Redis实战读书分享1

目前啊，公司有些动荡，程序员?‍? 真是不容易呀。自己趁着空余的时间，将原来看过的书和知识点再捋一遍。

ps:
纯手打，希望大家多多关注和点赞，后续陆续更新，希望大家一起进步！
图片使用的是 processOn 画的，有兴趣的小伙伴可以去试一下
如果同学需要 电子书 ，可以评论区留言
吐槽 processon，非会员文件最多 9 个，坑！

第一部分 入门

第一章 初识 redis

1.1 Redis 简介

• Redis 概念

Redis 是一个速度很快的 非关系型数据库 ，可以存储key-value 之间的映射，可以将存储在内存中的键值对数据 持久化到硬盘 ，可以使用 复制特性 来扩展读性能，可以使用 客户端分片 来扩展写性能

• Redis 与其他数据库对比

数据库名称

类型

数据存储

查询类型

附件功能

Redis

使用内存存储 (in-memory) 非关系型数据库

字符串、列表、集合、散列、有序集合

每种数据类型都有自己的专属命令，另外还有批量操作和不完成的事务支持

发布订阅、主从复制、持久化、脚本

memcached

使用内存存储的键值缓存

键值对之间的映射

创建、读取、更新、删除等命令

为提升性能而设的多线程服务器

MySQL

关系型数据库

数据库 - 表 - 行 结构

CURD 相关函数

支持 ACID 特性、主从复制、主主复制

postgresql

关系型数据库

同上

同上

同上

MongoDB

使用硬盘存储 (on-disk) 的非关系文档存储

数据库 - 表 -BSON 文档 结构

创建、读取、更新、删除等命令

支持 map-reduce 操作、主从复制、分片、空间索引

• 附加特性

• RDB 和 AOF 两种持久化方式
• 支持主从复制

①执行复制的从服务器

1.2 Redis 数据结构

• 字符串 string

set hello world
get hello
del hello

• 列表 list

rpush list-key item
lpush list-key item2
lrange list-key 0 -1
lindex list-key 1
lpop list-key
rpop list-key

• 集合 set

列表可以存储多个相同字符串，集合存储的字符串各不相同
sadd set-key item 添加成功返回 1，已经存在返回 0
smembers set-key
sismember set-key item 已经存在返回 1，不存在返回 0
srem set-key item

• 散列 hash

可以将 hash 看做关系型数据库的 行
hset hash-key sub-key1 value1
hgetall hash-key
hdel hash-key sub-key1
hget hash-key sub-key1

• 有序集合 zset

• 有序集合和散列，都可以存储 键值对
• 有序集合中，键：成员，值：分值，分值必须为浮点数
• Redis 中唯一一个，既可以根据成员访问元素，又可以根据分值以及分值的排列顺序 访问元素的结构
  zadd zset-key 123 member1
zrange zset-key 0 -1 withscores
zrangeby zset-key 0 800 withscores 根据分值的范围查找
  zrem zset-key member1

1.3 Redis 案列分析(类 stackoverflow)

1.3.1 对文章进行投票

• 业务分析

1. 可以对文章进行点赞
2. 文章评分：得票数 * 常量 + 文章发布时间
3. 每人每篇只能投一次，只能投一周

• 数据构建设计

1. hash 文章信息(标题、网址、发布用户、发布时间、投票数)
2. zset 文章发布时间(文章 ID、发布时间)- 可以通过发布时间排序
3. zset 文章评分(文章 ID、评分)- 可以通过评分排序
4. set 文章已投用户列表(key- 文章 ID、value- 已投用户 ID)- 一周后就可删除
   

• 实现逻辑

1. 当用户尝试对一篇文章投票，先去文章发布时间的 zset 中 (zscore 命令) 检查文章是否超过一周
2. 如果文章仍然可以投票，zadd 将用户添加到文章已投用户列表 set 中
3. 如果添加成功，则表示该用户第一次对该文章投票，并 (zincrby 命令) 为文章评分 zset 添加 400(设置的常量)，并 (hincrby 命令) 为文章信息 hash 中投票数 +1

• 代码展示 python

’‘’这里应该使用 Redis 事务，后续章节再添加进来‘’‘ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 86400
VOTE_SCORE  = 400

def article_vote(conn,uer,article):
    cutoff = time.time() - ONE_WEEK_IN_SECONDS
    if conn.zscore('time:'+ article)< cutoff
        return
    # - 1 的好处是无论前面添加了栏目，ID 的索引 -1    
    article_id = article.partition(':')[-1]
    if conn.sadd('voted:' + article_id,user)
        conn.zincrby('score:',article,VOTE_SCORE)
        conn.hincrby(article,'votes',1)

1.3.2 发布文章

• 实现逻辑

1. 首先创建一个文章 ID，可以通过计数器(INCR 命令)
2. 将文章作者 ID 添加 (SADD 命令) 到文章已投用户列表，本人默认已经投了自己的文章
3. 为文章已投用户列表的 set 设置 (EXPIRE 命令) 过期时间，1 周后自动删除
4. 存储 (HMSET) 文章相关信息
5. 将初始评分和发布时间分别添加 (ZADD) 到对应的有序集合中

• 代码展示 Python

def post_article(conn,user,title,link):
    article_id = str(conn.incr('article:'))
    voted = 'voted:' + article_id
    conn.sadd(voted,user)
    conn.expire(voted,ONE_WEEK_IN_SECONDS)
    
    now = time.time()
    article = 'article:' + article_id
    conn.hmset(article,{
        'title':title,
        'link':link,
        'poster':user,
        'time':now,
        'votes':1  
    })
    conn.zadd('time:',article,now)
    conn.zadd('score:',article,now + VOTE_SCORE)

1.3.3 获取文章(评分最高的文章、最新发布的文章)

• 实现逻辑

1. 先使用 ZREVRANGE(倒序范围取值)在 zset 中取出多个文章 ID
2. 然后在 hash 中对每篇文章 ID 执行 HGETALL 取出文章详细信息

• 代码实现 Python

ARTICLES_PER_PAGE = 25
def get_articles(conn,page,order='score:'):
    start = (page-1) * ARTICLES_PER_PAGE
    end  = start + ARTICLES_PER_PAGE -1
    ids  = conn.zrevrange(order,start,end)
    articles = []
    for id in ids:
        article_data = conn.hgetall(id)
        # 给源数据添加 ID
        article_data['id'] = id 
        articles.append(article_data)
    return articles

1.3.3 对文章进行分组(分类，标签等类似功能), 并取出分组中评分最高或时间最新文章

• 实现逻辑

1. 分组可使用集合 set
2. 将分组集合 set、评分有序集合 zset(或者时间的有序集合 zset)，进行交集 (ZINTERSTORE 命令) 计算，存储到一个有序集合
3. 然后从有序集合中获取排序的文章信息，为了减少 Redis 计算量，将交集结果缓存 60 秒
   

• 代码实现 Python

def get_group_articles(conn,group,page,order='score:'):
    #交集的 key
    key = order + group 
    if not conn.exists(key):
        conn.zinterstore(key,['group:'+group,order],aggregate='max')
        conn.expire(key,60)
    #调用原有方法获取文章排序    
    return get_articles(conn,page,key)