关于redis:Redis

定义与根本信息

Redis 官网：https://redis.io

NoSQL 型数据库，以 key，value 的模式存储数据

Redis 可实现一秒写 8 万次，读 11 万次，将所有数据都放在内存中，读写都在一个 CPU 上，是单线程的

共 16 个数据库，默认应用第 0 个

默认端口：6379

数据类型

五种根本数据类型：

String, List, Set, Hash, ZSet

三种非凡数据类型：

Geospatial, Hyperloglog, Bitmap

作用

数据库，缓存，MQ

根本数据类型常用命令

连贯 redis

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

String 类型命令

# 设置键值对
SET key value

# 获取键值对
GET key value

# set if not exists
SETNX key value

# set with expire
SETEX key time value

List 类型命令

list 相当于一个双端队列

# 将一个值或多个值，插入到列表头部
LPUSH key value
LPUSH key value1
LPUSH key value2

# 获取 list，蕴含指定区间的值
LRANGE key start end

# 将一个值插入到列表尾部
RPUSH key value3

# 获取列表长度
LLEN key

# 移除列表中指定个数的值, 以下例子移除了 key 中 count 个 value
LREM key count value

# 将列表中指定下表值替换成另一个值
LSET key index value

# 将值插入到列表当中，位于值 pivot 之前或之后
LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value

set 类型命令

此类型中不能呈现反复的 value

通过哈希表实现，增加，删除，查找的复杂度都是 O(1)

# 增加键值对
SADD key value

# 返回 set 中所有的成员
SMEMBERS key

# 判断成员 value 是否是 set 中的值
SISMEMBER key value

# 获取成员个数
SCARD key value

# 移除 set 中指定成员
SREM key value

# 随机抽选成员
SRANDMEMBER key

# 两个 set 的差集
SDIFF key1 key2

# 两个 set 的交加
SINTER key1 key2

# 两个 set 的并集
SUNION key1 key2

Hash 类型命令

相当于 Map 汇合，key-map 对应，实质和 String 类型没有太大差别，map 在 redis 中示意为一个 field（字段）

# 将 key 中的字段 field 的值设为 value
HSET key field value

# 同时设置 key 中多个字段的多个值
HMSET key field1 value1 field2 value2

# 获取 key 中 field1 字段的值
HGET key field1

# 获取 key 中 field1 和 field2 的值
HMGET key field1 field2

# 以列表模式返回哈希表的字段及字段值
HGETALL key

# 获取 key 中所有的值
HVALS key

# 为 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
HINCRBY key field increment

ZSet 类型命令

有序汇合，sorted set

ZSet 中不容许呈现反复的值，每个成员都会关联一个 double 类型的分数，所以能够排序

# 向有序汇合增加一个或多个成员
ZADD key score1 member1 score2 member2

# 获取成员数量
ZCARD key 

# 获取分数在 min 和 max 之间的成员，升序排列
ZRANGEBYSCORE key min max

# 获取分数在 min 和 max 之间的成员，降序排列
ZREVRANGEBYSCORE key max min

# 移除有序汇合中给定的分数区间的所有成员
ZREMRANGEBYSCORE key min max

# 通过字典区间返回有序汇合的成员
ZRANGEBYLEX key min max

不罕用数据类型介绍

Geospatial

个别用于计算地理位置之间的间隔，需存储经纬度信息和名称（GEOADD），利用命令（GEODIST）可返回两地之间的间隔。

Hyperloglog

基数统计，返回汇合中不反复的元素。

只计算基数，不存储元素。

Bitmap

位存储，用一个 bit 位来标记某个元素对应的 Value，Key 示意该元素，节俭存储空间。

利用：统计信息

Redis 事务

MULTI

标记着一个事务的开始，redis 将后续的命令放入队列中，保障原子性。

EXEC

执行一个事务队列中的所有命令

DISCARD

革除一个事务队列中的所有命令

WATCH

监督某个事务（在事务需按条件执行时），设置在给定的 key 上

UNWATCH

勾销 WATCH 命令对所有 key 的监督

数据长久化的两种形式

RDB

Redis Database

在指定的工夫距离内将内存中的数据集快照（snapshot）写入磁盘

实现

独自创立一个子过程（fork）进行长久化，写入一个临时文件（dump.rdb），待长久化过程完结，再用这个临时文件替换上次长久化好的文件

触发机制

1. save 规定，指定当 m 秒内产生 n 次变动时，会触发 bgsave
2. flushall
3. 退出 redis

长处

1. 适宜大规模数据恢复
2. 对数据完整性要求不高

毛病

1. 须要肯定工夫距离操作，如果 redis 意外宕机，最近批改的数据失落
2. fork 过程会占用肯定空间

AOF

Append-only File

将所有命令都记录下来（appendonly.aof），默认不开启，如需开启则将 appendonly 改为 yes，重启 redis 失效

长处

1. 每一次批改都同步，文件的完整性进步，爱护数据不失落
2. 写入性能比拟好

毛病

1. AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件大，复原速度慢
2. 运行效率低

缓存穿透、击穿、雪崩

缓存穿透

定义 ：用户一直发动申请，而缓存和数据库中都没有该数据，导致数据库压力过大

解决方案 ：减少校验

缓存击穿

定义 ：在高并发的状况下，用户个体取数据，缓存中一条数据工夫到期，只能同时去数据库中取，导致数据库压力过大

解决方案 ：加互斥锁，设置缓存不过期

缓存雪崩

定义 ：缓存中数据大批量到过期工夫，很多数据都查问不到，只能去数据库中取，导致数据库压力过大

解决方案 ：缓存过期工夫随机设置或设置缓存不过期，将数据放在不同数据库中