Redis学习之基础(1)

本笔记是参考《尚硅谷Redis 6 入门到精通》总结，供学习查阅

1.介绍

1.1 Nosql

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

• 不遵循SQL标准
• 不支持ACID
• 远超于SQL的性能

NoSQL适用场景

对数据高并发的读写 海量数据的读写 对数据高可扩展性的

NoSQL不适用场景

需要事务支持 基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系,需要即席查询

1.2 redis

Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary Server，远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。

1. Redis是一个开源的key-value存储系统
2. 支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set--有序集合)和hash（哈希类型）
3. 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，单线程，每个命令具备原子性
4. 低延迟，速度快（基于内存、I0多路复用、良好的编码）
5. 支持多语言客户端
6. 并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

注意：

1.6379在是手机按键上MERZ对应的号码，而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字

2.Redis实例默认创建了16个数据库，且不支持自定义命名，以dbX的方式命名，默认数据库的数量可以在配置文件中修改，

不同的数据库可用于存储不同环境的数据，Redis集群下只有db0，不支持多db。平时默认都是用到DB0，其他数据库暂时用不到

3.比如在db0和db1里分别建立name字段，那么这name在两个库中是互不干扰的，各是各的，虽然他们key的名字相同

4.Redis不支持为每个数据库设置不同的访问密码，即客户端要么可以访问全部的数据库，要么所有的数据库都不能被访问

为什么设计多个数据库？

作者：Redis多数据库是我在Redis设计中最糟糕的决定，我希望在某种程度上，我们可以放弃多个数据库的支持，但我认为可能已经太晚了，因为有很多人在工作中使用这个特性。

参考：www.modb.pro/db/107165

2.常用数据

2.1 Redis命令行客户端

Redis安装完成后就自带了命令行客户端：redis-cli，使用方式如下：

redis-cli [options] [commonds]
Copy

其中常见的options有：

• -h 127.0.0.1：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1
• -p 6379：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379
• -a 123321：指定redis的访问密码

其中的commonds就是Redis的操作命令，例如：

• ping：与redis服务端做心跳测试，服务端正常会返回pong

不指定commond时，会进入redis-cli的交互控制台：

1.测试是否能正常连接（如下，若报Auth错误，说明需要我们输入密码）

127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456
OK
127.0.0.1:6379> ping 
PONG

2.2 命令查看

1.去中文官网查看 英文官网

注意：

redis的命令是分组(分类)整理的，我们比如想知道string的哪些操作命令，那么就可以选择strings这个，然后下面就会显示相关命令出来

2.直接在命令行输入help ，则可以显示相关分组的有关命令

127.0.0.1:6379> help @string

2.3 通用命令

1.查询当前库所有key （不建议在生产上使用）

keys *

2.判断某个key是否存在

exists key

3.查看你的key是什么类型

type key

4.删除指定的key数据

del key

5.根据value选择非阻塞删除（仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作）

unlink key

6.10秒钟：为给定的key设置过期时间

expire key 10

7.查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期

ttl key

8.切换数据库

select 0

9.查看当前数据库的key的数量

dbsize

10.清空当前库

flushdb

11.通杀全部库

flushall

3.数据类型

key的层级结构

如下：

127.0.0.1:6379> set demo:user:1 zhangsan
OK
127.0.0.1:6379> set demo:user:2 lisi
OK

3.1 string

3.1.1 介绍

String是Redis最基本的类型，一个key对应一个value，一个Redis中字符串value最多可以是512M。

String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

数据结构：

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

3.1.2 常用命令

1.添加键值对（重新设置，会替换之前的旧值）

set <key> <value>

2.获取对应值

get <key> 

3.将给定的 追加到原值的末尾

append <key> <value>

例如：
127.0.0.1:6379> get key
"2222"
127.0.0.1:6379> APPEND key www
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key
"2222www"

4.获得值的长度

strlen  <key>

5.只有在 key 不存在时 设置 key 的值

setnx <key> <value>

6.将 key 中储存的数字值增1(只能对数字值操作，如果为空，新增值为1，类似自增+1)

incr  <key>

7.将 key 中储存的数字值减1

decr  <key>

8.将 key 中储存的数字值增减。自定义步长

incrby / decrby  <key>  <步长>

说明：

上面增减操作，都是原子操作的，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。

Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。

举例：比如java中，有两个线程1和2，同时都对i进行i++ 100次，结果不一定为200，因为1号线程当执行i++到55的时候，这时候2号线程对i的计算才i++到30，那么2号线程把这30赋值给i了，这个时候1号线程再取值进行++的时候，就没有取值到55，而是30，之前的值被2号线程覆盖了，所以不是原子操作

9.同时设置一个或多个 key-value对

mset  <key1><value1><key2><value2>  ..... 

10.同时获取一个或多个 value

mget  <key1><key2><key3> .....

11.获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包，下标从0开始

getrange  <key> <起始位置> <结束位置>

例如：
127.0.0.1:6379> get k4
"qwertykkk"
127.0.0.1:6379> GETRANGE k4 1 3
"wer"

12.用 覆写所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0****开始)

setrange  <key> <起始位置> <value>

例如：
127.0.0.1:6379> get k4
"qwertykkk"
127.0.0.1:6379> SETRANGE k4 1 ppp
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get k4
"qppptykkk"

13. 设置键值的同时，设置过期时间，单位秒

setex <key> <过期时间> <value>

14.以新换旧，设置了新值同时获得旧值

getset <key> <value>

3.2 List

3.2.1 介绍

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）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

数据结构：

List的数据结构为快速链表quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

3.2.2 常用命令

1.从左边/右边插入一个或多个值

lpush/rpush  <key> <value1> <value2> <value3> ....


例如：
127.0.0.1:6379> lpush k1 ww k2 33 k3 oo1

2.从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡(pop执行，取出一个值，那么list里就少一个值)

lpop/rpop  <key>

例如：
127.0.0.1:6379> lpop k1
"oo1"

3.从列表右边吐出一个值，插到列表左边

rpoplpush  <key1> <key2>

例如：
127.0.0.1:6379> lpush k3 v1 v2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush k4 v10 v20
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpoplpush k3 k4
"v1"
127.0.0.1:6379> lrange k4 0 -1
1) "v1"
2) "v20"
3) "v10"

4.遍历集合，按照索引下标获得元素(从左到右) 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）

lrange <key> <start> <stop>

5.按照索引下标获得元素(从左到右)

lindex <key> <index>

6.获得列表长度

llen <key>

7.在的后面插入插入值

linsert <key>  before <value> <newvalue>

8.从左边删除n个value(从左到右)

lrem <key> <n> <value>

9.将列表key下标为index的值替换成value

lset<key><index><value>

3.3 Set

3.3.1 介绍

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是****O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

数据结构：

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

3.3.2 常用命令

1.将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略

sadd <key> <value1> <value2> .....

例如：
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v1 v3 v5

2.取出该集合的所有值

smembers <key>

3.判断集合是否为含有该值，有1，没有0

sismember <key><value>

4.返回该集合的元素个数

scard<key>

5.删除集合中的某个元素

srem <key><value1><value2> ....

6.随机从该集合中吐出一个值

spop <key>

7.随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除

srandmember <key> <n>

8.value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合

scard<key>

9.返回两个集合的交集元素

sinter <key1><key2>

10.返回两个集合的并集元素

sunion <key1><key2>

11.返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

sdiff <key1><key2>

3.4 Hash

3.4.1 介绍

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map<String,Object>

用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息。

数据结构：

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。

3.4.2 常用命令

1.给集合中的 键赋值

hset <key><field><value>

例如：
127.0.0.1:6379> hset 1 name zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset 1 age 18
(integer) 1

2.从集合取出 value

hget <key1><field>

例如：
127.0.0.1:6379> hget 1 name
"zhangsan"

3.批量设置hash的值

hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 

4.查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在

hexists<key1><field>

5.列出该hash集合的所有field

hkeys <key>

6.列出该hash集合的所有value

hvals <key>

7.为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1

hincrby <key><field><increment>

8.将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在

hsetnx <key><field><value>

3.5 Zset

3.5.1 介绍

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

数据结构：

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。

（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

3.5.2 常用命令

1.将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中

zadd  <key><score1><value1><score2><value2>…

例如：
127.0.0.1:6379> zadd sort 10 zhangsan 20 lisi 18 wangwu

2.返回有序集 key 中，下标在之间的元素。带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集

zrange <key> <start> <stop>  [WITHSCORES] 

例如：
127.0.0.1:6379> ZRANGE sort 0 -1
1) "zhangsan"
2) "wangwu"
3) "lisi"

3.返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列

zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]

4.同上，改为从大到小排列

zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count] 

5.为元素的score加上增量

zincrby <key><increment><value>

6.删除该集合下，指定值的元素

zrem  <key><value>

7.统计该集合，分数区间内的元素个数

zcount <key><min><max>

8.返回该值在集合中的排名，从0开始

zrank <key><value>

3.6 Bitmaps(新)

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。 Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作： （1）Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。 （2）Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

3.7 HyperLogLog(新)

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法(说白了，就是给一堆有重复的数据，找出基数出来)，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。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，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。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

操作：

1.增加一堆数据，如下：

2.通过pfcount命令可以查看到，得到基数是5，说明上面一堆数据中只有5个是不重复的

3.8 Geospatial(新)

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

操作：

1.向redis里增加地理位置信息

geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing 121.47 31.23 shanghai

2.输入一个城市名称，查询该城市的地理位置

3.查找两个位置之间的直线距离

4.发布者 订阅者

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。Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

注意：

1. 新开启的订阅客户端，无法接收到该频道之前的消息，因为redis不会对发布的消息进行持久化
2. 客户端在执行订阅命令之后进入了订阅状态，只能接收订阅和退订的命令。

业务场景：

1.使用订阅频道达到解耦作用，场景：用户编辑某个模块需要清除缓存，可以在编辑模块后发布到频道，然后订阅该模块的清除缓存

2.聊天室、公告牌、服务之间利用消息解耦都可以使用发布订阅模式。

操作：