Redis

墨尘 2022年01月05日 09:20 251 0

四大分类：

KV键值对：Redis

文档型数据库：MongoDB处理大量文档

Redis：

清除当前数据库

Flushdb

清楚全部数据库的内容

flushAll

切换数据库：

Select 0 切换到第一个数据库

是单线程的：

Redis是基于内存操作的，CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的性能瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用的单线程，所以就使用了单线程了

为什么单线程还很快：

1、误区一：高性能的服务器一定是多线程的？

2、误区二：多线程（CPU上下文会切换）一定比单线程效率高?

CPU>内存>硬盘的速度要有所了解!

核心：

redis是将所有的数据全部放在内存中的，所以使用单线程去操作效率就是最高的，耗时的操作

对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率就是最高的，多次读写都在一个CPU上的，在内存情况下，这个就是最佳的方案！

Redis-Key:

查看所有key：

Keys *

查看是否存在：

EXISTS key

删除：

Move key

设置过期时间：

EXPIRE name(key) 10（过期时间：s）

查看key过期时间：

Ttl name（key）

查看当前key的数据类型：

Type name

五大基本类型：

String:

127.0.0.1:6379> select 8 切换到第8个数据库

127.0.0.1:6379[8]> keys * 查看当前数据库所有key

(empty list or set)

127.0.0.1:6379[8]> set key1 v1 设置值

127.0.0.1:6379[8]> get key1 获取值

"v1"

127.0.0.1:6379[8]> keys *

1) "key1"

127.0.0.1:6379[8]> exists key1 判断一个key是否存在

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> append key1 cheyuyu 追加字符串如果当前key不存在，那么就相当于set key

(integer) 9

127.0.0.1:6379[8]> get key1

"v1cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]> strlen key1 获取字符串长度

(integer) 9

127.0.0.1:6379[8]> append key1 zhangsan

(integer) 17

127.0.0.1:6379[8]> get key1

"v1cheyuyuzhangsan"

i++

步长 i+ =

127.0.0.1:6379[8]> set views 0 初始浏览量为0

127.0.0.1:6379[8]> get views

"0"

127.0.0.1:6379[8]> incr views 自增一

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> incr views

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> get views

"2"

127.0.0.1:6379[8]> decr views 自减一

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> decr views

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> decr views

(integer) -1

127.0.0.1:6379[8]> incrby views 10 可以设置步长，指定增长量

(integer) 9

127.0.0.1:6379[8]> incrby views 10

(integer) 19

127.0.0.1:6379[8]> decrby views 10

(integer) 9

字符串范围 range

127.0.0.1:6379[8]> get key1

"hello,cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]> getrange key1 0 3 截取字符串 0 -3

"hell"

127.0.0.1:6379[8]> getrange key1 0 -1 获取全部字符串

"hello,cheyuyu"

替换setrange

127.0.0.1:6379[8]> set key2 abcdefg

127.0.0.1:6379[8]> get key2

"abcdefg"

127.0.0.1:6379[8]> setrange key2 1 xx 替换内容

(integer) 7

127.0.0.1:6379[8]> get key2

"axxdefg"

127.0.0.1:6379[8]>

Setex(set with expire) 设置过期时间

Setnex(set if not exist) 不存在在设置（在分布式锁中会常常使用！）

127.0.0.1:6379[8]> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 k4 v4 同时设置多个值

127.0.0.1:6379[8]> keys *

1) "k3"

2) "k1"

3) "k2"

4) "k4"

127.0.0.1:6379[8]> mget k1 k2 k3 k4同时获取多个值

1) "v1"

2) "v2"

3) "v3"

4) "v4"

127.0.0.1:6379[8]> msetnx k1 v1 k5 v5 msetnx是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> get k5

(nil)

对象：

Set user:1{name:zhangsan,age:3} 设置一个user1对象为json字符串保存一个对象

这里的key是一个巧妙的设计如此设计是完全OK的

127.0.0.1:6379[8]> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2

127.0.0.1:6379[8]> mget user:1:name user:1:age

1) "zhangsan"

2) "2"

127.0.0.1:6379[8]>

Getset 先get 如何SET

127.0.0.1:6379[8]> getset db redis 如果不存在则返回nil

(nil)

127.0.0.1:6379[8]> get db

"redis"

127.0.0.1:6379[8]> getset db mongodb 如果存在值，获取原来的值，并设置新的值

"redis"

127.0.0.1:6379[8]> get db

"mongodb"

数据结构是相通的

String 类似的使用类型场景：value除了是我们的字符串还可以是我们的数字

计数器、统计多单位的数量、粉丝数、对象缓存

List：

基本的数据类型，列表

在redis里面，我们可以把list玩成栈，队列，阻塞队列

所有的list都是L 开头的

127.0.0.1:6379[8]> lpush list one 将一个值或者多个值插入到列表头部（左）

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lpush list two

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> lpush list three

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1 lrange 获取list中的值

1) "three"

2) "two"

3) "one"

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 2

1) "three"

2) "two"

3) "one"

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 1

1) "three"

2) "two"

127.0.0.1:6379[8]> Rpush list right 将一个值或者多个值插入到列表头部（右）

(integer) 4

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "three"

2) "two"

3) "one"

4) "right"

127.0.0.1:6379[8]> lpop list 移除list第一个元素

"three"

127.0.0.1:6379[8]> rpop list 移除list最后一个元素

"right"

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "two"

2) "one"

127.0.0.1:6379[8]>

Lindex

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "two"

2) "one"

127.0.0.1:6379[8]> lindex list 0 通过下标获取list中的值

"two"

127.0.0.1:6379[8]>

Len

127.0.0.1:6379[8]> lpush list one

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lpush list two

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> lpush list three

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> llen list 返回列表的长度

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]>

移除指定的值

lrem

127.0.0.1:6379[8]> lrem list 1 one 移除list中指定的Value 精确匹配

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "three"

2) "three"

3) "two"

127.0.0.1:6379[8]> lrem list 1 three

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "three"

2) "two"

127.0.0.1:6379[8]> lrem list 1 three

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "two"

Trim 修剪操作；list

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello"

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello1"

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello12"

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello3"

(integer) 4

127.0.0.1:6379[8]> ltrim mylist 1 2 通过下标截取指定的长度，这个list已经被改变

127.0.0.1:6379[8]> lrange mylist 0 -1

1) "hello1"

2) "hello12"

Rpoplpush 移除列表最后一个元素

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello"

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello1"

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> rpush mylist "hello2"

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> rpoplpush mylist myotherlist 移除列表最后一个元素，将他移动到新的列表中

"hello2"

127.0.0.1:6379[8]> lrange mylist 0 -1 查看原来的列表

1) "hello"

2) "hello1"

127.0.0.1:6379[8]> lrange myotherlist 0 -1 查看目标列表

1) "hello2"

127.0.0.1:6379[8]>

Lset将列表中下标的值替换为另外一个值更新操作

127.0.0.1:6379[8]> exists list 这个列表是否存在

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> lset list 0 item 不存在报错

(error) ERR no such key

127.0.0.1:6379[8]> lpush list value1

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 -1

1) "value1"

127.0.0.1:6379[8]> lset list 0 item 将列表中下标的值替换为另外一个值

127.0.0.1:6379[8]> lrange list 0 0

1) "item"

linsert将某个具体的value插入到某个元素的前面或者后面

127.0.0.1:6379[8]> Rpush mylist hello

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> Rpush mylist hello1

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> Rpush mylist hello12

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> Rpush mylist world

(integer) 4

127.0.0.1:6379[8]> linsert mylist before "world" "other"

(integer) 5

127.0.0.1:6379[8]> lrange mylist 0 0

1) "hello"

127.0.0.1:6379[8]> lrange mylist 0 -1

1) "hello"

2) "hello1"

3) "hello12"

4) "other"

5) "world"

127.0.0.1:6379[8]> linsert mylist after world new

(integer) 6

127.0.0.1:6379[8]> lrange mylist 0 -1

1) "hello"

2) "hello1"

3) "hello12"

4) "other"

5) "world"

6) "new"

小结：实际上是一个链表，before,node after ,left ,right都可以插入值

如果key不存在，创建新的链表

如果key存在，新增内容，

如果移除所有的值，空链表，也代表不存在

在两边插入或者改动值，效率最高，中间元素，相对来说效率会低一点

Set

set中的值不能重复

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset hello 向set中添加元素

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset cheyuyu

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset mochen

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> smembers myset 查看指定set的所有元素

1) "hello"

2) "mochen"

3) "cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]> sismember myset hello 判断某一个值是不是在set集合中

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sismember myset world

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> scard myset 获取集合中的个数

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> srem myset hello 移除某一个元素

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> scard myset

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> smembers myset

1) "mochen"

2) "cheyuyu"

set无序不重复集合

127.0.0.1:6379[8]> SRANDMEMBER myset 随机抽出元素

"cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]> SRANDMEMBER myset

"mochen"

127.0.0.1:6379[8]> SRANDMEMBER myset

"mochen"

127.0.0.1:6379[8]> SRANDMEMBER myset

"mochen"

127.0.0.1:6379[8]> SRANDMEMBER myset 2 随机抽出指定个数的元素

1) "cheyuyu"

2) "mochen"

移除指定的key,随机删除

127.0.0.1:6379[8]> SMEMBERS myset

1) "mochen"

2) "cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]> spop myset 随机移除一个元素

"mochen"

127.0.0.1:6379[8]> SMEMBERS myset

1) "cheyuyu"

127.0.0.1:6379[8]>

将一个指定的值，移动到另外一个集合中

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset hello

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset world

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset mochen

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd myset2 set2

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> smove myset myset2 mochen 将一个指定的值，移动到另外一个集合中

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> SMEMBERS myset

1) "world"

2) "hello"

127.0.0.1:6379[8]> SMEMBERS myset2

1) "mochen"

2) "set2"

127.0.0.1:6379[8]> sadd key1 a

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd key1 b

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd key1 c

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd key2 c

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd key2 d

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> sadd key2 e

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> SDIFF key1 key2 差集

1) "b"

2) "a"

127.0.0.1:6379[8]> SINTER key1 key2 交集共同好友就可以这样实现

1) "c"

127.0.0.1:6379[8]> SUNION key1 key2 并集

1) "c"

2) "e"

3) "b"

4) "a"

5) "d"

应用：微博，A用户将所有关注的人放到一个set集合中，将她的粉丝也放到一个集合中

共同好友，共同爱好，二度好友

Hash

map集合，

127.0.0.1:6379[8]> hset myhash field1 mochen set一个具体 key-value

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> hget myhash fiedl1 获取一个字段值

(nil)

127.0.0.1:6379[8]> hget myhash field1

"mochen"

127.0.0.1:6379[8]> hmset myhash field1 hello field world set多个具体 key-value

127.0.0.1:6379[8]> hmget myhash field1 field 获取多个字段值

1) "hello"

2) "world"

127.0.0.1:6379[8]> hgetall myhash 获取全部的数据

1) "field1"

2) "hello"

3) "field"

4) "world"

127.0.0.1:6379[8]> hdel myhash field1 删除哈希中指定的值对于的value也就没了

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> hgetall myhash

1) "field"

2) "world"

获取长度

127.0.0.1:6379[8]> hgetall myhash

1) "field"

2) "world"

3) "field1"

4) "hello"

5) "field3"

6) "world"

127.0.0.1:6379[8]>

127.0.0.1:6379[8]> hlen myhash 获取长度

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> HEXISTS myhash field5

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> HEXISTS myhash field1 判断是否存在

(integer) 1

只获取所有的key

127.0.0.1:6379[8]> HKEYS myhash

1) "field"

2) "field1"

3) "field3"

只获取所有的值

127.0.0.1:6379[8]> HVALS myhash

1) "world"

2) "hello"

3) "world"

127.0.0.1:6379[8]> hset myhash field9 5 指定增量

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> HINCRBY myhash field9 1

(integer) 6

127.0.0.1:6379[8]> HINCRBY myhash field9 -1

(integer) 5

127.0.0.1:6379[8]> hsetnx myhash field4 hello 如果不存在则可以设置

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> hsetnx myhash field4 world 存在不可以设置

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]>

应用场景：变更操作，尤其是用户信息，经常变动的信息 hash更适合于对象的存储，String更加适合字符串存储

ZSet在Set的基础上增加一个值

有序的

127.0.0.1:6379[8]> zadd myset 1 one 增加一个值

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zadd myset 2 two

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zadd myset 3 three 增加多个值

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zrange myset 0 -1

1) "one"

2) "two"

3) "three"

排序

从小到大

127.0.0.1:6379[8]> zadd salary 2500 xiaohong 添加用户薪水

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zadd salary 5000 mochen

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zadd salary 500 kuangshen

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf 从小到大排序

1) "kuangshen"

2) "xiaohong"

3) "mochen"

127.0.0.1:6379[8]> ZRANGEBYSCORE salary 0 -1

(empty list or set)

127.0.0.1:6379[8]> ZRANGEBYSCORE salary +inf -inf

(empty list or set)

127.0.0.1:6379[8]> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores 从小到大排序并且附带薪水

1) "kuangshen"

2) "500"

3) "xiaohong"

4) "2500"

5) "mochen"

6) "5000"

127.0.0.1:6379[8]> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores 显示工资小于2500的升序排序

1) "kuangshen"

2) "500"

3) "xiaohong"

4) "2500"

从大到小

127.0.0.1:6379[8]> ZREVRANGE salary 0 -1

1) "mochen"

2) "kuangshen"

移除元素

127.0.0.1:6379[8]> zrange salary 0 -1

1) "kuangshen"

2) "xiaohong"

3) "mochen"

127.0.0.1:6379[8]> zrem salary xiaohong 移除有序集合中的指定元素

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zrange salary 0 -1

1) "kuangshen"

2) "mochen"

获取有序集合中的个数

127.0.0.1:6379[8]> ZCARD salary

(integer) 2

获取指定区间的成员数量

127.0.0.1:6379[8]> zadd myset 1 hello 2 world 3 mochen

(integer) 3

127.0.0.1:6379[8]> zcount myset 1 3

(integer) 3

使用场景：set排序存储当前成绩表，工资表排序！

普通消息，重要消息2 ，带权重进行判断

排行榜应用实现，Top N

三种特殊数据类型：

Geospatial :地理位置

朋友的定位，附近的人，打车距离计算

Redis的Geo 在Redis的3.2就推出了可以推算地理位置信息，两地之间的距离

有效经度为 -180 到 180 度。
有效纬度是从 -85.05112878 到 85.05112878 度。

来自 <https://redis.io/commands/geoadd>

127.0.0.1:6379[8]> geoadd china:city 39.90 116.40 beijing

(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000

可以查询一些测试数据：http://www.jsons.cn/lngcodeinfo/0844F38DEC46A106

Geoadd:

添加位置

规则两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过Java程序一次性导入

参数key 值（维度，经度，名称）

127.0.0.1:6379[8]> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shengzhen

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian

(integer) 2

127.0.0.1:6379[8]>

Geopos:

获得当前定位

127.0.0.1:6379[8]> geopos china:city beijing 获取指定的城市经度维度

1) 1) "116.39999896287918"

2) "39.900000091670925"

127.0.0.1:6379[8]> geopos china:city beijing chongqing

1) 1) "116.39999896287918"

2) "39.900000091670925"

2) 1) "106.49999767541885"

2) "29.529999579006592"

Geodist:

两人之间距离！

给定一个表示地理空间索引的排序集，使用GEOADD命令填充，该命令返回指定单位中两个指定成员之间的距离。

如果缺少一个或两个成员，则该命令返回 NULL。

单位必须是以下之一，默认为米：

m为米。
公里为公里。
英里数英里。
英尺为英尺。

127.0.0.1:6379[8]> geodist china:city beijing shanghai 查看北京到上海的直线距离

"1067378.7564"

127.0.0.1:6379[8]> geodist china:city beijing shanghai km 查看北京到上海的直线距离单位是千米

"1067.3788"

127.0.0.1:6379[8]> geodist china:city beijing chongqing

"1464070.8051"

Georedius:

我附近的人，获取所有附近的人，定位，地址，通过半径查询

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km 以110，30这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市

1) "chongqing"

2) "xian"

3) "shengzhen"

4) "hangzhou"

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUS china:city 110 30 500 km

1) "chongqing"

2) "xian"

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist 显示到中心距离的位置

1) 1) "chongqing"

2) "341.9374"

2) 1) "xian"

2) "483.8340"

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord 显示他人的定位信息

1) 1) "chongqing"

2) 1) "106.49999767541885"

2) "29.529999579006592"

2) 1) "xian"

2) 1) "108.96000176668167"

2) "34.2599996441893"

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 筛选指定结果

1) 1) "chongqing"

2) "341.9374"

3) 1) "106.49999767541885"

2) "29.529999579006592"

GEORADIUSBYMEMBER：

城市之间定位，找出位于指定元素周围的其他元素

127.0.0.1:6379[8]> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km

1) "hangzhou"

2) "shanghai"

GEOHASH:

将二维的经纬度转换为一维的字符串

127.0.0.1:6379[8]> GEOHASH china:city beijing chongqing

1) "wx4fbxxfke0"

2) "wm5xzrybty0"

GEO底层原理其实就是Zset我们可以使用Zset命令来操作GEo

127.0.0.1:6379[8]> zrange china:city 0 -1 查看地图中全部元素

1) "chongqing"

2) "xian"

3) "shengzhen"

4) "hangzhou"

5) "shanghai"

6) "beijing"

127.0.0.1:6379[8]> zrem china:city beijing 移除元素

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> zrange china:city 0 -1

1) "chongqing"

2) "xian"

3) "shengzhen"

4) "hangzhou"

5) "shanghai"

Hyperloglog:

基数？不重复的元素，可以接受误差

简介：

Redis2.8.9就更新了。

基数统计的算法

优点：占用的内存是固定的，

127.0.0.1:6379[8]> PFADD mykey a b c d e f g h i j 创建第一组元素 mykey

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> PFCOUNT mykey 统计元素基数数量

(integer) 10

127.0.0.1:6379[8]> PFADD mykey2 i j z x c b n m

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> PFCOUNT mykey2

(integer) 8

127.0.0.1:6379[8]> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 合并两组到mykey3 并集

127.0.0.1:6379[8]> PFCOUNT mykey3

(integer) 14

Bitmaps:

统计疫情感染人数，统计用户信息，打卡

Bitmaps数据结构，位图，都是操作二进制位来进行记录，

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 0 1

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 1 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 2 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 3 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 4 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 5 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> setbit sign 6 0

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> GETBIT sign 3

(integer) 0

127.0.0.1:6379[8]> GETBIT sign 0

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]> BITCOUNT sign 统计这周打卡天数

(integer) 1

127.0.0.1:6379[8]>

事务：

Redis事务本质：一组命令集合！一个事务中的所有命令，都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行，一次性，顺序性，排他性！执行一系列命令

Redis单挑命令是保证原子性的，但是事务是不保证原子性的，没有隔离级别的概念

所有的命令在事务中，并没有直接被执行，只有发起执行命令的时候才会被执行

开启事务（MULTI）

命令入队（….）

执行事务（exec）

锁：乐观锁

正常执行事务：

127.0.0.1:6379[8]> multi 开启事务

127.0.0.1:6379[8]> set k1 v1 命令入队

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k2 v2

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> get k2

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k3 v3

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec 执行事务

1) OK

2) OK

3) "v2"

4) OK

127.0.0.1:6379[8]>

放弃事务：放弃后不会执行

127.0.0.1:6379[8]> MULTI

127.0.0.1:6379[8]> set k5 v5

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k6 v6

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> DISCARD 放弃事务

127.0.0.1:6379[8]> get k5

(nil)

变异性异常（命令有错），事物中，所有的命令都不会被执行

127.0.0.1:6379[8]> MULTI

127.0.0.1:6379[8]> set k1 v1

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k2 v2

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k3 v3

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> getset k3 错误的命令

(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command

127.0.0.1:6379[8]> set k4 v4

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k5 v5

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec 执行事务报错

(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

127.0.0.1:6379[8]> get k5 所有的命令都不会执行

(nil)

运行时异常，如果事务队列中，存在语法性错误，那么执行命令的时候，其他命令时可以正常执行的，错误命令会抛出异常

127.0.0.1:6379[8]> set k1 v1

127.0.0.1:6379[8]> MULTI -

(error) ERR unknown command 'mult'

127.0.0.1:6379[8]> multi

127.0.0.1:6379[8]> incr k1 执行时会失败

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k2 v2

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> set k3 v3

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec

1) (error) ERR value is not an integer or out of range 第一条会报错，

2) OK

3) OK

监控：

悲观锁：

认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁

乐观锁：

认为什么时候都不会出问题，所以不上锁，更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过数据

获取version

更新的时候比较version

Redis监视测试

127.0.0.1:6379[8]> set money 100

127.0.0.1:6379[8]> set out 0

127.0.0.1:6379[8]> watch money 监视 money对象

127.0.0.1:6379[8]> MULTI 监视正常结束，数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功

127.0.0.1:6379[8]> DECRBY money 20

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> INCRBY out 20

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec

1) (integer) 80

2) (integer) 20

正常执行成功

测试多线程修改值，监视失败使用watch可以当作redis的乐观锁操作！

127.0.0.1:6379[8]> watch money 监视money

127.0.0.1:6379[8]> multi

127.0.0.1:6379[8]> DECRBY money 10

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> INCRBY out 10

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec 执行前另外一个线程修改值，这个时候，就会导致事务执行失败

(nil)

127.0.0.1:6379[8]> UNWATCH 如果发现事务执行失败，先解锁

127.0.0.1:6379[8]> watch money 获取最新的值再次监视，select version

127.0.0.1:6379[8]> multi

127.0.0.1:6379[8]> decrby money 10

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> incrby out 10

QUEUED

127.0.0.1:6379[8]> exec 比对监视的值，是否发生了变化

1) (integer) 990

2) (integer) 30

Jedis

我们使用Java来操作Redis

导入依赖

<groupId>redis.clients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

</dependency>

<groupId>com.alibaba</groupId>

<artifactId>fastjson</artifactId>

</dependency>

</dependencies>

连接数据库

publicstaticvoidmain(String[]args){

//1、newJedis对象即可

Jedisjedis=newJedis("127.0.0.1",6379);

//Jedis所有的命令

System.out.println(jedis.ping());

}

常用API就是上面的命令

Redis持久化：

持久化就是，因为Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘中的话，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也就会消失，所以Redis提供了持久化功能！

RDB：

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘中，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里，

Redis会单独创建（fork）一个子进程进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，在用这个临时文件替换上次持久化好的文件，整个过程中，主进程是不进行IO操作的，这就确保了极高的性能，如果需要大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常铭感，那RDB方式要比AOF方式更加的高校，RDB的缺点是最后一次持久化的数据可能丢失（在最后一次宕机的时候，容易造成数据丢失），我们默认的就是RDB，

RDB保存的文件是dump.rdb，都是在我们的配置文件中快照进行配置的

触发规则：

1、save的规则满足的条件下，会自动触发RDB规则

2、执行flushAll命令，也会触发我们的RDB 规则

3、退出REDIS，也会产生RDB文件

备份就会自动生成一个dump.rdb

如何恢复RDB文件

1、只需要将RDB文件放在我们的Redist启动目录就可以了，redis启动的时候就会自动检查dump.rdd，恢复启动其中的数据！

2、查看需要存放的位置

127.0.0.1:6379> config get dir

1) "dir"

2) "D:\\Redis\\Redis-x64-3.2.100" 如果在这个目录下存在dump.rdb文件，启动就会自动恢复其中的数据

优点：

1、适合大规模的数据恢复！

2、对数据的完整性要求不高！

缺点：

1、需要一定的时间间隔进程操作，如果redis意外宕机了，这个最后一次修改数据就没有了

2、fork进程的时候，会占用一定的内容空间！！

AOF:

将我们的所以命令记录下来，恢复的时候，就把这个文件执行一遍

默认是不开启的，我们需要手动进行配置，我们只需要开启appendonly改为yes即可开启了AOF

重启reids即可生效

如果这个AOF文件有错位，这时候Redis是启动不起来的，我们需要修复这个AOF文件

redis给我们提供了一个工具，redis-check-aof --fix

如果文件正常，重启就可以直接恢复了

优点：

1、每一次修改，都同步文件的完整性就更加好

2、每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据

3、从不同步，效率最高

缺点：

1、相对于数据文件来说，aof远远大于RDB，修复的速度也比RDB慢，

2、AOF运行效率也要比RDB慢，所以我们Redis默认的配置就是RDB持久化，而不是AOF，

Ｒｅｄｉｓ订阅：

订阅端：

127.0.0.1:6379[8]> SUBSCRIBE mochenshuo　　　订阅　一个频道

Reading messages... (press Ctrl-C to quit)

1) "subscribe"

2) "mochenshuo"

3) (integer) 1

1) "message" 消息

2) "mochenshuo" 来自哪个频道

3) "hello,world" 具体内容

1) "message"

2) "mochenshuo"

3) "hello,mochen"

发送端：

127.0.0.1:6379> PUBLISH mochenshuo "hello,world"　　发布消息到频道

(integer) 1

127.0.0.1:6379> PUBLISH mochenshuo "hello,mochen"

(integer) 1

127.0.0.1:6379>

使用场景：

实时消息系统

主从复制：

作用：

1、数据冗余；2、故障恢复；3、负载均衡；4、高可用基石

环境配置：

只配置从库，不用配置主库

查看当前库信息

127.0.0.1:6379> info replication

# Replication

role:master 角色

connected_slaves:0 没有从机

master_repl_offset:0

repl_backlog_active:0

repl_backlog_size:1048576

repl_backlog_first_byte_offset:0

repl_backlog_histlen:0

复制3个配置文件，修改对应的信息

1、端口

2、pid名称

3、log文件的名字

4、dump.rdb名字

默认三台都是主机

认老大，一个主机，一主二从

在从机中配置：

127.0.0.1:6379> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 SLAVEOF host 6379 找谁当自己的老大

细节了解：

主机可以写，从机只能读，主机中的所有数据都会被从机保存

测试：

主机断开连接，从机依旧连接到主机，但是没有写操作，这个时候，主机如果回来了，从机，依旧可以直接获取主机写的信息！

如果是使用命令行配置的主从，如果从库重启，那么就会变回主库，主要变回从机，就会立马拿到主机数据

哨兵模式（自动选取主库）：

配置哨兵：Sentinel.conf

Sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

数字一代表主机宕机了，slave投票让谁接替为主机

2、启动

优点：

哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置的优点，全有

主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性会更好

哨兵模式，就是主从模式的升级

缺点：

Redis不好在线扩容，集群的容量一旦上限，在线扩容十分麻烦

缓存穿透和雪崩：

穿透：

解决方案：

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力

缓存空对象，当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时设置一个过期时间，之后在访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

缓存击穿（量太大，缓存过期）：

解决方案：

设置热点数据永不过期，从缓存层来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题

加互斥锁：分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可，这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大

雪崩：

解决方案：

1.保证缓存服务的高可用性，比如使用Redis哨兵监控Redis集群以及使用Redis Cluster等。即使单个节点宕机了，备用节点还能顶上去保证服务可用。

做二级缓存，当一级缓存停止服务，或大量失效时，由二级缓存顶住访问压力。

不同的key之间的失效时间设置不同保证数据失效均衡。