【Redis】常用命令

在学习命令之前，我们一定要参考Redis的官网，能够看英文官方文档，是每个程序员的"基操".

🐼Redis最核心的命令

我们说过，Redis是按照键值对的方式来存储数据的。

✅GET

cpp 复制代码

GET key

通过key获取value， 如果 key 不存在，返回 nil。如果 value 的数据类型不是 string，会报错。时间复杂度O(1)

✅SET

cpp 复制代码

SET key value

设置键值对[key, value]， 将 string 类型的 value 设置到 key 中。如果 key 之前存在，则覆盖，⽆论原来的数据类型是什么。之前关于此 key 的 TTL 也全部失效。时间复杂度O(1)

不管是set还是get，其中key和value都是字符串

Redis不区分大小写，和MySQL一样。

为什么他俩是最核心的两个命令吗，不就是一个读，一个写，与Redis通过网络进行IO，通过这两个O(1)时间复杂度的操作，我们就能完成绝大部分操作了。

🐼Redis全局命令

我们说了，Redis是键值对结构，其中key是固定字符串，其中value表示很多数据结构类型，Redis 有 5 种数据结构，不过对于键来说有⼀些通用的命令，而value对于不同的容器我们到时候再去看。

而全局命令就是，能够搭配任何一个数据结构去使用的命令

✅KEYS

返回所有满足样式（pattern）的 key，该命令可以看到的是每一个key的模样，同时也可以允许存在通配符等，当我们不确定我们的redis中有哪些key时，可以试着来查找

cpp 复制代码

KEYS pattern

来看一下官网给的pattern的介绍，主要是一些通配符的匹配规则，忘记了去官网查即可。

cpp 复制代码

h?llo matches hello, hallo and hxllo  # ？表示匹配任意一个字符。
h*llo matches hllo and heeeello # *表示可以匹配一个或者多个任意个字符。
h[ae]llo matches hello and hallo, but not hillo # [....]表示可以从中匹配这些字符，不再[]中的字符不行。
h[^e]llo matches hallo, hbllo, ... but not hello # 表示除e的字符其他都行
h[a-b]llo matches hallo and hbllo # 表示匹配 [a, b]之间的字符，包括边界

注意事项：

keys的时间复杂度为O(N），因此，不建议使用keys,在生产环境上，明确禁止使用keys,尤其是像keys * 这样的导致Redis挂掉的命令

🚩为啥嘞，首先生产环境就是线上环境，就是和用户交互的环境，你在线上环境搞个这，因为Redis是基于网络的，是客户端服务器的模式，而且Redis是单线程的，又不单单是服务你一个客户端，如果你这个客户端发一个key*,导致Redis只为你一个人服务了，导致其他用户的访问都去MySQL那里了，MySQL它又很"娇气",一不小心就挂了，所以，强烈禁止，不要让站在MySQL背后的哪个男人-Redis阻塞住！它在为MySQL负重前行嘞！

**✅**EXISTS

判断KEY是否存在

cpp 复制代码

EXISTS key [key ...]

返回值为Key存在的个数，也就是我们可以一次性判断多个key是否存在，存在几个就返回几！

时间复杂度为O(1)，官网写的是O(N）其中这个N就是key的个数，这个N是多少，不好说，但你一次性要判断的KEY不能特别多对吧，所以就是O(1).

注意下面这两种写法的区别：

🚩第一种写法和第二种分两次写，有啥区别吗？

其实，有本质的区别，我们知道我们的redis是客户端服务器通信的，我们每操控的一条命令，都是基于网络发给redis-server的，然后redis-server处理完再发给我们。相比于操控在内存，是很慢的，走网络就有开销，比如os什么时候刷新网卡？网卡IO效率还慢，还得封装分用。那么你说一次命令完成的事情，走两次，哪个好？

redis也意识到了这一点，所以redis支持一次性一个命令来操作多个key完成多种操作。

✅DEL

删除指定的 key

cpp 复制代码

DEL key [key ...]

返回值依旧是成功删除掉key的个数。时间复杂度为O(1)

🚩这里需要注意一下，就是之前学的MySQL，是很忌讳你去删除东西的，这里Redis呢？在Redis中删除东西，要看你Redis是缓存还是被当做数据库使用了，如果你仅仅是一个热点数据，全量数据在MySQL中，那么删除几个key，问题不大，不过删多了，可能导致热点数据命中率不高，进而导致MySQL挂掉。但是如果Redis被当做数据库使用，那么此时就不敢随意删除了，一旦删除，可能不能进行回滚操作，导致数据丢失了~归根结底，还是不要乱删数据！

✅EXPIRE

为已经存在指定的 key 添加秒级的过期时间（Time To Live TTL）

返回1表示设置成功。0 表示设置失败。时间复杂度为O(1)

cpp 复制代码

EXPIRE key seconds

怎么理解这个过期时间，就是如果你的key超过这个过期时间，就会被自动删除~

✅TTL

全称为time to live

获取已经存在的指定 key 的过期时间，秒级

返回值：剩余过期时间。-1 表示没有关联过期时间，-2 表示key 不存在。时间复杂度为O(1)

cpp 复制代码

 TTL key

通长这个命令配合expire来使用，来查看过期时间的。

✅TYPE

返回 key 对应value的数据类型

时间复杂度为O(1)

cpp 复制代码

TYPE key

返回值包括： returned are: string, list, set, zset, hash, stream, and vectorset.

对于以上value的操作，操作差别很大，命令是完全不同的，但是我们都可以使用type来看看对应的key的value到底是啥~

🐼扩展知识(面试题)

Redis中的key的过期时间是怎么实现的？Redis中的key那么多，你怎么知道哪些key要被删除，哪些key不被删除，哪些key还没过期？如果我们直接遍历所有的key，那么"杀伤力"不亚于key *

主要有两种方式：

✅定期删除

每次抽取一部分，进行验证过期时间，保证这个抽取过程是足够快的！为什么要保证足够快呢？或者说为什么要进行抽取呢？原因是Redis是单线程程序，主要任务是执行每个命令的任务，如果抽取过程占用的时间太久，导致其他客户端的连接是阻塞的，就类似与执行key*咯

✅惰性删除

假设这个key已经过期，但是暂时还没删它，key还存在，紧接着，redis-cli后面又再一次访问到了这个key，然后再将它删除，并返回给客户端nil。

虽然上述两种操作可以删除过期的key，但是效果一般，并不能保证所有key及时删除。不过redis进行了一写淘汰策略的机制。

这里有一个有意思的故事：

为什么没有使用定时器？

网上有人说，Redis的删除key的策略如果是根据定时器来完成的，那么不靠谱。真的是这样吗？

其实不然，Redis的作者并没有实现定时器，猜测因为Redis完全就是一个线程的基调，引入定时器，就意味着引入了多线程。为了不打破作者的初衷，这里并没有引入多线程。也没有引入定时器了！

定时器真的不靠谱吗？我们来看一下常用的两种定时器：

⌚️根据优先级队列实现的定时器

优先级队列就是按照指定的优先级进行先入先出的，啥叫优先级高，自定义的~

在redis删除key的场景中，就可以通过"过期时间越早，优先级越高的方式"，那么队首元素，就是最早的key，最先过期的，所以我们只需要分配一个线程，取出队首元素，看看是不是需要删除即可，如果队首都没过期，那么所有key都没过期~此时，我们就不需要遍历key了

⌚️根据时间轮来实现定时器

把时间划分为一个个小段，就是一个小格子，小段的粒度，看具体的场景。比如，将时间段为每100ms一次，而每一个格子上挂接这一个个链表，这一个个链表的节点，可能是一个任务，每隔100ms，小格子都移动一格，尝试把对应任务执行一下，如图：

如果删除key操作使用定时器看起来是高效的，而没有使用定时器也不是网上所说的，还是Redis的初衷就是单线程的基调~