redis
含义
基于内存的键值（key-value ）存储，都是单线程操作，常被用于缓存，提高数据读写速度，减轻对数据库存储与访问压力，但不是普通缓存中间件，适合用在：高并发，低延迟，需要原子计数或者复杂数据结构的应用。
redis的性能极高，目前读可以达到十五万，写可以达到十万
数据类型及命令
String类型（字符串，数字）：
dart
命令格式：
set key value //存入键值对
get key //根据键取出值
incr key //把值递增1
decr key //把值递减1（这个只记递增也可以，key设成负数）
del key //根据键删除键值对
setex key timeout value //存入键值对，但有时效，timeout表示失效时间，单位s
ttl key //可以查询当前的key还剩余多长时间过期
setnx key value //如果key存在，不做操作，如果key不存在，就存入键值对
以下为不常用命令：
incrby key num //偏移值，可以做批量增删，是incr做不到的
mset k1 v1 k2 v2 //批量存入键值对，可以加入多个
mget k1 k2 //批量取出键值，可以取出多个
append key 'value' //在键对应的原值后面拼接新内容value
setrange key index value
//修改键对应位置的值，index表示开始索引位置。
//如果新值长度大于索引开始的原值长度，就直接向后追加全部内容；
//如果小于，就只覆盖新值长度，原值没被覆盖的地方保持不变；
//如果index大于原值长度，空的位置会用零字节补全，但是最好不要这么勇，数据容易出错
- String类型常用操作场景：缓存对象，计数器，限流，验证码
Hash类型（字段-值映射）：
dart
命令格式：
hset key hashkey hashvalue //存入一个键值对，值同样也是一个键值对
hget key hashkey //根据hash对象的键来获取对应的值
hexists key hashkey //判断hash对象是否含有这个键
hdel key hashkey //根据hash对象键删除该键值对
以下为不常用命令：
hincrby key hashkey num //给hashkey对应的值增加偏移量，可以是正负数，就代表加或者减
hlen key //获取hash对象键的数量
hkeys key //获取该对象中所有的键
hvals key //获取该对象中所有的值
hgetall key //获取该对象中所有的数据
hsetnx key hashkey hashvalue //和setnx一样，没有就添加，有就不操作
- Hash类型常用操作场景：用户信息，购物车，对象缓存
List类型（双向链表）：
arduino
命令格式：
rpush key value //往列表的右边添加数据，多个数据中间用空格隔开
lrange key start end //范围显示列表数据，显示完整数据设置0 -1
lpush key value //往列表的左边添加数据，规则同上
lpop key //弹出列表最左边的数据，同时列表中失去这个数据
rpop key //弹出列表最右边的数据，同时列表中失去这个数据
llen kehy //获取列表的长度
以下为不常用命令：
linsert key before/after refVal newVal //在参考值之前/之后插入数据
lset key index value //根据index索引修改对应的数据
lrem key count value
//count大于0，从左往右找count个数据值为value的，删除
//count小于0，从右往左找|count|个数据值为value的，删除
//count=0，删除所有数据值等于value的
ltrim key start end // 根据范围截取列表，列表就会只剩这个范围的数据
lindex key index //根据索引获取列表中的数据- List类型常用操作场景：简单队列，时间线，消息列表
Set类型（无序去重集合）：
csharp
命令格式：
sadd key value //往set集合里面添加元素
smembers key //列出集合中所有元素
srem key value //删除集合中的某个元素
spop key count //随机弹出集合中的元素，弹出后集合中不再包含
sdiff key1 key2 //得到key1中特有元素（属于差集）
sinter key1 key2 //得到两个集合中的共同包含的元素（交集）
sunion key1 key2 //得到两个集合中的全部元素（并集）
scard key //返回集合集合中的元素个数
以下为不常用命令：
sdiffstore var key1 key2 //得到差集的元素，存入另一个set集合（var）
sinterstore var key1 key2 //得到交集的元素，存入另一个set集合
sunionstore var key1 key2 //得到并集的元素，存入另一个set集合
smove key1 key2 value //把key1中的某个元素移动到key2的集合中
sismember key value //判断该集合中是否包含某个元素
srandmember key count //随机获取集合中的某个元素，原集合当中依然存在
- Set类型常用操作场景：去重，共同关注，随机抽奖
Zset（sorted_set，有序集合）：
arduino
命令格式：
zadd key score column //存入分数和名称，分数就是权重
zincrby key num column //给分数添加对应的偏移量，依旧是可以正负数，代表加减
zrange key start end //按照分数升序输出名称
zrevrange key start end //按照分数降序输出名称
zrank key name //按照升序返回这个名称对应的排名，都是从0开始算
zrevrank key name //按照降序返回这个名称对应的排名
zcard key //返回元素个数
以下为不常用指令：
zrangebyscore key min max [withscores] //按照分数范围升序输出名称，withscores表示带着分数输出，可选可不选
zrevrangebyscore by max min [withscores] //按照分数范围降序输出名称
zrem key name //根据名称删除对应的元素
zremrangebyscore key min max [withscores] //根据分数范围删除元素
zremrangebyrank key start end //根据排名返回删除元素
zcount key min max //根据分数范围统计个数- Zset类型常用操作场景：排行榜，延时队列
总结
- 如果要排序选用zset
- 如果数据是多个且允许重复选用list
- 如果数据是多个且不允许重复选用set
- 剩下的使用string
- 如果是对象类型也可使用hash
设计key注意：唯一性，可读性，灵活性，时效性
设计value注意：根据项目需求来决定
注：ttl查询剩余时间，-2代表这个key是永久的，没有设置过期时间，永远都不会过期，-1代表这个key不存在，可能是已经过期了，也可能是最开始根本没有创建
使用redis的高级命令
arduino
常用指令：
keys * //可以用来模糊查询，就比如keys user:*，就代表查询的是user:开头的
exists //查询是否存在某个key
expire //设置某个key的过期时间，可以根据ttl来查看剩余时间
persist //取消过期时间
flushdb //清空当前redis数据库
flushall //清空所有redis数据库
dbsize //查看redis数据库中的key数量
以下是不常用指令：
select //选择对应数据库 0-15
move [key] [数据库下标] //把对应的key移动到其他数据库中
randomkey //随机返回数据库里的一个key，数据库中仍然存在
rename //给对应的key重命名
echo //打印，后面写什么就打印什么
info //获取数据库信息
config get * //返回所有配置注：keys * 只有在个人测试 的时候可以使用，在数据量很大的情况下去遍历会阻塞redis！
redis的登录最好设置一个很复杂的密码，不然很容易被破解，一秒钟可以尝试十五万次
redis-cli -a 密码
redis的事务
arduino
由四个命令实现：
MULTI // 开启事务，开始排队命令
EXEC // 依次执行排队中的命令
DISCARD // 取消事务，丢弃所有排队命令
WATCH // 监视 key，用于乐观锁
UNWATCH // 取消监视注：redis事务不支持回滚，即不会撤销之前已经执行命令，也不会跳过后面未执行的命令
WATCH用来监视对应的key，必须配套使用，进行到EXEC的时候，如果被监视的key被其他客户端修改了，则返回(nil)，事务就不会执行。
redis持久化机制
分为RDB方式和AOF方式
RDB是把某一时刻的内存数据压缩保存为一个二进制文件，默认为dump.rdb；是按照条件生成"快照"
可以有对应的触发条件，如下，多个条件满足任意一个就会触发BGSAVE（异步），这是自动触发
bash
# 900 秒内至少有 1 次修改
save 900 1
# 300 秒内至少有 10 次修改
save 300 10
# 60 秒内至少有 10000 次修改
save 60 10000工作流程是：满足条件触发后，先fork（拷贝）一份子进程，子进程把当前内存数据写成RDB文件，写完后替换为dump.rdb，就是RDB保存的默认文件，就是保存成功了，最后通知主进程保存完成。
注：fork完成，主进程是继续正常运行的；写入期间父进程如果修改内存页，会通过Copy On Write（写时复制）复制该页；RDB文件写入完成后通过rename原子替换。
优点：文件占用空间小；恢复速度快，启动时直接加载快照；对redis正常读写性能影响较小
缺点：数据丢失窗口大，两次快照之间的数据可能会全部丢失；fork可能造成顺势阻塞，内存页写入多时内存占用可能翻倍；不适合需要分钟秒级的恢复数据
AOF是把每条修改数据的命令以redis协议格式追加到文件末尾，默认文件为appendonly.aof；本质上就是命令日志
在AOF的配置方面，有一个fsync策略，由三种配置
perl
always：每条命令都执行fsync
everysec：每秒执行一次fsync
no：由操作系统觉得合适刷盘在生产环境中通常会使用第二种，everysec，对比起来性价比最高，最多丢一秒数据
AOF会无限追加，文件会越来越大，redis会执行AOF Rewrite，用当前数据生成一份最小的，替换旧文件，而它也有对应的触发条件，两个都满足的情况下，就触发
arduino
# 比上次重写后增长了 100%
auto-aof-rewrite-percentage 100
# 当AOF文件超过 64MB
auto-aof-rewrite-min-size 64mb重写工作流程是：依旧是满足条件触发重写之后，先fork一份子进程，子进程基于当前内存生成一份AOF文件，主进程继续接收写命令，并缓存到内存，新文件写完后，把缓存中的命令追加到新文件，原子替换旧AOF文件
启动恢复时：如果开了AOF，优先加载AOF文件，如果没开，再加载RDB文件，因为AOF通常比RDB数据更完整
优点：数据更安全；文件可读，便于人工检查；适合作为恢复和审计手段
缺点：文件比RDB大；恢复速度比RDB慢，高并发写入对磁盘有一定压力
redis的内存淘汰机制
含义：redis内存达到上限之后，在还没有过期的key当中，通过一些方式挑选出key删除来释放内存
前提：要配置maxmemory，默认内存不设上限，只有设了上限，内存达到上限才会触发淘汰
八种淘汰策略
noeviction：不淘汰任何 key；内存满了后，写命令返回 OOM 错误（默认策略）allkeys-lru：所有 key 中淘汰最近最少使用 -- 主流选择volatile-lru：只从设置了过期时间的 key 中淘汰最近最少使用allkeys-random：所有 key 中随机淘汰volatile-random：只在有过期时间的 key 中随机淘汰volatile-ttl：只在有过期时间的 key 中淘汰剩余 TTL 最短的allkeys-lfu：所有 key 中淘汰访问频率最低 -- 主流选择volatile-lfu：只在有过期时间的 key 中淘汰访问频率最低
过期key处理机制
注：过期时间到期不代表key立刻从内存当中消失
- 惰性删除 ：当客户端访问key时，redis先检查key是否过期，如果过期就删除，当作key不存在处理，如果没过期就正常返回。
- 优点：节省cpu
- 缺点：如果过期key一直不被访问，就会一直占内存
- 定期删除：redis会周期性的从设置了过期时间的key中查询并删除已经过期的key，而不用去遍历所有的key；如果多起key比例依然很高，就多轮采样
注：大多数情况是两种删除机制配合使用
redis缓存三大经典问题
本质上都是缓存没抗住请求，压力到了数据库
- 缓存穿透
- 查询的key在缓存和数据库中都不存在，所以请求会绕过缓存，直接达到数据库
- 如果大量不存在的id同时请求，数据库会崩
- 解决方法：
- 缓存空值：数据库查不到时，也把空结果缓存 1 到 5 分钟。
- 布隆过滤器：查询前先判断 ID 是否存在，过滤器说不存在就直接返回。
- 参数校验：拦截非法 ID、超长参数、明显异常请求。
- 限流：对高频无效请求做限流和封禁。
- 缓存击穿
- 某个热点key正好过期，同一时间大量请求都来查这个key，数据库承受巨大压力
- 和穿透的区别：穿透是数据本来就不存在；击穿是数据存在，但key过期了
- 解决方法：
- 互斥锁：只让一个请求回源查数据库并重建缓存，其他请求等待。
- 逻辑过期：缓存不真正过期，值里带一个过期时间，发现逻辑过期后异步刷新。
- 后台定时刷新：热点 key 永不过期，由后台任务主动更新。
- 本地缓存兜底：Redis 之上的本地缓存再挡一层。
- 预热：活动开始前提前把热点 key 加载进缓存。
- 缓存雪崩
- 两种含义：1.大量key在同一时间段集中过期；2.redis实例宕机，不可用
- 解决方法：
- 过期时间加随机值：TTL = 基础时间 + random(0, 300)
- 多级缓存：本地缓存 + Redis，减少直接打 DB。
- Redis 高可用：Sentinel、Cluster，避免单点宕机。
- 熔断、降级、限流：Redis不可用时，让部分请求快速失败或走降级数据。
- 预热：上线前把热点数据提前加载。
- DB 保护：数据库连接池限流、读写分离。
实际运用
注：此处用java举例
1.jedis
- 首先要在pom.xml里面导入有关jedis的maven依赖（在其他正常配置都完成的状态下）
xml
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>- 然后就可以在src里创建自己的包，创建一个新类
- 以下代码就是简单尝试jedis的测试
java
public class TestJedis {
public static void main(String[] args) {
//创建jedis连接池
JedisPool pool = new JedisPool("localhost", 6379);
//拿到jedis对象
Jedis jedis = pool.getResource();
//设置密码，没有就跳过
jedis.auth("123456");
//操作redis，调用的方式和命令行中的命令是一个名字
jedis.set("str","hello redis");
jedis.set("num","10");
jedis.incrBy("num",1);
jedis.hset("user","name","xiaoming");
jedis.hset("user","age","18");
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("name","xiaowang");
map.put("age","10");
//hset不允许map里面存多个，如果要存入多个一起传就用hmset
jedis.hmset("user2",map);
jedis.rpush("hobby","java","python","c","php");
jedis.sadd("java","java1","java2","java3","java4","java5");
jedis.zadd("score",80,"xiaoming");
jedis.zadd("score",20,"xiaowang");
jedis.zadd("score",90,"xiaomei");
//释放资源
jedis.close();
pool.destroy();
}
}2.SpringBoot
- 首先还是要导入对应依赖
xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>- 其次在资源配置的部分添加有关redis的配置
properties
spring.application.name=testjedis
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=123456- 最后就是在test包里面创建自己的包，再创建一个测试类
- 以下代码是用集成SpringBoot的方式来测试redis
java
@SpringBootTest
class TestjedisApplicationTests {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
//操作字符串
redisTemplate.opsForValue().set("name","xx");
redisTemplate.opsForValue().set("num","10");
redisTemplate.opsForValue().increment("num",10);
//setnx操作，虽然是一句话，但是在redis里是两句话，容易出现脏数据
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("num","10",30, TimeUnit.SECONDS);
//操作hash类型数据
redisTemplate.opsForHash().put("user","name","xx");
redisTemplate.opsForHash().put("user","age","10");
Map<Object,Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","xx");
map.put("age","10");
redisTemplate.opsForHash().putAll("usertrue",map);
//操作list类型数据
redisTemplate.opsForList().rightPushAll("arr","a","b","c","d");
String arr = redisTemplate.opsForList().leftPop("arr");
System.out.println(arr);
//操作set类型
redisTemplate.opsForSet().add("num","10","9","8");
List<String> num = redisTemplate.opsForSet().pop("num", 2);
for (String s : num) {
System.out.println(s);
}
//操作zset
redisTemplate.opsForZSet().add("z","java",80);
redisTemplate.opsForZSet().add("z","java77",87);
redisTemplate.opsForZSet().add("z","java56",99);
Set<String> range = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("z", 60, 100);
for (String s : range) {
System.out.println(s);
}
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
for (String s : keys) {
System.out.println(s);
}
}