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Redis初入门

Nosql:Not-Only SQL(泛指非关系型数据库),作为关系型数据库的补充

作用:应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题

redis:C语言开发的一个开源的高性能键值对数据库

特征:

1、数据之间没有必然的关联关系

2、内部采用单线程机制工作

3、高性能

4、多数据类型支持(string、list、hash、set、sorted_set)

5、支持持久化(可以进行数据灾难恢复)

redis应用:

1、为热点数据加速查询(热点商品、热点新闻等)

2、任务队列(秒杀、抢购、购票排队等)

3、即时信息查询(各类排行榜、网站访问统计等)

4、时效性信息控制(验证码控制)

5、分布式数据共享(分布式集群架构中的session共享)

6、消息队列

7、分布式锁

数据类型相关命令:

string:字符串

命令说明
set [key] [value]添加、修改数据
get [key]获取数据
del [key]删除数据
mset [key1] [value1] [key2] [value2] ...添加、修改多个数据
mget [key1] [key2] ...获取多个数据
strlen [key]获取数据字符个数(字符串长度)
append [key] [value]追加信息到原信息尾部(如果原来信息存在就追加,否则新建)
incr [key]数据自增1
incrby [key] [increment]数据增加指定整数范围
incrbyfloat [key] [increment]数据增加指定小数范围
decr [key]数据自减1
decrby [key] [increment]数据减去自定范围整数
setex [key] [seconds] [value]设置数据具有制定的生命周期(秒)
psetex [key] [milliseconds] [value]设置数据具有制定的生命周期(毫秒)

hash:哈希表结构

命令说明
hset [key] [field] [vaule]添加、修改数据
hget [key] [field]获取数据
hgetall [key]获取全部数据
hdel [key] [field1] [field2] ...删除数据
hlen [key]获取哈希表中字段的数量
hexists [key] [field]哈希表中是否存在该字段(返回存在的个数)
hkeys [key]获取哈希表中所有字段名
hvals [key]获取哈希表中所有字段值
hincrby [key] [field] [increment]设置指定字段的数值数据增加指定范围的值(整数)
hincrbyfloat [key] [field] [increment]设置指定字段的数值数据增加指定范围的值(小数)
hsetnx [key] [field] [value]存在字段不更新,不存在新增

list:有序的双向链表

命令说明
lpush [key] [value1] [value2] ...添加、修改数据(左)
rpush [key] [value1] [value2] ...添加、修改数据(右)
lrange [key] [start] [stop]从左边获取数据,start(从0)开始,stop(-1代表倒1位置)结束
lindex [key] [index]从左边读取index位置的数据,index从0开始
llen [key]获取数据个数
lpop [key]从左边获取一个数据并移除
rpop [key]从右边获取一个数据并移除
blpop [key1] [key2] ... [timeout]规定时间内从左边获取并移除数据,timeout秒级
brpop [key1] [key2] ... [timeout]规定时间内从右边获取并移除数据,timeout秒级
lrem [key] [count] [value]从左移除指定数据,count移除个数,value移除的数据

set:数据不重复

命令说明
sadd [key] [member1] [member2] ...添加数据
smembers [key]获取全部数据
srem [key] [member1] [member2] ...删除数据
scard [key]获取集合数据总量
sismember [key] [member]判断集合中是否包含指定数据,返回个数
srandmember [key] [count]随机从集合中抽取count个数据,原集合不变
spop [key]随机获取集合中的某个数据,并移出集合
sinter [key1] [key2]求两个集合的交集
sunion [key1] [key2]求两个集合的并集
sdiff [key1] [key2]求两个集合的差集,有顺序的,key1 - key2的差集
sinterstore [key3] [key1] [key2]求(key1,key2)两个集合的交集,并存储到key3中
sunionstore [key3] [key1] [key2]求(key1,key2)两个集合的并集,并存储到key3中
sdiffstore [key3] [key1] [key2]求(key1,key2)两个集合的差集,并存储到key3中
smove [source] [destination] [member]把数据member从集合source移动到集合destination中

sorted_set:有序的set集合

命令说明
zadd [key] [score1] [member1] [score1] [member1] ...添加(多个)数据,按照score排序
zrange [key] [start] [stop] [withscores]获取数据(升序),withscores会展示score值,start、stop为索引
zrevrange [key] [start] [stop] [withscores]获取数据(降序)
zrem [key] [member1] [member2] ...删除(多个)数据
zrangebyscore [key] [min] [max] [withscores] [limit]按条件升序获取,min < score值 < max,limit限制条数
zrevrangebyscore [key] [max] [min] [withscores] [limit]按条件降序获取
zremrangebyrank [key] [start] [stop]根据索引范围删除
zremrangebyscore [key] [min] [max]根据score值范围删除
zcard [key]获取集合数据总量
zcount [key] [min] [max]获取指定的score值范围中的数据条数
zinterstore [destination] [keynumber] [key1] [key2] ...集合交集,keynumber为要操作的集合个数
zunionstore [destination] [keynumber] [key1] [key2] ...集合并集,keynumber为要操作的集合个数
zrank [key] [member]获取指定数据的索引(升序)
zrevrank [key] [member]获取指定数据的索引(降序)
zscore [key] [member]获取指定数据的score值
zincrby [key] [increment] [member]给指定的member数据的score值增加increment

key通用操作:

命令说明
del [key]删除指定key
exists [key]获取key是否存在
type [key]获取key的类型
expire [key] [second]为指定key设置有效期,秒级
pexpire [key] [milliseconds]为指定key设置有效期,毫秒级
ttl [key]获取key的有效时间(秒),返回-2说明key不存在,返回-1说明key存在
pttl [key]获取key的有效时间(毫秒)
persist [key]切换key从时效性转换为永久性
rename [key] [newkey]为key改名,newkey如果已存在会覆盖原先的值
renamenx为key改名,newkey如果已存在不会改名
sort排序

key查询模式规则:

keys pattern

db基本操作:

命令说明
select [index]切换数据库(0-16)
ping返回pong说明数据库是连通的
quit退出
move [key] [dbindex]数据移动
dbsize当前库中key的总量
flushdb清除当前库的数据
flushall清除所有库的数据

redis持久化:

1、rdb:以快照的形式记录数据

save:保存命令

bgsave:后台保存,会开启子进程进行数据保存

save [second] [count]:自动保存,在second(秒)时间内,改变count次

2、aof:记录历史命令,后台会重写

重写的作用:

​ 1)、降低磁盘占用量,提高磁盘利用率

​ 2)、提高持久化效率,降低持久化写时间,提高IO性能

​ 3)、降低数据恢复用时,提高数据恢复效率

重写规则:

1、已超时的数据不再写入

2、忽略无效指令,只保留最终数据的写入命令

3、对同一数据的多条写命令合并为一条命令(list,set,hash,zset指令一次性最多写入64个元素)

bgrewriteaof:手动重写

redis事务:

multi:开启事务(设定事务的开启位置,此命令执行后,后续的所有命令均加入到该事务中)

exec:执行事务(设定事务的结束位置,同时执行事务。与multi成对使用)

discard:取消事务(终止当前事务,发生在multi之后)

redis监控锁:

watch [key1] [key2] ... :对key添加监视锁,在执行exec前如果key发生变化,终止事务执行

unwatch:取消对所有key的监视

redis:分布式锁(公共锁):

setnx lock-[key] value:设置公共锁

del lock-[key]:释放锁

expire lock-[key] [second]:为锁key添加时间限定,到时不释放,自动释放锁(秒)

pexpire lock-[key] [milliseconds]:为锁key添加时间限定,到时不释放,自动释放锁(毫秒)

redis删除策略:

1、定时删除:用时间换空间

​ 好:节约内存,无占用

​ 坏:不分时段占用CPU资源,频度高

2、惰性删除:访问某个key时,判断该key是否过期,过期则清除

​ 好:延时执行,CPU利用率高

​ 坏:内存占用严重

3、定期删除:每隔一定的时间,扫描一定数量的key,并清除其中过期的key。

redis同时使用惰性删除和定期删除这两种过期策略

redis逐出策略:

相关配置

maxmemory:最大可使用内存

maxmemory-samples:每次选取待删除的数据个数

哨兵模式:

定义:监控主从结构中各个redis服务器工作过程,当master出现故障时,通过投票机制选出新的master,并将所有的slave连接到新的master

工作原理:

1、监控master和各个slave

2、各个哨兵之间互通信息

3、当一个哨兵发现master出现故障,会通知其他哨兵复核,超出一半的哨兵发现master故障,会投票选出一个哨兵进行故障处理,选出一台slave作为新master,通知其他slave连接到新的master

缓存预热:系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统,避免在用户请求的时候,直接查询数据库,再将数据进行缓存的问题。让用户直接查询事先被预热的缓存数据。

缓存雪崩:一段时间内,大量的缓存数据过期,请求直接访问数据库,导致数据库服务器造成大量压力。

解决:

1、热点数据使用永久key

2、为key设置不同的有效期

缓存击穿:单个key数据过期瞬间,数据访问量较大,大量对数据库访问,导致对数据库服务器造成压力。

解决:

1、热点数据使用永久key

2、为key设置不同的有效期

缓存穿透:大量访问不存在的数据,对数据库服务器造成压力。

解决:

1、返回结果为null也进行缓存,有效时间短

2、采用布隆过滤器

布隆过滤器:二进制数组,key经过多个hash函数得出的值就是数组的索引,索引对应位置的值会设置为1。新的key经过同样步骤得出索引值,如果对应位置的值不全是1,说明这个key不存在,直接过滤掉。

问题:存在误判。不同的值hash后可能结果一致,会导致不存在的key判断为存在。

如何保证redis和数据库数据一致性
1、先更新数据库,再删除redis(下次读取时重新加载)
2、更新redis,同步更新数据库(两步操作在同一个事务中)
3、更新redis,发送消息同步到数据库(redis挂了,未同步数据容易丢失)
4、更新数据库,Canal监听Binglog,通过MQ更新redis
5、延迟双删,更新数据库前后删除redis(第二次删除延迟500ms)
6、分布式锁,加锁,更新数据库和删除缓存,释放锁

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