資源列表: "Redis 命令參考" "Commands" Redis是什麼 是一個開源( )的記憶體中的數據結構存儲,用作資料庫、緩存和消息中間件。它支持多種數據結構,如 、`哈希表 列表 無序集合 有序集合 點陣圖 基數統計 地理空間索引 複製 Lua腳本 LRU回收 事務 磁碟持久化 哨兵 自動分 ...
資源列表:
Redis是什麼
Redis
是一個開源(BSD許可
)的記憶體中的數據結構存儲,用作資料庫、緩存和消息中間件。它支持多種數據結構,如字元串
、哈希表
、列表
、無序集合
、有序集合
的範圍查詢,點陣圖
、基數統計
和地理空間索引
的與查詢。Redis內置複製
、Lua腳本
、LRU回收
、事務
和不同級別的磁碟持久化
,並通過哨兵
和自動分區
提供高可用性集群。
單線程結構
- 純記憶體資料庫,瓶頸不在記憶體,在於網路IO
- 單線程,避免頻繁切換上下文
- 非同步阻塞I/O(多路復用)
持久化
RDB(Redis DataBase)持久化
- 快照
- 優點:適合備份、還原、恢複數據快、最大化 Redis 的性能
- 缺點:兩次快照間的數據會丟失、數據集比較龐大時,
fork()
可能會非常耗時
AOF(Append Only File)持久化
- 日誌
- 優點:數據完整性高、可讀性高、可重寫(重寫後的新 AOF 文件包含了恢復當前數據集所需的最小命令集合)
- 缺點:體積大、慢於RDB、有bug
事務
multi
開啟事務,exec
執行事務
可以看到,redis事務實現原理是將要執行的命令,存儲到一個隊列中,依次執行,報錯時停止並取消事務,不報錯則提交事務。
例外:不會回滾的情況:
當一個事務中某一條(多條)命令加入隊列不報錯,執行時才會報錯,則redis會忽略錯誤繼續執行。
使用watch
監視一個(或多個) key ,如果在事務執行之前這個(或這些) key 被其他命令所改動,那麼事務將被打斷。當exec
被調用時, 不管事務是否成功執行, 對所有鍵的監視都會被取消。或者調用unwatch
手動取消監控。
管道
- pipeline通過減少客戶端與redis的通信次數來實現降低往返延時時間,而且Pipeline 實現的原理是隊列,而隊列的原理是時先進先出,這樣就保證數據的順序性。
- 適用場景:批量操作、可靠性要求不高、
Lua腳本
Lua是一個高效的輕量級腳本語言,用標準C語言編寫並以源代碼形式開放, 其設計目的是為了嵌入應用程式中,從而為應用程式提供靈活的擴展和定製功能,從定義上來說, Redis 中的腳本本身就是一種事務, 所以任何在事務里可以完成的事, 在腳本裡面也能完成。 並且一般來說, 使用腳本要來得更簡單,並且速度更快。
- 通過lua腳本可以原子執行多條redis命令
- 執行lua腳本期間,會阻塞所有命令操作
使用腳本的好處
- 減少網路開銷,在Lua腳本中可以把多個命令放在同一個腳本中運行
- 原子操作,redis會將整個腳本作為一個整體執行,中間不會被其他命令插入。換句話說,編寫腳本的過程中無需擔心會出現競態條件
- 復用性,客戶端發送的腳本會永遠存儲在redis中,這意味著其他客戶端可以復用這一腳本來完成同樣的邏輯
多資料庫支持
預設支持16個資料庫;可以理解為一個命名空間
跟關係型資料庫不一樣的點
- redis不支持自定義資料庫名詞
- 每個資料庫不能單獨設置授權
- 每個資料庫之間並不是完全隔離的。 可以通過flushall命令清空redis實例面的所有資料庫中的數據
通過 select dbid 去選擇不同的資料庫命名空間 。 dbid的取值範圍預設是0 -15
分散式集群
Redis Cluster中,Sharding採用slot(槽)的概念,一共分成16384個槽,這有點兒類似前面講的pre sharding思路。對於每個進入Redis的鍵值對,根據key進行散列,分配到這16384個slot中的某一個中。使用的hash演算法也比較簡單,就是CRC16後16384取模。Redis集群中的每個node(節點)負責分攤這16384個slot中的一部分,也就是說,每個slot都對應一個node負責處理。當動態添加或減少node節點時,需要將16384個槽做個再分配,槽中的鍵值也要遷移。當然,這一過程,在目前實現中,還處於半自動狀態,需要人工介入。Redis集群,要保證16384個槽對應的node都正常工作,如果某個node發生故障,那它負責的slots也就失效,整個集群將不能工作。為了增加集群的可訪問性,官方推薦的方案是將node配置成主從結構,即一個master主節點,掛n個slave從節點。這時,如果主節點失效,Redis Cluster會根據選舉演算法從slave節點中選擇一個上升為主節點,整個集群繼續對外提供服務。這非常類似伺服器節點通過Sentinel監控架構成主從結構,只是Redis Cluster本身提供了故障轉移容錯的能力。
- redis sharding
- codis
- twemproxy
支持的數據類型、常用命令、常用場景
String
預設存儲最大容量為512M
- set+get:緩存、單點登錄
- bitmap:用戶上線次數統計
- incr:計數器、限速器
List
有序,可重覆
- lpush+lpop:Stack(棧)
- lpush+rpop:Queue(隊列)
- lpush+ltrim:Capped Collection(有限集合)
- lpush+brpop:Message Queue(消息隊列)
- blpop:事件提醒(替代輪詢)
Hash
不支持數據類型的嵌套
適合存儲對象
常用命令:hset、hget、hmset、hmget、hgetall、hexists、hincrby、hsetnx、hdel
Set
無序、不重覆
- sadd:標簽
- sinter:交集
- sunion:並集
SortedSet
有序、不重覆
- zcount:統計信息
- zrevrange:排行榜
key
Script
常用命令:eval
Redis安裝
安裝
首先,到redis官網找到要安裝的redis版本,Redis下載頁,我們這裡選用v4.0.11
,依次執行下麵命令:
# wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.11.tar.gz
# tar xzf redis-4.0.11.tar.gz
# cd redis-4.0.11
# make
到此安裝完成,然後可以通過make test
測試編譯狀態
# make test
無報錯完成編譯應該會有這樣的輸出:
報錯:需要tcl 8.5以上來運行redis test
You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test
make: *** [test] Error 1
下麵安裝tcl8.6.1
:
# wget http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.1-src.tar.gz
# sudo tar xzvf tcl8.6.1-src.tar.gz
# cd tcl8.6.1/unix/
# sudo ./configure
# sudo make
# sudo make install
再次運行make test
,沒問題之後,運行最後一步,完成安裝:
# make install
直接啟動:
# ./redis-server ../redis.conf
後臺啟動redis,只需修改redis.conf
配置文件的daemonize yes
,再次啟動即可。
安裝啟動相關命令
啟動redis伺服器:
# ./redis-server ../redis.conf
停止redis服務:
# ./redis-cli shutdown
連接本地啟動好的redis:
# redis-cli
根據ip埠連接redis:
# redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
查看當前是否設置了密碼
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) ""
設置密碼
127.0.0.1:6379> config set requirepass 123456 //密碼是123456
OK
使用總結
關於key
- 建議key不要太長,不要超過1024位元組,占用記憶體且會降低查詢效率
- 建議統一命名規則,例如:String:001:zhangsan:age
使用 bitmap 實現用戶上線次數統計
Bitmap 對於一些特定類型的計算非常有效。
假設現在我們希望記錄自己網站上的用戶的上線頻率,比如說,計算用戶 A 上線了多少天,用戶 B 上線了多少天,諸如此類,以此作為數據,從而決定讓哪些用戶參加 beta 測試等活動 —— 這個模式可以使用 SETBIT 和 BITCOUNT 來實現。
比如說,每當用戶在某一天上線的時候,我們就使用 SETBIT ,以用戶名作為 key
,將那天所代表的網站的上線日作為 offset
參數,並將這個 offset
上的為設置為 1
。
舉個例子,如果今天是網站上線的第 100 天,而用戶 peter 在今天閱覽過網站,那麼執行命令 SETBIT peter 100 1
;如果明天 peter 也繼續閱覽網站,那麼執行命令 SETBIT peter 101 1
,以此類推。
當要計算 peter 總共以來的上線次數時,就使用 BITCOUNT 命令:執行 BITCOUNT peter
,得出的結果就是 peter 上線的總天數。
更詳細的實現可以參考博文(牆外) Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps 。
緩存
緩存一致性
- 先更新庫數據,再刪除緩存
緩存擊穿和緩存雪崩
分散式鎖的實現
setnx
+lua
實現
public class RedisTool {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
// 獲取鎖
public static boolean getLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
// 釋放鎖
public static boolean releaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
搶紅包,秒殺的實現
incr
+lua
腳本實現
參考鏈接:
https://blog.csdn.net/liqingtx/article/details/60330555
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