redis学习

下面我将用通俗易懂的语言，详细介绍 Redis 及其各类功能和数据结构。

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什么是 Redis？

Redis 是一个高性能的开源内存数据库，常用于缓存、消息队列、会话存储等场景。它的数据是存储在内存中的，所以读写速度非常快。Redis 支持丰富的数据结构，并且可以持久化数据到磁盘，保证数据安全。

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Redis 数据结构详解

1. 字符串（String）

• 特点：最基本的数据类型，单个键对应一个值。

• 应用：缓存、计数器、简单的对象存储。

• 操作：设置（SET）、获取（GET）、自增（INCR）、追加（APPEND）。

• 举例 ：

  Code

  SET name "Tom"
  GET name          // 返回 "Tom"
  INCR age          // 年龄加1

2. 列表（List）

• 特点：有序的字符串集合，可以像队列/栈一样操作。

• 应用：消息队列、任务列表、最近访问记录。

• 操作：从头插入（LPUSH）、从尾插入（RPUSH）、弹出（LPOP/RPOP）。

• 举例 ：

  Code

  LPUSH fruits "apple"
  RPUSH fruits "banana"
  LPOP fruits       // 返回 "apple"

3. 集合（Set）

• 特点：无序且唯一的字符串集合。

• 应用：标签、去重、共同好友等。

• 操作：添加（SADD）、移除（SREM）、取交集（SINTER）、取并集（SUNION）。

• 举例 ：

  Code

  SADD tags "redis"
  SADD tags "database"
  SADD tags "redis" // 不会重复
  SMEMBERS tags     // 返回所有标签

4. 有序集合（Sorted Set）

• 特点：每个元素都有一个分数，按照分数排序，元素不能重复。

• 应用：排行榜、优先队列、定时任务。

• 操作：添加（ZADD）、按分数范围查询（ZRANGEBYSCORE）、获取排名（ZRANK）。

• 举例 ：

  Code

  ZADD scores 100 "Tom"
  ZADD scores 80 "Jerry"
  ZRANGE scores 0 -1 // 分数从小到大返回所有

5. 哈希（Hash）

• 特点：类比于字典或对象，适合存储结构化数据。

• 应用：用户信息、对象属性。

• 操作：设置字段（HSET）、获取字段（HGET）、获取所有字段（HGETALL）。

• 举例 ：

  Code

  HSET user:1 name "Tom"
  HSET user:1 age 20
  HGET user:1 name    // 返回 "Tom"
  HGETALL user:1      // 返回所有属性

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进阶功能与应用场景

6. 发布订阅（Pub/Sub）

• 特点：消息通信机制，发布者发布消息，订阅者接收消息。

• 应用：聊天系统、实时通知。

• 操作：发布（PUBLISH）、订阅（SUBSCRIBE）。

• 举例 ：

  Code

  SUBSCRIBE news      // 订阅频道
  PUBLISH news "Hello Redis!" // 发布消息

7. 消息队列

• 特点：利用列表实现生产者-消费者模式。

• 应用：异步任务处理、事件驱动系统。

• 操作：生产者 LPUSH，消费者 RPOP/BPOP。

• 举例 ：

  Code

  LPUSH queue "task1"
  RPOP queue         // 消费任务

8. 地理空间（Geo）

• 特点：存储地理坐标（经纬度），能进行距离、范围、附近查询。

• 应用：附近的人、附近的商店。

• 操作：添加（GEOADD）、距离查询（GEODIST）、范围查询（GEORADIUS）。

• 举例 ：

  Code

  GEOADD places 116.38 39.90 "Beijing"
  GEODIST places "Beijing" "Shanghai" // 查询两地距离

9. HyperLogLog

• 特点：基数统计结构，极省空间，适合统计唯一数量。

• 应用：UV统计、独立访问量。

• 操作：添加（PFADD）、查询（PFCOUNT）。

• 举例 ：

  Code

  PFADD visitors "user1" "user2"
  PFCOUNT visitors  // 返回独立用户数

10. 位图（Bitmap）

• 特点：以二进制位存储数据，适合布尔值集合。

• 应用：签到、活跃用户标记。

• 操作：设置（SETBIT）、获取（GETBIT）、统计（BITCOUNT）。

• 举例 ：

  Code

  SETBIT sign_in 1 1 // 用户1签到
  GETBIT sign_in 1   // 查询用户1是否签到
  BITCOUNT sign_in   // 统计签到人数

11. 位域（Bitfield）

• 特点：操作指定长度的二进制字段，支持整型、计数等复杂操作。

• 应用：密集数据存储、状态压缩。

• 操作：BITFIELD

• 举例 ：

  Code

  BITFIELD mykey SET u8 0 100   // 从第0位开始设置一个8位无符号数为100
  BITFIELD mykey GET u8 0       // 获取该值

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Redis 事务

• 特点：原子性操作，一次执行多个命令。

• 应用：保证一组操作要么全部成功要么全部失败。

• 操作：MULTI、EXEC、WATCH。

• 举例 ：

  Code

  MULTI
  SET key1 "A"
  SET key2 "B"
  EXEC

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持久化机制

• RDB（快照）：定时将内存数据保存到磁盘，适合冷备份。
• AOF（追加日志）：每个写操作都记录下来，重启时重放日志，适合高数据安全场景。
• 混合模式：既用 RDB 又用 AOF，兼顾速度和安全。

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主从复制（Replication）

• 特点：主节点写数据，从节点同步数据，实现高可用和读写分离。
• 应用：分布式部署、负载均衡。
• 操作：配置 slaveof 或在配置文件中设置。

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哨兵模式（Sentinel）

• 特点：自动检测 Redis 实例是否可用，支持自动故障转移。
• 应用：高可用架构。
• 功能 ：
  • 监控主节点
  • 自动主从切换
  • 通知管理员

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Redis 集群

• 特点：数据分片存储在多个节点上，支持高并发和大数据量。
• 应用：大型分布式缓存、NoSQL数据库。

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总结

Redis 是一款非常强大的内存数据库，支持丰富的数据结构和高可用特性。它不仅可以做缓存，还能做消息队列、计数器、排行榜、地理空间存储等多种应用。通过主从复制、哨兵和集群，能实现高可用和分布式架构。

我将用尽可能详细且通俗易懂的方式，为你全面剖析 Redis。这篇内容会很长，但读完它，你将对 Redis 有一个非常深刻和系统的理解。

我们将从"是什么"、"为什么"开始，然后逐一拆解它的所有核心特性和功能。

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一、Redis 是什么？------ 超快的"内存"仓库

想象一下，你有一个超能力：你能把任何东西瞬间放进一个神奇的仓库，又能瞬间把它拿出来。这个仓库的唯一限制就是大小（内存），但它的存取速度极快，是普通仓库（硬盘数据库如 MySQL）的 10-100 倍。

这个神奇的仓库，就是 Redis。

它的全称是 Re mote Di ctionary Server（远程字典服务器）。顾名思义，它本质上是一个存储在内存中的 Key-Value 数据存储系统，但功能远不止简单的字典那么简单。

核心特点：

1. 基于内存：所有数据主要存储在内存（RAM）中，所以速度极快。

2. 数据结构丰富：它不是简单的 Key-String，而是提供了字符串、列表、集合等多种复杂数据结构。

3. 持久化：虽然数据在内存，但可以通过技术手段（RDB、AOF）将数据保存到磁盘，防止重启后数据丢失。

4. 支持集群：可以搭建多台 Redis 服务器组成集群，处理海量数据和高并发请求。

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二、为什么需要 Redis？------ 解决瓶颈

传统应用架构中，所有数据都从硬盘数据库（如 MySQL）读写。当访问量巨大时，磁盘 I/O 会成为瓶颈，导致应用变慢。

Redis 的典型应用场景：

• 缓存：将热点数据（如商品信息、用户会话）放在 Redis 中，减轻后端数据库的压力。这是最常用的场景。

• 排行榜：利用有序集合（Sorted Set）轻松实现实时更新的排行榜。

• 计数器：利用原子操作快速实现点赞数、阅读量、秒杀库存等。

• 消息队列：利用列表（List）实现简单的异步任务队列。

• 社交关系：利用集合（Set）实现共同关注、好友推荐等。

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三、核心数据结构详解（Redis 的"武器库"）

这是 Redis 最强大的地方。它不像 MySQL 那样需要先建表，你可以直接使用这些数据结构。

1. 字符串（String）

最简单的类型，一个 Key 对应一个 Value。

• 可以存什么：不仅是文本，也可以是数字（整数/浮点数）甚至是二进制数据（如图片序列化后的数据）。

• 常用命令：

  • SET key value：设置值

  • GET key：获取值

  • INCR key：将键存储的整数值增加 1（原子操作）

  • DECR key：将键存储的整数值减 1（原子操作）

  • MSET key1 value1 key2 value2：批量设置

  • MGET key1 key2：批量获取

• 应用场景：

  • 缓存 ：SET user:1001 '{"name": "Alice", "age": 30}'

  • 计数器 ：INCR article:readcount:1001 （给文章ID为1001的阅读量+1）

  • 分布式锁 ：SET lock:order 1 NX EX 30 （NX：键不存在时才设置，EX：设置过期时间30秒）

2. 列表（List）

一个简单的字符串列表，按插入顺序排序。你可以从左边或右边添加/移除元素，像个双端队列。

• 特点：有序、可重复。

• 常用命令：

  • LPUSH key value：从左边插入一个元素

  • RPUSH key value：从右边插入一个元素

  • LPOP key：从左边弹出一个元素

  • RPOP key：从右边弹出一个元素

  • LRANGE key start stop：获取指定范围内的元素

• 应用场景：

  • 消息队列 ：生产者 LPUSH taskqueue task1，消费者 RPOP taskqueue。

  • 最新列表 ：LPUSH news latest_news，用 LRANGE news 0 4 获取最新5条新闻。

3. 集合（Set）

是 String 类型的无序集合 ，且元素不可重复。它支持交集、并集、差集等集合操作。

• 特点：无序、唯一、支持集合运算。

• 常用命令：

  • SADD key member：添加一个或多个元素

  • SREM key member：移除一个或多个元素

  • SMEMBERS key：获取所有元素

  • SINTER key1 key2：计算 key1 和 key2 的交集

  • SISMEMBER key member：判断 member 是否是 key 的成员

• 应用场景：

  • 标签系统 ：给用户打标签 SADD user:1001:tags tag1 tag2。

  • 共同好友 ：SINTER user:1001:friends user:1002:friends 计算两个用户的共同好友。

4. 有序集合（Sorted Set / ZSet）

和 Set 一样也是 String 类型元素的集合，且不允许重复。但每个元素都会关联一个 double 类型的分数（score）。Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序的。成员是唯一的，但分数可以重复。

• 特点：唯一、有序（按分数排序）。

• 常用命令：

  • ZADD key score member：添加一个或多个元素（带分数）

  • ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按分数从低到高返回指定排名范围的元素

  • ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]：按分数从高到低返回（用于排行榜）

  • ZRANK key member：获取 member 的排名（从0开始，按分数升序）

• 应用场景：

  • 排行榜 ：ZADD leaderboard 100 "Alice" 90 "Bob"，用 ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES 获取前三名。

  • 带权重的队列：分数可以作为优先级。

5. 哈希（Hash）

是一个键值对集合，非常适合存储对象。

• 可以理解为 ：一个 Key 对应一个 field-value 的映射表。

• 常用命令：

  • HSET key field value：设置哈希表字段的值

  • HGET key field：获取哈希表字段的值

  • HGETALL key：获取哈希表中所有字段和值

  • HMSET key field1 value1 field2 value2：批量设置多个字段

• 应用场景：

  • 存储对象 ：HMSET user:1001 name "Alice" age 30 email "alice@example.com"。这比将整个对象序列化成 JSON 字符串再存为 String 更高效，可以单独修改某个字段。

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四、高级功能与特性

1. 发布订阅（Pub/Sub）

一种消息通信模式：发送者（发布者）发送消息，接收者（订阅者）接收消息。发布者和订阅者没有直接关联。

• 命令：

  • SUBSCRIBE channel：订阅一个或多个频道

  • PUBLISH channel message：向指定频道发布消息

• 应用场景：实时消息系统、实时聊天室、系统通知广播。

• 注意 ：消息是非持久化的，如果客户端中途下线，会丢失这段时间的消息。

2. 消息队列（Stream）

这是 Redis 5.0 引入的更强大的消息队列功能，旨在弥补 Pub/Sub 不能持久化消息的缺陷。它提供了消息持久化、消费者组（Consumer Group）等更接近专业消息队列（如 Kafka）的功能。

• 核心概念：每条消息都有一个唯一的 ID，支持多消费者组，每个消费者组可以独立消费同一条消息，并记录各自的消费位移。

• 应用场景：需要可靠消息传递的异步任务、流处理。

3. 地理空间（Geospatial）

用于存储地理位置信息，并计算位置间的距离、查找范围内的地点等。

• 底层实现：基于有序集合（ZSet），将二维的经纬度编码成一个分数（score）。

• 常用命令：

  • GEOADD key longitude latitude member：添加地理位置

  • GEODIST key member1 member2 [unit]：计算两地距离

  • GEORADIUS key longitude latitude radius unit：查找指定半径内的地点

• 应用场景：附近的人、附近的车、摇一摇。

4. HyperLogLog

用于做基数统计 的算法。它的优点是，输入元素的数量或体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定且很小。

• 什么是基数？：一个集合中不重复元素的个数。例如 {1, 3, 5, 7, 5, 3, 1} 的基数是 4。

• 特点：统计结果不是精确的，有小于 1% 的误差，但内存占用极小（每个 HyperLogLog 键只需 12 KB）。

• 命令：

  • PFADD key element：添加元素

  • PFCOUNT key：计算基数

  • PFMERGE destkey sourcekey：合并多个 HyperLogLog

• 应用场景：统计网站的 UV（独立访客数），统计搜索关键词的不重复数量。

5. 位图（Bitmap）与位域（Bitfield）

• 位图（Bitmap）：通过操作字符串的每一位（bit）来实现的。实际上它不是一种单独的数据类型，而是基于 String 类型的一系列位操作。

  • 命令 ：SETBIT key offset value, GETBIT key offset, BITCOUNT key

  • 应用场景：用户签到记录（每天1bit，一年只需365bit≈46字节）、活跃用户统计。

• 位域（Bitfield）：允许你对字符串中的多个位段进行设置、增加和获取操作，可以处理整数。可以把它看作是对位图功能的增强，能更高效地操作多个位。

  • 命令 ：BITFIELD key ...

  • 应用场景：存储需要打包的小整数，如存储一个有多种状态标志的对象。

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五、数据安全与可靠性

1. 事务（Transactions）

Redis 事务是一组命令的集合。事务中的所有命令都会按顺序串行化执行，执行过程中不会被其他客户端发送的命令打断。

• 命令 ：MULTI（开启事务） -> 输入多条命令 -> EXEC（执行事务） 或 DISCARD（取消事务）。

• 重要特点：

  • 不保证原子性 ：Redis 事务在执行中如果某条命令出错，不会回滚之前已执行的命令。它只是确保这组命令被连续执行。

  • 没有隔离级别：因为命令是串行执行，所以不存在并发问题。

2. 持久化（Persistence）

为了解决内存数据掉电易失的问题，Redis 提供了两种将数据持久化到硬盘的机制：

• RDB（Redis Database）：

  • 原理 ：在指定的时间间隔内，生成内存数据的快照 （Snapshot），保存为一个压缩的二进制文件（.rdb）。

  • 优点：

    • 文件紧凑，适合做灾难恢复（可以远程传输备份）。

    • 最大化 Redis 性能（父进程 fork 一个子进程来完成持久化，主进程不进行任何 I/O 操作）。

    • 重启恢复大数据集时速度比 AOF 快。

  • 缺点：

    • 可能会丢失最后一次快照之后的数据（比如 5 分钟持久化一次，服务器宕机就会丢失近 5 分钟的数据）。

    • fork 子进程时，如果数据量巨大，可能会导致服务暂停几毫秒甚至几秒。

• AOF（Append Only File）：

  • 原理 ：记录每一次写操作命令（如 SET, HSET），以日志的形式追加到文件末尾。

  • 优点：

    • 数据安全性更高。你可以配置为每秒同步一次，最多丢失一秒的数据。

    • AOF 文件易于解读，容易修复。

  • 缺点：

    • AOF 文件通常比 RDB 文件大。

    • 根据同步策略的不同，AOF 的运行速度可能慢于 RDB。

生产环境通常同时开启 RDB 和 AOF。用 AOF 保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择；用 RDB 做不同程度的冷备。

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六、高可用与集群

1. 主从复制（Replication）

一个主节点（Master）可以拥有一个或多个从节点（Slave）。主节点负责写数据，从节点自动同步主节点的数据，主要负责读数据。

• 作用：

  • 数据冗余：实现了数据的热备份。

  • 读写分离：主库写，从库读，分担服务器负载。

  • 高可用基石：是哨兵和集群模式实现的基础。

2. 哨兵模式（Sentinel）

Redis 官方提供的高可用 解决方案。它由一个或多个 Sentinel 实例组成的系统，用于监控主从节点，并在主节点发生故障时，自动将一个从节点升级为新的主节点，让应用方无感知地完成故障切换。

• 功能：

  1. 监控：持续检查主从服务器是否正常运行。

  2. 通知：当被监控的某个节点出现问题时，可以通过 API 通知管理员。

  3. 自动故障转移：如果主节点宕机，Sentinel 会启动一次选举，将一个从节点提升为主节点，并让其他从节点复制新的主节点，并通知客户端新的主节点地址。

• 架构：通常 Sentinel 需要至少 3 个实例来保证自身的健壮性。

3. 集群模式（Cluster）

Redis 3.0 后推出的分布式解决方案。当数据量巨大，单机内存不足时，就需要使用集群。

• 原理：

  • 数据分片：Cluster 将数据自动分片到多个节点上。整个数据库被分为 16384 个槽（slot），每个节点负责一部分槽。

  • 高可用：每个分片实际上也是主从结构（一个主节点，N个从节点），主节点故障时，其从节点会自动接替它，保证了在部分节点故障时集群的整体可用性。

• 与哨兵模式的区别：

  • 哨兵 ：解决高可用问题，主从模式所有节点数据都一样，是数据的全量复制。

  • 集群 ：解决海量数据+高并发+高可用的问题，是数据的分片存储。

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总结

Redis 是一个功能极其丰富的内存数据存储系统，远不止一个简单的 Key-Value 缓存。它的强大之处在于：

1. 丰富的数据结构：针对不同场景提供了最合适的"武器"，让你在设计系统时游刃有余。

2. 极致的性能：内存存储和单线程无锁设计带来了惊人的吞吐量。

3. 完善的可靠性：通过持久化和复制机制保证数据安全。

4. 高可用与扩展性：通过哨兵和集群模式应对各种规模的应用场景。