数据库缓存服务——NoSQL之Redis配置与优化

综合频道
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一、缓存概念

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缓存是为了调节速度不一致的两个或多个不同的物质的速度，在中间对速度较慢的一方起到加速作用，比如CPU的一级、二级缓存是保存了CPU最近经常访问的数据，内存是保存CPU经常访问硬盘的数据，而且硬盘也有大小不一的缓存，甚至是物理服务器的raid 卡有也缓存，都是为了起到加速CPU 访问硬盘数据的目的，因为CPU的速度太快了，CPU需要的数据由于硬盘往往不能在短时间内满足CPU的需求，因此CPU缓存、内存、Raid 卡缓存以及硬盘缓存就在一定程度上满足了CPU的数据需求，即CPU 从缓存读取数据可以大幅提高CPU的工作效率。

1.1 系统缓存

buffer与cache：

  • buffer： 缓冲也叫写缓冲，一般用于写操作，可以将数据先写入内存再写入磁盘，buffer 一般用于写缓冲，用于解决不同介质的速度不一致的缓冲，先将数据临时写入到里自己最近的地方，以提高写入速度，CPU会把数据先写到内存的磁盘缓冲区，然后就认为数据已经写入完成看，然后由内核在后续的时间在写入磁盘，所以服务器突然断电会丢失内存中的部分数据。
  • cache： 缓存也叫读缓存，一般用于读操作，CPU读文件从内存读，如果内存没有就先从硬盘读到内存再读到CPU，将需要频繁读取的数据放在里自己最近的缓存区域，下次读取的时候即可快速读取。

1.2 缓存保存位置及分层结构

互联网应用领域，提到缓存为王。

  • 用户层：浏览器DNS缓存,应用程序DNS缓存,操作系统DNS缓存客户端
  • 代理层：CDN,反向代理缓存
  • Web层：Web服务器缓存
  • 应用层：页面静态化
  • 数据层：分布式缓存,数据库
  • 系统层：操作系统cache
  • 物理层：磁盘cache, Raid Cache

1.2.1 DNS缓存

浏览器的DNS缓存默认为60秒，即60秒之内在访问同一个域名就不在进行DNS解析。

1.2.2 应用层缓存

Nginx、PHP等web服务可以设置应用缓存以加速响应用户请求，另外有些解释性语言，比如：PHP/Python/Java不能直接运行，需要先编译成字节码，但字节码需要解释器解释为机器码之后才能执行，因此字节码也是一种缓存，有时候还会出现程序代码上线后字节码没有更新的现象。所以一般上线新版前,需要先将应用缓存清理,再上线新版。

另外可以利用动态页面静态化技术,加速访问,比如:将访问数据库的数据的动态页面,提前用程序生成静态页面文件html 电商网站的商品介绍,评论信息非实时数据等皆可利用此技术实现。

1.2.3 数据层缓存

分布式缓存服务：

  • Redis
  • Memcached

数据库：

  • MySQL 查询缓存
  • innodb缓存、MYISAM缓存

1.2.4 硬件缓存

  • CPU缓存（L1的数据缓存和L1的指令缓存）、二级缓存、三级缓存
  • 磁盘缓存：Disk Cache
  • 磁盘阵列缓存：Raid Cache，可使用电池防止断电丢失数据

二、关系型数据库与非关系型数据库

2.1 关系型数据库

  • 关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型(二维表格模型)基础上，一般面向于记录。
  • SQL语句（标准数据查询语言）就是一种基于关系型数据库的语言，用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。
  • 主流的关系型数据库包括Oracle、 MySQL、SQL Server、Microsoft Access、 DB2、PostgreSQL 等。

以上数据库在使用的时候必须先建库建表设计表结构，然后存储数据的时候按表结构去存，如果数据与表结构不匹配就会存储失败。

2.2 非关系型数据库

  • NoSQL（NoSQL=NotonlysQL），意思是“不仅仅是SQL"，是非关系型数据库的总称。
  • 除了主流的关系型数据库外的数据库，都认为是非关系型。
  • 不需要预先建库建表定义数据存储表结构，每条记录可以有不同的数据类型和字段个数(比如微信群聊里的文字、图片、视频、音乐等)。
  • 主流的NOSQL 数据库有Redis、MongBD、 Hbase（分布式非关系型数据库，大数据使用）、Memcached、ElasticSearch（简称ES，索引型数据库）、TSDB（时续型数据库） 等。

2.3 关系型数据库和非关系型数据库区别：

（1）数据存储方式不同

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。

  • 关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。
  • 与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。（很容易切换数据类型，一个数据集当中有多种数据类型）

（2）扩展方式不同

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

  • 要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来克服。虽然SQI数据库有很大打展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。（数据一般存储在本地的文件系统中。读可以通过读写分离、负载均衡来分摊性能，但读写仍然很消耗IO性能）
  • 而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。（数据分布存储在不同服务器上，可以并发地读写，加快效率）

小贴士：

  • 横向扩展：加服务器。（比较便宜）
  • 纵向扩展：提高硬件配置，比如换更高性能的CPU、加CPU核数、硬盘、磁盘IO、内存条。（除硬盘外，其他需要停机才能加）

（3）对事务性的支持不同

  • 如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。
  • 虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。
  • 非关系型数据库在事务的处理和稳定性方面，不如关系型数据库。但读写性能好、易于扩展，处理大数据方面占优势。

关系型数据库：特别适合高事务性要求和需要控制执行计划的任务，事务细粒度控制更好。

非关系型数据库：事务控制会稍显弱势，其价值点在于高扩展性和大数据量处理方面。

2.4 非关系型数据库产生背景

可用于应对Web2.0纯动态网站类型的三高问题。

（1）High performance —— 对数据库高并发读写需求。

（2）Hugestorage——对海量数据高效存储与访问需求。

（3）HighScalability&&HighAvailability——对数据库高可扩展性与高可用性需求。

关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系型数据库关注在关系上和对数据的一致性保障，非关系型数据库关注在存储和高效率上。例如，在读写分离的MySQI数据库环境中，可以把经常访问的数据（即高热数据）存储在非关系型数据库中，提升访问速度。

2.5 总结

关系型数据库:

  • 实例-->数据库-->表(table)-->记录行(row)、数据字段(column)

非关系型数据库:

  • 实例-->数据库-->集合(collection) -->键值对(key-value)
  • 非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。

三、Redis简介

Redis (远程字典服务器)是一个 开源的、使用C语言编写的NoSQL 数据库。

Redis是一个开源、基于内存、使用C语言编写的key-value数据库，并提供了多种语言的API。它的数据结构十分丰富，基础数据类型包括：string（字符串）、list（列表，双向链表）、hash（散列，键值对集合）、set（集合，不重复）和sorted set（有序集合）。主要可以用于数据库、缓存、分布式锁、消息队列等...

Redis 基于内存运行并支持持久化，采用key-value (键值对)的存储形式，是目前分布式架构中不可或缺的一环。

Redis服务器程序是单进程模型，也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程，Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。

  • 若在服务器上只运行一个Redis进程，当多个客户端同时访问时，服务器的处理能力是会有一定程度的下降；
  • 若在同一台服务器上开启多个Redis进程，Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。

即：在实际生产环境中，需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些，可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若CPU资源比较紧张，采用单进程即可。

1.png

3.1 Redis具有以下几个优点：

（1）具有极高的数据读写速度： 数据读取的速度最高可达到110000 次/s，数据写入速度最高可达到81000次/s。

（2）支持的数据结构： key-value，支持丰富的数据类型：Strings、 Lists、Hashes、 Sets 及Sorted Sets 等数据类型操作。

  • Strings 字符串型
  • Lists 列表型
  • Hashes 哈希（散列）
  • Sets 无序集合
  • Sorted Sets 有序集合（或称zsets）

（redis也可以做消息队列，可以通过Sorted Sets实现）

（3）支持数据的持久化： 可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

（4）原子性： Redis所有操作都是原子性的。（支持事务，所有操作都作为事务）

（5）支持数据备份： 即 master-salve 模式的数据备份。（支持主从复制）

以上的数据类型是Redis键值的数据类型，其实就是数据的保存形式，但是数据类型的底层实现是最重要的，底层的数据结构主要分为6种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩链表、哈希表、跳表和整数数组。各个数据类型和底层结构的对应关系如下：

图片

各个底层实现的时间复杂度如下：

图片

可以看出除了string类型的底层实现只有一种数据结构，其他四种均有两种底层实现，这四种类型为集合类型，其中一个键对应了一个集合的数据。

Redis键值是如何保存的呢？

Redis为了快速访问键值对，采用了哈希表来保存所有的键值对，一个哈希表对应了多个哈希桶，所谓的哈希桶是指哈希表数组中的每一个元素，当然哈希表中保存的不是值本身，是指向值的指针，如下图。

其中哈希桶中的entry元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值。通过Redis可以在O(1)的时间内找到键值对，只需要计算key的哈希值就可以定位位置，但从下图可以看出，在4号位置出现了冲突，两个key映射到了同一个位置，这就产生了哈希冲突，会导致哈希表的操作变慢。虽然Redis通过链式冲突解决该问题，但如果数据持续增多，产生的哈希冲突也会越来越多，会加重Redis的查询时间。

图片

Redis保存数据示意图

为了解决上述的哈希冲突问题，Redis会对哈希表进行rehash操作，也就是增加目前的哈希桶数量，使得key更加分散，进而减少哈希冲突的问题，主要流程如下：

  • 采用两个hash表进行操作，当哈希表A需要进行扩容时，给哈希表B分配两倍的空间。

  • 将哈希表A的数据重新映射并拷贝给哈希表B。

  • 释放A的空间。

上述的步骤可能会存在一个问题，当哈希表A向B复制的时候，是需要一定的时间的，可能会造成Redis的线程阻塞，就无法服务其他的请求了。

针对上述问题，Redis采用了渐进式rehash，主要的流程是：Redis还是继续处理客户端的请求，每次处理一个请求的时候，就会将该位置所有的entry都拷贝到哈希表B中，当然也会存在某个位置一直没有被请求。Redis也考虑了这个问题，通过设置一个定时任务进行rehash，在一些键值对一直没有操作的时候，会周期性的搬移一些数据到哈希表B中，进而缩短rehash的过程。

3.2 Redis缺点

  1. 缓存和数据库双写一致性问题
    先更新数据库，然后再删除缓存 + 缓存做过期时间，数据过期后再有读请求可从数据库直接更新缓存

  2. 缓存雪崩问题
    缓存同一时间大面积的过期失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
    解决方案：
    缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
    一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
    给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

  3. 缓存击穿问题
    缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
    和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
    解决方案
    设置热点数据永远不过期。
    加互斥锁，互斥锁

  4. 缓存的并发竞争问题
    缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
    解决方案：
    接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
    从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
    采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

3.3 Redis的适用场景

  • Redis作为基于内存运行的数据库，是一个高性能的缓存，一般应用在session缓存、 队列、排行榜、计数器、最近最热文章、最近最热评论、发布订阅等。
  • Redis适用于数据实时性要求高、数据存储有过期和淘汰特征的、不需要持久化或者只需要保证弱一致性、逻辑简单的场景。

Redis的应用场景

  • 总结一

计数器：可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。
缓存：将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。
会话缓存：可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。
全页缓存（FPC） ：除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
查找表：例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。
消息队列(发布/订阅功能)： List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。
分布式锁实现： 在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。
其它： Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。

  • 总结二

Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。
数据类型说明string字符串，最简单的k-v存储hashhash格式，value为field和value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set
其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。
string——适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。
hash——一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。
list——因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等。
set——可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。
Sorted Set——是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。
如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。

3.4 Redis为什么这么快?

  • 1、Redis是一款纯内存结构，避免了磁盘 I/O 等耗时操作。（基于内存运行）
  • 2、Redis命令处理的核心模块为单线程，减少了锁竞争，以及频繁创建线程和销毁线程的代价，减少了线程上下文切换的消耗。（单线程模型）
  • 3、采用了 I/O 多路复用机制，大大提升了并发效率。（epoll模式）

注：

linux系统中有两种I/O类型：磁盘I/O，网络请求I/O。

在Redis6.0中新增加的多线程也只是针对处理网络请求过程采用了多线性，而数据的读写命令，仍然是单线程处理的。

IO多路复用机制：使其在网络IO操作中能并发处理大量的客户端请求从而实现高吞吐率。

IO多路复用机制是指一个线程处理多个IO流，也就是常说的select/epoll机制。在Redis运行单线程的情况下，该机制允许内核中同时存在多个监听套接字和已连接套接字。内核会一直监听这些套接字上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给Redis线程处理，这就实现了一个Redis线程处理多个IO流的效果，进而提升并发性。

Redis是基于内存的，绝大部分请求都是内存操作，十分的迅速。

Redis具有高效的底层数据结构，为优化内存，对每种类型基本都有两种底层实现方式。

主要执行过程是单线程，避免了不必要的上下文切换和资源竞争，不存在多线程导致的CPU切换和锁的问题。

Redis为什么采用单线程呢？

首先要明确的是Redis单线程指的是网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，但Redis持久化、集群数据等是由额外的线程执行的。了解Redis使用单线程之前可以先了解一下多线程的开销。

通常情况下，使用多线程可以增加系统吞吐率或者可以增加系统扩展性，但多线程通常会存在同时访问某些共享资源，为了保证访问共享资源的正确性，就需要有额外的机制进行保证，这个机制首先会带来一定的开销。其实对于多线程并发访问的控制一直是一个难点问题，如果没有精细的设计，比如说，只是简单地采用一个粗粒度互斥锁，就会出现不理想的结果。即使增加了线程，大部分线程也在等待获取访问共享资源的互斥锁，并行变串行，系统吞吐率并没有随着线程的增加而增加。

这也是Redis使用单线程的主要原因。

值得注意的是在Redis6.0中引入了多线程。在Redis6.0之前，从网络IO处理到实际的读写命令处理都是由单个线程完成的，但随着网络硬件的性能提升，Redis的性能瓶颈有可能会出现在网络IO的处理上，也就是说单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度。针对此问题，Redis采用多个IO线程来处理网络请求，提高网络请求处理的并行度，但多IO线程只用于处理网络请求，对于读写命令，Redis仍然使用单线程处理！

3.5 Redis与memcached比较

MemcachedRedis
类型Key-value数据库Key-value数据库
过期策略支持支持
数据类型单一数据类型五大数据类型
持久化不支持支持
主从复制不支持支持
虚拟内存不支持支持

四、Redis安装部署

 #关闭防火墙
 systemctl stop firewalld
 setenforce 0
 #安装环境依赖包
 yum install -y gcc gcc-c++ make
 ​
 #上传软件包并解压
 cd /opt/
 tar zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/
 cd /opt/redis-5.0.7/
 #开2核编译安装，指定安装路径为/usr/local/redis
 make -j2 && make PREFIX=/usr/local/redis install
 #由于Redis源码包中直接提供了Makefile 文件，所以在解压完软件包后，不用先执行./configure 进行配置，可直接执行make与make install命令进行安装。
 ​
 #执行软件包提供的install_server.sh 脚本文件，设置Redis服务所需要的相关配置文件
 cd /opt/redis-5.0.7/utils
 ./install_server.sh
 .......#一直回车
 ​
 Please select the redis executable path [] /usr/local/redis/bin/redis-server
 #这里默认为/usr/local/bin/redis-server，需要手动修改为/usr/local/redis/bin/redis-server，注意要一次性正确输入
 ​
 ​
 ---------------------- 虚线内是注释 ----------------------------------------------------
 Selected config:
 Port: 6379                                      #默认侦听端口为6379
 Config file: /etc/redis/6379.conf               #配置文件路径
 Log file: /var/log/redis_6379.log               #日志文件路径
 Data dir : /var/lib/redis/6379                  #数据文件路径
 Executable: /usr/local/redis/bin/redis-server   #可执行文件路径
 Cli Executable : /usr/local/bin/redis-cli       #客户端命令工具
 -----------------------------------------------------------------------------------
 ​
 #当install_server.sh 脚本运行完毕，Redis 服务就已经启动，默认监听端口为6379
 netstat -natp | grep redis
 ​
 #把redis的可执行程序文件放入路径环境变量的目录中便于系统识别
 ln -s /usr/local/redis/bin/* /usr/local/bin/
 ​
 ​
 #Redis服务控制
 /etc/init.d/redis_6379 stop     #停止
 /etc/init.d/redis_6379 start    #启动
 /etc/init.d/redis_6379 restart  #重启
 /etc/init.d/redis_6379 status   #查看状态
 ​
 ​
 #编辑配置文件，参数
 vim /etc/redis/6379.conf
 ......
 70 bind 127.0.0.1 192.168.72.60       #监听的IP地址
 93 port 6379                          #监听端口
 137 daemonize yes                     #使用守护进程的方式启动，即后台启动 
 159 pidfile /var/run/redis_6379.pid   #Redis的进程号保存位置
 172 logfile /var/log/redis_6379.log   #日志保存的位置
 187 databases 16                      #监听库的数量（编号0-15）
 ​
 /etc/init.d/redis_6379 restart    #重启redis服务

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编辑配置文件/etc/redis/6379.conf：

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Snipaste_2022-11-08_09-10-41.png

五、Redis命令工具

工具作用
redis-server用于启动redis的工具
redis-benchmark用于检测redis在本机的运行效率
redis-check-aof修复AOF持久化文件
redis-check-rdb修复RDB持久化文件
redis-cliredis命令行工具

5.1 redis-cli：Redis 命令行工具

 语法：redis-cli -h host -p port -a password

 -h：指定远程主机机
 -p：指定Redis服务的端口号
 -a：指定密码，未设置数据库密码可以省略-a选项
 #-a选项若不添加任何选项表示使用127.0.0.1:6379连接本机上的Redis数据库
 ​
 #登录本机
 redis-cli
 #远程登录
 redis-cli -h 192.168.142.10 -p 6379 [-a 密码]

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5.2 redis-benchmark 测试工具

redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具，可以有效的测试Redis服务的性能。

 基本的测试语法：redis-benchmark [选项] [选项值]
 ​
 -h：指定服务器主机名。
 -p：指定服务器端口。
 -s：指定服务器 socket
 -c：指定并发连接数。
 -n：指定请求数。
 -d：以字节的形式指定SET/GET值的数据大小。
 -k：l=keep alive 0=reconnect 
 -r：SET/GET/INCR 使用随机key,SADD使用随机值
 -P：通过管道传输<numreg>请求
 -q：强制退出redis，仅显示query/sec值
 --csv：以CSV格式输出
 -l：生成循环,永久执行测试
 -t：仅运行以逗号分隔的测试命令列表
 -I：Idle模式，仅打开N个idle连接并等待
复制代码

示例1：

向IP地址为192.168.142.10、 端口为6379 的Redis 服务器发送100个并发连接与100000 个请求测试性能。

 redis-benchmark -h 192.168.142.10 -p 6379 -c 100 -n 100000

Snipaste_2022-11-08_09-31-56.png 示例2：

测试存取大小为100字节的数据包的性能。

 redis-benchmark -h 192.168.142.10 -p 6379 -q -d 100

Snipaste_2022-11-08_09-36-21.png 示例3：

测试本机上Redis 服务在进行 set 与 lpush 操作时的性能。

 redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q

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六、Redis数据库常用命令

命令作用
set存放数据
get获取数据
keys *查看所有的key
keys k？查看k开头后面任意一位的数据
exists判断键是否存在（存在1，不存在0）
del删除键
type查看键对应的value值类型
rename key1 key2改名，不管key2是否存在都会改名成功。如果存在，key1的值会覆盖key2得值
renamenx key1 key2改名，若key2不存在，可以改名成功。若key2存在则不进行改名
dbsize查看当前数据库中key的数目

6.1 set、get 设置和获取键的值

 set：存放数据，命令格式为 set key value 
 get：获取数据，命令格式为 get key 
 ​
 示例：
 [root@re ~]# redis-cli
 127.0.0.1:6379> set student a
 OK
 127.0.0.1:6379> get student
 "a"

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6.2 keys 获取键值列表

keys命令可以获取符合规则的键值列表,通常情况可以结合 *、? 等选项来使用。

 #先创建几个键

 127.0.0.1:6379>keys *     #查看当前数据库中所有键
 127.0.0.1:6379>keys v*    #查看当前数据库中以v开头的键
 127.0.0.1:6379>keys v?    #查看当前数据库中以v开头，后面包含任意一位字符的键
 127.0.0.1:6379>keys v??   #查看当前数据库中以v开头，后面包含任意两位字符的键

Snipaste_2022-11-08_09-58-51.png

6.3 exists 判断键是否存在

exists 命令可以判断键是否存在。

返回1，表示键存在。

返回0，表示键不存在。

 127.0.0.1:6379> exists student  #判断teacher键是否存在，返回1表示存在
 (integer) 1
 127.0.0.1:6379> exists stu  #判断studen键是否存在，返回0表示存在
 (integer) 0

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6.4 del 删除键

del 命令可以删除当前数据库的指定key。

 127.0.0.1:6379> get a3
 "a"
 127.0.0.1:6379> del a3     #删除k1键
 (integer) 1
 127.0.0.1:6379> get a3
 (nil)
 127.0.0.1:6379> exists a3   #k1键已不存在
 (integer) 0

Snipaste_2022-11-08_10-06-12.png

6.5 type 查看键存储的数据类型

type 命令可以获取 key 对应的 value 值类型。

 127.0.0.1:6379> get v1
 "c"
 127.0.0.1:6379> type v1
 string                      #字符串类型

Snipaste_2022-11-08_10-08-45.png

6.6 rename 重命名

rename 命令是对已有 key 进行重命名。（覆盖）

  • 使用rename命令进行重命名时，无论目标key是否存在都会进行重命名，且源key的值会覆盖目标key的值。
  • 在实际使用过程中，建议先用exists命令查看目标key 是否存在，然后再决定是否执行rename 命令，以避免覆盖重要数据。

 命令格式： rename 源key 目标key

Snipaste_2022-11-08_10-10-01.png

6.7 renamenx 会检查目标键名是否已存在

renamenx 命令的作用是对已有key进行重命名，并检测新名是否存在，如果目标key存在则不进行重命名。（不覆盖）

Snipaste_2022-11-08_10-12-30.png

6.8 dbsize查看键数目

dbsize 命令的作用是查看当前数据库中key的数目。

 127.0.0.1:6379> dbsize      #查看键数目
 (integer) 10                #一共10个键
 127.0.0.1:6379>

Snipaste_2022-11-08_10-13-37.png

6.9 设置和清空密码

1、设置和查看密码

使用 config set requirepass password 命令设置密码。（一旦设置密码，必须先验证通过密码，否则所有操作不可用）

使用 config get requirepass 命令查看密码。

 127.0.0.1:6379> config set requirepass 123456   #设置密码
 OK
 192.168.72.60:6379> config get requirepass
 (error) NOAUTH Authentication required.     #设置密码后，需要先验证密码才能操作其他命令
 127.0.0.1:6379> auth 123456                 #验证密码
 OK
 192.168.72.60:6379> config get requirepass  #查看密码  
 1) "requirepass"
 2) "123456"
 ​
 ​
 #设置密码后，使用密码登录可以直接操作，不需要二次验证
 [root@yuji ~]# redis-cli -h 192.168.142.10 -p 6379 -a 123456
 Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
 192.168.72.60:6379> get student
 "b"

Snipaste_2022-11-08_10-16-01.png

Snipaste_2022-11-08_10-17-19.png 2、清空密码：

使用 config set requirepass '' 清空密码。

 192.168.72.60:6379> config set requirepass ''   #清空密码
 OK
 192.168.72.60:6379> config get requirepass
 1) "requirepass"
 2) ""                 #密码已为空

Snipaste_2022-11-08_10-17-52.png

七、Redis多数据库操作

Redis 支持多数据库，Redis默认情况下包含16个数据库，数据库名称是用数字0-15来依次命名的。

使用redis-cli连接Redis数据库后，默认使用的是序号为0的数据库。

多数据库相互独立，互不干扰。

7.1 多数据库间切换select

 命令格式：select 序号
 ​
 #使用redis-cli连接Redis数据库后，默认使用的是序号为0的数据库。
 127.0.0.1:6379>select 10      #切换至序号为10的数据库
 ​
 127.0.0.1:6379[10]>select 15  #切换至序号为15的数据库
 ​
 127.0.0.1:6379[15]>select 0   #切换至序号为0的数据库
 ​
 127.0.0.1:6379> select 17   #默认包含16个数据库

Snipaste_2022-11-08_10-21-27.png

7.2 多数据库间移动数据

 命令格式：move 键值 序号

 #示例：
 127.0.0.1:6379> set v1 a   #在数据库0中设置键v1
 OK
 127.0.0.1:6379> get v1        #查看键v1的值，为a
 "100"
 127.0.0.1:6379> select 1       #切换至目标数据库1
 OK  
 127.0.0.1:6379[1]> get v1      #数据库1无法查看到v1的值
 (nil)
 127.0.0.1:6379[1]> select 0    #切换至目标数据库0
 OK
 127.0.0.1:6379> get v1         #查看目标数据是否存在
 "a"
 127.0.0.1:6379> move k1 1      #将数据库0中v1移动到数据库1中
 (integer) 1
 127.0.0.1:6379> select 1       #切换至目标数据库1
 OK
 127.0.0.1:6379[1]> get v1      #查看被移动数据
 "a"
 127.0.0.1:6379[1]> select 0    #切换到数据库0
 OK
 127.0.0.1:6379> get v1         #在数据库0中无法查看到k1的值
 (nil)

Snipaste_2022-11-08_10-41-06.png

7.3 清除数据库内数据

 FLUSHDB：清空当前数据库数据
 FLUSHALL：清空所有数据库的数据，慎用！！！

示例：

 192.168.72.60:6379[1]> keys *      #数据库1中有1个键
 1) "v1"

 192.168.72.60:6379[1]> flushdb     #清空当前数据库的数据
 OK
 192.168.72.60:6379[1]> keys *      #数据库1已无数据
 (empty list or set)
 192.168.72.60:6379[1]> select 0    #切换到数据库0
 Ok       #数据库0的数据仍然存在

Snipaste_2022-11-08_10-48-09.png

概述：

1.常见的关系型数据库？
oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2、PostgreSQL
2.常见的非关系型数据库？
Redis、MongBD、Hbase、Memcached、ElasticSearch（索引数据库）、TSDB（时间序列数据库）
3.什么是Redis？
Redis（远程字典服务器）是一个开源的、使用c语言编写的NosQL数据库。
Redis 基于内存运行并支持持久化，采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或的一环。
4.为什么需要Redis？
Redis 适用于数据实时性要求高、数据存储有过期和淘汰特征的、不需要持久化或者只需要保证弱一致性、逻辑简单的场景。
5.Redis如何性能测试？
使用 redis-benchmark 测试工具。
6.Redis默认数据类型：string
7.Redis为什么这么快?

  • 1、Redis是一款纯内存结构，避免了磁盘 I/O 等耗时操作。（基于内存运行）
  • 2、Redis命令处理的核心模块为单线程，减少了锁竞争，以及频繁创建线程和销毁线程的代价，减少了线程上下文切换的消耗。（单线程模型）
  • 3、采用了 I/O 多路复用机制，大大提升了并发效率。（epoll模式）

8.Redis数据库命令
1）常用名命令
set 、get： 存放、获取数据
del： 删除键
keys： 获取key，可以结合通配符 * 和 ？
exists： 判断key是否存在
type： 查看数据类型
rename和renamenx： 重命名的两种，后者会进行判断，存在则不改
dbsize： 查看当前数据库中key的数目
2）多数据库操作
select 序号 ： 切换库名(16个数据库，数据库名称是用数字0-15)
move 键值 序号： 多数据库间移动数据
FLUSHDB ： 清空当前数据库数据
FLUSHALL ： 清空所有数据库的数据，慎用！！！

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