redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html
keys *
查看当前库所有key (匹配:keys *1)
exists key
判断某个key是否存在
type key
查看你的key是什么类型
del key
删除指定的key数据
unlink key
根据value选择非阻塞删除
仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作。就好比它先告诉你这个数据删除了,但其实它还没删除,它会在后续慢慢删除
expire key 10
10秒钟:为给定的key设置过期时间
ttl key
查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期
select
命令切换数据库
dbsize
查看当前数据库的key的数量
127.0.0.1:6379> dbsize (integer) 1 127.0.0.1:6379> keys * 1) "k1"
flushdb
清空当前库
flushall
通杀全部库
String是Redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型,一个Redis中字符串value最多可以是512M
set <key><value>
添加键值对(设置值)
127.0.0.1:6379> set k1 v100 OK 127.0.0.1:6379> set k2 v200 OK 127.0.0.1:6379> keys * 1) "k2" 2) "k1"
如果set了同一个key那么我们就会覆盖掉第一个key的值
*NX:当数据库中key不存在时,可以将key-value添加数据库
*XX:当数据库中key存在时,可以将key-value添加数据库,与NX参数互斥
*EX:key的超时秒数
*PX:key的超时毫秒数,与EX互斥
get <key>
取值
127.0.0.1:6379> get k1 "v100"
append <key> <value>
追加值
127.0.0.1:6379> set k1 v1100 OK 127.0.0.1:6379> append k1 test1 (integer) 10 127.0.0.1:6379> get k1 "v1100test1"
strlen <key>
获得值的长度
127.0.0.1:6379> strlen k1 (integer) 10
setnx<key> <value>
只有在key不存在的时候,才能设置key的值,否则就不能成功
127.0.0.1:6379> setnx k1 v1 (integer) 0 #没成功
incr <key>
将key中储存的数值增1
只能对数字值操作,如果为空,新增值为1
decr <key>
将key中储存的数字值减1
只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
测试:
127.0.0.1:6379> setnx k4 500 (integer) 1 127.0.0.1:6379> get k4 "500" 127.0.0.1:6379> incr k4 (integer) 501 127.0.0.1:6379> get k4 "501" 127.0.0.1:6379> decr k4 (integer) 500 127.0.0.1:6379> get k4 "500"
incrby/decrby <key> <step>
将 key 中储存的数字值增减。自定义步长
127.0.0.1:6379> incrby k4 20 (integer) 520 127.0.0.1:6379> decrby k4 20 (integer) 500
所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;
这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch (切换到另一个线程)。
(1)在单线程中, 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作",因为中断只能发生于指令之间。
(2)在多线程中,不能被其它进程(线程)打断的操作就叫原子操作。
Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。
案例:
java中的i++是否是原子操作?答案:不是
i=0;两个线程分别对i进行++100次,值是多少?答案:2~200
原因:Java是多线程的,两个进程之间会相互干扰,a进程操作过程中可能会被b打断,b进程操作过程中可能会被a打断
mset <key1><value1><key2><value2>.....
同时设置一个或者多个key-value键值对
测试:
[root@LJY ~]# redis-server /etc/redis.conf #启动redis [root@LJY ~]# redis-cli #打开客户端 127.0.0.1:6379> keys * #查看所有key 1) "k4" 2) "k1" 3) "k2" 127.0.0.1:6379> flushdb #清除当前库 OK 127.0.0.1:6379> keys * (empty array) 127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 #设置key-value OK 127.0.0.1:6379> keys * 1) "k3" 2) "k1" 3) "k2"
mget <key1><key2>....
同时获取一个或多个value
127.0.0.1:6379> keys * 1) "k3" 2) "k1" 3) "k2" 127.0.0.1:6379> mget k1 k2 #获取key的值 1) "v1" 2) "v2"
msetnx<key1><value1><key2><value2>.....
同时设置一个或多个key-value键值对,当且仅当所有给定的key都不存在的时候,才OK
注意:我们设置的所有key-value中只要有一个key存在那么我们的这个语句就会失败
原子性,有一个失败则都失败
getrange <key><起始位置><结束位置>
获得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
**
127.0.0.1:6379> set name luncy #设置 OK 127.0.0.1:6379> getrange name 0 3 #获取 "lunc"
setrange <key><起始位置><value>
用
127.0.0.1:6379> setrange name 3 abc (integer) 6 127.0.0.1:6379> get name "lunabc" 127.0.0.1:6379> get name "lunabc" 127.0.0.1:6379> setrange name 2 qq (integer) 6 127.0.0.1:6379> get name "luqqbc"
setex <key><过期时间><value>
设置键值的同时,设置过期的时间,单位秒。
getset<key><value>
用我们的新值换取我们的旧值;设置新值的同时获取旧值
127.0.0.1:6379> getset name jack #以旧换新 "luqqbc" 127.0.0.1:6379> get name #查看name "jack"
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
单间多值
Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。
它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
lpush/rpush <key><value><value1><value2>...
从左边/右边插入一个或多值。
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3
lpop/rpop <key>
从左边/右边吐出一个值或者理解为获取一个值,取出来之后就不还原了。值在键在,值光键亡。
127.0.0.1:6379> lpop k1 "v3" 127.0.0.1:6379> lpop k1 "v2" 127.0.0.1:6379> lpop k1 "v1" 127.0.0.1:6379> lpop k1 (nil) 127.0.0.1:6379> get k1 (nil)
rpoplpush <key1><key2>
从
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> rpush k2 v11 v22v v33 (integer) 3 127.0.0.1:6379> rpoplpush k1 k2 #k1是左插入,所以最右边的就是v1 因此取出来的就是v1 "v1" 127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1 1) "v1" 2) "v11" 3) "v22v" 4) "v33"
lrange <key><start><stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3 #设置从左输入值 (integer) 3 127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1 #取值 0 -1 代表是从0开始到结束为止。 1) "v3" 2) "v2" 3) "v1"
从左边开始就是:比如第一个位置是v1,那么我v2设置的时候,v2就要在左边,v1就要向右移动一位,以此类推。而我们取值的时候是从左向右,所以v3是第一个
lindex <key><index>
安装索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>
获得列表长度
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1 1) "v1" 2) "v11" 3) "v22v" 4) "v33" 127.0.0.1:6379> lindex k2 1 "v11" 127.0.0.1:6379> llen k2 (integer) 4
linsert <key> before/after <value><newvalue>
在
127.0.0.1:6379> linsert k2 after "v11" "newv11" #在k2中v11的后面插入newv11 (integer) 5 127.0.0.1:6379> lrange k2 1 -1 1) "v11" 2) "newv11" 3) "v22v" 4) "v33"
lrem <key><n><value>
从左边删除n个value(从左到右)
lset<key><index><value>
将列表key下标为index的值替换成value
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1 1) "v1" 2) "v11" 3) "v22v" 4) "newv11" 5) "v33" 127.0.0.1:6379> lset k2 1 v5 #把k2中索引为1的value改为 v5 OK 127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1 1) "v1" 2) "v5" 3) "v22v" 4) "newv11" 5) "v33"
List的数据结构为快速链表quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。
当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev和next。
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。
一个算法,随着数据的增加,执行时间的长短,如果是O(1),数据增加,查找数据的时间不变
sadd <key><value1><value2>...
将一个或多个member元素加入到集合key中,已经存在的member元素会被自动忽略
smembers <key>
取出该集合的所有值。
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3 #设置k1集合 (integer) 3 127.0.0.1:6379> smembers k1 # 取出k1集合 1) "v3" 2) "v1" 3) "v2"
sismember <key><value>
判断集合
代表不存在
127.0.0.1:6379> sismember k1 v1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> sismember k1 v11 (integer) 0
scard<key>
返回该集合的元素个数。
127.0.0.1:6379> scard k1 (integer) 3
srem <key><value1><value2> ....
删除集合中的某个元素。
127.0.0.1:6379> srem k1 v1 v2 #删除k1集合中的v1 v2元素 (integer) 2 127.0.0.1:6379> smembers k1 1) "v3"
spop
srandmember <key><n>
随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3 v4 v5 (integer) 4 127.0.0.1:6379> srandmember k1 3 #从k1集合中随机取出3个元素 1) "v3" 2) "v4" 3) "v2"
smove <source><destination>
value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> sadd k2 v3 v4 v4 (integer) 2 127.0.0.1:6379> smove k1 k2 v1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> smembers k1 1) "v3" 2) "v2" 127.0.0.1:6379> smembers k2 1) "v3" 2) "v1" 3) "v4"
sinter <key1><key2>
返回两个集合的交集元素。
127.0.0.1:6379> sinter k1 k2 1) "v3"
sunion <key1><key2>
返回两个集合的并集元素。
sdiff <key1><key2>
返回两个集合的差集元素(key1中的,不包含key2中的)
127.0.0.1:6379> sunion k1 k2 #返回并集 1) "v3" 2) "v4" 3) "v1" 4) "v2" 127.0.0.1:6379> sdiff k1 k2 #取出k1中有的k2中没有的元素 1) "v2"
Set数据结构是dict字典,字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap,只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样,它的内部也使用hash结构,所有的value都指向同一个内部值。
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map<String,Object>
用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储
主要有以下2种存储方式:思考:
比如:我们要存入一个{id=1,name=ljy,age=18}数据可以用什么方式:
user={id=1,name=ljy,age=18} 方式1
user:id 1
user:name ljy
user:age 18 方式2
方式3在下面
id 1
user name ljy
age 18 方式3
通过key(用户ID)+ field(属性标签)就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题
hset <key><field><value>
给
hget <key1><field>从<key1>
集合
[root@LJY ~]# redis-server /etc/redis.conf #后台启动redis 需要配置下这个文件,前面已经说过 [root@LJY ~]# redis-cli #启动redis客户端 127.0.0.1:6379> flushdb #为了练习清空下库 OK 127.0.0.1:6379> hset user id 1 #也可以hset user:1001 id 1 加:1001 为了区分是用户多少 (integer) 1 127.0.0.1:6379> HSET user name ljy #也可以hset user:1001 name ljy (integer) 1 127.0.0.1:6379> hget user id "1" 127.0.0.1:6379> hget user name "ljy"
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>...
批量设置hash的值
hexists<key1><field>
查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。 1代表存在,0代表不存在
127.0.0.1:6379> hmset user:1002 id 2 name las age 30 OK 127.0.0.1:6379> hexists user:1002 id (integer) 1 127.0.0.1:6379> hexists user:1002 name (integer) 1 127.0.0.1:6379> hexists user:1002 gender (integer) 0
hkeys <key>
列出该hash集合的所有field
hvals <key>
列出该hash集合的所有value
127.0.0.1:6379> hkeys user:1002 1) "id" 2) "name" 3) "age" 127.0.0.1:6379> hvals user:1002 1) "2" 2) "las" 3) "30"
hincrby <key><field><increment>
为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
hsetnx <key><field><value>
将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在 . 返回1表示设置成功 反之不行
127.0.0.1:6379> hincrby user:1002 age 2 #age的值增量2 (integer) 32 127.0.0.1:6379> hsetnx user:1002 age 10 #将用户1002设置年龄为10 如果存在age (integer) 0 #设置失败 127.0.0.1:6379> hsetnx user:1002 gender 0 #设置1002的性别 为0 (integer) 1 #设置成功 127.0.0.1:6379> hkeys user:1002 1) "id" 2) "name" 3) "age" 4) "gender" 127.0.0.1:6379> hvals user:1002 1) "2" 2) "las" 3) "32" 4) "0"
Hash类型对应的数据结构是两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。当field-value长度较短且个数较少时,使用ziplist,否则使用hashtable。
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
zadd <key><score1><value1><score2><value2>…
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zrange <key><start><stop> [WITHSCORES]
返回有序集 key 中,下标在
带WITHSCORES
,可以让分数一起和值返回到结果集。
127.0.0.1:6379> zadd topn 300 c++ 200 java 500 php 400 mysql #随机设置集合 (integer) 4 127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1 #返回有序集合 注意这里它会自己给我们排序 1) "java" 2) "c++" 3) "mysql" 4) "php" 127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1 withscores # socre 和value一起返回 1) "java" 2) "200" 3) "c++" 4) "300" 5) "mysql" 6) "400" 7) "php" 8) "500"
zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]
返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
127.0.0.1:6379> zrangebyscore topn 200 400 1) "java" 2) "c++" 3) "mysql" 127.0.0.1:6379> zrangebyscore topn 200 400 withscores 1) "java" 2) "200" 3) "c++" 4) "300" 5) "mysql" 6) "400"
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]
同上,改为从大到小排列。
127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore topn 500 200 # 或者 zrevrangebyscore topn 500 200 withscores 显示scores 1) "php" 2) "mysql" 3) "c++" 4) "java"
zincrby <key><increment><value>
为元素的score加上增量
zrem <key><value>
删除该集合下,指定值的元素
zcount <key><min><max>
统计该集合,分数区间内的元素个数
zrank <key><value>
返回该值在集合中的排名,从0开始。
127.0.0.1:6379> zincrby topn 50 java #给java这个元素的score加50 "250" 127.0.0.1:6379> zcount topn 200 400 #统计200-400之间有多少元素 (integer) 3 127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1 1) "java" 2) "c++" 3) "mysql" 4) "php" 127.0.0.1:6379> zrank topn php #返回php在topn这个集合中排名第几 注意是从0开始的 (integer) 3
案例:如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜?
类似于:
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>,可以给每一个元素value赋予一个权重score,另一方面它又类似于TreeSet,内部的元素会按照权重score进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
(1)hash,hash的作用就是关联元素value和权重score,保障元素value的唯一性,可以通过元素value找到相应的score值。
(2)跳跃表,跳跃表的目的在于给元素value排序,根据score的范围获取元素列表。
1、简介
有序集合在生活中比较常见,例如根据成绩对学生排名,根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现,可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除;平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂;链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树,实现远比红黑树简单。
2、实例
对比有序链表和跳跃表,从链表中查询出51
(1) 有序链表(普通的有序链表)
要查找值为51的元素,需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。
(2) 跳跃表
从第2层开始,1节点比51节点小,向后比较。
21节点比51节点小,继续向后比较,后面就是NULL了,所以从21节点向下到第1层
在第1层,41节点比51节点小,继续向后,61节点比51节点大,所以从41向下
在第0层,51节点为要查找的节点,节点被找到,共查找4次。
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高
自定义目录:/etc/redis.conf
[root@LJY ~]# vim /etc/redis.conf
配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持bytes,不支持bit
大小写不敏感
类似jsp中的include,多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来
建议注释掉能够支持远程访问
默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求
不写的情况下,无限制接受任何ip地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址;服务器是需要远程访问的,所以需要将其注释掉
如果开启了protected-mode,那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下,Redis只允许接受本机的响应
我们把bind注释掉 protected-mode改为no
保存配置,停止服务,重启启动查看进程,不再是本机访问了。
这是以前的:
这是保存后的redis
将本机访问保护模式设置no
端口号,默认 6379
设置tcp的backlog,backlog其实是一个连接队列,backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。
注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值(128),所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog(128)两个值来达到想要的效果
一个空闲的客户端维持多少秒会关闭,0表示关闭该功能。即永不关闭。
对访问客户端的一种心跳检测,每个n秒检测一次。
单位为秒,如果设置为0,则不会进行Keepalive检测,建议设置成60
是否为后台进程,设置为yes
守护进程,后台启动
存放pid文件的位置,每个实例会产生一个不同的pid文件
指定日志记录级别,Redis总共支持四个级别:debug、verbose、notice、warning,默认为notice
四个级别根据使用阶段来选择,生产环境选择notice 或者warning
日志文件名称
设定库的数量 默认16,默认数据库为0,可以使用SELECT
访问密码的查看、设置和取消
在命令中设置密码,只是临时的。重启redis服务器,密码就还原了。
永久设置,需要再配置文件中进行设置。
设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
默认情况下为10000个客户端。
如果达到了此限制,redis则会拒绝新的连接请求,并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。
Ø 建议必须设置,否则,将内存占满,造成服务器宕机
Ø 设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限,redis将会试图移除内部数据,移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
Ø 如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据,或者设置了“不允许移除”,那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息,比如SET、LPUSH等。
Ø 但是对于无内存申请的指令,仍然会正常响应,比如GET等。如果你的redis是主redis(说明你的redis有从redis),那么在设置内存使用上限时,需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存,只有在你设置的是“不移除”的情况下,才不用考虑这个因素。
Ø volatile-lru:使用LRU算法移除key,只对设置了过期时间的键;(最近最少使用)
Ø allkeys-lru:在所有集合key中,使用LRU算法移除key
Ø volatile-random:在过期集合中移除随机的key,只对设置了过期时间的键
Ø allkeys-random:在所有集合key中,移除随机的key
Ø volatile-ttl:移除那些TTL值最小的key,即那些最近要过期的key
Ø noeviction:不进行移除。针对写操作,只是返回错误信息
Ø 设置样本数量,LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法,而是估算值,所以你可以设置样本的大小,redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。
Ø 一般设置3到7的数字,数值越小样本越不准确,但性能消耗越小。