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五种常用数据结构
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String 结构
字符串常用操作
SET key value //存入字符串键值对
MSET key value [key value ...] //批量存储字符串键值对
SETNX key value //存入一个不存在的字符串键值对
GET key //获取一个字符串键值
MGET key [key ...] //批量获取字符串键值
DEL key [key ...] //删除一个键
EXPIRE key seconds //设置一个键的过期时间(秒)
原子加减
INCR key //将key中储存的数字值加1
DECR key //将key中储存的数字值减1
INCRBY key increment //将key所储存的值加上increment
DECRBY key decrement //将key所储存的值减去decrement
String 应用场景
- 单值缓存
- 对象缓存
- 分布式锁
- 计数器
- Web集群Session共享
- 分布式系统全局序列号
- 单值缓存
SET key value
Get key
- 对象缓存
SET user:1 value(json格式数据)
MSET user:1:name yijiaoqian user:1:balance 1888
MGET user:1:name user:1:balance
- 分布式锁
SETNX product:10001 true //返回1代表获取锁成功
SETNX product:10001 true //返回0代表获取锁失败
...执行业务操作...
DEL product:10001 //执行完业务释放锁
SET product:10001 true ex 10 nx //防止程序意外终止导致死锁
- 计数器
INCR article:readcount:{文章id}
GET article:readcount:{文章id}
- Web集群Session共享
Spring session + redis 实现sessio共享
- 分布式系统全局序列号
INCRBY orderId 1000 //redis批量生成序列号提升性能
Hash 结构
Hash常用操作
HSET key field value //存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value //存储一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value ...] //在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field //获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field ...] //批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field ...] //删除哈希表key中的field键值
HLEN key //返回哈希表key中field的数量
HGETALL key //返回哈希表key中所有的键值
HINCRBY key field increment //为哈希表key中field键的值加上增量increment
Hash应用场景
- 对象存储
HMSET user {userId}:name yijiaoqian {userId}:balance 1888
HMSET user 1:name yijiaoqian 1:balance 1888
HMGET user 1:name 1:balance
- 电商购物车
- 以用户id为key
- 商品id为field
- 商品数量为value
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购物车操作：
- 添加商品：hset cart:1001 10088 1
- 增加数量：hincrby cart:1001 10088 1
- 商品总数：hlen cart:1001
- 删除商品：hdel cart:1001 10088
- 获取购物车所有商品：hgetall cart:1001
Hash结构优缺点
优点：
- 同类数据归类整合储存，方便数据管理
- 相比string操作消耗内存与cpu更小
- 相比string储存更节省空间
缺点：
- 过期功能不能使用在field上，只能用在key上
- Redis集群架构下不适合大规模使用
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List 结构
List常用操作
LPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
RPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
LPOP key //移除并返回key列表的头元素
RPOP key //移除并返回key列表的尾元素
LRANGE key start stop //返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定
BLPOP key [key ...] timeout //从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP key [key ...] timeout //从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
List应用场景
- 常用数据结构：
- Stack(栈) = LPUSH + LPOP （FILO）
- Queue(队列）= LPUSH + RPOP （FIFO）
- Blocking MQ(阻塞队列）= LPUSH + BRPOP
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- 微博和微信公号消息流
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一角钱关注了雷军、马云等大V
1）雷布斯发微博，消息ID为10018
LPUSH msg:{一角钱-ID} 10018
2）马云发微博，消息ID为10086
LPUSH msg:{一角钱-ID} 10086
3）查看最新微博消息
LRANGE msg:{一角钱-ID} 0 4
Set 结构
Set常用操作
SADD key member [member ...] //往集合key中存入元素，元素存在则忽略，若key不存在则新建
SREM key member [member ...] //从集合key中删除元素
SMEMBERS key //获取集合key中所有元素
SCARD key //获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member //判断member元素是否存在于集合key中
SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素，元素不从key中删除
SPOP key [count] //从集合key中选出count个元素，元素从key中删除
Set运算操作
SINTER key [key ...] //交集运算
SINTERSTORE destination key [key ..] //将交集结果存入新集合destination中
SUNION key [key ..] //并集运算
SUNIONSTORE destination key [key ...] //将并集结果存入新集合destination中
SDIFF key [key ...] //差集运算
SDIFFSTORE destination key [key ...] //将差集结果存入新集合destination中
Set应用场景
- 微信抽奖小程序
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4MXrY6h4-1608565742118)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/bcbd972138c54f229f249954a4634578~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
1.点击参与抽奖加入集合： SADD key {userID}
2.查看参与抽奖所有用户：SMEMBERS key
3.抽取count名中奖者：SRANDMEMBER key [count]/ SPOP key [count]
- 微信微博点赞、收藏、标签
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1.点赞： SADD like:{消息ID} {用户ID}
2.取消点赞： SREM like:{消息ID} {用户ID}
3.检查用户是否点过赞： SISMEMBER like:{消息ID} {用户ID}
4.获取点赞的用户列表： SMEMBERS like:{消息ID}
5.获取点赞用户数： SCARD like:{消息ID}
- 集合操作
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SINTER set1 set2 set3 -> { c } // 交集
SUNION set1 set2 set3 -> { a,b,c,d,e } // 并集
SDIFF set1 set2 set3 -> { a } // 差集
- 集合操作实现微博微信关注模型
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1) 张三关注的人:
zhangsanSet-> {lisi, wangwu}
2) 一角钱关注的人:
yijiaoqianSet--> {zhangsan, zhaoliu, lisi, wangwu}
3) 李四关注的人:
lisiSet-> {zhangsan, yijiaoqian, zhaoliu, wangwu, xunyu)
4) 我和一角钱共同关注:
SINTER zhangsanSet yijiaoqianSet--> {lisi, wangwu}
5) 我关注的人也关注他(一角钱):
SISMEMBER lisiSet yijiaoqian
SISMEMBER wangwuSet yijiaoqian
6) 我可能认识的人:
SDIFF yijiaoqianSet zhangsanSet->(zhangsan, zhaoliu}
- 集合操作实现电商商品筛选
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SADD brand:huawei P40
SADD brand:xiaomi mi-10
SADD brand:iPhone iphone12
SADD os:android P40 mi-10
SADD cpu:brand:intel P40 mi-10
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12
SINTER os:android cpu:brand:intel ram:8G > {P40，mi-10}
ZSet 有序集合结构
ZSet常用操作
ZADD key score member [[score member]…] //往有序集合key中加入带分值元素
ZREM key member [member …] //从有序集合key中删除元素
ZSCORE key member //返回有序集合key中元素member的分值
ZINCRBY key increment member //为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZCARD key //返回有序集合key中元素个数
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] //正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]//倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZSet集合操作
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key ...] //并集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key …] //交集计算
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ZSet应用场景
- ZSet集合操作实现排行榜
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1. 点击新闻：
ZINCRBY hotNews:20201221 1 完善低龄未成年人犯罪规定
2. 展示当日排行前十：
ZREVRANGE hotNews:20201221 0 9 WITHSCORES
3. 七日搜索榜单计算：
ZUNIONSTORE hotNews:20201215-20201221 7
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ZREVRANGE hotNews:20201215-20201221 0 9 WITHSCORES
Redis的单线程和高性能
Redis是单线程吗？
Redis的单线程主要是指 Redis 的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。但是Redis的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实由额外的线程执行的。
Redis 单线程为什么还能这么快？
因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免来多线程的切换性能损耗问题，正因为Redis是单线程，所以要小心使用Redis 指令，对于那些耗时的指令（比如keys），一定要谨慎使用，一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。
Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接？
Redis 的IO多路服用：redis利用epoll实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
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# 查看redis支持的最大连接数，在redis.conf文件中可修改，# maxclients 10000
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxclients
##1) "maxclients"
##2) "10000"
其他高级命令
keys：全量遍历键
用来列出所有满足特定正则字符串规则的key，当redis数据量比较大时，性能比较差，要避免使用。
127.0.0.1:6379> set codehole1 a
OK
127.0.0.1:6379> set codehole2 b
OK
127.0.0.1:6379> set codehole3 c
OK
127.0.0.1:6379> set code1hole a
OK
127.0.0.1:6379> set code2hole b
OK
127.0.0.1:6379> set code3hole c
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "codehole1"
2) "codehole3"
3) "codehole2"
4) "code3hole"
5) "code1hole"
6) "code2hole"
127.0.0.1:6379> keys codehole*
1) "codehole1"
2) "codehole3"
3) "codehole2"
127.0.0.1:6379> keys code*hole
1) "code3hole"
2) "code1hole"
3) "code2hole"
scan：渐进式遍历键
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
scan 参数提供了三个参数：
- 第一个参数 cursor 整数值（hash桶的索引值）
- 第二个是 key 的正则模式
- 第三个是一次遍历的key的数量（参考值，底层遍历的数量不一定），并不少符合条件的结果数量。
第一次遍历时，cursor 值为0，然后将返回结果中的第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为0时结束。
注意：但是scan并非完美无暇，如果在scan的过程中如果有键的变化（增加、删除、修改），那么遍历效果可能会碰到如下问题：新增的键可能没有遍历到，遍历出了重复的键等情况，也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键，这些是我们在开发时需要考虑的。
info：查看redis服务运行信息
分为 9 大块，每个块都有非常多的参数：
- Server 服务器运行的环境参数
- Clients 客户端相关信息
- Memory 服务器运行内存的统计数据
- Persistence 持久化信息
- Stats 通用统计数据
- Replication 主从复制相关信息
- CPU CPU使用情况
- Cluster 集群信息
- KeySpace 键值对统计数量信息
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核心属性说明：
connected_clients:2 # 正在连接的客户端数量
instantaneous_ops_per_sec:789 # 每秒执行多少次指令
used_memory:929864 # Redis分配的内存总量(byte)，包含redis进程内部的开销和数据占用的内存
used_memory_human:908.07K # Redis分配的内存总量(Kb，human会展示出单位)
used_memory_rss_human:2.28M # 向操作系统申请的内存大小(Mb)（这个值一般是大于used_memory的，因为Redis的内存分配策略会产生内存碎片）
used_memory_peak:929864 # redis的内存消耗峰值(byte)
used_memory_peak_human:908.07K # redis的内存消耗峰值(KB)
maxmemory:0 # 配置中设置的最大可使用内存值(byte),默认0,不限制
maxmemory_human:0B # 配置中设置的最大可使用内存值
maxmemory_policy:noeviction # 当达到maxmemory时的淘汰策略
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