由主節(jié)點到從節(jié)點。
Master以寫為主，Slave 以讀為主。
默認情況下，每臺Redis服務器都是主節(jié)點；且一個主節(jié)點可以有多個從節(jié)點(或沒有從節(jié)點)，但一個從節(jié)點只能有一個主節(jié)點。
主從復制的作用主要包括：
一般來說，要將Redis運用于工程項目中，只使用一臺Redis是萬萬不能的（宕機），原因如下：
- 從結(jié)構(gòu)上，單個Redis服務器會發(fā)生單點故障，并且一臺服務器需要處理所有的請求負載，壓力較
大； - 從容量上，單個Redis服務器內(nèi)存容量有限，就算一臺Redis服務器內(nèi)存容量為256G，也不能將所有內(nèi)存用作Redis存儲內(nèi)存，一般來說，單臺Redis最大使用內(nèi)存不應該超過20G。
電商網(wǎng)站上的商品，一般都是一次上傳，無數(shù)次瀏覽的，說專業(yè)點也就是"多讀少寫"。
對于這種場景，我們可以使如下這種架構(gòu)：
主從復制，讀寫分離！ 80% 的情況下都是在進行讀操作！減緩服務器的壓力！架構(gòu)中經(jīng)常使用！ 一主二從！
只要在公司中，主從復制就是必須要使用的，因為在真實的項目中不可能單機使用Redis！
環(huán)境配置
127 .0.0.1:6379> info replication # 查看當前庫的信息 # Replication role:master # 角色 master connected_slaves:0 # 沒有從機 master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a 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只配置從庫，不用配置主庫！
復制 3 個配置文件，然后修改對應的信息
1 、端口
2 、pid文件名字
3 、log文件名字
4 、dump.rdb 文件名字
修改完畢之后，啟動我們的 3 個redis服務器，可以通過進程信息查看！ps -ef|grep redis
一主二從
默認情況下，每臺Redis服務器都是主節(jié)點； 我們一般情況下只用配置從機就好了！
認老大！ 一主 （ 79 ）二從（ 80 ， 81 ）
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 找誰當自己的老大！ OK 127.0.0.1:6380> info replication # Replication role:slave # 當前角色是從機 master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主機的信息 master_port:6379 master_link_status:up master_last_io_seconds_ago:5 master_sync_in_progress:0 slave_repl_offset:14 slave_priority:100 slave_read_only:1 connected_slaves:0 master_replid:c63801d05f947eb101e2d46cfd8209a41653d49b master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:14 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:1 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:1 repl_backlog_histlen:14# 主機信息 127.0.0.1:6379> info replication # Replication role:master connected_slaves:1 slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=112,lag=1 # 可以看到從機信息 master_replid:c63801d05f947eb101e2d46cfd8209a41653d49b master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:112 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:1 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:1 repl_backlog_histlen:112如果兩個都配置完了，就是有兩個從機的
真實的從主配置應該在配置文件中配置，這樣的話是永久的，我們這里使用的是命令，暫時的！
細節(jié)
主機可以寫，從機不能寫只能讀！主機中的所有信息和數(shù)據(jù)，都會自動被從機保存！
主機寫：
127.0.0.1:6379> set k1 v1 OK 127.0.0.1:6379> get k1 "v1"從機只能讀：
127.0.0.1:6380> keys * 1) "k1" 127.0.0.1:6380> get k1 "v1" 127.0.0.1:6380> set k2 v2 (error) READONLY You can't write against a read only replica.測試：主機斷開連接，從機依舊連接到主機的，但是沒有寫操作，這個時候，主機如果回來了，從機依舊可以直接獲取到主機寫的信息！
如果是使用命令行來配置的主從，這個時候如果重啟了，就會變回主機！只要變?yōu)閺臋C，立馬就會從主機中獲取值！
復制原理
Slave 啟動成功連接到 master 后會發(fā)送一個sync同步命令
Master 接到命令，啟動后臺的存盤進程，同時收集所有接收到的用于修改數(shù)據(jù)集命令，在后臺進程執(zhí)行完畢之后，master將傳送整個數(shù)據(jù)文件到slave，并完成一次完全同步**（全量復制）**。
全量復制：而slave服務在接收到數(shù)據(jù)庫文件數(shù)據(jù)后，將其存盤并加載到內(nèi)存中。
增量復制：Master 繼續(xù)將新的所有收集到的修改命令依次傳給slave，完成同步
但是只要是重新連接master，一次完全同步**（全量復制）**將被自動執(zhí)行！ 我們的數(shù)據(jù)一定可以在從機中看到！
層層鏈路
上一個Master鏈接下一個 Slave！
這時候也可以完成我們的主從復制！
如果沒有老大了，這個時候能不能選擇一個老大出來呢？ 手動！
謀朝篡位
如果主機斷開了連接，我們可以使用 slaveof no one 讓自己變成主機！其他的節(jié)點就可以手動連
接到最新的這個主節(jié)點（手動）！如果這個時候老大修復了，那就重新連接老大！
13、哨兵模式
概述
主從切換技術(shù)的方法是：當主服務器宕機后，需要手動把一臺從服務器切換為主服務器，這就需要人工干預，費事費力，還會造成一段時間內(nèi)服務不可用。這不是一種推薦的方式，更多時候，我們優(yōu)先考慮哨兵模式。Redis從2.8開始正式提供了Sentinel（哨兵） 架構(gòu)來解決這個問題。謀朝篡位的自動版，能夠后臺監(jiān)控主機是否故障，如果故障了根據(jù)投票數(shù)自動將從庫轉(zhuǎn)換為主庫。
哨兵模式是一種特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一個獨立的進程，作為進程，它會獨立運行。其原理是 哨兵通過發(fā)送命令，等待Redis服務器響應，從而監(jiān)控運行的多個Redis實例。
這里的哨兵有兩個作用
- 通過發(fā)送命令，讓Redis服務器返回監(jiān)控其運行狀態(tài)，包括主服務器和從服務器。
- 當哨兵監(jiān)測到master宕機，會自動將slave切換成master，然后通過 發(fā)布訂閱模式 通知其他的從服務器，修改配置文件，讓它們切換主機。
然而一個哨兵進程對Redis服務器進行監(jiān)控，可能會出現(xiàn)問題，為此，我們可以使用多個哨兵進行監(jiān)控。
各個哨兵之間還會進行監(jiān)控，這樣就形成了多哨兵模式。
假設(shè)主服務器宕機，哨兵 1 先檢測到這個結(jié)果，系統(tǒng)并不會馬上進行failover過程，僅僅是哨兵 1 主觀的認為主服務器不可用，這個現(xiàn)象成為 主觀下線 。當后面的哨兵也檢測到主服務器不可用，并且數(shù)量達到一定值時，那么哨兵之間就會進行一次投票，投票的結(jié)果由一個哨兵發(fā)起，進行failover[故障轉(zhuǎn)移]操作。切換成功后，就會通過發(fā)布訂閱模式，讓各個哨兵把自己監(jiān)控的從服務器實現(xiàn)切換主機，這個過程稱為客觀下線 。
測試
我們目前的狀態(tài)是 一主二從！
1 、配置哨兵配置文件 sentinel.conf 后面的這個數(shù)字 1 ，代表主機掛了，slave投票看讓誰接替成為主機，票數(shù)最多的，就會成為主機！
# sentinel monitor 被監(jiān)控的名稱 host port 1 sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 12 、啟動哨兵！
[root@Linux-xu bin]# redis-sentinel RedisConfig/sentinel.conf 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # Redis version=5.0.8, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=61063, just started 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # Configuration loaded 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.770 * Increased maximum number of open files to 10032 (it was originally set to 1024)._._ _.-``__ ''-._ _.-`` `. `_. ''-._ Redis 5.0.8 (00000000/0) 64 bit.-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._ ( ' , .-` | `, ) Running in sentinel mode|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 26379| `-._ `._ / _.-' | PID: 61063`-._ `-._ `-./ _.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' `-._ `-.__.-' _.-' `-._ _.-' `-.__.-' 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.772 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.774 # Sentinel ID is 40074a476dbe27d420e78ec7eac1ba0b6d5266cb 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.774 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.783 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.786 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379如果Master 節(jié)點斷開了，這個時候就會從從機中隨機選擇一個服務器！ （這里面有一個投票算法！）
如果主機此時回來了，只能歸并到新的主機下，當做從機，這就是哨兵模式的規(guī)則！
哨兵模式
優(yōu)點：
缺點：
哨兵模式的全部配置
# Example sentinel.conf # 哨兵sentinel實例運行的端口 默認 26379 port 26379 # 多個哨兵集群就得配置端口# 哨兵sentinel的工作目錄 dir /tmp# 哨兵sentinel監(jiān)控的redis主節(jié)點的 ip port # master-name 可以自己命名的主節(jié)點名字 只能由字母A-z、數(shù)字0-9 、這三個字符".-_"組成。 # quorum 配置多少個sentinel哨兵統(tǒng)一認為master主節(jié)點失聯(lián) 那么這時客觀上認為主節(jié)點失聯(lián)了 # sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum> sentinel monitor mymaster 127 .0.0.1 6379 2# 當在Redis實例中開啟了requirepass foobared 授權(quán)密碼 這樣所有連接Redis實例的客戶端都要提供密碼 # 設(shè)置哨兵sentinel 連接主從的密碼 注意必須為主從設(shè)置一樣的驗證密碼 # sentinel auth-pass <master-name> <password> sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd# 指定多少毫秒之后 主節(jié)點沒有應答哨兵sentinel 此時 哨兵主觀上認為主節(jié)點下線 默認 30 秒 # sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds> sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000# 這個配置項指定了在發(fā)生failover主備切換時最多可以有多少個slave同時對新的master進行 同步，這個數(shù)字越小，完成failover所需的時間就越長，但是如果這個數(shù)字越大，就意味著越 多的slave因為replication而不可用。可以通過將這個值設(shè)為 1 來保證每次只有一個slave 處于不能處理命令請求的狀態(tài)。 # sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves> sentinel parallel-syncs mymaster 1# 故障轉(zhuǎn)移的超時時間 failover-timeout 可以用在以下這些方面： #1. 同一個sentinel對同一個master兩次failover之間的間隔時間。 #2. 當一個slave從一個錯誤的master那里同步數(shù)據(jù)開始計算時間。直到slave被糾正為向正確的master那里同步數(shù)據(jù)時。 #3.當想要取消一個正在進行的failover所需要的時間。 #4.當進行failover時，配置所有slaves指向新的master所需的最大時間。不過，即使過了這個超時，slaves依然會被正確配置為指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的規(guī)則來了 # 默認三分鐘 # sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds> sentinel failover-timeout mymaster 180000# SCRIPTS EXECUTION #配置當某一事件發(fā)生時所需要執(zhí)行的腳本，可以通過腳本來通知管理員，例如當系統(tǒng)運行不正常時發(fā)郵件通知 相關(guān)人員。 #對于腳本的運行結(jié)果有以下規(guī)則： #若腳本執(zhí)行后返回 1 ，那么該腳本稍后將會被再次執(zhí)行，重復次數(shù)目前默認為 10 #若腳本執(zhí)行后返回 2 ，或者比 2 更高的一個返回值，腳本將不會重復執(zhí)行。 #如果腳本在執(zhí)行過程中由于收到系統(tǒng)中斷信號被終止了，則同返回值為 1 時的行為相同。 #一個腳本的最大執(zhí)行時間為60s，如果超過這個時間，腳本將會被一個SIGKILL信號終止，之后重新執(zhí)行。 #通知型腳本:當sentinel有任何警告級別的事件發(fā)生時（比如說redis實例的主觀失效和客觀失效等等），將會去調(diào)用這個腳本，這時這個腳本應該通過郵件，SMS等方式去通知系統(tǒng)管理員關(guān)于系統(tǒng)不正常運行的信息。調(diào)用該腳本時，將傳給腳本兩個參數(shù)，一個是事件的類型，一個是事件的描述。如果sentinel.conf配置文件中配置了這個腳本路徑，那么必須保證這個腳本存在于這個路徑，并且是可執(zhí)行的，否則sentinel無法正常啟動成功。 #通知腳本 # shell編程 # sentinel notification-script <master-name> <script-path> sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh# 客戶端重新配置主節(jié)點參數(shù)腳本 # 當一個master由于failover而發(fā)生改變時，這個腳本將會被調(diào)用，通知相關(guān)的客戶端關(guān)于master地址已經(jīng)發(fā)生改變的信息。 # 以下參數(shù)將會在調(diào)用腳本時傳給腳本: # <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port> # 目前<state>總是“failover”, # <role>是“l(fā)eader”或者“observer”中的一個。 # 參數(shù) from-ip, from-port, to-ip, to-port是用來和舊的master和新的master(即舊的slave)通信的 # 這個腳本應該是通用的，能被多次調(diào)用，不是針對性的。 # sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path> sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由運維來配置！14、Redis緩存穿透和雪崩
服務的高可用問題！
在這里我們不會詳細的區(qū)分析解決方案的底層！
Redis緩存的使用，極大的提升了應用程序的性能和效率，特別是數(shù)據(jù)查詢方面。但同時，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數(shù)據(jù)的一致性問題，從嚴格意義上講，這個問題無解。如果對數(shù)據(jù)的一致性要求很高，那么就不能使用緩存。
另外的一些典型問題就是，緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿。目前，業(yè)界也都有比較流行的解決方案。
14.1 緩存穿透（查不到）
概念
緩存穿透的概念很簡單，用戶想要查詢一個數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫沒有，也就是緩存沒有命中，于是向持久層數(shù)據(jù)庫查詢。發(fā)現(xiàn)也沒有，于是本次查詢失敗。當用戶很多的時候，緩存都沒有命中（秒殺！），于是都去請求了持久層數(shù)據(jù)庫。這會給持久層數(shù)據(jù)庫造成很大的壓力，這時候就相當于出現(xiàn)了緩存穿透。
解決方案
布隆過濾器
布隆過濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對所有可能查詢的參數(shù)以hash形式存儲，在控制層先進行校驗，不符合則丟棄，從而避免了對底層存儲系統(tǒng)的查詢壓力；
緩存空對象
當存儲層不命中后，即使返回的空對象也將其緩存起來，同時會設(shè)置一個過期時間，之后再訪問這個數(shù)據(jù)將會從緩存中獲取，保護了后端數(shù)據(jù)源；
但是這種方法會存在兩個問題：
1 、如果空值能夠被緩存起來，這就意味著緩存需要更多的空間存儲更多的鍵，因為這當中可能會有很多的空值的鍵；
2 、即使對空值設(shè)置了過期時間，還是會存在緩存層和存儲層的數(shù)據(jù)會有一段時間窗口的不一致，這對于需要保持一致性的業(yè)務會有影響。
14.2 緩存擊穿（量太大，緩存過期！）
概述
這里需要注意和緩存擊穿的區(qū)別，緩存擊穿，是指一個key非常熱點，在不停的扛著大并發(fā)，大并發(fā)集中對這一個點進行訪問，當這個key在失效的瞬間，持續(xù)的大并發(fā)就穿破緩存，直接請求數(shù)據(jù)庫，就像在一個屏障上鑿開了一個洞。
當某個key在過期的瞬間，有大量的請求并發(fā)訪問，這類數(shù)據(jù)一般是熱點數(shù)據(jù)，由于緩存過期，會同時訪問數(shù)據(jù)庫來查詢最新數(shù)據(jù)，并且回寫緩存，會導使數(shù)據(jù)庫瞬間壓力過大。
解決方案
設(shè)置熱點數(shù)據(jù)永不過期
從緩存層面來看，沒有設(shè)置過期時間，所以不會出現(xiàn)熱點 key 過期后產(chǎn)生的問題。
加互斥鎖
分布式鎖：使用分布式鎖，保證對于每個key同時只有一個線程去查詢后端服務，其他線程沒有獲得分布式鎖的權(quán)限，因此只需要等待即可。這種方式將高并發(fā)的壓力轉(zhuǎn)移到了分布式鎖，因此對分布式鎖的考驗很大。
14.3 緩存雪崩
概念
緩存雪崩，是指在某一個時間段，緩存集中過期失效。Redis 宕機！
產(chǎn)生雪崩的原因之一，比如在寫本文的時候，馬上就要到雙十二零點，很快就會迎來一波搶購，這波商品時間比較集中的放入了緩存，假設(shè)緩存一個小時。那么到了凌晨一點鐘的時候，這批商品的緩存就都過期了。而對這批商品的訪問查詢，都落到了數(shù)據(jù)庫上，對于數(shù)據(jù)庫而言，就會產(chǎn)生周期性的壓力波峰。于是所有的請求都會達到存儲層，存儲層的調(diào)用量會暴增，造成存儲層也會掛掉的情況。
其實集中過期，倒不是非常致命，比較致命的緩存雪崩，是緩存服務器某個節(jié)點宕機或斷網(wǎng)。因為自然形成的緩存雪崩，一定是在某個時間段集中創(chuàng)建緩存，這個時候，數(shù)據(jù)庫也是可以頂住壓力的。無非就是對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生周期性的壓力而已。而緩存服務節(jié)點的宕機，對數(shù)據(jù)庫服務器造成的壓力是不可預知的，很有可能瞬間就把數(shù)據(jù)庫壓垮。
解決方案
redis高可用
這個思想的含義是，既然redis有可能掛掉，那我多增設(shè)幾臺redis，這樣一臺掛掉之后其他的還可以繼續(xù)工作，其實就是搭建的集群。（異地多活！）
限流降級（在SpringCloud講解過！）
這個解決方案的思想是，在緩存失效后，通過加鎖或者隊列來控制讀數(shù)據(jù)庫寫緩存的線程數(shù)量。比如對某個key只允許一個線程查詢數(shù)據(jù)和寫緩存，其他線程等待。
數(shù)據(jù)預熱
數(shù)據(jù)加熱的含義就是在正式部署之前，我先把可能的數(shù)據(jù)先預先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的數(shù)據(jù)就會加載到緩存中。在即將發(fā)生大并發(fā)訪問前手動觸發(fā)加載緩存不同的key，設(shè)置不同的過期時間，讓緩存失效的時間點盡量均勻。
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【狂神说】Redis笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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