单体架构：一台Web服务器、一台数据库服务器。
回顾，关系型数据库：基于二维表来存储数据的数据库就是关系型数据库。
MySQL跟Redis的区别：
- MySQL是关系型数据库，它是基于表来存储数据的，MySQL数据是写在磁盘的，它是跟磁盘进行交互的；Redis是非关系型数据库，它是把数据存储在内存当中的，是跟内存进行交互的，Redis它更多保证的是数据的性能！既然保证了性能就一定会损失数据的一致性和可靠性！Redis的出现是为了去解决性能的问题！！！
- MySQL基于标准、统一的SQL语言去操作，而Redis是基于指令去操作的。
1.了解NoSql
什么是Nosql？
- NoSQL，即Not-Only-SQL，意思就是我们干事情不能只用SQL，泛指非关系型的数据库！
- NoSQL定位：作为关系型数据库的补充！最终数据还是存储在硬盘/磁盘里面。
- NoSQL仅仅是一个概念， 泛指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。
- NoSQL不是什么情况下都用的，是有适用前提的：应对基于海量用户(高并发)和海量数据前提下的数据处理问题。
常见的NoSql产品
2.Redis介绍
Redis知识体系
- 高性能的数据备份AOF、高性能的epoll模型
- 高可靠：RDB做持久化
- 高拓展：做集群应用时可以进行负载均衡以及数据的分片
2.1 什么是Redis？
全称： REmote DIctionary Server （ 远程字典服务器 ）。 诞生于2009年！
- Redis是一个开源的，基于键值对{Key-Value}的NoSQL数据库！
- 是完全开源免费的，用C语言编写的， 遵守 BCD协议。
- 是一个高性能的(key-value)分布式内存数据库， 基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。
- 可用作高速缓存，提高系统的整体访问性能！(why高速===>内存)
- Redis是一个基于内存去交互的数据库。
- Redis的出现是为了解决性能问题，Redis是为了解决关系型数据库的性能瓶颈而出现的内存数据库！
- Redis更多保证我们数据的性能，既然保证性能，意味着一定会损失数据的一致性、可靠性。
- Redis属于CAP模型中的AP模型。如果发生网络分区了，是保证C呢还是保证A呢？
- Redis主要解决查询问题，而MQ主要解决数据的异构问题！
- Redis它默认有16个库（0~15），默认使用第一个db0。我们不用去用select指令去切换库，没有什么意义！
- Redis可以理解为它就是一个巨大的HashMap！
什么是CAP模型？
CAP模型是一种用于描述分布式系统特性的理论模型。
CAP模型由三个关键概念组成：一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)。
C - 一致性(Consistency)：指的是在分布式系统中，当一个节点对数据进行修改后，其它节点立即能够看到这个修改。官方：指的是在分布式系统中，所有节点对于同一份数据的访问和操作都能保持一致的特性。
A - 可用性(Availability)： 指的是系统能够及时响应用户请求，并一直保持可用的状态。即使系统中的某个节点发生故障或者网络出现问题，系统仍然能够继续运行。
P - 分区容错性(Partition Tolerance)： 指的是系统在面对网络分区(节点之间的通信中断或丢失)的情况下仍能继续运行。分布式系统通常由多个节点组成，分布在不同的物理位置上，而网络分区可能导致节点之间无法直接通信。
- 根据CAP模型，分布式系统无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性，一个分布式系统最多只能同时满足这三项中的两项。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
- Redis支持数据的持久化，持久化机制 => 可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用
- Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储
- Redis支持数据的备份，即master-slave(主从)模式的数据备份
2.2 Redis优势
- 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。Redis官方提供的数据显示Redis能够在单机环境下可以达到10w+/s的并发或QPS（每秒内查询次数），而一般MySQL数据库写的并发可以达到600/s，读的2000/s，对于大型互联网项目的百万并发，根本扛不住！
- 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
- 原子 – Redis的所有操作都是原子性的=>是线程安全的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
- 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe订阅，通知，key 过期等等特性
- Redis的工作线程采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
- Redis底层采用NIO中的I/O多路复用机制或模型 epoll，非阻塞IO，能够非常好的支持并发，从而保证线程安全问题；
- 适合存储热点数据(热点商品、咨询、新闻)
- 高可用 - Redis的集群方案：主从复制集群、哨兵集群(慢慢被淘汰)、Cluster分片集群(是Redis官方提供的分布式数据存储方案，支持数据分片)
- 完善的内存管理机制，比如可以给key加过期时间，缓存淘汰策略(LFU和LRU等不同的淘汰算法)！
- 支持多种编程语言！
Redis的线程模型（对于IO、网络处理采用的epoll模型去进行对应的处理）
- Redis单线程，也就是底层采用一个线程或单个线程同时处理或维护多个不同的客户端IO操作，从而提高了Redis的并发性能！但是NIO在不同的操作系统上实现的方式有所不同，在我们Windows操作系统使用select实现轮训，时间复杂度是为O(n)，而且还存在空轮训的情况，效率非常低，其次是默认对我们轮训的数据有一定限制，所以支持上完的TCP链接是非常难的，所以在Linux操作系统采用epoll实现事件驱动回调，不会存在空轮训的情况，只对活跃的Socket连接实现主动回调，这样在性能上有大大的提升，所以时间复杂度是为O(1)。
- 这也是为什么Nginx、Redis都能够非常支持高并发，最终原因都是Linux中的IO多路复用机制epoll！
Redis的作用
- Redis：使用Redis去做缓存可以减轻数据库DB的访问压力！这个时候我们可能会先查Redis，Redis如果有的情况下，就不会查我们的MySQL数据库，这个时候就会遇到另外一个问题，就是MySQL与Redis数据的一个同步性问题。
既然Redis可以减轻DB数据库的访问压力，那为什么不直接把所有数据放在Redis当中呢？
- Redis里面它的一个内存大小都是有一个阈值的限制的，一旦超出阈值的话，就会有一个淘汰策略！
- 谈到缓存，想到JVM内置缓存框架： ECACH、os cache！性能很差！
- JVM内置缓存框架(数据缓存到我们的JVM里面)它的数据是不共享的，尤其是我们服务器做集群的情况下！
Redis的应用场景有哪些？
Redis做缓存
Token令牌的生成
短信验证码的code
缓存热点数据 - 缓存查询数据：减轻数据库DB的访问压力，Redis的数据类型都可以做缓存，只不过不同的数据类型能更适应不同的业务场景！！！Redis提供了键值过期时间设置,并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说,一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。
分布式锁
Redis可以帮助实现网页计数器：因为Redis本身是单线程的，可以保证一个很好的原子性问题，是线程安全的！
做延迟操作：比如在做秒杀抢购，订单加入购物车后，超时不支付则订单取消 => 实现：对key做一个时间的监听！
实现分布式消息中间件
- 虽然Redis支持发布和订阅，但是很少有人用Redis去做发布和订阅
Redis的客户端
- 支持Java语言的Redis的客户端：Redisson、lettuce(是现在SpringBoot自带的一个客户端) ，它们两个是支持同步以及异步的，并且它做了很多的封装，比如说不同的数据类型，以及不同的集群它都有支持，像其它客户端它就不支持这些，并且只支持同步！
- sync：同步 async：异步
Redis里面支不支持事务操作？
- Redis里面是支持事务操作的！
- Redis的特性 - 快！
Redis为什么快？
- 基于内存去操作，所以它没有实时的磁盘IO，数据是异步刷新到磁盘的。
- 本身就是Key-Value结构，类似于HashMap，一个Key会对应一个Value，通过一个Key的Hash值 取余 数组的长度 得到一个数组的下标，知道这个数据放在哪里，去拿的时候，直接能找到下标，所以查询时，时间复杂度接近于O(1) => 因为只要你 用到了Hash去存储，就一定会有哈希冲突，在Redis里面是通过链表来解决的，并且是头插法，但是注意链表的查询时间复杂度可不为O(1)！
- 高效的数据类型：Redis提供了多种高效的数据结构，如哈希表、有序集合、列表等，这些数据结构都被实现的非常高效，能够在O(1)的时间复杂度内完成数据读写操作，这也是Redis能够快速处理数据请求的重要因素之一！并且Redis的底层(数据结构)支持像跳表、SDS这些用空间换时间的数据结构！
- Redis的指令执行是单线程的 => Why？为什么不用多线程呢？=> 反向思考：什么时候用多线程呢？ => 之所以用多线程是因为一个任务执行很耗时间！我一个任务执行比较耗时，所以才会用多线程！=> 因为Redis的指令执行不用去跟磁盘进行IO交互，只是基于内存去操作，所以执行还是很快的！因此单次执行的时间比你线程切换的时间反而更短！！！
- Redis底层采用NIO中的IO多路复用模型中的epoll模型，是非阻塞IO，能够非常好的支持并发！
数据一致性问题
- 空间跟时间一定是互斥的！数据一致性一定是跟性能互斥的！
- 数据一致性问题：缓存跟DB的数据可能不一致，数据一致性一定是跟性能互斥的，是由性能或是由并发请求导致的！
假设有一个线程Thread1：
- 它去查数据，先去看Redis当中有没有，如果没有，Redis会从DB拿，从DB拿到数据之后，它还要做第二步操作
- 将其写入到Redis缓存，以供后续的查询使用！
这两个步骤它不是一个原子性的操作，因此在并发场景下可能会有其他的线程在这两个步骤之间对数据进行更改！
key-value结构存储：
2.3 Redis下载
（1）redis.io/ 英文地址
（2）www.redis.cn/ 中文地址
3.2 Redis的环境安装Linux
-
注意：Redis官方是没有Windows版本的Redis，只有Linux版本的，这是因为Redis底层采用NIO中的多路IO复制的机制，Redis底层采用NIO epoll实现，而在NIO中的epoll只有Linux操作系统独有！Windows操作系统是没有epoll的！
Redis的版本号：2.8，3.0，6.2.7
- 第二个版本号为：奇数，非稳定版本（2.7，2.9，3.1）；
- 偶数，稳定版本
3.2.1 Redis的编译环境
- Redis是C语言开发的，安装redis需要先去官网下载源码进行编译，编译需要依赖于GCC编译环境，如果CentOS上没有安装gcc编译环境，需要提前安装，安装命令如下：yum install gcc-c++
上传Redis安装文件到Linux服务器，并且移动到/usr/local/MySoftWare目录中，接着解压：
编译Redis(编译,将.c文件编译为.o文件)
- 进入解压文件夹，执行 make
- 编译成功！如果编译过程中出错，先删除安装文件目录，后解压重新编译。
安装：make PREFIX=/home/admin/myapps/redis install
安装之后的bin目录：
bin文件夹下的命令:
Copy文件：将redis解压的文件夹中的redis.conf文件复制到安装目录
- Redis启动需要一个配置文件，可以修改端口号信息。
3.3 Redis的启动
3.3.1 Redis的前端模式启动
直接运行bin/redis-server将使用前端模式启动：
前端模式启动的缺点是启动完成后，不能再进行其他操作，这个界面只能启动，启动后不能进行其他操作，如果要退出操作必须使用Ctrl+C。
3.3.2 Redis的后端启动
修改redis.conf配置文件，找到daemonize no，将no改为yes，然后可以使用后端模式启动。
- no表示不允许后端启动！
启动时，需要既指定指令，指定配置文件(这里所在文件夹是redis)
Redis默认端口：6379，通过当前服务进行查看
3.3.3 客户端访问连接redis
- 如果想要通过指令来操作redis，可以使用redis的客户端进行操作，在bin文件夹下运行redis-cli
- 如果想要连接指定的ip地址以及端口号， 则需要按照： redis-cli -h ip地址 -p 端口号 语法结构连接。
- 该指令默认连接的127.0.0.1 ，端口号是6379
3.3.4 向Redis服务器发送命令
- ping，测试客户端与Redis的连接是否正常，如果连接正常，回收到Pong
3.3.5 退出客户端：quit
3.3.6 Redis的停止****
(1) 强制结束程序(不推荐)
- 强制终止Redis进程可能会导致Redis持久化数据丢失。
- 语法：kill -9 pid-进程号
- 进程号pid可以通过 ps -aux | grep redis 进行查询。
(2) 正确停止Redis的方式应该是 ：向Redis发送SHUTDOWN命令，方法为（关闭默认的端口）
- shutdowna会在关闭之前，会生成RDB备份，也就是会生成持久化文件！
3.3.7 第三方工具(redis-desktop-manager)操作redis
1. 关闭Linux防火墙
2. 进入自己的redis安装目录，vim进入redis.conf修改redis.conf文件中的bind参数
接着重新启动Redis：
连接Redis：
4.Redis数据结构
Redis是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能，它是一种键值（key-value）数据库，使用 key 作为索引找到当前缓存的数据，并且返回给程序调用者。
注意：Redis的数据类型它一定说的是Value，因为在Redis里面，这个Key它就必须是String，它的数据类型是由Value来决定的！
Redis五种基本数据类型：
- String - 字符串
- List - 列表
- Set - 集合
- Hash - 哈希
- ZSet - 有序集合
当前的 Redis 支持 6 种数据类型，它们分别是字符串（String）、列表（List）、集合（set）、哈希结构（hash）、有序集合（zset）和基数（HyperLogLog）
重点掌握前五种数据结构！！！
解释说明：
- 字符串(string)：普通字符串，Redis中最简单的数据类型
- 哈希(hash)：也叫散列，类似于Java中的HashMap结构
- 列表(list)：按照插入顺序排序(有序) ，可以有重复元素，类似于Java中的LinkedList
- 集合(set)：无序集合，没有重复元素，类似于Java中的HashSet
- 有序集合(sorted set/zset)：集合中每个元素关联一个分数(score)，根据分数升序排序，没有重复元素
5.Redis常用指令
命令学习网站：Redis 命令参考 — Redis 命令参考
不能在生产环境用的几个语法：
- keys * => 查看所有的Key，返回存在于当前数据库中所有的键
- 如果非要查看Redis当中到底有多少个键-Keys，可以用dbsize命令 - 返回当前数据库中键的总数，它在计算键总数时不会遍历所有键，而是直接获取Redis内置的键总数变量，相当于是一个计时器，因此时间复杂度为O（1），而keys * 时间复杂度为O（n）！
- smembers => 用于获取指定集合键中的所有Key
像keys * 以及 smembers这两个单个指令返回的数据比较大的，在生产环境中不建议去使用！因为Redis的指令执行是单线程的，如果请求量过大，单次耗时比较久可能会导致线程阻塞，所有耗时的指令都慎用！！！
- flushall => 清空所有数据库（慎用啊！！！因为是删库跑路的！！！）
- flushdb => 清空当前数据库
- exists key：检查键是否存在
检查键是否存在：exists key 存在返回1，不存在返回0！
del key1 key2 ... keyN - 可以删除多个Key键，返回删除键的个数，删除不存在的键返回0！
对某个key设置过期时间(单位：秒)：语法 - expire key 过期时间。
注意：我们默认通过set去设置key它是不过期的，它是没有过期时间的！
- 比如我们通过expire给某个key设置了过期时间，然后后面又通过set去修改了该Key对应的Value，此时该key就会从本来有过期时间的变成了不会过期的，即通过set设置覆盖了key的过期时间！
- 我们在set的时候可以设置key的过期时间，语法：set key value Ex seconds
- 注意：我们去设置过期都是针对的是Key，而不是Value，都是去给Key设置过期时间！
- expire key 10
- expire key 10000
- 设置键在xxx毫秒之后过期：pexpire key
- 设置key在某个时间戳timestamp后过期：expireat key timestamp
查看该Key还有多长时间消失：ttl或pttl key - 查询键的剩余过期时间，单位是秒，而pttl精度更高可以达到毫秒级别！
- ttl key 如果返回结果为-2，则表示该Key已经消失不存在了，而如果返回-1，说明没有设置过期时间！
- 如果get的时候显示（nil），则表示为空的意思！
rename 旧key 新key：给键重命名！
- 如果在rename之前，新键已经存在，那么在重命名键期间不仅会执行del命令删除旧的键，并且新键的Value值将会被旧键的Valeu值覆盖。
为了防止被强行rename（防止旧键-旧key被删除），Redis提供了renamenx命令 - renamenx key newkey，确保只有new-Key（新键）不存在时才被覆盖！
randomkey：随机返回一个Key
Key键名的生产实践
- 设计合理的键名，有助于防止键冲突和项目的可维护性，比较推荐的方式时使用" 业务名-数据库名：对象名-表名：id：[属性] "作为键名。
- 例如MySQL的数据库名为mall，用户表名为order，那么对应的键可以用" mall：order：1"。
- 注意：在能描述键含义的前提下适当减少键的长度，从而减少由于键过长的内存浪费！
5.1 String类型
我们知道Redis它是标准的C写的，而C语言里面恰好就有String类型，它的实现是char[ ]数组，但是注意：Redis并没有直接使用C写的String类型，而是自己去实现了String字符串类型！
- 字符串类型是Redis最基础的数据结构！首先Key - 键都是字符串类型，而且其它几种数据类型都是在字符串基础上构建的！
- 在Redis里面是没有int数据类型的，int数据类型也是属于String类型的！
- setnx key value 或 set key value nx：键必须不存在，才可以设置成功，用于添加数据（分布式锁常用）！
- setxx key value 或 set key value xx：与setnx相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新数据！
赋值语法：SET key value
取值语法： GET key
批量设置多个键值语法： MSET key value [key value …]
批量获取多个键值语法： MGET key [key …]
删除语法：DEL key 【key...】
5.1.1 String字符串类型数字的递增与递减
递增数字：
- 当存储的字符串是整数时，Redis提供了一个实用的命令INCR，其作用是让当前键值递增，并返回递增后的值。
- 值不是整数，返回错误；
- 值是整数，返回自增后的结果；
- 键不存在，按照值为0自增，返回结果为1。
- 除了incr命令，Redis提供了decr(自减)、 incrby(自增指定数字)、decrby(自减指定数字)、incrbyfloat（自增浮点数) ！
- 递增数字语法: INCR key => 因此String类型可以去做分布式ID
- 递减数值语法: DECR key
- 增加指定的整数语法: INCRBY key incremen（步长：就一次性加多少）
- 减少指定的整数 语法：DECRBY key decrement
5.1.2 String类型的其他命令
append追加指令
- append可以向字符串尾部追加值
strlen - 返回字符串Value的长度
- 返回字符串Value的长度
- 注意：每个中文占3个字节
getset key value：设置并返回键原来的值
- getset 和 set 一样会设置值，但是不同的是，它返回的是键原来的值！
- 如果该key是新的，则说明是第一次为该key赋值，因此返回（nil）。
setrange key index 要设置的字符：设置指定位置的字符，下标从0开始计算：
getrange key startIndex endIndex：截取字符串中的一部分，需要指明开始和结束的偏移量，截取的范围是个闭区间。
5.1.3 命令的时间复杂度
- 字符串这些命令中，除了del 、mset、 mget支持多个键的批量操作，时间复杂度和键的个数相关，为O(n)，还有getrange和字符串长度相关，时间复杂度也是O(n)，其余的命令基本上都是O(1)的时间复杂度，在速度上还是非常快的。
5.1.4 字符串String类型的使用场景
1. 缓存功能
- Redis作为缓存层，MySQL作为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取，由于Redis具体支撑高并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后端DB数据库的访问压力的作用！
2. 计数器
- 使用Redis作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步的落到其他数据源。
3. 共享Session
- 一个分布式的Web服务将用户的Session信息（例如用户的登录信息）保存在各自的服务器当中，出于负载均衡的考虑，这样会造成一个问题，那就是分布式服务会将用户的访问均衡到不同的服务器上，用户刷新一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题是用户无法容忍的。
- 为了解决这个问题，可以使用Redis将用户的Session进行集中管理，在这种模式下只要保证Redis是高可用和(高)扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis当中来集中获取即可。
4. 限流
- 比如，很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录的时候，让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人，但是为了短信接口不被频繁访问，会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次，一些网站限制一个IP地址不能在一秒钟之内访问超过n次也可以采用类似的思路！
5.2 Hash散列（了解） ****
Redis hash 是一个String类型的 field 和 value 的映射表，注意这里的value是指field对应的值，不是键对应的值。
- hash叫散列类型，它提供了字段和字段值的映射。
- 字段值只能是字符串类型，不支持散列类型、集合类型等其它类型。相当于是对象格式的存储
操作命令
- 基本上，哈希的操作命令和字符串的操作命令很类似，很多命令在字符串类型的命令前面加上了h字母，代表是操作哈希类型，同时还要指明要操作的field的值。
hash特别适合用于存储对象，常用命令：
赋值语法： HSET key/大key/一级key field-属性名-小key/二级key value-属性值
- 设置一个字段值， HSET命令不区分插入和更新操作，当执行插入操作时HSET命令返回1，当执行更新操作时返回0。
取值语法： HGET key field-属性值
****
设置多个字段语法： HMSET key field value [field value ...]
取多个值语法: HMGET key field [field ...]
获取所有的 Field 和 Value，语法：HGETALL Key
单数据行是键，双数据行是值！
- 在使用 hgetall 时，如果哈希元素个数比较多，会存在阻塞Redis的可能！
- 如果只需要获取部分field，可以使用hmget，如果一定要获取全部field-value，可以使用hscan命令，该命令会渐进式遍历哈希类型
type Key：查看Key所对应的Value的数据类型
删除字段filed语法：HDEL key field [field ...]
hlen 大Key：计算Field个数或者说查询该Key到底有多少个键值对
hexists 大Key 小Key：判断Field-小Key是否存在，若存在返回1，不存在返回0！
hkeys Key：返回指定哈希键所有的field
hvals Key：获取所有的Value
hsetnx Key Filed Value：哈希键必须不存在，才可以设置成功，用于添加数据：
hstrlen Key Field：计算Value的字符串长度
hincrby增加，语法：HINCRBY key field increment
- hincrby和 hincrbyfloat，就像incrby和incrbyfloat命令一样，但是它们的作用域是Filed。
5.2.1 Hash散列的使用场景
从前面的操作可以看出，String和Hash的操作非常类似，那为什么要弄一个hash出来存储？
- 哈希类型比较适宜存放对象类型的数据（比如做购物车） ，我们可以比较下，如果数据库中表记录user为：
| id | name | age |
|---|---|---|
| 1 | lijin | 18 |
| 2 | coding | 20 |
使用hash类型
- hmset user：1 name lijin age 18；
- hmset user：2 name coding age 20；
优点：简单直观，使用合理可减少内存空间消耗；
缺点：要控制内部编码格式，不恰当的格式会消耗更多内存。
---------------------------------------------------------------------------------------
5.3 列表List
- Redis的List是采用来链表来存储，双向链表存储数据，特点：增删快、查询慢(Linkedlist)，这个队列是有序的， 在列表List中元素是可以重复的，也就是把没有去重！
- 在Redis 中，可以对列表两端插入( push)和弹出(pop)，还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景。
List列表类型有两个特点:
- 第一：列表中的元素是有序的，这就意味着可以通过索引下标获取某个元素或者某个范围内的元素列表。
- 第二：列表中的元素可以是重复的。
Redis 列表是简单的字符串列表，列表中的字符串称为元素（Element），按照插入顺序排序，常用命令：
| 命令 | 含义 |
|---|---|
| lpush key value1 [value2] | 将一个或多个值插入到列表头部 |
| rpush key value1 [value2] | 将一个或多个值插入到列表尾部 |
| lrange key start stop | 获取列表指定范围内的元素 |
| lpop key | 移出并获取列表的第一个元素 |
| rpop key | 移除并获取列表最后一个元素 |
| BRPOP key1 [key2 ] timeout | 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止 |
| llen key | 获取列表长度 |
| rpoplpush source dest | 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回 |
| brpoplpush source dest timeout | 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。 |
向列表左边增加元素: LPUSH key value [value ...]
从列表左边弹出元素： LPOP key(临时存储，弹出后，从队列中清除)
向列表右边增加元素 : RPUSH key value [value ...]
从列表右边弹出元素： RPOP key
获取列表中元素的个数: LLEN key
获取列表指定范围内的元素：LRANGE key start stop
- 将返回start、stop之间的所有元素(包含两端的元素)，索引从0开始， 可以是负数，如： “-1”代表最后的一个元素，比如 lrange Key 0 -1：就代表取出所有元素！
5.4 Set集合操作命令
Redis set 是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据，常用命令：
| 命令 | 含义 |
|---|---|
| SADD key member1 [member2] | 向集合添加一个或多个成员 |
| SMEMBERS key | 返回集合中的所有成员 |
| SCARD key | 获取集合的成员数 |
| SINTER key1 [key2] | 返回给定所有集合的交集 |
| SUNION key1 [key2] | 返回所有给定集合的并集 |
| sdiff key1 [key2] | 返回所有给定集合的差集 |
| SREM key member1 [member2] | 移除集合中一个或多个成员 |
添加元素语法：SADD key member1 [member2 ...]
获取集合中的所有元素 ： smembers key
删除元素语法： SREM key member1 [member2 ...]
判断元素是否在集合中： SISMEMBER key member 返回1表示存在，反之0表示不存在
5.5 Zset有序集合操作命令
- SortedSet又叫Zset，是有序集合，可排序的，但是唯一。 SortedSet和Set的不同之处，是会给Set中的元素添加一个分数，然后通过这个分数进行排序。
Redis Zset有序集合是String类型元素的集合，且不允许有重复成员。每个元素都会关联一个double类型的分数。常用命令： withscores选项代表得到对应的分数！
| 命令 | 含义 |
|---|---|
| zadd key score1 member1 [score2 member2] | 向有序集合添加一个或多个成员 |
| zrange key start stop [withscores] | 通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员(分数从小到大，升序排序) |
| zrevrange key start stop [withscores] | 通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员(分数从大到小，降序排序) |
| zincrby key increment member | 有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment |
| zrem key member [member ...] | 移除有序集合中的一个或多个成员 |
| zcard key | 计算集合中元素的数量 |
增加元素：ZADD key score1 member1 [score2 member2 ...]
- 向有序集合中加入一个元素和该元素的分数(score) ，如果该元素已经存在则会用新的分数替换原有的分数。
获得排名在某个范围的元素列表，并按照元素分数降序返回：
获取元素的分数：ZSCORE key member
删除元素ZREM key member [member ...]
升序排序，获得元素的分数的可以在命令尾部加上WITHSCORES参数
应用：商品销售量；学生排名等
对指定成员的分数加上增量Increment：zincrby key increment member
5.6 HyoperLogLog命令
HyperLogLog是一种使用随机化的算法，以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。
HyperLogLog可以接受多个元素作为输入，并给出输入元素的基数估算值：
- 基数：集合中不同元素的数量。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 的基数就是 3 。
- 估算值：算法给出的基数并不是精确的，可能会比实际稍微多一些或者稍微少一些，但会控制在合理的范围之内。N