筆記

https://github.com/7117/note/tree/master/Redis

https://blog.csdn.net/m0_46130323/category_9645862.html

https://blog.csdn.net/branwel/article/details/103897256

文章目錄

Redis（Remote Dictionary Server） Redis 運行快速的原因 數(shù)據(jù)類型 String 單條操作 多條操作 其他命令 Hash 單條操作 多條操作 其他命令 String存儲對象（Json） VS Hash存儲對象 List 添加 獲取 獲取并移除 Set 命令 Sorted_Set 命令 Key的操作 命令 數(shù)據(jù)庫操作 命令 持久化 RDB（Relational Database） 保存數(shù)據(jù) 常用配置項 RDB 持久化優(yōu)點 RDB應(yīng)用 RDB持久化缺點 AOF（Append Only File） 保存數(shù)據(jù)策略 配置 RDB 與 AOF 如何選擇 事務(wù) 命令 事務(wù)中的錯誤 命令錯誤 操作錯誤 鎖 命令 數(shù)據(jù)刪除策略 定時刪除（即可刪除） 惰性刪除 定期刪除 步驟 數(shù)據(jù)淘汰策略 配置 檢測易失數(shù)據(jù)集（可能會過期數(shù)據(jù)server.db[i].expires） 檢測全庫數(shù)據(jù)（所有數(shù)據(jù)集server.db[i].dict） 放棄數(shù)據(jù)驅(qū)逐 服務(wù)器基本配置 高級數(shù)據(jù)類型 Bitmaps 命令 HyperLoglog 命令 GEO 命令 主從復(fù)制 創(chuàng)建鏈接 數(shù)據(jù)同步 全量復(fù)制 部分復(fù)制 哨兵模式 配置 集群（cluster） 配置 命令

Redis 運行快速的原因
完全基于內(nèi)存操作

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，數(shù)據(jù)操作也簡單

使用多路I/O復(fù)用模型

數(shù)據(jù)類型
String
單條操作
增：set key value
查：get key
刪：del key
多條操作
增：mset key value [key1 value1]
查：mget key [key1]
其他命令
strlen key //獲取字符串長度
append key value //有則追加，無則新建
setnx key value //不存在就設(shè)置，存在就不設(shè)置
incr key //自增 1
incrby key num //給key的值增加num（int 類型），num 正數(shù)則為加，num 為負數(shù) 則為減
incrbyfloat key num //給key的值增加num（float 類型）
decr key //自減 1
decrby key num //給key的值減num
setex key second value //設(shè)置key的值為value存活時間為second秒
psetex key millisecond value //設(shè)置key的值為value存活時間為millisecond毫秒
注：
字符串值最大值為512m

Hash
和字符串相似，可理解為字符串厘米套字符串

單條操作
增：hset key field value
查：hget key field
刪：hdel key field
多條操作
增：hmset key field value [field1 value2]
查：hmget key field [field1]
其他命令
hgetall key //獲取key的全部的值
hlen key //獲取key的值的數(shù)量
hexists key field //是否存在field
hkeys key //所有key的字段（field）
hvals key //所有key的值
hincrby key field num //給key的field的值增加num （num 為int值）
hincrybyfloat key field num //給key的field的值增加num （num 為float）
hsetnx key field value //存在不設(shè)置，不存在設(shè)置
注：

Hash類型的value只能存字符串，不允許再嵌套其他類型，如果數(shù)據(jù)為空為Nil
每個Hash可以存儲232?12^{32}-12?
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??1個鍵的值對
Hash類型十分貼近對象的數(shù)據(jù)存儲，并且可以靈活添加、刪除對象屬性。但Hash類型設(shè)計并不是存在量而設(shè)計的，切記不可濫用，更不可將Hash作為對象列表使用
hgetall操作可以獲取全部屬性，如果內(nèi)部field過多，遍歷整體數(shù)據(jù)時效率會降低，很有可能成為數(shù)據(jù)訪問的瓶頸
String存儲對象（Json） VS Hash存儲對象
String存在對象講究整體性，以讀為主
Hash存儲對象講究分散性，以寫為主
List
講究順序

添加
lpush key value [value1] //從左添加
rpush key value [value1] //從右添加
獲取
lrange key start stop
lindex key index
llen key
獲取并移除
lpop key //從左出
rpop key //從右出
lpush?? ?list?? ?a?? ?b?? ?c
結(jié)果：c b a
===============================
rpush list a?? ?b?? ?c
結(jié)果：a b c
===============================
list=[a?? ?b?? ?c]
lpop list
結(jié)果：b c
===============================
list=[a b c]
rpop list
結(jié)果：a b
===============================

注：

list中保存的數(shù)據(jù)都是String，數(shù)據(jù)總量是有限的，最多232?12^{32}-12?
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??1個元素
list具有索引的概念，但是操作數(shù)據(jù)時通常以隊列的形式進行入隊出隊操作（或以棧的形式進行入棧出棧操作）
當(dāng)stop的值為-1時，獲取的是全部數(shù)據(jù)
list對數(shù)據(jù)進行分頁操作，通常第一頁的數(shù)據(jù)使的信息來自list，其他頁面的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)形式進行加載
Set
命令
增：sadd key member [member1]
查：smembers key
刪：srem key member [member1]
獲取總量：scard key
判定是否存在：sismember key member
隨機獲取（原集合保留）：srandmember key [count]
隨機獲取（原集合不保留）：spop key
集合交集：sinter key key1 key2
集合并集：sunion key key1 key2
集合差集：sdiff key key1 key2
存儲集合交集：sinterstore destination key key1 key2
存儲集合并集：sunionstore destination key key1 key2
存儲集合差集：sdiffstore destination key key1 key2
集合元素移動：smove source destination member
Sorted_Set
命令
增：zadd key score member [score1 member1]
刪：zrem key member [member1]
獲取全部（正序）：zrange key start stop [withscores]
獲取全部（倒序）：zrevrange key start stop [withscores]
按條件查（正序）：zrangebyscore key min max [withscore limit]
按條件查（倒序）：zrevrangebyscore key max min [withscore limit]
按條件刪除（索引）：zremrangebyrank key start stop
按條件刪除（積分）：zremrangebyscore key min max
獲取集合總量：zcard key | zcount key min max
存儲集合交集： zinterstore destination numkeys key key1
存儲集合并集：zunionstore destination numkeys key key1
獲取索引（正序）：zrank key member
獲取索引（倒序）：zrevrank key member
score值獲取：zscore key member
score值修改：zincrby key num member
Key的操作
命令
刪除：del key
判斷是否存在：exists key
獲取key類型：type key
指定有效期：
expire key seconds
pexpire key milliseconds
expireat key timestamp
pexpireat key milliseconds-timestamp
獲取有效期：
ttl key
pttl key
設(shè)置永久：persist key
查詢key：key pattern //*,?,[]
重命名：rename key newkey | renamenx key newkey
對key排序：sort
數(shù)據(jù)庫操作
命令
選擇數(shù)據(jù)庫：select index
數(shù)據(jù)移動：move key db
數(shù)據(jù)庫大小：dbsize
數(shù)據(jù)清除：
單庫刪除：flushdb
多庫刪除：flushall
持久化
RDB（Relational Database）
保存數(shù)據(jù)
指令（前臺）：save //阻塞 立即保存
指令（后臺）：bgsave //不立即執(zhí)行
配置：save second changes //用bgsave執(zhí)行操作
常用配置項
數(shù)據(jù)文件名稱：dbfilename dump.rdb //默認
數(shù)據(jù)保存路徑：dir
是否開啟壓縮：rdbcompression yes //默認
是否開啟格式檢查：rdbchecksum yes|no //默認no
RDB 持久化優(yōu)點
RDB是一個緊湊壓縮的二進制文件，存儲效率高
RDB存儲的是Redis在某個時間點的數(shù)據(jù)快照，非常適用于數(shù)據(jù)備份全量復(fù)制等場景
RDB恢復(fù)數(shù)據(jù)速度比AOF快
RDB應(yīng)用
服務(wù)器中每X小時執(zhí)行bgsave備份，并將RDB文件拷貝到遠程機器中，用于災(zāi)難恢復(fù)

RDB持久化缺點
RDB方式無論是執(zhí)行命令還是進行配置，無法做到實時持久化，具有較大可能丟失數(shù)據(jù)
bgsave每次運行要執(zhí)行fork操作創(chuàng)建子進程，要犧牲一些性能
Redis的眾多版本中未進行RDB文件格式的版本統(tǒng)一，有可能出現(xiàn)各個版本服務(wù)器之間數(shù)據(jù)格式無法兼容
存儲數(shù)量較大時，效率較低
大數(shù)據(jù)量下的I／O性能較低
基于fork創(chuàng)建子進程，內(nèi)存產(chǎn)生額外消耗
宕機帶來的數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險
AOF（Append Only File）
保存數(shù)據(jù)策略
每次：always
每秒：everysec
系統(tǒng)控制：no

配置
是否開啟：appendonly yes|no //默認no
保存策略：appendfsync always|everysec|no
重寫：
手動：bgrewriteaof
自動：
auto-aof-rewrite-min-size size
auto-aof-rewrite-percentage percentage
RDB 與 AOF 如何選擇
對數(shù)據(jù)非常敏感，建議使用默認的AOF持久化方案
AOF策略使用everysec，每秒fsync一次，該策略仍可保持很好性能，出現(xiàn)問題最多丟失一秒內(nèi)的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)呈現(xiàn)階段有效性，建議使用RDB持久化方案
數(shù)據(jù)可以做到階段內(nèi)無丟失，且恢復(fù)較快，階段點數(shù)據(jù)恢復(fù)通常使用RDB方案

注意：
AOF文件存儲體積較大，恢復(fù)速度較慢
利用RDB使用線緊湊的數(shù)據(jù)持久化會使Redis性能降低

綜合：

RDB與AOF選擇實際上是在一種權(quán)衡，每種都有利有弊
如果不能承受分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)非常敏感，選用AOF
如果能承受分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失，且追求大數(shù)據(jù)集的恢復(fù)速度選用RDB
災(zāi)難恢復(fù)選用RDB
雙保險策略，同時開啟RDB和AOF，重啟后Redis優(yōu)先使用AOF來恢復(fù)數(shù)據(jù)，降低丟失數(shù)據(jù)量
事務(wù)
Redis事務(wù)不具有回滾機制

命令
開啟：multi
結(jié)束：exec
中斷：discard
事務(wù)中的錯誤
命令錯誤
執(zhí)行事務(wù)過程中輸入的命令出現(xiàn)錯誤，Redis會結(jié)束事務(wù)不再執(zhí)行，并報出錯誤的命令

操作錯誤
執(zhí)行事務(wù)過程中輸入的命令正確，其他操作錯誤，事務(wù)中其他命令正常執(zhí)行，錯誤操作報錯

鎖
Redis中鎖和事務(wù)是相搭配使用的，可解決對key的監(jiān)控

命令
加鎖：watch key [key1]
解鎖：unwatch //取消掉所有key的監(jiān)控

數(shù)據(jù)刪除策略
當(dāng)key過期后執(zhí)行數(shù)據(jù)刪除的策略

定時刪除（即可刪除）
創(chuàng)建一個具有時效性的key時，同時會創(chuàng)建一個定時器來監(jiān)控該key是否過期，當(dāng)key過期后立即進行key的刪除

優(yōu)點：節(jié)約內(nèi)存，到時就會進行刪除，快速釋放占用空間
缺點：CPU壓力大影響Redis響應(yīng)時間和吞吐量
總結(jié)：用處理器性能換取存儲空間

惰性刪除
當(dāng)一個具有實效性的key過期后不會有刪除操作，直到下一次調(diào)用時會先檢查該key是否過期，如果過期則進行刪除操作，并返回nil（該key不存在）

優(yōu)點：節(jié)約CPU性能，發(fā)現(xiàn)必須刪除的時候才會刪除
缺點：內(nèi)存壓力大，出現(xiàn)長期占用內(nèi)存的數(shù)據(jù)
總結(jié)：用存儲空間換取處理器性能

定期刪除
Redis會根據(jù)設(shè)置的參數(shù)，定期對具有時效性的key進行清理工作，它是定時刪除和惰性刪除的結(jié)合者，既不像定時刪除會立即進行刪除給予CPU壓力，也不會像惰性刪除給予內(nèi)存壓力

步驟
Redis啟動服務(wù)器初始化時，讀取配置server.hz的值（默認為10）
每秒鐘執(zhí)行server.hz次serverCron（）服務(wù)（serverCron【服務(wù)器級別】->databasesCron【數(shù)據(jù)庫級別】->activeExpireCyle【活躍數(shù)據(jù)級別】）
acitveExpireCyle（）對每個expires[*]（數(shù)據(jù)庫）逐一進行檢測，每次執(zhí)行250ms／server.hz
對某個expires[*]檢測時，隨機挑選w個key進行檢測
如果key超時，刪除key
如果一輪中刪除的kye的數(shù)量>w*25%，循環(huán)該過程
如果一輪中刪除的可以的數(shù)量<=w25%檢查下一個expires[],0-15（所有的數(shù)據(jù)庫）循環(huán)
W=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP
參數(shù)current_db用于記錄activeExpireCyle進入哪個expires[*]執(zhí)行

數(shù)據(jù)淘汰策略
當(dāng)內(nèi)存到達最大內(nèi)存限制時進行的數(shù)據(jù)淘汰策略

數(shù)據(jù)驅(qū)逐淘汰策略配置依據(jù)，使用info命令輸出相關(guān)監(jiān)控信息，查新緩存hit 命中次數(shù)和miss的次數(shù)，根據(jù)業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)

配置
最大可用內(nèi)存：maxmemory //默認為0，一般設(shè)置全部內(nèi)存50%以上
每次選取帶刪除數(shù)據(jù)個數(shù)：maxmemory-samples //采用隨機獲取方式
刪除策略：maxmemory-policy //達到最大內(nèi)存后，對被選取帶數(shù)據(jù)進行的刪除策略
檢測易失數(shù)據(jù)集（可能會過期數(shù)據(jù)server.db[i].expires）
volatile-lru：挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰（最近數(shù)據(jù)中使用時間離當(dāng)前最遠的數(shù)據(jù)）。常用
volatile-lfu：挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰（最近數(shù)據(jù)中使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)）
volatile-ttl：挑選將要過期數(shù)據(jù)淘汰
volatile-random：任意挑選數(shù)據(jù)淘汰
ttl：time to live
lru：least recently used
lfu：least frequently used

檢測全庫數(shù)據(jù)（所有數(shù)據(jù)集server.db[i].dict）
allkeys-lru：挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-lfu：挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-random：任意挑選數(shù)據(jù)淘汰
放棄數(shù)據(jù)驅(qū)逐
no-enviction //禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)
4.0中默認策略，會引發(fā)OOM

服務(wù)器基本配置
設(shè)置服務(wù)器守護進程方式：daemonize yes|no
綁定地址：bing 127.0.0.1
設(shè)置服務(wù)器端口：port 6379
設(shè)置數(shù)據(jù)庫數(shù)量：databases 16
設(shè)置服務(wù)器日志級別：loglevel debug|verbose|notice|warning
日志文件名稱：logfile 端口號.log
設(shè)置客戶端最大連接數(shù)：maxclients 0
客戶端閑置最大等待時長：timeout 0
高級數(shù)據(jù)類型
Bitmaps
標記統(tǒng)計

命令
獲取：getbit key offset
設(shè)置：setbit key offset value // 0 或 1
交、并、或異
bitop op destkey key1 key2
op：
交：and
并：or
非：not
異或：xor
統(tǒng)計指定key中1的數(shù)量：bitcount key [start end]
HyperLoglog
基數(shù)統(tǒng)計

命令
添加：pfadd key element [element1]
統(tǒng)計：pfcount key [key1]
合并：pfmerge destkey sourcekey [sourcekey1]
GEO
距離計算（只計算水平距離）

命令
添加：geoadd key longitude latitude member [longitude1 latitude1 member1]
獲取：geopos key member [member1]
計算距離：geodist key member1 member2 [count]
根據(jù)坐標求范圍內(nèi)數(shù)據(jù)：georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi
根據(jù)點求范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)：georadusbymember key member radius m|km|ft|mi
獲取指定點對應(yīng)的hash值：geohash key member [member1]
主從復(fù)制
創(chuàng)建鏈接
方式一：客戶端發(fā)指令：slaveof masterip masterport
方式二：參數(shù)啟動：redis-server --slaveof masterip masterport
方式三：服務(wù)器配置：slaveof masterip masterport
數(shù)據(jù)同步
全量復(fù)制
從：發(fā)送指令（psync2）
主：執(zhí)行bgsave
主：第一個slave鏈接時，創(chuàng)建命令緩沖區(qū)
主：生成RDB文件，通過socket發(fā)送給slave
從：接收RDB文件，清空自己數(shù)據(jù)，執(zhí)行RDB文件恢復(fù)過程

部分復(fù)制
從：發(fā)送命令告知RDB恢復(fù)完成
主：發(fā)送復(fù)制緩沖區(qū)信息
從：接收信息，執(zhí)行bgsavewriteaof，恢復(fù)數(shù)據(jù)

哨兵模式
配置
sentinel.conf

啟動：redis-sentinel

集群（cluster）
配置
開啟：cluster-enabled yes|no
配置文件名稱：cluster-config-file filename
節(jié)點超時時間：cluster-node-timeout milliseconds
master鏈接slave最小數(shù)：cluster-migration-barrier count
命令
查看節(jié)點信息：cluster nodes
從一個節(jié)點Redis，切換其主節(jié)點：cluster replicate masterip
新增主節(jié)點：cluster meet ip:port
忽略一個節(jié)點：cluster foeget id
手動故障轉(zhuǎn)移：cluster failover
?

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis基础高级学习笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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