一 Redis介绍
1.1 Redis下载安装
安装步骤
Centos7下安装、配置Redis5.0.3以及redis基础详解
安装步骤也可参考下边的逻辑
# 安装gcc
yum install gcc
# 把下载好的redis-5.0.3.tar.gz放在/usr/local文件夹下,并解压
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz
tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
cd redis-5.0.3
# 进入到解压好的redis-5.0.3目录下,进行编译与安装
make
# 修改配置
daemonize yes #后台启动
protected-mode no #关闭保护模式,开启的话,只有本机才可以访问redis
# 需要注释掉bind
#bind 127.0.0.1(bind绑定的是自己机器网卡的ip,如果有多块网卡可以配多个ip,代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问,内网一般可以不配置bind,注释掉即可)
# 启动服务
src/redis-server redis.conf
# 验证启动是否成功
ps -ef | grep redis
# 进入redis客户端
src/redis-cli
# 退出客户端
quit
# 退出redis服务:
(1)pkill redis-server
(2)kill 进程号
(3)src/redis-cli shutdown
1.2 Redis是单线程吗?
Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的(即客户端发起的操作命令可以理解为单线程),这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。
1.3 Redis 单线程为什么还能这么快?
因为它所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为 Redis 是单线程,所以要小心使用 Redis 指令,对于那些耗时的指令(比如keys),一定要谨慎使用,一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。
1.4 Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接?
Redis的IO多路复用:redis利用epoll来实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。
# redis.conf文件里查看redis支持的最大连接数,在redis.conf文件中可修改,默认是可以连接10000个客户端,# maxclients 10000
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxclients
##1) "maxclients"
##2) "10000"
1.5 压测命令
get命令压测
说明当前这台机器每秒钟可以执行42973条get命令;
set命令压测
压测命令帮助文档
二 Redis其他高级命令
2.1 keys
全量遍历键,用来列出所有满足特定正则字符串规则(通配符)的key,当redis数据量比较大时,性能比较差(扫描全库,会阻塞其他命令),要避免使用
2.2 scan
渐进式遍历键
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
scan 参数提供了三个参数,第一个是 cursor(游标) 整数值(hash桶的索引值),第二个是 key 的正则模式,第三个是一次遍历的key的数量(参考值,底层遍历的数量不一定),并不是符合条件的结果数量。第一次遍历时,cursor 值一定为 0,然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。
注意:但是scan并非完美无瑕, 如果在scan的过程中如果有键的变化(增加、 删除、 修改) ,那么遍历效果可能会碰到如下问题: 新增的键可能没有遍历到, 遍历出了重复的键等情况, 也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键, 这些是我们在开发时需要考虑的。
下边命令中最后的1000代表大概会扫描1000个key(并不是最后结果是1000个),可能扫描的比1000个多,也可能扫描的比1000个更少
可以实现分页。但是每页显示的条数不一定
2.3 Info
查看redis服务运行信息,查询结果分为 9 大块,每个块都有非常多的参数,这 9 个块分别是:
- Server 服务器运行的环境参数
- Clients 客户端相关信息
- Memory 服务器运行内存统计数据
- Persistence 持久化信息
- Stats 通用统计数据
- Replication 主从复制相关信息
- CPU CPU 使用情况
- Cluster 集群信息
- KeySpace 键值对统计数量信息
connected_clients:2 # 正在连接的客户端数量
instantaneous_ops_per_sec:789 # 每秒执行多少次指令
used_memory:929864 # Redis分配的内存总量(byte),包含redis进程内部的开销和数据占用的内存
used_memory_human:908.07K # Redis分配的内存总量(Kb,human会展示出单位)
used_memory_rss_human:2.28M # 向操作系统申请的内存大小(Mb)(这个值一般是大于used_memory的,因为Redis的内存分配策略会产生内存碎片)
used_memory_peak:929864 # redis的内存消耗峰值(byte)
used_memory_peak_human:908.07K # redis的内存消耗峰值(KB)
maxmemory:0 # 配置中设置的最大可使用内存值(byte),默认0,不限制
maxmemory_human:0B # 配置中设置的最大可使用内存值
maxmemory_policy:noeviction # 当达到maxmemory时的淘汰策略
2.4 Redis官方命令
打开redis官网:https://redis.io/
这里有redis所有的命令
ctrl+F搜索自己想要的命令即可
三 Redis五种数据结构
3.1 String类型
3.1.1 查看String有哪些命令
help @string
3.1.2 字符串常用操作
# 存入字符串键值对
SET key value
#批量存储字符串键值对
MSET key1 value1 key2 value2 .. keyN valueN
#存入一个不存在的字符串键值对
SETNX key value
#获取一个字符串键值
GET key
#批量获取字符串键值
MGET KEY1 KEY2 .. KEYN
#删除一个键
DEL KEY1 KEY2 .. KEYN
#设置一个键的过期时间(秒)
EXPIRE key seconds
原子加减
#将key中储存的数字值加1
INCR key
#将key中储存的数字值减1
DECR key
#将key所储存的值加上increment
INCRBY key increment
#将key所储存的值减去decrement
DECRBY key decrement
3.1.3 对象缓存的两种方式
对象信息如下
# 对象缓存方式一
SET user:1 value(json格式数据)
# 对象缓存方式二
MSET user:1:name zhuge user:1:balance 1888
MGET user:1:name user:1:balance
方式一与方式二优势对比
- 如果经常需要修改对象里某一字段的值,则方式二更灵活
- 如果不经常修改对象字段值,则第一种方式好一些,因为只有一个key,而方式二有很多key
3.1.4 分布式锁
分布式锁很复杂,这里只是先讲一个入门级别的案例
#返回1代表获取锁成功(当且仅当这个key"product:10001"不存在的时候,这条命令才会执行成功)
SETNX product:10001 true
#返回0代表获取锁失败
SETNX product:10001 true
#。。。执行业务操作
#执行完业务释放锁
DEL product:10001
# 设置上边分布式锁的超时时间,防止程序意外终止导致死锁
SET product:10001 true ex 10 nx
3.1.5 计数器
场景
INCR article:readcount:{
文章id}
获取值
GET article:readcount:{
文章id}
3.1.6 Web集群session共享
spring session + redis实现session共享
3.1.7 分布式系统全局序列号
如果像3.1.5那样,每生成一个订单,再去生成一个订单ID值,性能会非常低下(因为在不停的生成ID值,占用资源)
我们可以批量生成ID值,一次生成1000个id,在本地项目里暂存下这1000个id
# redis批量生成序列号提升性能
INCRBY orderId 1000
3.2 Hash类型
hash是一个双层Map结构
3.2.1 Hash常用操作
HSET key field value //存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value //存储一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value ...] //在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field //获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field ...] //批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field ...] //删除哈希表key中的field键值
HLEN key //返回哈希表key中field的数量
HGETALL key //返回哈希表key中所有的键值
HINCRBY key field increment //为哈希表key中field键的值加上增量increment
3.2.2 对象缓存
对象信息
# 设置数据值 此处userId的值为1
HMSET user {
userId}:name zhuge {
userId}:balance 1888
# 修改数据
HMSET user 1:name zhuge 1:balance 1888
# 获取数据
HMGET user 1:name 1:balance
注意:如果是上千万甚至上亿条数据的话,因为Redis最怕的一种情况是出现BigKey,如果User表里有上亿条数据,但是redis里只有一个key是user的数据(对应的value上亿),当执行hgetall命令获取key是user的所有value,那这条命令就会执行很久很久,而redis是单线程的,后边所有命令都会卡住;
3.2.3 电商购物车
1)以用户id为key
2)商品id为field
3)商品数量为value
购物车操作
# 添加商品 cart是前缀 1001是用户id 10088是商品id 1是数量
hset cart:1001 10088 1
hset cart:1001 10089 1
# 增加商品数量(商品编号是10088的数量加个1)
hincrby cart:1001 10088 1
# 查询用户1001下的所有商品总数
hlen cart:1001
# 删除指定商品
hdel cart:1001 10088
# 获取购物车所有商品
hgetall cart:1001
3.2.4 Hash与String优缺点比较
Hash优点
- 同类数据归类整合储存,方便数据管理
- 相比string操作消耗内存与cpu更小
- 相比string储存更节省空间
Hash缺点
- redis过期功能不能使用在field上,只能用在key上
- Redis集群架构下不适合大规模使用
3.3 列表list类型
一个key对应一个列表
3.3.1 List常用操作
# 将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
LPUSH key value [value ...]
# 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
RPUSH key value [value ...]
# 移除并返回key列表的头元素
LPOP key
# 移除并返回key列表的尾元素
RPOP key
# 返回列表key中指定区间内的元素,区间以偏移量start和stop指定
LRANGE key start stop
# 从key列表表头弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BLPOP key [key ...] timeout
# 从key列表表尾弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP key [key ...] timeout
3.3.2 常用数据结构
Stack(栈) = LPUSH + LPOP
Queue(队列)= LPUSH + RPOP
Blocking MQ(阻塞队列)= LPUSH + BRPOP
3.3.3 微博和微信公号消息流
用户关注了MacTalk,备胎说车等大V
# 1)MacTalk发微博,消息ID为10018
LPUSH msg:{
用户-ID} 10018
# 2)备胎说车发微博,消息ID为10086
LPUSH msg:{
用户-ID} 10086
# 3)查看最新微博消息
LRANGE msg:{
用户-ID} 0 4
3.4 集合Set类型
3.4.1 Set常用操作
# 往集合key中存入元素,元素存在则忽略,若key不存在则新建
SADD key member [member ...]
# 从集合key中删除元素
SREM key member [member ...]
# 获取集合key中所有元素
SMEMBERS key
# 获取集合key的元素个数
SCARD key
# 判断member元素是否存在于集合key中
SISMEMBER key member
# 从集合key中选出count个元素,元素不从key中删除
SRANDMEMBER key [count]
# 从集合key中选出count个元素,元素从key中删除
SPOP key [count]
# Set运算操作
# 交集运算
SINTER key [key ...]
# 将交集结果存入新集合destination中
SINTERSTORE destination key [key ..]
# 并集运算
SUNION key [key ..]
# 将并集结果存入新集合destination中
SUNIONSTORE destination key [key ...]
# 差集运算
SDIFF key [key ...]
# 将差集结果存入新集合destination中
SDIFFSTORE destination key [key ...]
3.4.2 微信抽奖小程序
# 1)点击参与抽奖加入集合
SADD key {
userlD}
# 2)查看参与抽奖所有用户
SMEMBERS key
# 3)抽取count名中奖者(下边俩命令都行,二者区别在3.4.1已经讲过了)
SRANDMEMBER key [count] / SPOP key [count]
3.4.3 微信微博点赞,收藏,标签
# 1) 点赞
SADD like:{
消息ID} {
用户ID}
# 2) 取消点赞
SREM like:{
消息ID} {
用户ID}
# 3) 检查用户是否点过赞
SISMEMBER like:{
消息ID} {
用户ID}
# 4) 获取点赞的用户列表
SMEMBERS like:{
消息ID}
# 5) 获取点赞用户数
SCARD like:{
消息ID}
3.4.4 集合操作
# 交集
SINTER set1 set2 set3 ->{
c }
# 并集
SUNION set1 set2 set3 ->{
a,b,c,d,e }
# 差集
SDIFF set1 set2 set3 ->{
a }
3.4.5 集合操作实现微博微信关注模型
# 1) 诸葛老师关注的人:
zhugeSet-> {
guojia, xushu}
# 2) 杨过老师关注的人:
yangguoSet--> {
zhuge, baiqi, guojia, xushu}
# 3) 郭嘉老师关注的人:
guojiaSet-> {
zhuge, yangguo, baiqi, xushu, xunyu)
# 4) 我和杨过老师共同关注:
SINTER zhugeSet yangguoSet--> {
guojia, xushu}
# 5) 我关注的人也关注他(杨过老师):
SISMEMBER guojiaSet yangguo
SISMEMBER xushuSet yangguo
# 6) 我可能认识的人:
SDIFF yangguoSet zhugeSet->(zhuge, baiqi}
3.4.6 集合操作实现电商商品筛选
SADD brand:huawei P40
SADD brand:xiaomi mi-10
SADD brand:iPhone iphone12
SADD os:android P40 mi-10
SADD cpu:brand:intel P40 mi-10
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12
SINTER os:android cpu:brand:intel ram:8G -> {
P40,mi-10}
3.5 有序集合ZSet类型
zset命令的帮助命令
3.5.1 ZSet常用操作
# 往有序集合key中加入带分值元素
ZADD key score member [[score member]…]
# 从有序集合key中删除元素
ZREM key member [member …]
# 返回有序集合key中元素member的分值
ZSCORE key member
# 为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZINCRBY key increment member
# 返回有序集合key中元素个数
ZCARD key
# 正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
# 倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
# Zset集合操作
# 并集计算
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key ...]
# 交集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key …]
3.5.2 Zset集合操作实现排行榜
# 1)点击新闻
ZINCRBY hotNews:20190819 1 守护香港
# 2)展示当日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190819 0 9 WITHSCORES
# 3)七日搜索榜单计算
ZUNIONSTORE hotNews:20190813-20190819 7
hotNews:20190813 hotNews:20190814... hotNews:20190819
# 4)展示七日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190813-20190819 0 9 WITHSCORES