redis必会基础命令、数据结构、lua脚本和分布式锁等

2021/7/14 8:04:50

本文主要是介绍redis必会基础命令、数据结构、lua脚本和分布式锁等,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

导读

本文介绍日常工作中redis的使用,涉及到redis的数据结构、对应的命令、持久化配置和Lua脚本,以及基于redis的分布式锁实现方案,使用redis时这些都是必会的基础知识,建议保存以下命令

通用命令

# 查看当前库中key的数量

dbsize


# 清空当前库

flushdb


# 清空所有库

flushall


# 查看当前库下所有key

keys *


# 当前库下是否有指定key

exists key1


# 查看key的值类型

type key1


# 删除key

del key1


# 设置指定key的过期时间,单位秒

expire key1 10


# 查看key的剩余过期时间,-1表示永不过期,-2表示已过期

ttl key1


# 监视key

watch key1


# 取消监视key

unwatch key1



数据结构和命令

string

是key/value的数据结构,一个key对应一个string类型的value,单个value最大512M

这个是最常用的数据结构了

命令

# 设置key/value

set key1 value1


# 设置key/value的同时设置过期时间

setex key1 10 value1


# 获取key的值

get key1


# 设置新值,同时返回旧值

getset key1 value1


# 一次设置多个key/value,后面的....表示还可以写key3 value3等

mset key1 value1 key2 value2 ...


# 一次获取多个key的值

mget key1 key2


# 追加内容到指定key的值后面

append key1 xxx


# 获取值的长度

strlen key1


# 只有在key不存在时才成功

setnx key1 value1


# 只有在所有key不存在时才成功

msetnx key1 value1 key2 value2 ...


# 给指定key的值加1

incr key1


# 减1

decr key1


# 给指定key的值加指定数值,本例是加2

incrby key1 2


# 给指定key的值减指定数值,本例是减2

decrby key1 2


# 获取指定key的值中指定范围的字符,如值为abcdefg,取1至2返回bc,即包含1和2两个位置的字符

getrange key1 1 2


# 设置指定位置的值,指定开始位置,然后直接覆盖,如下例中值为abcdefg,从第1个位置开始覆盖为cb,则结果为acbdefg

setrange key1 1 cb


list

双向链表,无序可重复的集合,一般用来做队列

命令

# 从表头添加元素,value2是新的表头

lpush key1 value1 value2 ...


# 从表尾添加元素,value2是新的表尾

rpush key1 value1 value2 ...


# 从表头弹出元素

lpop key1


# 从表尾弹出元素

rpop key1


# 从key1表尾弹出一个元素,再加到key2表头

rpoplpush key1 key2


# 从表中查看指定索引的范围的元素

lrange key1 0 2


# 查看整个链表

lrange key1 1 0 -1


# 获取链表中从左向右指定索引的元素

lindex key1 1


# 获取链表中最后一个元素

lindex key1 -1


# 获取链表长度

llen key1


# 向链表中的value1前面插入value2

linsert key1 before value1 value2


# 向链表中value1后面插入value2

linsert key1 after value1 value2


# 从链表中删除一个值为value1的元素,从左向右

lrem key1 1 value1


# 从链表中删除一个值为value1的元素,从右向左

lrem key1 -1 value1


# 删除链表中所有值为value1的元素

lrem key1 0 value1


set

无序不可重复的集合,常用来排除重复数据和随机抽奖功能

命令

# 向集合中添加元素,重复元素会自动跳过

sadd key1 value1 value2 ...


# 取出集合所有元素

smembers key1


# 判断集合中是否存在某个元素

sismember key1 value1


# 获取集合中的元素个数

scard key1


# 从集合中删除指定元素

srem key1 value1 value2 ...


# 随机从集合中弹出一个元素并删除该元素

spop key1


# 随机从集合中取出元素,但不会删除元素,后面的1表示取出元素的个数

srandmember key1 1


# 求两个集合交集

sinter key1 key2


# 求两个集合并集

sunion key1 key2


# 求两个集合差集

sdiff key1 key2



zset

有序不可重复的集合,常用来做排行榜

命令


# 添加元素,相同value不同score会覆盖score

zadd key1 score1 value1 score2 value2


# 获取元素数量

zcard key1


# 取出全部元素,从小到大

zrange key1 0 -1


# 取出部分元素,从小到大

zrange key1 0 4


# 取出全部元素,从大到小

zrevrange key1 0 -1


# 取出部分元素,从大到小

zrevrange key1 0 4


# 取出score在指定范围内的元素,从小到大,其中min和max是score的范围

zrangebyscore key1 min max withscores


# 取出score在指定范围内的元素,从大到小

zrevrangebyscore key1 max min withscores


# 为指定value的元素的score递增,其中1是每次递增多少,可以为负数

zincrby key1 1 value1


# 删除指定元素

zrem key1 value1


# 统计集合中score在范围内的元素个数

zcount key1 min max


# 返回指定值在集合中的排名,从小到大,排名从0开始

zrank key1 value1


# 返回指定值在集合中的排名,从大到小

zrevrank key1 value1


# 添加一个键值对

hset key1 field1 value1


# 获取键值

hget key1 field1


# 批量设置键值对

hmset key1 field1 value1 field2 value2 ...


# 检查键是否存在

hexists key1 field1


# 获取所有键

hkeys key1


# 获取所有值

hvals key1


# 键值递增,后面的1表示每次递增多少,可以为负数,当是负数时表示递减

hincrby key1 field1 1


# 键不存在时成功

hsetnx key1 field1 value1


# 获取所有键值对,奇数为键,偶数为值

hgetall key1


bitmap

bitmap以bit为单位设置各个位的值(要么是0,要么是1),根据实际应用场景可以设计出节省空间的算法,如布隆过滤器,本文以记录用户签到为例,假设用户ID为1,每年一个key,并且key=用户ID_年份,如1_2021

ID=1的用户在2021-01-01这一天签到,这一天是2021年第1天(也就是第0天),可以执行以下命令,保存签到记录

   # 设置1_2021这个key的第0个bit值为1,以此表示第0天签到成功

   setbit 1_2021 0 1


http://img1.sycdn.imooc.com/60edbead00013c9608270600.jpg

http://img2.sycdn.imooc.com/60edbed700012dd308390408.jpg

这种情况要么按月来设定key值,要么单独查询2021-02-01这一天是否签到,如果签到则总次数就减1

通过上面的例子,可以看到以bit为单位存储非常节省空间,用8个bit就可以表示8天内的签到情况。也可以用bitmap来存储所有用户一天内的签到情况,这种就以用户ID作为bit的偏移量,如果用户ID很大,超过了bitmap的最大范围,可以通过用户ID分片到不同的bitmap上

地理位置

在同一个key内添加多个位置(经纬度),计算位置各个位置之间的距离,也可指定圆心按半径查找符合条件的位置,可实现附近的xxx功能

命令


# 向key1添加一个叫company的位置,经纬度为116.404844 39.915378

geoadd key1 116.404844 39.915378 company


# 向key1添加一个叫home的位置,经纬度为116.370924 39.930871

geoadd key1 116.370924 39.930871 home


# 查询指定位置的经纬度

geopos key1 company


# 查询多个位置的经纬度

geopos key1 company home


# 计算两个位置的距离,单位是m

geodist key1 company home


# 计算两个位置的距离,指定单位为km

geodist key1 company home km


# 以指定经纬度为圆心,查询指定半径内的所有位置,其中116.370924 39.930871是圆心点的经纬度,2000 m是半径大小,单位m,withdist表示输出符合条件的位置与圆心的距离,withcoord表示输出符合条件的位置的经纬度,asc表示按距离从小到大排序

georadius key1 116.370924 39.930871 2000 m withdist withcoord asc


# 以指定位置为圆心,查询指定半径内的所有位置,返回结果中包含圆心自身,其他可选参数与上一条georadius相同

georadiusbymember key1 home 4000 m


持久化

redis大部分时间用来做缓存,通常数据丢失也可以恢复,但是有时候也会用来存储热门的数据,或者nginx直接连接redis做一些重要数据的存储(丢失后很难恢复),所以redis中的数据需要持久化

redis提供了RDB和AOF两种持久化方式,RDB是对当前数据的全量备份(理解成快照),AOF采用追加的方式记录所有写入的命令,所以一般AOF文件更大,可能导致硬盘被占满,这一点需要注意,需要及时的对AOF文件进行瘦身

RDB

执行savebgsave命令会生成一份当前内存数据的快照到.rdb文件内,其中bgsave命令是另起一个线程去执行,因此不会阻塞主线程

redis默认开启了RDB,redis会自动进行RDB存储,RDB常用配置参数:

save 300 1000 # 每隔300秒,如果有1000个key发生了变化,则备份一次

save 30 10000 # 每隔30秒,如果有10000个key发生了变化,则备份一次


上面的参数不能乱改,要根据redis的写入数据情况来设置,不能太频繁的生成RDB快照,这会影响redis的性能

AOF

一般做持久化要同时开启RDB和AOF,下面介绍工作中如何设置redis的AOF,编辑redis.conf配置文件,修改以下配置项


# 开启AOF

appendonly yes


# AOF文件名

appendfilename "xxx.aof"


# 将命令刷入磁盘的间隔,everysec是每秒一次

appendfsync everysec


# 在执行bgrewrite的时候不向磁盘刷新数据

no-appendfsync-on-rewrite no


关于appendfsync的意思:在计算机组成原理中,我们知道相对于内存而言对磁盘的读写是很慢的,所以CPU将数据写入内存缓冲区,定时或存满后再写入磁盘,redis的AOF中appendfsync这个配置就是设置多久写入磁盘一次,设为一秒是比较保险的,如果发生故障只会丢失最近1秒内的数据

RDB和AOF对比

  1. RDB定期对内存中的数据进行快照,会影响redis的性能,所以不能太频繁

  2. RDB在快照之间如何发生错误会丢失此段时间内的数据

  3. RDB在重启redis时恢复速度更快,不像AOF那样需要一条一条命令执行

  4. AOF可设置每秒追加一次写入命令到aof文件中,所以发生故障时丢失数据最少

  5. AOF文件中保存的是redis的写入命令,所以可以打开文件进行修改,删除不需要的命令

  6. AOF的缺点是要记录redis做的每一步写入命令,所以文件很大,需要及时进行瘦身

lua脚本

介绍

redis中默认就支持lua脚本,我们通常会使用lua脚本来代替redis事务,可解决超卖和少卖的情况

以下是redis的lua脚本特性:

  1. 原子操作,lua脚本会作为一个整体执行,不会被其他连接的命令中断,因此可替代事务

  2. lua脚本加载后可重复使用

  3. 减少网络请求的开销,一次性发出一个lua脚本到redis,redis执行完后返回结果,不用多次请求

用法

直接执行
eval 脚本 参数数量 参数名1 参数名2 值1 值2


示例:

eval "return KEYS[1]..ARGV[1]" 1 key1 val1

# 输出

key1val1


lua脚本中KEYSARGV两个数组名是固定的,且索引从1开始,上面例子中参数数量为1,参数名1为key1,值1为val1,而脚本是拼接key1和val1,所以结果就是key1val1了

注意:如果脚本有多个参数,则参数名写在一起,参数值写在一起,如key1 key2 val1 val2,而不是key1 val1 key2 val2

加载脚本

加载脚本的目的是重复使用,通过script load命令实现,返回一个sha1的hash值,之后通过此值可调用已加载的脚本


script load "return KEYS[1]..ARGV[1]"

# 假设返回3783a90bf1f43b15a1e06c4e7664da956ed959d9


调用脚本

# 3783a90bf1f43b15a1e06c4e7664da956ed959d9 是script load返回的结果

# 1 是参数数量

# key1 是参数名1

# val1 是参数值1

evalsha 3783a90bf1f43b15a1e06c4e7664da956ed959d9 1 key1 val1


指定加载脚本返回的sha1 hash值来调用脚本,并指定参数数量和参数名以及参数值

判断脚本是否加载
script exists 3783a90bf1f43b15a1e06c4e7664da956ed959d9


Java中使用redis lua脚本

本例使用spring提供的RedisTemplate,首先引入依赖


<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

</dependency>


定义一个RedisClient,对常用命令进行封装

@Component

public class RedisClient {

    @Autowired

    @Qualifier("redisTemplate")

    private RedisTemplate redisTemplate;


    /**

     * 执行脚本

     * @param clazz 返回结果类型

     * @param script lua脚本

     * @param keys lua脚本的参数名

     * @param args lua脚本的值

     * @param <T>

     * @return

     */

    public <T> T execute(Class<T> clazz, String script, List<Object> keys, Object... args) {

        DefaultRedisScript<T> redisScript = new DefaultRedisScript<>();

        redisScript.setResultType(clazz);

        redisScript.setScriptText(script);


        return (T) redisTemplate.execute(redisScript, keys, args);

    }

}


测试使用,先在redis中set两个key出来,分别是test_key1和test_key2,以下lua脚本是对这两个key进行递增操作,分别递增1和2

String script = "redis.call(\"INCRBY\", KEYS[1], ARGV[1])\nredis.call(\"INCRBY\", KEYS[2], ARGV[2])";


ArrayList<Object> keys = Lists.newArrayList("test_key1", "test_key2");

Object execute = redisClient.execute(Object.class, script, keys, 1, 2);

System.out.println(execute);


分布式锁

redis有个setnx命令,在key不存在时才能设置成功,因此也经常用来实现分布式锁,但是只通过setnx命令来做分布式锁是不安全的,假设线程1执行setnx成功并设置10秒后过期,线程2再执行setnx命令肯定是失败的,如果线程1执行过程中发生故障没有及时清除锁,则其他线程只能等待10秒后才能获取锁;如果线程1在10秒内还没有执行完,由于锁已经过期,导致其他线程执行setnx成功,这就存在两个线程同时拿到锁,这样的使用方式肯定是不行的,今天介绍第三方库redisson,redisson帮我们搞定了以上两种情况需要解决的问题

先引入依赖

<dependency>

    <groupId>org.redisson</groupId>

    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>

</dependency>


定义一个工具类,方便使用

@Component

public class RedissonUtils {

    @Autowired

    private RedissonClient redissonClient;


    private static RedissonClient client;


    @PostConstruct

    private void init() {

        client = redissonClient;

    }


    /**

     * 通过指定key加锁

     * @param key 指定key

     * @return

     */

    public static RLock lock(String key) {

        RLock lock = client.getLock(key);

        lock.lock();

        return lock;

    }


    /**

     * 通过指定key加锁指定时间

     * @param key 指定key

     * @param expire 锁定时间,默认单位:毫秒

     * @return

     */

    public static RLock lock(String key, long expire) {

        RLock lock = client.getLock(key);

        lock.lock(expire, TimeUnit.MILLISECONDS);

        return lock;

    }


    /**

     * 通过指定key加锁指定时间

     * @param key 指定key

     * @param expire 锁定时间

     * @param unit 锁定时间单位

     * @return

     */

    public static RLock lock(String key, long expire, TimeUnit unit) {

        RLock lock = client.getLock(key);

        lock.lock(expire, unit);

        return lock;

    }


    /**

     * 通过指定key尝试加锁指定时间,如果加锁失败等待指定时间

     * @param key 指定key

     * @param wait 加锁等待时间

     * @param expire 锁定时间

     * @param unit 锁定时间单位

     * @return

     */

    public static RLock tryLock(String key, long wait, long expire, TimeUnit unit) {

        RLock lock = client.getLock(key);

        try {

            if (lock.tryLock(wait, expire, unit)) {

                return lock;

            } else {

                return null;

            }

        } catch (InterruptedException e) {

            return null;

        }

    }


    /**

     * 通过指定key解锁

     * @param key

     */

    public static void unlock(String key) {

        RLock lock = client.getLock(key);

        lock.unlock();

    }


    /**

     * 通过指定锁解锁

     * @param lock

     */

    public static void unlock(RLock lock) {

        if (lock != null) {

            lock.unlock();

        }

    }

}


获取锁

RLock lock = RedissonUtils.tryLock(LockKey.XXX, 5L, 10L, TimeUnit.SECONDS);

Assert.isNull(lock, "获取锁失败");


// 取到锁


try {

    // 拿到锁后执行的操作

    ...

} finally {

    RedissonUtils.unlock(lock);

}

需要注意的是释放锁一定要放到finally中,防止发生异常而未释放锁

最后说明一下分布式锁也不是非要使用redisson,使用redis实现分布式锁有个致命的问题,当拿到锁后主redis还未同步到从redis时,主redis挂掉,系统切换到从redis,此时其他线程仍然可以拿到锁,这样系统中就有两个线程拿到了锁


作者:飞翔的代码
链接:https://juejin.cn/post/6983845888121241608
来源:掘金
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