Redis7新特性簡介及十大數據類型

来源:https://www.cnblogs.com/chenyonghua/archive/2023/10/31/17802040.html
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Redis是基於記憶體的K-V鍵值對記憶體資料庫 淺談Redis7新特性 主要是自身底層性能和資源利用率上的提高和優化。 多AOF文件支持 config命令增強 限制客戶端記憶體使用 listpack緊湊列表調整 訪問安全性增強 Redis Functions（要搶Lua腳本的飯碗） RDB保存時間調整， ...


Redis是基於記憶體的K-V鍵值對記憶體資料庫

image-20231022161340540

淺談Redis7新特性

  1. 主要是自身底層性能和資源利用率上的提高和優化。

  2. 多AOF文件支持

  3. config命令增強

  4. 限制客戶端記憶體使用

  5. listpack緊湊列表調整

  6. 訪問安全性增強

  7. Redis Functions（要搶Lua腳本的飯碗）

  8. RDB保存時間調整，保存規則發生變化。

  9. 命令新增和變動

Redis服務與客戶端日常操作

redis.conf配置文件，改完後確保生效，記得重啟

  1. 後臺啟動：預設daemonize no 改為 daemonize yes

  2. 關閉保護模式：預設protected-mode yes 改為 protected-mode no

  3. 註釋掉bind 127.0.0.1 直接註釋掉這行(預設bind 127.0.0.1只能本機訪問)或改成本機IP地址，否則影響遠程IP連接

  4. 添加redis密碼：打開註釋並把requirepass foobared 改為 requirepass + 你自己設置的密碼

指定配置文件並啟動服務：redis-server /myredis/redis7.conf

查看一下是否啟動成功：ps -ef |grep redis|grep -v grep

連接客戶端 redis-cli -a 111111 -p 6379

Linux中關閉redis服務

  • 單實例關閉

redis-cli -a 111111 shutdown

  • 多實例關閉指定埠

redis-cli -p 6379 shutdown

redis客戶端中關閉redis服務

直接 shutdown

Redis十大數據類型

這裡說的數據類型都是指value，key的數據類型都是字元串！

image-20231022161309739

Redis鍵(key)的常用命令

  • keys * 查看當前庫所有的key

  • exists key 判斷某個key是否存在

  • type key 查看key是什麼數據類型

  • del key 刪除指定key的數據

  • unlink key 非阻塞刪除,僅將keys從keyspace元數據中刪除,真正的刪除會在後續非同步中操作

  • ttl key 查看還有多少秒過期,-1表示永不過期,-2表示已過期

  • expire key 為給定的key設置過期時間[EXPIRE-秒;PEXPIRE-毫秒;EXPIREAT-秒(時間戳)]

  • move key dbindex[0-15] 將當前資料庫的key移動到給定的資料庫db中

  • select dbindex 切換資料庫[0-15],預設為0

  • dbsize 查看當前資料庫key的數量

  • flushdb 清空當前庫

  • flushall 通殺全部庫

各類型常用命令

  • Redis命令是不區分大小寫的,而key是區分大小寫的

  • 永遠的幫助命令help @類型 help@string help@list .....

String

最常用

GET key

 

SET key value [NX | XX] [GET] [EX seconds | PX milliseconds | EXAT unix-time-seconds | PXAT unix-time-milliseconds | KEEPTTL]

可選參數

  • NX：鍵不存在時設置

  • XX：鍵存在的時候設置

  • GET ：返回指定鍵原本的值，若不存在時返回nil

  • EX：以秒為單位設置過期時間

  • PX：以毫秒為單位設置過期時間

  • EXAT：設置以秒為單位的UNIX時間戳所對應的時間為過期時間

  • PXAT：設置以毫秒為單位的UNIX時間戳所對應的時間為過期時間

  • KEEPTTL：保留設置前指定鍵的過期時間

    SET命令使用EX、PX、NX參數的效果等同於SETEX、PSETEX、SETNX命令（根據官方文檔描述，未來版本中SETEX、PSETEX、SETNX命令可能會被淘汰）

返回值

OK：設置成功；

nil：未執行SET命令，如不滿足NX、XX條件等。

若使用GET參數，則返回該鍵原來的值，或在鍵不存在時返回nil。

如何獲得設置指定的Key過期的Unix時間，單位為秒

System.out.println(Long.toString(System.currentTimeMillis()/1000L));

 

同時設置/獲取多個鍵值

MSET key value [k1 v1 k2 v2 k3 v3 .....]

MGET key [k1 k2 k3 ......]

MSETNX key value [k1 v1 k2 v2 k3 v3 ......]

註意：msetnx中但凡有一個key是存在的，那麼整個msetnx將不會執行（返回0）

 

設定/獲取指定區間範圍內的值

setrange/getrange

getrange:類似 between...and 的關係

image-20231022181422065

0到-1表示全部

setrange:設置指定偏移位置的值

image-20231022181608981

數值增減(一定要是數字才能加減)

INCR key 遞增數值

INCRBY key increment 增加指定的整數

DECR key 遞減數值

DECRBY key decrement 減少指定的整數

 

獲得字元串長度和追加

STRLEN key 獲取字元串長度

APPEND key value 追加字元串

 

分散式鎖

set key value [EX seconds][PX milliseconds] [NX|XX]

image-20231022182453425

 

getset(先get再set）

getset 將給定key的值設為value，並返回 key 的舊value

image-20231022182710438

 

list

一個雙端鏈表的結構，容量是n的32次方減1，大概40多億，主要功能有push/pop等，一般用在棧、隊列、消息隊列等場景。

left、right都可以插入添加；

如果鍵不存在，創建新的鏈表；

如果鍵已存在，新增內容；

如果值全移除，對應的鍵也就消失了。

它的底層實際上是個雙向鏈表，對兩端的操作性能很高，通過索引下標的操作中間的節點性能會較差。

image-20231022191541264

lpush、rpush、lrange（）

lpush：先進後出

rpush：先進先出

lrange：遍歷

image-20231022192200201

image-20231022192229308

image-20231022192250458

lpop、rpop

lpop：彈出第一個元素

rpop：彈出最後一個元素

image-20231022192521498

lindex

按照下標獲得元素

image-20231023230341033

llen

獲取list中元素個數

image-20231023230518663

Irem key count element

刪除count個element元素

image-20231025215739197

ltrim key start stop

截取指定範圍的值後再賦給key

image-20231025220100282

rpoplpush 源列表 目的列表

把源列表中的最後一個元素放到目的列表的第一個元素位置

image-20231025221052244

lset key index value

給list中的指定索引設置一個新的value

image-20231025221622065

linsert key before/after 已有值 新的值

在已有值前面/後面插入一個新的值

image-20231025221941356

應用場景：

命令場景
lpush likearticle：userid 微信關註的公眾號只要發佈了新文章，就會放進我的list中
lrange likearticle：userid 0 9 查看我訂閱的全部文章，類似分頁，下麵0-9就是一次顯示10條

 

hash

類似於Map<String,Map<Object,Object>>,String是key；Map<Object,Object>是value

HSET / HGET

設置/獲取

image-20231025225218250

HMSET / HMGET

設置/批量獲取欄位（目前版本hset與hmset作用完全相同）

image-20231025225258734

HGETALL

獲取指定hash的所有欄位

HDEL

刪除指定hash的指定欄位

HLEN

獲取某個key內的全部數量

image-20231025225607613

HEXISTS key field

key中是否存在field欄位

HKEY /HVALS key

得到key中所有的鍵/值

HINCRBY key field increment(整數)

key中的field欄位增加一個整數

HINCRBYFLOAT key field increment(小數)

key中的field欄位增加一個小數

HSETNX

添加欄位，若未存在添加成功；已存在，添加失敗。

image-20231026233546996

應用場景：購物車

 

set

無序、不可重覆的集合

SADD key member[member...]

添加元素

image-20231026234642508

SMEMBERS key

遍歷集合中所有元素

SISMEMBER key member[member...]

判斷元素是否在集合中

image-20231026234804318

SREM key member [member....]

刪除元素

image-20231026234923545

SCARD key

獲取集合里的元素個數

srandmember key

 

SRANDMEMBER key [count]

從集合中隨機展現出count個元素（元素不刪除）

image-20231026235230165

 

SPOP key [count]

從集合中隨機彈出count個元素，彈一個刪一個

 

SMOVE key1 key2 member

把key1中的member元素移動到key2

image-20231026235830989

集合運算

SDIFF key1 key2

差集 ，屬於key1集合但不屬於key2集合的元素構成的集合（key1-key2）

image-20231028114032952

SUNION key1 key2

並集，屬於key1集合或者屬於key2集合的元素合併後的集合（A ∪ B）

image-20231028114237862

SINTER key1 key2

交集，屬於key1集合同時也屬於key2集合的共同擁有的元素構成的集合

image-20231028114348913

SINTERCARD numkeys key [key...] [LIMIT limit]

返回結果集的基數。返回由所有給定集合的交集產生的集合的基數

image-20231028115708899

應用場景：

微信抽獎小程式

image-20231028120348081

命令場景
SADD key userid 用戶ID，立即參與按鈕
SCARD key 顯示已經有多少人參與了，上圖23208人參加
SRANDMEMBER key2 隨機抽獎2個人，元素不刪除
SPOP key 3 隨機抽獎3個人，元素會刪除

微信朋友圈點贊查看同贊朋友

命令場景
sadd pub:msgID 點贊用戶ID1 點贊用戶ID2 新增點贊
srem pub:msgID 點贊用戶ID 取消點贊
SMEMBERS pub:msgID 展現所有點贊過的用戶
scard pub:msgID 點贊用戶數統計，就是常見的點贊紅色數字
SISMEMBER pub:msgID 用戶ID 判斷某個朋友是否對樓主點贊過

QQ推送可能認識的人

SDIFF user1 user2

zset

在set基礎上，每個val值前加一個score分數值；

set是 key v1 v2 v3...

zset是 key score1 v1 score2 v2 score3 v3

 

ZADD key score member[score member]

添加元素

image-20231028130311472

ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

按照元素分數從小到大的順序，返回索引從start到stop之間的所有元素（0 ，-1 代表全部）

加上WITHSCORES 表示帶上分數

image-20231028130534413

image-20231028130647075

ZREVRANGE

按照元素分數從大到小的順序，返回索引從start到stop之間的所有元素（0 ，-1 代表全部）

加上WITHSCORES 表示帶上分數

image-20231028131014790

ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

獲取指定分數範圍的元素；

加上(：不包含

LIMIT作用是限制返回 limit 開始下標步 多少步

image-20231028131740415

image-20231028132108155

ZSCORE key member

獲取元素的分數

 

ZCARD KEY

獲取集合中元素的數量

 

ZREM key member [member...]

刪除元素

image-20231028135104336

ZINCRBY key increment member

增加某個元素的分數

image-20231028220506251

ZCOUNT key min max

獲得指定分數範圍內的元素個數

image-20231028220859328

ZMPOP numkeys key [key...] MIN/MAX [COUNT count]

從鍵名列表中的第一個非空排序集中彈出一個或多個元素，他們是成員分數對

image-20231028222306510

image-20231028222556412

ZRANK key member

獲得指定元素的下標值

image-20231028222955575

ZREVRANK key member

逆序獲得下標值

image-20231028223407093

應用場景：

思路：定義商品銷售排行榜（soreted set集合），key 為 goods:sellsort，分數為商品銷售數量

商品編號1001的銷量是9，商品編號1002的銷量是15， zadd goods:sellsort 9 1001 15 1002

有一個客戶又買了2件商品1001，商品編號1001銷量加2 zindrby goods:sellsort 2 1001

求商品銷量前10名 zrange goods:sellsort 0 9 withscores

 

bitmap(點陣圖)

說明：用String類型作為底層數據結構實現的一種統計二值狀態的數據類型；

點陣圖本質是數組，它是基於String數據類型的按位的操作。該數組由多個二進位位組成，每個二進位位都對應一個偏移量(我們稱之為一個索引)。

Bitmap支持的最大位數是23位，它可以極大的節約存儲空間，使用512M記憶體就可以存儲多達42.9億的位元組信息（232 = 4294967296)

概述：由0和1狀態表現的二進位位的bit數組

通過需求理解其作用：

  • 用戶是否登錄過，比如京東每日簽到領京豆

  • 電影、廣告是否被點擊過

  • 釘釘打卡上下班、簽到統計

  • .......

image-20231029150133981

 

SETBIT key offset value

setbit 鍵 值(只能0/1)

bitmap的偏移量是從0開始算的

 

GETBIT key offset

獲取點陣圖的值

image-20231029150723937

 

STRLEN key

獲取點陣圖占用的位元組數，不是根據字元串長度計算的！凡是超過8位(0-7)後都是按照8位一組(1 byte)再擴容的！

image-20231029151437751

 

BITCOUNT key

當前點陣圖中含有1的有多少

image-20231029151731397

BITOP operation destkey key [key...]

operation：AND / OR / NOT / XOR

案例一：

某個網站的用戶有1000萬，做個用戶id和位置的映射

0號位對應用戶id：uid:055d-ddf

1號位對應用戶id：uid:dfd5-05d

......

簽到了代表1，沒簽到代表0

image-20231029154526554

 

1號簽到人數：4

2號簽到人數：2

image-20231029154612059

 

連續兩天都完成簽到的用戶有2個

image-20231029154425288

 

案例二：

sign:u1:202401 表示u1用戶2024年1月簽到信息

image-20231029160053494

查看該用戶3號和31號是否簽到：

image-20231029160246877

查看該用戶2024年1月總計簽到的天數：

image-20231029160334901

 

一年365天，全年天天簽到占用多少位元組？46 ！

image-20231029160546616

按年去存儲一個用戶的簽到情況，365 天只需要 365 / 8 ≈ 46 Byte，1000W 用戶量一年也只需要 44 MB 就足夠了。

假如是億級的系統，

每天使用1個1億位的Bitmap約占12MB的記憶體（108/8/1024/1024），10天的Bitmap的記憶體開銷約為120MB，記憶體壓力不算太高。

此外，在實際使用時，最好對Bitmap設置過期時間，讓Redis自動刪除不再需要的簽到記錄以節省記憶體開銷。

 

HyperLogLog(基數統計)

看需求：

統計某個網站、文章的的UV(Unique Visitor)、一般理解為客戶端IP，需要去重的。

用戶搜索網站關鍵詞的數量；統計用戶每天搜索不同詞條的個數

HyperLogLog是用來做基數統計的演算法，HyperLogLog的優點是在輸入元素的數量或者體積非常非常大時，計算基數所需空間總是固定的、很小的。

在 Redis 中，每個HyperLogLog鍵只需要花費12kb記憶體，就可以計算接近264 個不同元素的基數。這和計算基數時，元素越多耗費記憶體就越多的集合形成鮮明對比

但是，因為HyperLogLog只會根據輸入元素來計算基數，而不會存儲輸入元素本身，所以HyperLogLog不能像集合那樣，返回輸入的各個元素。

案例Case：

全集 I = {2,4,6,8,11,22,44,4,8,10} 去掉重覆的內容後： 基數 = {2,4,6,8,11,22,44,10} = 8

基數統計：用於統計一個集合中不重覆的元素個數，就是對集合去重覆後剩餘元素的計算

總結：去重脫水後的真實數據

PFADD key element [element...]

添加指定元素到 HyperLogLog 中

PFCOUNT key [key...]

返回給定HyperLogLog 的基數估算值。

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey...]

將多個HyperLogLog合併為一個HyperLogLog

image-20231029163803081

 

GEO(地理空間)

移動互聯網時代LBS(Location Based Service)應用越來越多，交友軟體中附近的人、外賣軟體中附近的美食店鋪、高德地圖附近的核酸檢查點等等，那這種附近各種形形色色的XXX地址位置選擇是如何實現的？

 

地球上的地理位置是使用二維的經緯度表示，經度範圍 (-180, 180]，緯度範圍 (-90, 90]，只要我們確定一個點的經緯度就可以名取得他在地球的位置。

例如滴滴打車，最直觀的操作就是實時記錄更新各個車的位置，然後當我們要找車時，在資料庫中查找距離我們(坐標x0,y0)附近r公裡範圍內部的車輛

 

使用如下偽SQL即可：

select taxi from position where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r

但是這樣會有什麼問題呢？

1.查詢性能問題，如果併發高，數據量大這種查詢是要搞垮資料庫的

2.這個查詢的是一個矩形訪問，而不是以我為中心r公裡為半徑的圓形訪問。

3.精準度的問題，我們知道地球不是平面坐標系，而是一個圓球，這種矩形計算在長距離計算時會有很大誤差

核心思想就是將球體轉換為平面，將平面中每一個區塊轉換為一點

image-20231029171405926

主要分為三步：

  1. 將三維的地球變為二維的坐標

  2. 再將二維的坐標轉換為一維的點塊

  3. 最後將一維的點塊轉換為二進位再通過base32編碼

 

image-20231029173735244

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

geoadd用於存儲指定的地理空間位置，可以將一個或多個經緯度和該經緯度的位置名稱添加到指定key中

longitude ：經度

latitude：緯度

member：位置名稱

 

GEOPOS key member [member ...]

用於從給定的key里返回所有指定名稱(member)的經緯度，不存在的返回null

 

解決中文亂碼

--raw

image-20231029174352653

 

GEOHASH key member [member ...]

返回坐標的geohash表示

 

GEODIST key member1 member2 [M|KM|FT|MI]

兩個位置之間的距離；m 米 km 千米 ft 英尺 mi 英里

 

GEORADIUS key longitude latitude radius M|KM|FT|MI [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

以給定的經緯度為中心，返回鍵包含的位置元素當中，與中心的距離不超過給定最大距離的所有位置元素

當前位置：116.418017 39.914402

image-20231029174419780

WITHDIST: 在返回位置元素的同時， 將位置元素與中心之間的距離也一併返回。 距離的單位和用戶給定的範圍單位保持一致。

WITHCOORD: 將位置元素的經度和維度也一併返回。

WITHHASH: 以 52 位有符號整數的形式， 返回位置元素經過原始 geohash 編碼的有序集合分值。 這個選項主要用於底層應用或者調試， 實際中的作用並不大

COUNT 限定返回的記錄數。

 

GEORADIUSBYMEMBER key member

根據位置名稱找出位於指定範圍內的元素，與GEORADIUS 類似

image-20231029175201419

 

 

Stream

Redis5之前的痛點：

Redis消息隊列的2種方案：

  1. List實現消息隊列

按照插入順序排序，你可以添加一個元素到列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊）。

所以常用來做非同步隊列使用，將需要延後處理的任務結構體序列化成字元串塞進 Redis 的列

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