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作者:flybird    发表时间：2021-06-20 03:26:53     消息  查看  搜索  好友  邮件  复制  引用
Redis 简介
  Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key - value 数据库

  Redis 与 其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
  •    Redis 支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
  •    Redis 不仅仅支持简单的 key - value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储
  •    Redis 支持数据的备份，即 master - slave 模式的数据备份
Redis 优势
  •    性能极高 – Redis 读的速度是 110000 次 /s, 写的速度是 81000 次 /s 。
  •    丰富的数据类型 - Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
  •    原子性 - Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
  •    其他特性 - Redis 还支持 publish/subscribe 通知，key 过期等特性。
Redis 数据类型
  Redis 支持 5 中数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（sorted set：有序集合）

   string

  string 是 redis 最基本的数据类型。一个 key 对应一个 value。

  string 是二进制安全的。也就是说 redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象。

  string 类型是 redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512 MB。

   理解：string 就像是 java 中的 map 一样，一个 key 对应一个 value

                           点击在新窗口中浏览原图 CTRL+鼠标滚轮放大或缩小

                     127 .0.0.1 :6379>  set  hello  world
OK
127 .0.0.1 :6379>  get  hello
" world"

   hash

  Redis hash 是一个键值对（key - value）集合。 Redis hash 是一个 string 类型的 key 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

   理解：可以将 hash 看成一个 key - value 的集合。也可以将其想成一个 hash 对应着多个 string。

   与 string 区别：string 是 一个 key - value 键值对，而 hash 是多个 key - value 键值对。

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//  hash-key 可以看成是一个键值对集合的名字,在这里分别为其添加了 sub-key1 : value1、
sub-key2 : value2、sub-key3 : value3 这三个键值对
127.0.0.1:6379> hset  hash-key sub-key1 value1
( integer) 1
127.0.0.1:6379> hset  hash-key sub-key2 value2
( integer) 1
127.0.0.1:6379> hset  hash-key sub-key3 value3
( integer) 1
// 获取  hash-key 这个  hash 里面的所有键值对
127.0.0.1:6379> hgetall  hash-key
1)  "sub-key1"
2)  "value1"
3)  "sub-key2"
4)  "value2"
5)  "sub-key3"
6)  "value3"
// 删除  hash-key 这个  hash 里面的 sub-key2 键值对
127.0.0.1:6379> hdel  hash-key sub-key2
( integer) 1
127.0.0.1:6379> hget  hash-key sub-key2
(nil)
127.0.0.1:6379> hget  hash-key sub-key1
"value1"
127.0.0.1:6379> hgetall  hash-key
1)  "sub-key1"
2)  "value1"
3)  "sub-key3"
4)  "value3"

   list

  Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。我们可以网列表的左边或者右边添加元素。

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127 .0.0.1 :6379>  rpush  list-key  v1
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  rpush  list-key  v2
( integer) 2
127 .0.0.1 :6379>  rpush  list-key  v1
( integer) 3
127 .0.0.1 :6379>  lrange  list-key 0  -1
1) " v1"
2) " v2"
3) " v1"
127 .0.0.1 :6379>  lindex  list-key 1
" v2"
127 .0.0.1 :6379>  lpop  list
( nil)
127 .0.0.1 :6379>  lpop  list-key
" v1"
127 .0.0.1 :6379>  lrange  list-key 0  -1
1) " v2"
2) " v1"

      我们可以看出 list 就是一个简单的字符串集合，和 Java 中的 list 相差不大，区别就是这里的 list 存放的是字符串。 list 内的元素是可重复的。

   set

  redis 的 set 是字符串类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的，因此添加、删除、查找的复杂度都是 O（1）

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127 .0.0.1 :6379>  sadd  k1  v1
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  sadd  k1  v2
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  sadd  k1  v3
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  sadd  k1  v1
( integer) 0
127 .0.0.1 :6379>  smembers  k1
1) " v3"
2) " v2"
3) " v1"
127 .0.0.1 :6379>
127 .0.0.1 :6379>  sismember  k1  k4
( integer) 0
127 .0.0.1 :6379>  sismember  k1  v1
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  srem  k1  v2
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  srem  k1  v2
( integer) 0
127 .0.0.1 :6379>  smembers  k1
1) " v3"
2) " v1"

      redis 的 set 与 java 中的 set 还是有点区别的。

  redis 的 set 是一个 key 对应着 多个字符串类型的 value，也是一个字符串类型的集合， 但是和 redis 的 list 不同的是 set 中的字符串集合元素不能重复，但是 list 可以。

   Zset

  redis zset 和 set 一样都是 字符串类型元素的集合，并且集合内的元素不能重复。

  不同的是，zset 每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

  zset 的元素是唯一的，但是分数（score）却可以重复。

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                    127 .0.0.1 :6379>  zadd  zset-key 728  member1
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  zadd  zset-key 982  member0
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  zadd  zset-key 982  member0
( integer) 0
127 .0.0.1 :6379>  zrange  zset-key 0  -1  withscores
1) " member1"
2) "728"
3) " member0"
4) "982"
127 .0.0.1 :6379>  zrangebyscore  zset-key 0 800  withscores
1) " member1"
2) "728"
127 .0.0.1 :6379>  zrem  zset-key  member1
( integer) 1
127 .0.0.1 :6379>  zrem  zset-key  member1
( integer) 0
127 .0.0.1 :6379>  zrange  zset-key 0  -1  withscores
1) " member0"
2) "982"

      zset 是按照分数的大小来排序的。
发布订阅
  一般不用 Redis 做消息发布订阅。

   简介

  Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

  Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

  下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

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学Redis这篇就够了

  当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

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学Redis这篇就够了

   实例

  以下实例演示了发布订阅是如何工作的。在我们实例中我们创建了订阅频道名为 redisChat:

       127 .0.0.1 :6379>  SUBsCRIBE  redisChat
Reading  messages... ( press  Ctrl-C  to  quit)
1) " subscribe"
2) " redisChat"

      现在，我们先重新开启个 redis 客户端，然后在同一个频道 redisChat 发布两次消息，订阅者就能接收到消息。

        127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat  "send message"
(integer)  1
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat  "hello world"
(integer)  1
# 订阅者的客户端显示如下
1)  "message"
2)  "redisChat"
3)  "send message"
1)  "message"
2)  "redisChat"
3)  "hello world"
事务
  redis 事务一次可以执行多条命令，服务器在执行命令期间，不会去执行其他客户端的命令请求。

  事务中的多条命令被一次性发送给服务器，而不是一条一条地发送，这种方式被称为流水线，它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。

  Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。
  •    批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
  •    收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余命令依然被执行。也就是说 Redis 事务不保证原子性。
  •    在事务执行过程中，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
  一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：
  •    开始事务。
  •    命令入队。
  •    执行事务。
   实例

  以下是一个事务的例子， 它先以 MULTI 开始一个事务， 然后将多个命令入队到事务中， 最后由 EXEC 命令触发事务， 一并执行事务中的所有命令：

        redis 127 .0.0.1 :6379>  MULTI
OK
redis 127 .0.0.1 :6379>  SET  book-name " Mastering  C++  in 21  days"
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :6379>  GET  book-name
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :6379>  SADD  tag " C++" " Programming" " Mastering  Series"
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :6379>  SMEMBERS  tag
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :6379>  EXEC
1)  OK
2) " Mastering  C++  in 21  days"
3) ( integer) 3
4) 1) " Mastering  Series"
2) " C++"
3) " Programming"

      单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。

  事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
   这是官网上的说明 From redis docs on transactions:

  <em style="margin:0px;padding:0px;max-width:100%;">It's important to note that even when a command fails, all the other commands in the queue are processed – Redis will not stop the processing of commands.
  比如：

        redis 127 .0.0.1 :7000>  multi
OK
redis 127 .0.0.1 :7000>  set  a  aaa
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :7000>  set  b  bbb
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :7000>  set  c  ccc
QUEUED
redis 127 .0.0.1 :7000>  exec
1)  OK
2)  OK
3)  OK

      如果在 set b bbb 处失败，set a 已成功不会回滚，set c 还会继续执行。

   Redis 事务命令

  下表列出了 redis 事务的相关命令：

  序号命令及描述：

  1. DISCARD 取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。

  2. EXEC 执行所有事务块内的命令。

  3. MULTI 标记一个事务块的开始。

  4. UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

  5. WATCH key [key …]监视一个 (或多个) key ，如果在事务执行之前这个 (或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
持久化
  Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。

   RDB 持久化

  将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。

  可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。

  如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。

  如果数据量大，保存快照的时间会很长。

   AOF 持久化

  将写命令添加到 AOF 文件（append only file）末尾。

  使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保 写命令同步到磁盘文件上的时机。

  这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。

  选项同步频率always每个写命令都同步eyerysec每秒同步一次no让操作系统来决定何时同步
  •    always 选项会严重减低服务器的性能
  •    everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器几乎没有任何影响。
  •    no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且会增加系统崩溃时数据丢失的数量。
  随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。
复制
  通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。

  一个从服务器只能有一个主服务器，并且不支持主主复制。

   连接过程
  1.    主服务器创建快照文件，即 RDB 文件，发送给从服务器，并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。
  2.    快照文件发送完毕之后，开始像从服务器发送存储在缓冲区的写命令。
  3.    从服务器丢弃所有旧数据，载入主服务器发来的快照文件，之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令。
  4.    主服务器每执行一次写命令，就向从服务器发送相同的写命令。
   主从链

  随着负载不断上升，主服务器无法很快的更新所有从服务器，或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。

  为了解决这个问题，可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器，又是最下层服务器的主服务器。

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          哨兵
  Sentinel（哨兵）可以监听集群中的服务器，并在主服务器进入下线状态时，自动从从服务器中选举处新的主服务器。
分片
  分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台机器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。

  假设有 4 个 Redis 实例 R0, R1, R2, R3, 还有很多表示用户的键 user:1, user:2, … , 有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。
  •    最简单的是范围分片，例如用户 id 从 0 ~ 1000 的存储到实例 R0 中，用户 id 从 1001 ~ 2000 的存储到实例 R1中，等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价高。
  •    还有一种是哈希分片。使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字，再对实例数量求模就能知道存储的实例。
  根据执行分片的位置，可以分为三种分片方式：
  •    客户端分片：客户端使用一致性哈希等算法决定应当分布到哪个节点。
  •    代理分片：将客户端的请求发送到代理上，由代理转发到正确的节点上。
  •    服务器分片：Redis Cluster。
    ----------------------------
原文链接:https://blog.51cto.com/u_15065848/2578553

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