[Redis高级]
2021/8/26 19:36:09
本文主要是介绍[Redis高级],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!
[Redis高级]
1 Redis介绍安装配置
1.1 安装
#下载 wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.7.tar.gz #解压 tar -xzf redis-5.0.7.tar.gz #建立软连接 ln -s redis-5.0.7 redis cd redis make&&make install #在src目录下可以看到 #redis-server--->redis服务器 #redis-cli---》redis命令行客户端 #redis-benchmark---》redis性能测试工具 #redis-check-aof--->aof文件修复工具 #redis-check-dump---》rdb文件检查工具 #redis-sentinel---》sentinel服务器,哨兵 #redis作者对windows维护不好,window自己有安装包 ####卸载redis # 1、查看redis进程; ps aux|grep redis # 2、kill掉进程; kill 进程id # 3、进入到redis目录 cd /usr/local/ # 4、删除redis对应的文件 rm -f /usr/local/redis/bin/redis* rm -f /usr/local/bin/redis* # 5、删除对应的文件 rm -rf redis
1.2 启动方式
1.3.2.1 最简启动
#最简启动 redis-server ps -ef|grep redis #查看进程 netstat -antpl|grep redis #查看端口 redis-cli -h ip -p port ping #命令查看
1.3.2.2 动态参数启动
#动态参数启动 redis-serve --port 6380 #启动,监听6380端口
1.3.2.2 配置文件启动
#配置文件启动(6379对应手机按键MERZ,意大利女歌手Alessia Merz的名字) #####通过redis-cli连接,输入config get * 可以获得默认配置 #在redis目录下创建config目录,copy一个redis.conf文件 #daemonize--》是否是守护进程启动(no|yes) #port---》端口号 #bind---》绑定的地址 127.0.0.1:只能本地访问 0.0.0.0 允许其他机器远程访问 #logfile--》redis系统日志 #dir--》redis工作目录 CONFIG GET * 一百多对建值 CONFIG SET maxmemory 128M # 设置最大使用的内存 CONFIG set requirepass 123456 # 设置密码 CONFIG REWRITE # 保存到配置文件
1.3 使用场景
缓存系统:使用最广泛的就是缓存 计数器:网站访问量,转发量,评论数(文章转发,商品销量,单线程模型,不会出现并发问题) 消息队列:发布订阅,阻塞队列实现(简单的分布式,blpop:阻塞队列,生产者消费者) 排行榜:有序集合(阅读排行,点赞排行,推荐(销量高的,推荐)) 社交网络:很多特效跟社交网络匹配,粉丝数,关注数 实时系统:布隆过滤器
2 API的使用
2.1 通用命令
####1-keys #打印出所有key keys * #打印出所有以he开头的key keys he* #打印出所有以he开头,第三个字母是h到l的范围 keys he[h-l] #三位长度,以he开头,?表示任意一位 keys he? #keys命令一般不在生产环境中使用,生产环境key很多,时间复杂度为o(n),用scan命令 ####2-dbsize 计算key的总数 dbsize #redis内置了计数器,插入删除值该计数器会更改,所以可以在生产环境使用,时间复杂度是o(1) ###3-exists key 时间复杂度o(1) #设置a set a b #查看a是否存在 exists a (integer) 1 #存在返回1 不存在返回0 ###4-del key 时间复杂度o(1) 删除成功返回1,key不存在返回0 ###5-expire key seconds 时间复杂度o(1) expire name 3 #3s 过期 ttl name #查看name还有多长时间过期 persist name #去掉name的过期时间 ###6-type key 时间复杂度o(1) type name #查看name类型,返回string ### 7 其他 info命令:内存,cpu,主从相关 client list 正在连接的会话 client kill ip:端口 dbsize 总共有多少个key flushall 清空所有 flushdb 只清空当前库 select 数字 选择某个库 总共16个库 monitor 记录操作日志,夯住
2.2 字符串类型
###1---基本使用get,set,del get name #时间复杂度 o(1) set name lqz #时间复杂度 o(1) del name #时间复杂度 o(1) ###2---其他使用incr,decr,incrby,decrby incr age #对age这个key的value值自增1 decr age #对age这个key的value值自减1 incrby age 10 #对age这个key的value值增加10 decrby age 10 #对age这个key的value值减10 #统计网站访问量(单线程无竞争,天然适合做计数器) #缓存mysql的信息(json格式) #分布式id生成(多个机器同时并发着生成,不会重复) ###3---set,setnx,setxx set name lqz #不管key是否存在,都设置 setnx name lqz #key不存在时才设置(新增操作) set name lqz nx #同上 set name lqz xx #key存在,才设置(更新操作) ###4---mget mset mget key1 key2 key3 #批量获取key1,key2.。。时间复杂度o(n) mset key1 value1 key2 value2 key3 value3 #批量设置时间复杂度o(n) #n次get和mget的区别 #n次get时间=n次命令时间+n次网络时间 #mget时间=1次网络时间+n次命令时间 ###5---其他:getset,append,strlen getset name lqznb #设置新值并返回旧值 时间复杂度o(1) append name 666 #将value追加到旧的value 时间复杂度o(1) strlen name #计算字符串长度(注意中文) 时间复杂度o(1) ###6---其他:incrybyfloat,getrange,setrange increbyfloat age 3.5 #为age自增3.5,传负值表示自减 时间复杂度o(1) getrange key start end #获取字符串制定下标所有的值 时间复杂度o(1) setrange key index value #从指定index开始设置value值 时间复杂度o(1)
2.3 hash类型
###1---hget,hset,hdel hget key field #获取hash key对应的field的value 时间复杂度为 o(1) hset key field value #设置hash key对应的field的value值 时间复杂度为 o(1) hdel key field #删除hash key对应的field的值 时间复杂度为 o(1) #测试 hset user:1:info age 23 hget user:1:info age hset user:1:info name lqz hgetall user:1:info hdel user:1:info age ###2---hexists,hlen hexists key field #判断hash key 是否存在field 时间复杂度为 o(1) hlen key #获取hash key field的数量 时间复杂度为 o(1) hexists user:1:info name hlen user:1:info #返回数量 ###3---hmget,hmset hmget key field1 field2 ...fieldN #批量获取hash key 的一批field对应的值 时间复杂度是o(n) hmset key field1 value1 field2 value2 #批量设置hash key的一批field value 时间复杂度是o(n) ###4--hgetall,hvals,hkeys hgetall key #返回hash key 对应的所有field和value 时间复杂度是o(n) hvals key #返回hash key 对应的所有field的value 时间复杂度是o(n) hkeys key #返回hash key对应的所有field 时间复杂度是o(n) ###小心使用hgetall ##1 计算网站每个用户主页的访问量 hincrby user:1:info pageview count ##2 缓存mysql的信息,直接设置hash格式
2.3 列表类型
###### 插入操作 #rpush 从右侧插入 rpush key value1 value2 ...valueN #时间复杂度为o(1~n) #lpush 从左侧插入 #linsert linsert key before|after value newValue #从元素value的前或后插入newValue 时间复杂度o(n) ,需要遍历列表 linsert listkey before b java linsert listkey after b php #### 删除操作 lpop key #从列表左侧弹出一个item 时间复杂度o(1) rpop key #从列表右侧弹出一个item 时间复杂度o(1) lrem key count value #根据count值,从列表中删除所有value相同的项 时间复杂度o(n) 1 count>0 从左到右,删除最多count个value相等的项 2 count<0 从右向左,删除最多 Math.abs(count)个value相等的项 3 count=0 删除所有value相等的项 lrem listkey 0 a #删除列表中所有值a lrem listkey -1 c #从右侧删除1个c ltrim key start end #按照索引范围修剪列表 o(n) ltrim listkey 1 4 #只保留下表1--4的元素 #####查询操作 lrange key start end #包含end获取列表指定索引范围所有item o(n) lrange listkey 0 2 lrange listkey 1 -1 #获取第一个位置到倒数第一个位置的元素 lindex key index #获取列表指定索引的item o(n) lindex listkey 0 lindex listkey -1 llen key #获取列表长度 ####修改操作 lset key index newValue #设置列表指定索引值为newValue o(n) lset listkey 2 ppp #把第二个位置设为ppp #### 其他操作 blpop key timeout #lpop的阻塞版,timeout是阻塞超时时间,timeout=0为拥有不阻塞 o(1) brpop key timeout #rpop的阻塞版,timeout是阻塞超时时间,timeout=0为拥有不阻塞 o(1) #要实现栈的功能 lpush+lpop #实现队列功能 lpush+rpop #固定大小的列表 lpush+ltrim #消息队列 lpush+brpop ### 实战 实现timeLine功能,时间轴 微博关注的人,按时间轴排列,在列表中放入关注人的微博的即可
2.4 集合类型
# 无序,无重复,集合间操作(交叉并补) sadd key element #向集合key添加element(如果element存在,添加失败) o(1) srem key element #从集合中的element移除掉 o(1) scard key #计算集合大小 sismember key element #判断element是否在集合中 srandmember key count #从集合中随机取出count个元素,不会破坏集合中的元素 spop key #从集合中随机弹出一个元素 smembers key #获取集合中所有元素 ,无序,小心使用,会阻塞住 sdiff user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的差集 sinter user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的交集 sunion user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的并集 sdiff|sinter|suion + store destkey... #将差集,交集,并集结果保存在destkey集合中 ## 实战 抽奖系统 :通过spop来弹出用户的id,活动取消,直接删除 点赞,点踩,喜欢等,用户如果点了赞,就把用户id放到该条记录的集合中 标签:给用户/文章等添加标签,sadd article:1:tags 标签1 标签2 标签3 给标签添加用户,关注该标签的人有哪些 共同好友:集合间的操作
2.5 有序集合
## 介绍 #有一个分值字段,来保证顺序 key score value user:ranking 1 lqz user:ranking 99 lqz2 user:ranking 88 lqz3 #集合有序集合 集合:无重复元素,无序,element 有序集合:无重复元素,有序,element+score #列表和有序集合 列表:可以重复,有序,element 有序集合:无重复元素,有序,element+score ## 使用 zadd key score element #score可以重复,可以多个同时添加,element不能重复 o(logN) zrem key element #删除元素,可以多个同时删除 o(1) zscore key element #获取元素的分数 o(1) zincrby key increScore element #增加或减少元素的分数 o(1) zcard key #返回元素总个数 o(1) zrank key element #返回element元素的排名(从小到大排) zrange key 0 -1 #返回排名,不带分数 o(log(n)+m) n是元素个数,m是要获取的值 zrange player:rank 0 -1 withscores #返回排名,带分数 zrangebyscore key minScore maxScore #返回指定分数范围内的升序元素 o(log(n)+m) n是元素个数,m是要获取的值 zrangebyscore user:1:ranking 90 210 withscores #获取90分到210分的元素 zcount key minScore maxScore #返回有序集合内在指定分数范围内的个数 o(log(n)+m) zremrangebyrank key start end #删除指定排名内的升序元素 o(log(n)+m) zremrangebyrank user:1:rangking 1 2 #删除升序排名中1到2的元素 zremrangebyscore key minScore maxScore #删除指定分数内的升序元素 o(log(n)+m) zremrangebyscore user:1:ranking 90 210 #删除分数90到210之间的元素 ## 其他操作 zrevrank #从高到低排序 zrevrange #从高到低排序取一定范围 zrevrangebyscore #返回指定分数范围内的降序元素 zinterstore #对两个有序集合交集 zunionstore #对两个有序集合求并集
3 高级用法
3.1 慢查询
### 配置文件中配置开启慢查询记录 slowlog-max-len 100 slowlog-log-slower-than 1000 ### 后期排查 slowlog get [n] #获取慢查询队列 ''' 日志由4个属性组成: 1)日志的标识id 2)发生的时间戳 3)命令耗时 4)执行的命令和参数 ''' slowlog len #获取慢查询队列长度 slowlog reset #清空慢查询队列
3.2 pipeline与事务
## pipeline:多个命令放到管道中,一次性执行 ## 注意 1 注意每次pipeline携带的数据量 2 pipeline每次只能作用在一个Redis的节点上(集群用不了pipline) 3 M(mset,mget….)操作和pipeline的区别 ### 通过pipline实现事物 # 1 mutil 开启事务,放到管道中一次性执行 multi # 开启事务 set name lqz set age 18 exec # 2 模拟事务 # 在开启事务之前,先watch watch age multi decr age exec # 另一台机器 multi decr age exec # 先执行,上面的执行就会失败(乐观锁,被wathc的事务不会执行成功)
3.3 发布订阅
# 观察者模式
publish channel message #发布命令 publish souhu:tv "hello world" #在souhu:tv频道发布一条hello world 返回订阅者个数 subscribe [channel] #订阅命令,可以订阅一个或多个 subscribe souhu:tv #订阅sohu:tv频道 unsubscribe [channel] #取消订阅一个或多个频道 unsubscribe sohu:tv #取消订阅sohu:tv频道 psubscribe [pattern...] #订阅模式匹配 psubscribe c* #订阅以c开头的频道 unpsubscribe [pattern...] #按模式退订指定频道 pubsub channels #列出至少有一个订阅者的频道,列出活跃的频道 pubsub numsub [channel...] #列出给定频道的订阅者数量 pubsub numpat #列出被订阅模式的数量
3.4 Bitmap位图
独立用户统计 set hello big #放入key位hello 值为big的字符串 getbit hello 0 #取位图的第0个位置,返回0 getbit hello 1 #取位图的第1个位置,返回1 如上图 ##我们可以直接操纵位 setbit key offset value #给位图指定索引设置值 setbit hello 7 1 #把hello的第7个位置设为1 这样,big就变成了cig setbit test 50 1 #test不存在,在key为test的value的第50位设为1,那其他位都以0补 bitcount key [start end] #获取位图指定范围(start到end,单位为字节,注意按字节一个字节8个bit为,如果不指定就是获取全部)位值为1的个数 bitop op destkey key [key...] #做多个Bitmap的and(交集)/or(并集)/not(非)/xor(异或),操作并将结果保存在destkey中 bitop and after_lqz lqz lqz2 #把lqz和lqz2按位与操作,放到after_lqz中 bitpos key targetBit start end #计算位图指定范围(start到end,单位为字节,如果不指定是获取全部)第一个偏移量对应的值等于targetBit的位置 bitpos lqz 1 #big 对应位图中第一个1的位置,在第二个位置上,由于从0开始返回1 bitpos lqz 0 #big 对应位图中第一个0的位置,在第一个位置上,由于从0开始返回0 bitpos lqz 1 1 2 #返回9:返回从第一个字节到第二个字节之间 第一个1的位置,看上图,为9
3.5 HyperLogLog
# 基于HyperLogLog算法:极小的空间完成独立数量统计 1 去重,独立用户统计 # 布隆过滤器 pfadd key element #向hyperloglog添加元素,可以同时添加多个 pfcount key #计算hyperloglog的独立总数 pfmerge destroy sourcekey1 sourcekey2#合并多个hyperloglog,把sourcekey1和sourcekey2合并为destroy pfadd uuids "uuid1" "uuid2" "uuid3" "uuid4" #向uuids中添加4个uuid pfcount uuids #返回4 pfadd uuids "uuid1" "uuid5"#有一个之前存在了,其实只把uuid5添加了 pfcount uuids #返回5 pfadd uuids1 "uuid1" "uuid2" "uuid3" "uuid4" pfadd uuids2 "uuid3" "uuid4" "uuid5" "uuid6" pfmerge uuidsall uuids1 uuids2 #合并 pfcount uuidsall #统计个数 返回6
3.6 GEO
geoadd key longitude latitude member #增加地理位置信息 geoadd cities:locations 116.28 39.55 beijing #把北京地理信息天津到cities:locations中 geoadd cities:locations 117.12 39.08 tianjin geoadd cities:locations 114.29 38.02 shijiazhuang geoadd cities:locations 118.01 39.38 tangshan geoadd cities:locations 115.29 38.51 baoding geopos key member #获取地理位置信息 geopos cities:locations beijing #获取北京地理信息 geodist key member1 member2 [unit]#获取两个地理位置的距离 unit:m(米) km(千米) mi(英里) ft(尺) geodist cities:locations beijing tianjin km #北京到天津的距离,89公里 georadius key logitude latitude radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key] georadiusbymember key member radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key] #获取指定位置范围内的地理位置信息集合 ''' withcoord:返回结果中包含经纬度 withdist:返回结果中包含距离中心节点位置 withhash:返回解雇中包含geohash COUNT count:指定返回结果的数量 asc|desc:返回结果按照距离中心店的距离做升序/降序排列 store key:将返回结果的地理位置信息保存到指定键 storedist key:将返回结果距离中心点的距离保存到指定键 ''' georadiusbymember cities:locations beijing 150 km ''' 1) "beijing" 2) "tianjin" 3) "tangshan" 4) "baoding" '''
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