Redis基础

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Redis基础整合

Redis基础 *** 作、事务、乐观锁、持久化、主从复制、哨兵、缓存穿透击穿雪崩

查看所有key、删除指定的key和清除所有keyStringListSetHashZsetGeospatialHyperloglogBitmaps事务乐观锁持久化主从复制哨兵模式缓存穿透、击穿、雪崩

Redis基础 *** 作、事务、乐观锁、持久化、主从复制、哨兵、缓存穿透击穿雪崩 查看所有key、删除指定的key和清除所有key

keys *		//查看当前表的所有key
del key1	//删除指定key1
flushall	//清除全部
flushadb	//清除当前表

String

set key1 v1					//创建键值对
mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 		//批量创建k1 k2 k3
setex k3 30 hello   		//创建k3,值为”hello“，30s后过期
setnx k1 hello 				//如果key1不存在则创建key1，若存在则创建失败
msetnx 						//批量创建（是一个原子性的 *** 作，要不都成功，要不都失败）

get key1  					//查看键值对
mget k1 k2 k3 				//批量查看k1 k2 k3

append  key1 “hello”		//追加值
incr views  				//值加一 
decr views					//值减一
incrby views x 				//值加x
decrby views x 				//值减x

getrange key1 x y  			//截取字符串 从x到y
setrange key2 x x`  		//替换指定位置的字符串 把x位置的字符串替换为x`

set user:1 {name:zhangsan,age:23}  		//用json字符串创建一个对象
mset user:2:name lisi user:2:age 19  	//巧妙设计key创建对象
getset k4 redis  						//组合命令，先get再set，先返回get命令再set创建

List

'所有的list命令都是以 L/l(redis命令不区分大小写) 开头的'
LPUSH list A  		//从链表左边插入
RPUSH list B  		//从链表右边插入

Lrange list x  y 	//查看所有位置从x到y的链表元素
Lrange list 0 -1 	//查看所有链表元素

LPOP list  			//移除链表左边第一个元素
RPOP list  			//移除链表右边第一个元素

Lindex list x  		//获得链表第x个元素 

Llen list  			//获得链表的长度
Lrem list 1 one  	//移除链表中一个指定的值
Ltrim list x y  	//截取从 x 到 y 指定长度的元素，其他的元素删除

RPOPLPUSH list newlist  	//组合命令，取出 list链表 的最右边元素，插 入 newlist链表 的最左边
lset list x item  			//把 list链表 中的第x个元素替换为item（更新 *** 作，值不存在则报错）
linsert  list before( after ) "B" "X"  //在链表的”B“元素之前( 后 )插入 ”X“元素

Set

'set是无序不重复集合'
sadd set ”A“ 		 	//创建 set，添加元素

smembers set  			//查看 set 中所有元素

sismember “A” 			//判断是否存在"A"这个元素

scard set  				//获取 set 集合中的元素的个数

srem set "A"  			//移除set集合中的元素"A"
srandmember set x  		//随机从 set 集合中抽选出 x 个元素
spop set x				//随机移除 set 集合中 x 个元素 

smove set1 set2 "A"  	//把 "A" 元素从 set1 集合中移到 set2 集合
sdiff set1 set2  		//获得 set1 集合和 set2 集合不相同的元素
sinter set1 set2  		//获得 set1 集合和 set2 集合的相同元素( 交集 )

Hash

'Map集合：key-map（key - (key-value) ） ， 这时候值是一个map集合'
hset hash field1 A  					//创建一个 hash ，并添加元素
hmset hash field1 "ABC" field2 "abc"  	//批量创建hash表，并添加元素

hget hash field1  						//获取hash表中的元素
hmget hash field1 field2  				//批量获取hash表的元素
hgetall hash  							//获取所有元素

hdel hash field2  						//删除hash表中的元素

hlen hash  								//查看hash表的长度

hexists hash field1  					//判断hash中的指定key是否存在

hkeys hash  							//获取hash中的所有的key
hvals hash   							//获取hash中的所有的value

hincrby hash field1 1 					//hash中 value 自增1
hdecrby hash field1 1 					//hash中 value 自减1
hsetnx									//用法和set集合相同 				

Zset

'有序集合，在set基础上，增加了一个值，set k1 v1 <——> zset k1 score1 v1'
zadd set 1 A  					//添加一个值"A"
zrange set 0 -1  				//查看元素

zrangebyscore set -inf +inf  	//从负无穷到正无穷排序
zrangebyscore set -inf +inf withscores  //从负无穷到正无穷排序，并显示score
zrangebyscore  set x y withscores  		//从 x 到 y 排序，并显示score
zrevrange  set 0 -1  					//从大到小排序

zrem set A  			//移除 set 中的元素"A"
zcard set  				//获取 set 集合中的个数
zcount set x y  		//获取 set 集合中 x 到 y 元素的数量

Geospatial

'地理位置，定位，附近的人，打车距离计算( 本质用Zset实现的 )
有效经度-180 ~ +180 ，有效纬度 -85 ~ +85'

geoadd china:city 116.40 39.90 beijin  						//添加key - 经纬度 城市

geopos china:city beijin 			 						//获取指定位置的经纬度

geodist china:city beijin shanghai （m/ km/ mi英里/ ft英尺） 	//获取两个位置之间的距离 

georadius china:city 110 30 10000 km(withdist直线距离 /withcoord经纬度) (count x 限定获得 x 个位置 )  	//搜索经度为110 纬度为30 周围10000km的位置 （附近的人）

georadiusbymembers china:city beijin 10000 km  				//搜索 beijin 位置 周围10000km的位置

zrange china:city 0 -1  									//查看所有key中所有value

zrem china:city beijin  									//删除beijin

.

Hyperloglog

'基数统计的算法（网页的访问量，一个人访问多次还是算一个人，可接受误差）'
'传统方式：set集合保存用户id，统计set中id数量（不利于用户过多）'
'Hyperloglog优点：占用内存很小，是固定的。'

PFADD key1 a b c d d  		//把元素存入key1
PFCOUNT key1  统计 key1 		//元素基数的个数
PFMERGE key3 key1 key2  	//合并key1 和 key2 两组到key3（并集）

Bitmaps

'位图，是 *** 作二进制数来进行记录，位存储 1 0（登录/未登录  打卡/未打卡）'
setbit sign x 0/1  		//在第 x 个位置存入0或者1
getbit sign x  			//查看第 x 个位置为 0还是1
bitcount sign x y  		//统计从 x 到 y 有多少个1

事务

Redis事务： 一次性、顺序性、排他性。
Redis事务本质：一组命令的集合，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。
Redis事务没有隔离级别的概念（所有的命令在事务中，并没有直接执行，只有发起执行命令的时候才会执行）
Redis单条命令是原子性的，但事务不保持原子性！！！
redis事务：1、开启事务( multi ) 2、命令入队( ...... ) 3、执行事务( exec ) 放弃事务( discard )
编译型错误（代码有问题，命令有错），事务中所有的命令都不会被执行！ 运行时错误（比如 1/0 ），错误命令会抛出，但不影响其他命令执行！

乐观锁

悲观锁：很悲观，认为什么时候都会出现问题，无论做什么都会加锁
乐观锁：很乐观，认为什么时候都不会出问题，所有不会加锁。 在更新数据的时候去判断一下，再此期间是否有人修改这个数据。
监视一个key（加乐观锁）（加乐观锁后，如果执行之前，其他线程修改这个 key 时，就会导致事务执行失败）

watch key1		//监视key1，给key1上锁
unwatch key1	//取消监视key1，给key1取锁

持久化

RDB （redis database）（把数据保存在一个 .rdb 文件中）

AOF （append only mode）（把 *** 作保存在一个 .aof 文件中，默认的文件的无限追加）

主从复制

主机能读写，从机不能写，只能读。

从机宕机后，重新连接到主机能重新复制主机的全部数据

哨兵模式

'配置文件sentienl.conf'：
sentinel monitor myredis( 被监控的名称 ) 127.0.0.1( host ) 6379( port ) 1( 1代表主机挂了，哨兵对slave进行投票，谁票数多，谁就成为新的主机 )

启动哨兵：sentinel-server sentient.conf

如果Master节点断开了，这个时候就会从slave中随机选择一个服务器！（这里面有一个投票算法 !）
如果断开的Master重新连接，不能重新成为主机，只能变成新的主机下的从机！

优点：主从可以自动切换，系统可用性更好。
缺点：Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦。

缓存穿透、击穿、雪崩

缓存穿透（缓存和mysql数据库都查不到）
解决：1、在缓存前面加一个布隆过滤器 2、在缓存中存储一个空值，返回给请求

缓存击穿（请求的量太大，缓存过期击穿缓存，比如微博热搜）
解决：1、热点数据永不过期 2、加互斥锁（ 保证只有一个线程获得key，其他线程等待）

缓存雪崩（缓存集中过期失效，缓存层发生生效）：
解决：1、异地多活 2、限流降级 3、数据预热