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Redis 基本介绍
NoSQL
常用的关系型数据库： Oracle，MySQL，PostgreSQL 常用的非关系数据库：
- Redis，MongoDB，ElasticSearch， Hbase
非关系性数据库的特点：
键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。
文档型数据库 文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
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radis 有哪些特点？
IO是毫秒级别、内存是纳秒级别。不是一个数量级的速度比较
特点：
- 满足数据高并发读写的性能要求，因为直接是内存中进行读写的，类似于CPU的分级缓存机制
- 单线程操作，每个操作都是原子操作，没有并发相关问题(redis6)
- 对海量数据的高效率存储和访问
- 对数据的可拓展性和高可用性
- 6379端口
为什么是这样设计的？
为什么是单线程：因为CPU内部时间片之间相互切换的成本太高了。当未来CPU发展之后，极大降低时间片的切换成本后，有变回单线程的可能性
Redis定位是缓存，满足数据高并发读写的性能要求；减轻对数据库存储与访问压力
- 当我们要用到缓存，先思考是否有需要使用
- 在实际使用中，一些请求直接打到缓存上，能够从缓存中获取到数据，就不用到数据库或者磁盘中重新获取，减轻了数据库存储与访问压力
- 作为缓存，例如，相同的筛选条件，我们可以存储好图片的Id，下次相同的筛选条件进来之后，返回一样的图片id，而不是重新到MySQL数据库中找
常用的数据类型
常用的数据类型
常用的数据类型有5个：使用字符串存储的String类型，代表对象的哈希类型，集合的 set 类型，有序序列的 sorted set 类型，列表（它的底层实现是双向队列）。
常用：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)
string
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| set key value | 将key-value缓存redis中 | set name dafei |
| get key | 从redis中获取key对应value值 | get name |
| incr key | 将key对应value值 + 1 | incr age |
| decr key | 将key对应value值-1 | decr age |
| setex key seconds value | 将key-value缓存到redis中，seconds 秒后失效 | setex sex 10 man |
| ttl key | 查看key存活时间 | ttl sex |
| del key | 从redis中删除key | del name |
| setnx key value | 如果key已经存，不做任何操作，如果key不存，直接添加 | setnx name xiaofei |
使用场景
- 缓存查询结果，降低数据库的访问压力。例如搜索某个东西的时候，我们可以把查询条件加上固定 id 作为 key ，查询的结果，作为 value。
- 缓存视频播放数量，使用 redis 作为视频播放数的计数器
- 共享 session
- 当我们的服务器做了负载均衡，我们的请求就会发送到不同的服务器上进行处理
- 当我们的 a 服务器承受的访问压力较大时，此时负载均衡可能将新进来的访问给到 b 服务器。这个时候，用户刷新一次再进行访问，就可能需要重新登录
- 为了避免这种不正常的情况，我们可以用 redis 将用户的 session 集中管理。在这种模式下，我们只需要保证 redis 的高可用和拓展性就可以保证每次自己的登录信息都是一致的。每次获取用户更新或者查询的信息时，统一从 redis 中获取即可。
Hash类型
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| hset key field value | 将field value对缓存到redis中hash中，键值为key | hset user name dafei |
| hget key field | 从key对应hash列表中获取field字段 | hget user name |
| hexists key field | 判断key对应的hash列表是否存在 field字段 | hexists user age |
| hdel key field | 删除key对应hash列表中field字段 | hdel user age |
| hincrby key field increment | 给key对应hash列表中field字段 + increment | hincrby user age 10 |
| hlen key | 查看key对应的hash列表field的数量 | hlen user |
| hkeys key | 获取key对应的hash列表所有的field值 | hkeys user |
| hvals key | 获取key对应的hash列表所有的field对应的value值 | kvals user |
| hgetall key | 获取key对应的hash列表中所有的field及其对应的value值 | hgetall user |
使用场景
-
跟上面的字符串存储的类型是类似的，但是这种方式更利于内部信息的更改操作。
-
对于登录信息的缓存有两种方案，
- 第一种方案是将对象的信息转为 json 格式的字符串存在 redis，这就是 string 的字符串的做法。
- 第二种方式是将 user 对象转换为哈希对象存储。在 redis 里面，这种方式更侧重于修改、更改信息，但是查询操作相对来说更加麻烦
List类型
我们从操作 list 命令中就可以看到，它里面有 push 和 pop 命令，猜也能猜到，它就是一个队列。
但实际使用跟猜测的还是有一点出入的。当整个列表的元素数量较小，或者是元素的体积较小时，它会采用一种紧凑的结构，叫做压缩列表。当整个列表的元素较大以及数量较多时，它会采用另外一种数据结构，叫做双向链表。
- 这样做的好处有很多，当整个列表的元素较小，数量较少时，我们采用压缩列表就可以很大的程度上节省空间。
- 压缩列表的底层实现是：数字加元素内容（非常紧凑的实现方式）
常用的命令
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| rpush key value | 从右边往key集合中添加value值 | rpush hobby java |
| lrange key start stop | 从左边开始列表key集合，从start位置开始，stop位置结束 | lrange hobby 0 -1 |
| lpush key value | 从左边往key集合中添加value值 | lpush hobby c++ |
| lpop key | 弹出key集合中最左边的数据 | lpop hobby |
| rpop key | 弹出key集合中最右边的数据 | rpop hobby |
| llen key | 获取列表长度 | llen hooby |
- 可以用来存储用户收藏文章的列表，以及关注人列表等等。一些比较多增删改的地方
Set类型
Set集合是String类型的无序集合,set是通过HashTable实现的，对集合我们可以取交集、并集、差集。
常用的命令
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| sadd key members [....] | 往key 集合中添加member元素 | sadd myset a b c |
| smembers key | 遍历key集合中所有的元素 | smembers myset |
| srem key members [....] | 删除key集合中members元素 | srem myset a |
| spop key count | 从key集合中随机弹出count个元素 | spop myset 1 |
- 去重（set 集合自带的特性）
- 抽奖（pop随机抽取）
Sorted set 类型
Sorted set 也称Zset类型，是一种具有排序效果的set集合。它跟set集合一样也是 string 类型元素的集合，且不允许重复的成员。并且要求每个元素都会关联一个double 类型的分数。后续可以通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
Sorted set集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| zadd key score member | 往key集合中添加member元素，分数为score | zadd players 100 a |
| zincrby key increment member | 将key集合中的member元素 分数 + increment | zadd players 100 a |
| zrange key start stop [withscores] | 将key集合中的元素按分数升序排列 [显式分数] | zrange players 0 -1 withscores |
| zrevrange key start stop [withscores] | 将key集合中的元素按分数降序排列 [显式分数] | zrevrange players 0 -1 withscores |
| zrank key member | 返回member元素在key结合中的正序排名 | zrank players a |
| zrevrank key member | 返回member元素在key结合中的倒序排名 | zrevrank players a |
| zcard key | 返回key集合元素个数 | zcard players |
- 排行榜：有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。
- 按照新增时间进行排序、按照操作的新增时间对关注人列表进行排序
127.0.0.1:6379> help set
SET key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX]
summary: Set the string value of a key
since: 1.0.0
group: string
全局命令
全局命令针对的是所有的key，大部分用来做运维，做管理的
常用的全局key
| 命令格式 | 功能 | 案例 |
|---|---|---|
| keys pattern | 按照pattern 匹配规则，列表redis中所有的key | keys xxx:* |
| exists key | 判断key是否存在 | exists name |
| expire key seconds | 给key设置过期时间，超时：seconds | expire name 10 |
| persist key | 取消key过期时间 | persist name |
| select index | 切换数据库，默认是第0个，共有【0,15】个 | select 0 |
| move key db | 从当前数据库将key移动到指定db库 | move name 1 |
| randomkey | 随机返回一个key | randomkey |
| rename key newkey | 将key改名为newkey | rename name newname |
| echo message | 打印message信息 | echo message |
| dbsize | 查看key个数 | dbsize |
| info | 查看redis数据库信息 | info |
| config get * | 查看所有redis配置信息 | config get * |
| flushdb | 清空当前数据库 | flushdb |
| flushall | 清空所有数据库 | flushall |
理论知识
事务
Redis事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
redis 127.0.0.1:6379> MULTI
OK
redis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> GET book-name
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tag
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) "Mastering C++ in 21 days"
3) (integer) 3
4) 1) "Mastering Series"
2) "C++"
3) "Programming"
- redis 的事务类似于 bash 的指令集，仅代表批量操作
- 批量操作一旦开始，其他现成的操作不能在中间插入
- 批量操作一旦开始，中间有错误，不会回滚，会继续向下执行
持久化
Redis持久化机制目前以后3种，分别为：
1>快照方式（RDB, Redis DataBase）
2>文件追加方式（AOF, Append Only File）
3>混合持久化方式（Redis4版本之后）
RDB
第一种快照方式就是 Redis DataBase来存储数据，
Snapshotting(快照)默认方式，将内存数据中以快照的方式写入到二进制文件中，默认为dump.rdb。触发RDB持久化过程分手动触发与自动触发。
- Redis 主线程：主线程负责处理客户端发送的命令请求，执行数据操作，处理持久化，以及其他与 Redis 服务器相关的任务。主线程不会因为执行持久化操作而自行阻塞，因为 Redis 使用了异步的持久化机制来确保主线程的高性能和可用性。
- BGSAVE 执行时机：BGSAVE 操作的执行时机通常是在满足一定条件下触发的，例如当服务器的内存使用量达到一定阈值，或者根据配置文件中设置的自动持久化策略。当满足了执行条件后，Redis 会自动触发 BGSAVE 操作。
- BGSAVE 子线程：当执行 BGSAVE 操作时，Redis 会创建一个子进程来执行持久化操作。这个子进程会复制主进程的内存数据，并在内存中进行持久化操作，然后将持久化后的数据写入到磁盘上的持久化文件中。完成持久化操作后，子进程会自行销毁，不会影响主线程的正常运行。
- 内存数据的持久化：在 BGSAVE 操作中，子进程会将主线程的内存数据复制一份，并在内存中进行持久化操作，然后将持久化后的数据写入到磁盘上的持久化文件中。这样可以确保在持久化操作期间，主线程仍然可以继续处理客户端请求，保持高性能和可用性。
AOF
第二种方式AOF, Append Only File
可以将 AOF 持久化方式理解为备份数据和还原数据的过程：
- 写操作（备份数据）： 当客户端对 Redis 执行写操作时，例如设置键值对、删除键等，Redis 将这些写操作以追加的方式记录到 AOF 文件中。这个过程可以看作是备份数据的过程，将内存中的数据持久化到磁盘上的 AOF 文件中。
- 读操作（还原数据）： 当 Redis 服务器启动时，或者执行
BGREWRITEAOF命令时，Redis 会读取 AOF 文件，并逐行执行其中的命令来还原数据。这个过程可以看作是从 AOF 文件中读取数据，并将其加载到内存中，从而恢复数据到 Redis 数据库中。
对 AOF 的理解
- 写操作：AOF（Append Only File）是 Redis 的一种持久化方式。它将客户端的写操作以追加的方式记录到一个文本文件中。
- 读操作：redis 服务器启动的时候，会读取 AOF文件到内存中，并逐行执行其中的 redis 命令来还原数据
- 优势
- 对 CPU 和内存友好，相较于 RDB，不需要那么多的额外性能来执行持久化操作
- 定期记录客户端的写操作到文本文件中（不是每次都写到磁盘上，而是有一个缓冲区），确保数据的完整性和一致性
- 劣势
- AOF 文件大小通常比较大。
- 可能存在一些冗余操作，导致在数据恢复时可能较慢。
- 【优化冗余】AOF 文件重写（AOF rewrite）：定期对 AOF 文件进行重写，以减少文件的大小和冗余操作，提高数据恢复的运行效率。
RDB+AOF
Redis 4.0 之后推出的 RDB-AOF 混合持久化模式，其作为默认配置来使用。
- 全量备份（RDB）： 当执行备份操作时，Redis 首先会将当前所有的数据以全量备份的方式保存到 RDB 文件中。这个全量备份包含了当前数据的完整快照，可以用于在 Redis 重启时快速恢复数据。
- 增量备份（AOF）： 紧接着，Redis 会将后续的客户端写操作以增量备份的方式记录在 AOF 文件中。这个增量备份记录了对数据的修改操作，可以保证即使在 Redis 重启时发生故障，也能够恢复到最后一次持久化的状态。
- 恢复过程： 在 Redis 重启时，先使用 RDB 文件进行快速恢复数据，然后再重新执行 AOF 文件中记录的操作命令，来完成数据的完整恢复。这样一来，既能够保证 Redis 重启的速度，又能够降低数据丢失的风险。
混合持久化模式结合了 RDB 和 AOF 的优点，为 Redis 提供了更为可靠的数据持久化和恢复机制。这种模式在实际应用中被广泛采用，以确保数据的安全和可靠性。
讲了这么多，但最终在生产条件下，推荐的使用方式是混合持久化模式，也就是 Redis 4.0 版本之后提供的默认持久化方式
内存淘汰机制
- LRU (Least Recently Used)：最近最少使用算法。根据数据最近被访问的时间来决定哪些数据将被淘汰。当内存空间不足时，将优先淘汰最近最少被访问的数据。
- LFU (Least Frequently Used)：最不经常使用算法。根据数据被访问的频率来决定哪些数据将被淘汰。当内存空间不足时，将优先淘汰访问频率最低的数据。
- Random：随机删除算法。随机选择一些数据项进行删除。这种方法简单粗暴，但无法保证删除的数据是最不重要的。
- TTL (Time To Live)：生存时间算法。通过设置数据的过期时间来自动淘汰过期的数据。当数据的过期时间到达时，Redis 会自动将其删除。
- Maxmemory Policy：根据策略选择淘汰数据。除了以上几种具体的算法外，Redis 还提供了一种灵活的淘汰策略，允许用户根据具体的需求选择淘汰算法。常见的策略包括：
volatile-lru：只对设置了过期时间的键使用 LRU 算法进行淘汰。volatile-ttl：只对设置了过期时间的键进行淘汰，删除剩余时间较短的键。volatile-random：只对设置了过期时间的键进行随机淘汰。allkeys-lru：对所有键使用 LRU 算法进行淘汰。allkeys-random：对所有键进行随机淘汰。noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，Redis默认内存淘汰策略；
volatile 意味着变化
在 Redis 中，"volatile" 键表示具有过期时间的键，其 TTL（Time To Live）属性会随着时间的推移而变化。
allkeys-xxx表示从所有的键值中淘汰数据，而volatile-xxx表示从设置了过期键的键值中淘汰数据。
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
1) "maxmemory-policy"
2) "noeviction"
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy volatile-ttl
OK
怎么用？
操作技巧：spring-data-redis api方法名是redis命令的全称
思考的点
- 该功能点是否需要用缓存？
- 直接使用一个 map 能否解决问题？
- 设计 redis 的key value
- 需要排序吗？
- 不需要排序，推荐使用 string，利用 json object 完成数据存储
整体总结
redis概念，定位，优点，缺点，运用
- redis 定位是一个高性能的缓存，可以帮助减轻数据库的访问压力
- 优点是速度快！能够满足高性能高并发下的性能要求，显著地降低数据库的存储与访问压力
- 缺点是不支持 acid 的特性，缺少一些关系性的维护
常用的数据类型，各种命令
我们平常比较常用的数据类型5个，第一个是 string，string 是最简单并且最通用的数据类型，当然，这也是我们平常工作中最常用的数据类型。它可以以文本方式存储字符串、整数以及浮点型的数据，甚至 object 对象也可以存储。第2个是哈希，哈希是用来存储某个特定对象的，类似于字典或者 map，可以将多个键子对存储在一个键里面，适合用来存储对象的属性。第3个是 set，set 就是无序集，它可以用来帮助我们完成去重或者随机抽取的操作。第4个是 sorted set，也叫做 zset，这个集合是根据 score 属性去进行排序的，当我们需要借助 redis 去帮我们完成自动排序，那么我们就需要用到 sorted set。第5个是 list list，它的实现方式有两种，第一个是双向链表，第2个是压缩列表。我们使用的时候只需要理解它是一个队列，并且支持从两端进行元素的插入和删除（仅提供 pop 以及 push api，类似于队列或栈，只能对两端的元素进行操作）
- 这里需要注意，在List类型中。redis 它这样的设计是为了保证整体的操作性能，并且我们常用的操作也是仅在数据的头和尾进行增删操作，而对中间元素的增删操作比较少见。所以 redis 更倾向于优化对数据的头尾元素的操作，是为了提高整体的性能效率
- 很多命令我们不知道的可以直接从 redis 里面拿到，其实跟我们 api 里面的操作是非常类似的
redis 全局命令
redis-cli -h 127.0.0.1
redis-cli -h 127.0.0.1 -a test123
dbsize
keys *
keys aa?
del key
expire key 5
ttl key
说明： >=0：表示剩余的过期时间 -1：不存在过期时间(持久存在) -2：找不到这个键,过期了或者不存在
redis 安全与事务
Linux系统
编辑 redis.conf文件，找到下面进行保存修改
- 在配置文件中，将
requirepass后面的值设置为您希望设置的密码。例如：requirepass 自定义密码
重启Redis服务，访问时，使用带密码的命令：
-
redis-cli -a 自定义密码
-
redis-cli -h your_redis_host -p your_redis_port -a your_password
否则会提示： (error)NOAUTH Authentication required.
Window系统
跟Linux系统一样，区别是，window系统的文件是
redis.window-service.config
