1.初识Redis

听风__
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1.初识Redis

1.Redis介绍

1.1认识Redis

Redis，诞生于2009年，全称为Remote Dictionary Server（远程词典服务器），是一款开源的基于内存的键值型NoSQL数据库。它以其卓越的性能和灵活的功能，成为开发者们青睐的解决方案，广泛应用于缓存、数据存储和实时分析等多个场景。

1.2认识NoSQL

NoSQL最常见的解释是“non-relational database”，“Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL仅仅是一个概念，泛指非关系型的数据库。

1.3关系型数据库与非关系型数据库的区别

关系型数据库是以关系模型为基础的数据存储系统，关系模型是由数学家E.F. Codd在1970年提出的。关系型数据库严格遵循ACID原则，具有结构化、规范化、事务化等特点。

非关系型数据库NoSQL是一种基于键值对的数据存储系统，与关系型数据库不同，它不遵循ACID原则，而是采用其他的一致性模型。

1.3.1 数据模型

关系型数据库：采用表格结构，数据以行和列的形式存储。传统关系型数据库是结构化数据，每张表在创建的时候都有严格的约束信息，如字段名、字段数据类型、字段约束等，插入的数据必须遵循这些约束。

非关系型数据库：而关系型数据库则对数据格式没有约束，可以是键值对、文档或图形等多种数据模型，灵活性更高，适应不同数据结构。

1.3.2 数据一致性
  • 关系型数据库：通常遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保事务的可靠性。
  • 非关系型数据库：多遵循BASE原则（基本可用、软状态、最终一致性），更注重可用性和性能。
1.3.3 数据查询方式

  • 关系型数据库：使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询和操作。

    SELECT id, name，age FROM tb_user WHERE id = 1

  • 非关系型数据库：通常没有标准查询语言，查询方式因数据库类型而异，比如使用JSON查询、Redis、MongoDB的查询语法等。

    Redis:  get user:1
MongoDB: db.user.find({_id: 1})
elasticsearch:  GET http://localhost:9200/users/1
1.3.4 扩展方式
  • 关系型数据库：主要通过纵向扩展（Scale Up）提高性能，即增加硬件资源（如CPU、内存）来提升处理能力。这种方式最终会遇到扩展瓶颈。
  • 非关系型数据库：通过横向扩展（Scale Out）实现性能提升，即通过添加更多服务器节点来分担负载，适合大规模分布式系统。
1.3.5 事务处理
  • 关系型数据库：支持复杂的事务操作，确保数据的一致性和完整性。事务具有ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。
  • 非关系型数据库：通常不提供全面的事务支持，更注重性能和高可用性。部分NoSQL数据库支持基本的事务操作，但不如关系型数据库强大
1.3.6 适用场景
  • 关系型数据库：适合需要复杂查询和强数据一致性的应用，如金融系统、企业资源计划（ERP）等。
  • 非关系型数据库：适合快速变化的数据结构、高并发访问和大数据分析场景，如社交媒体、内容管理系统等。
总结
特性关系型数据库非关系型数据库
数据结构结构化:表格形式（行和列），固定列和数据类型非结构化/半结构化:多种格式（文档、键值对、列族、图形），灵活
查询语言使用 SQL（结构化查询语言）查询语言不统一，依赖于特定数据库
数据一致性遵循 ACID 原则，确保事务的一致性和可靠性多遵循 BASE 原则，允许最终一致性
扩展性主要是垂直扩展（增加单台服务器的资源）支持水平扩展（增加多台服务器）
适用场景数据结构固定、强一致性需求等（如金融系统、ERP）数据结构不固定、快速变化和高并发场景（如社交媒体、物联网）
数据完整性通过约束和模式管理，确保数据完整性数据结构灵活，不强制定义模式
性能在复杂查询和多表联接时性能下降高并发环境下写入和读取性能较好

1.4 Redis有哪些数据结构？

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1.4.1 String
  • 字符串最基础的数据结构。字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复 杂的字符串（例如JSON、XML））、数字 （整数、浮点数），甚至是二进制（图 片、音频、视频），但是值最大不能超过512MB。
  • 字符串主要有以下几个典型使用场景： 缓存功能 计数 共享Session 限速

String的常用命令:

命令描述
SET添加或者修改一个已经存在的String类型的键值对
GET根据key获取String类型的value
MEST批量添加多个String类型的键值对
MGET根据多个key获取多个String类型的value
INCR让一个整形的key自增1
INCRBY让一个整形的key自增并指定步长值，例如：incrby num 2，让num值自增2
INCRBYFLOAT让一个浮点类型的数字自增并指定步长值
SETNX添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行，可以理解为真正的**新**增
SETEX添加一个String类型的键值对，并指定有效期
1.4.2 Hash类型
  • 哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构。 Hash类型，也叫散列，其中value是一个无序字典，类似于Java中的HashMap结构
  • 哈希主要有以下典型应用场景： 缓存用户信息 、缓存对象。

String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储，当我们要修改对象的某个属性值的时候很不方便

KEYVALUE
blog:user:1{“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21}

Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD

image-20240921223834097

Hash的常用命令有

命令描述
HSET key field value添加或者修改hash类型key的field的值
HGET key field获取一个hash类型key的field的值
HMSET批量添加多个hash类型key的field的值
HMGET批量获取多个hash类型key的field的值
HGETALL获取一个hash类型的key中的所有的field和value
HKEYS获取一个hash类型的key中的所有的field
HINCRBY让一个hash类型key的字段值自增并指定步长
HSETNX添加一个hash类型的key的field值，前提是这个field不存在，否则不执行
1.4.3 List类型
  • Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似，可以看做是一个双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。
  • 特征也与LinkedList类似：有序、元素可以重复、插入和删除快、查询速度一般
  • 应用场景：朋友圈点赞列表，评论列表等。

List的常见命令有：

命令描述
LPUSH key element …向列表左侧插入一个或多个元素
LPOP key移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil
RPUSH key element …向列表右侧插入一个或多个元素
RPOP key移除并返回列表右侧的第一个元素
LRANGE key star end返回一段角标范围内的所有元素
BLPOP和BRPOP与LPOP和RPOP类似，只不过在没有元素时等待指定时间，而不是直接返回nil
1.4.4 Set
  • 集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一 样的是，集合 中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的。
  • 使用场景： 标签（tag）、 共同关注等

Set的常见命令有：

命令描述
SADD key member …向set中添加一个或多个元素
SREM key member …移除set中的指定元素
SCARD key返回set中元素的个数
SISMEMBER key member判断一个元素是否存在于set中
SMEMBERS获取set中的所有元素
SINTER key1 key2 …求key1与key2的交集
SUNION key1 key2 …求key1与key2的并集
SDIFF key1 key2 …求key1与key2的差集
1.4.5 SortedSet
  • 有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是， 它给每个元素设置一个权重（score）作为排序的依据，底层的实现是一个跳表（SkipList）加 hash表。。
  • 有序集合主要应用场景： 用户点赞统计、用户排序

SortedSet的常见命令有：

命令描述
ZADD key score member添加一个或多个元素到sorted set ，如果已经存在则更新其score值
ZREM key member删除sorted set中的一个指定元素
ZSCORE key member获取sorted set中的指定元素的score值
ZRANK key member获取sorted set 中的指定元素的排名
ZCARD key获取sorted set中的元素个数
ZCOUNT key min max统计score值在给定范围内的所有元素的个数
ZINCRBY key increment member让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
ZRANGE key min max按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
ZRANGEBYSCORE key min max按照score排序后，获取指定score范围内的元素
ZDIFF、ZINTER、ZUNION求差集、交集、并集

注意：所有的排名默认都是升序，如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可，例如：

  • 升序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZRANK key member
  • 降序获取sorted set 中的指定元素的排名：ZREVRANK key memeber
1.4.6 GEO

  • GEO 数据结构用于存储地理位置（经度和纬度）数据，支持地理位置的相关操作。

  • 使用场景:查找附近的商家或用户、存储和管理位置信息，如配送点、用户位置信息等。

常用命令

命令描述
GEOADD key longitude latitude member添加地理位置
GEOPOS key member获取位置
GEODIST key member1 member2 [unit]获取两点间的距离
GEORADIUS key longitude latitude radius [unit]范围查询
1.4.7 BitMap
  • BitMap 是一种位数组，可以用于高效的位操作，适合处理大量的布尔值。
  • 使用场景:统计用户活跃度（如每日是否登录）、A/B 测试数据存储和分析。

常用命令

命令描述
SETBIT key offset value设置位
GETBIT key offset获取位
BITCOUNT key [start end]统计位数
BITOP AND destkey key1 key2 ...位与运算
1.4.8 HyperLogLog

  • HyperLogLog 是一种用于基数估算的数据结构，能够高效统计唯一元素的数量。

  • 使用场景:统计网站的唯一访客数量、数据去重，例如分析大数据集中的唯一值。

常用命令

命令描述
PFADD key element [element ...]添加元素
PFCOUNT key [key ...]获取基数估算
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]合并 HyperLogLog
1.4.9 Stream

Stream 是一种用于处理数据流的数据结构，支持按时间顺序存储和消费数据。

使用场景:实时数据处理，如日志收集、消息队列、社交媒体应用的动态消息流。

常用命令

命令描述
XADD key ID field1 value1 [field2 value2 ...]添加数据
XREAD [BLOCK milliseconds] COUNT count STREAMS key ID读取数据
XRANGE key start end [COUNT count]查看流内容
XTRIM key MAXLEN count删除流

1.5 Redis可以应用与那些场景？

1.5.1 缓存系统
  • 目的：减少数据库访问频率，降低延迟，提高应用性能。
  • 示例：将热点数据（如用户信息、产品列表）存储在Redis中，避免频繁查询关系型数据库。
1.5.2 会话存储
  • 目的：快速存取用户会话信息，保持用户登录状态。
  • 示例：Web应用中，用户登录后将其会话数据存储在Redis中，以便快速读取和更新。
1.5.3 实时分析
  • 目的：高效处理和分析实时数据流。
  • 示例：利用Redis的发布/订阅功能，实时统计在线用户数量、点赞数等。
1.5.4 队列系统
  • 目的：管理任务队列，实现异步处理。
  • 示例：使用Redis的列表数据结构实现任务队列，消费者可以从队列中取出任务进行处理。
1.5.5 排行榜和计数器
  • 目的：快速更新和查询排名数据或计数。
  • 示例：游戏中的排行榜，利用Redis的有序集合（ZSET）来存储和排序玩家的分数。
1.5.6 实时聊天系统
  • 目的：快速发送和接收消息。
  • 示例：使用Redis的发布/订阅功能，实时推送聊天消息。
1.5.7 分布式锁
  • 目的：控制对共享资源的访问，避免数据冲突。
  • 示例：利用Redis的SETNX命令实现分布式锁，确保只有一个实例能够操作某一资源。
1.5.8 数据过期管理
  • 目的：自动清理过期数据。
  • 示例：缓存一些临时数据（如验证码、短链接），设置过期时间，Redis会自动删除。
1.5.9 地理位置信息
  • 目的：存储和查询地理位置信息。
  • 示例：使用Redis的GEO命令来处理位置相关的数据，如商家附近的用户查询。
1.5.10 消息队列
  • 目的：在微服务架构中实现服务间通信。
  • 示例：利用Redis的列表和发布/订阅机制，实现服务之间的异步消息传递。

Redis的应用一般会结合项目去问，以一个电商项目的用户服务为例：

  • Token存储：用户登录成功之后，使用Redis存储Token
  • 登录失败次数计数：使用Redis计数，登录失败超过一定次数，锁定账号
  • 地址缓存：对省市区数据的缓存
  • 分布式锁：分布式环境下登录、注册等操作加分布式锁 ……
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