Redis整理合集

- SQL和NOSQL的区别?

	SQL	NOSQL
数据结构	结构化	非结构化
数据关联	关联的	非关联的
查询方式	SQL查询	非SQL查询
事物特性	ACID（事务）	BASE
存储方式	磁盘	内存
扩展性	垂直	水平
使用场景	数据结构固定相对业务对数据的安全性一致性需求较高	数据结构不固定对一致性、安全性需求不高对性能要求

2.Redis特征：

键值型 Value支持多种不同数据结构，功能丰富。

单线程每个命令具有原子性。

低延迟、速度快（基于内存，10多路复用，良好的编码）。

支持数据持久化。

支持主从集群、分布集群。

支持多语言客户端。

3.基本类型：

String（字符串）

set key value  //设置指定key的value值
get key  //获取指定key的vaule值
getset key value  //为key设置新的value,并返回key的旧值value
mget key1 key2 key3... //获取一个或多个key值value
setnx key //自动判断key值是否存在，key值不存在时自动添加，存在时无操作
strlen key //返回key所存储的字符串的长度
mset key1 value1 key2 value2 ... //同时添加元素
incr key  //将key值存储的数字进行自增1
decr key  //将key值存储的数字进行自减1
incrby num //将key所存储的值上给定的增量值num
append key value //如果key值所处的是字符串，将value值自动添加到原值的后面

Hash（哈希）

hset key field value [filed value]  //存放指定key的filed和value值
hdel key filed1 filed2  //删除一个或多个哈希表字段
hexists key filed //查看哈希表key中，指定的字段是否存在
hget key filed  //获取存储在哈希表中指定key中的字段
hgetall key  //获取在哈希表中指定key的所有字段和值
hincrby key filed num  //为哈希表key中指定的字段的整数值加上增量num
hkeys key  //获取所有哈希表中的字段
hlen key  //获取哈希表中的字段的数量
hmset key filed1 filed2 //获取所有给定字段的值
hmset key filed1 value1 filed2 value2  //同时将多个filed-value设置到哈希表key中
hvals key  //获取哈希表中的所有值

List（列表）

特征：1.有序 2.元素可以重复 3.插入和删除快 4.查询速度一般

llen key  //获取列表长度
lpop key  //移出并获取列表中的第一个元素
lpush key value1 value2...  //将一个值插入到已存在的列表的头部
lrange key num1 num2  //获取到num1,num2范围内的元素
lrem key count value  //移出列表中的元素
lset key index value  //通过索引（下表）设置列表元素的值
ltrim key num1 num2  //对一个列表进行修剪，在num1,num2中的元素进行保留，不在指定范围内的元素进行删除
rpop key  //移出并获取列表中的最后一个元素
rpoplpush  列表 列表  //移出列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表进行返回
rpush key value1 value2  //在列表中红添加一个或者多个值
rpushx key value  //为已存在的列表添加值

Set（集合）

特征：1.无序 2.元素不可重复 3.查找快 4.支持交集、并集、差集

sadd key member1...  //向集合中添加一个或多个成员
scard key  //获取集合的成员数
sdiff key1 key2  //返回第一个集合和第二个集合的差异
sinter key1 key2  //返回给定所有集合的交集
sismember key member //判断member元素是否是集合key的成员
smembers key  //返回集合中的所有成员
smove source destination member  /将membe元素从source集合移动到destination集合
spop key  //移除并返回该元素
srandmember key 数字  //返回集合中一个或多个元素
srem key member1...  //移除集合中一个或多个元素
sunion key1 key2  //返回所有给定集合的并集

SortedSet（有序集合按分数进行排序 score）

特征：1.可排序 2.元素不重复 3.查询速度快

zadd key score1 member1 [score2 member2]  //向有序集合添加一个或者多个成员或者更新已经存在的分数
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分数的成员数
zrange key start stop withscores  //通过索引区间返回有序集合指定区间内的成员
zrevrangbyscore key max min withscores  //返回有序集合中指定分数区间内的成员
zscore key member //返回有序集合，成员的分数值

4.SpringDataRedis

提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce 和 Jedis）

提供了RedisTemplate 统一API来操作Redis

支持Redis的发布订阅模型

支持Redis哨兵和Redis集群

支持基于Lettuce的响应式编程

支持基于JDK、JSON、字符串、Spring对象的数据库序列化以及反序列化

支持基于Redis的JDKCollection实现

5.缓存

缓存定义：缓存就是数据交换的缓存区，是存储数据的临时地方，一般读写性能较高

缓存作用：1.降低后端负载 2.提高读写效率，降低响应时间

缓存的成本：1.数据一致性成本 2.代码维护成本 3.运维成本

缓存更新策略：

	内存淘汰	超时剔除	主动更新
说明	不同自己维护，利用Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存。	给缓存添加TTL时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存	编写业务逻辑时，在修改数据库的同时，更新数据缓存

6.最佳实践方案

低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制

高一致性需求：主动更新，并以超时剔除，作为兜底方案

读操作

缓存命中直接返回

缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设置超时实践

写操作

先写数据库，然后再删除缓存

确保数据库与缓存操作的原子性

7.缓存穿透

缓存穿透：客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存都不会生效，都会打在数据库中，解决方案：1.缓存空对象 2.布隆过滤 3.增强id的复用性 4.做好数据校验 5.做好热点参数的限流

缓存空对象的流程：

8.缓存雪崩

缓存雪崩：同一时段大量缓存key同时失效或者Redis服务宕机

解决方案：

给不同的key的TTL添加随机值

利用Redis集群提高服务的可用性

给缓存业务添加降级限流策略

给业务添加多级缓存

9.缓存击穿

缓存击穿：高并发访问并且缓存重建业务较为复杂的key突然失效，会给数据库带来巨大的冲击

解决方案：

互斥锁

优点：1.没有额外的内存消耗 2.保证一致性 3.实现简单

缺点：1.线程需要等待，性能受影响 2.可能有死锁的危险

实现流程：

逻辑过期

优点：1.线程无需等待，性能较好

缺点：1.不保证一致性 2.有额外内存消耗 3.实现复杂