Redis 是完全开源的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key-value 数据库。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:
brew install redis(mac) yum install redis(centos) apt-get install redis(ubuntu)
Redis 命令参考 — Redis 命令参考 (redisfans.com)
redis的五大数据类型是: String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、和zset(sorted set:有序集合)
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。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get <key>
查询对应键值append <key><value>
将给定的strlen <key>
获得值的长度setnx <key><value>
只有在 key 不存在时 设置 key 的值incr <key>
将 key 中储存的数字值增1 只能对数字值操作,如果为空,新增值为1decr <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-1incrby / decrby <key><步长>
将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。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。
单键多值
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><value1><value2><value3> ....
从左边/右边插入一个或多个值。lpop/rpop <key>
从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡。rpoplpush <key1><key2>
从lrange <key><start><stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)lrange mylist 0 -1
0左边第一个,-1右边第一个,(0-1表示获取所有)lindex <key><index>
按照索引下标获得元素(从左到右)llen <key>
获得列表长度linsert <key> before <value><newvalue>
在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valueList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 元素将被忽略smembers <key>
取出该集合的所有值。sismember <key><value>
判断集合scard<key>
返回该集合的元素个数。srem <key><value1><value2> ....
删除集合中的某个元素。spop <key>
*随机从该集合中吐出一个值。*srandmember <key><n>
随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。smove <source><destination>
value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合sinter <key1><key2>
返回两个集合的交集元素。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)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。
hset <key><field><value>
给hget <key1><field>
从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。hkeys <key>
列出该hash集合的所有fieldhvals <key>
列出该hash集合的所有valuehincrby <key><field><increment>
为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1hsetnx <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 .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*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。zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]
同上,改为从大到小排列。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。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
现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图
合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作:
(1)格式
setbit<key><offset><value>
设置Bitmaps中某个偏移量的值(0或1)
*offset:偏移量从0开始
(2)实例
每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做0, 用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值(从0算起) , 假设现在有20个用户,userid=1, 6, 11, 15, 19的用户对网站进行了访问, 那么当前Bitmaps初始化结果如图
unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps
注:
很多应用的用户id以一个指定数字(例如10000) 开头, 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费, 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时, 假如偏移量非常大, 那么整个初始化过程执行会比较慢, 可能会造成Redis的阻塞。
(1)格式
getbit
获取键的第offset位的值(从0开始算)
(2)实例
获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过, 返回0说明没有访问过
注:因为100根本不存在,所以也是返回0
统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start 或 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置,都可以使用负数值:比如 -1 表示最后一个位,而 -2 表示倒数第二个位,start、end 是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。
(1)格式
bitcount
(2)实例
计算2022-11-06这天的独立访问用户数量
start和end代表起始和结束字节数, 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数, 对应的用户id是11, 15, 19。
举例: K1 【01000001 01000000 00000000 00100001】,对应【0,1,2,3】 bitcount K1 1 2 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000 --》bitcount K1 1 2 --》1 bitcount K1 1 3 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000 00100001 --》bitcount K1 1 3 --》3 bitcount K1 0 -2 : 统计下标0到下标倒数第2,字节组中bit=1的个数,即01000001 01000000 00000000 --》bitcount K1 0 -2 --》3
注意:redis的setbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。
(1)格式
bitop and(or/not/xor)
bitop是一个复合操作, 它可以做多个Bitmaps的and(交集) 、 or(并集) 、 not(非) 、 xor(异或) 操作并将结果保存在destkey中。
(2)实例
2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。
setbit unique:users:20201104 1 1
setbit unique:users:20201104 2 1
setbit unique:users:20201104 5 1
setbit unique:users:20201104 9 1
2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。
setbit unique:users:20201103 0 1
setbit unique:users:20201103 1 1
setbit unique:users:20201103 4 1
setbit unique:users:20201103 9 1
计算出两天都访问过网站的用户数量
bitop and unique:users:and:20201104_03
unique:users:20201103unique:users:20201104
计算出任意一天都访问过网站的用户数量(例如月活跃就是类似这种) , 可以使用or求并集
假设网站有1亿用户, 每天独立访问的用户有5千万, 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表
set和Bitmaps存储一天活跃用户对比 | |||
---|---|---|---|
数据类型 | 每个用户id占用空间 | 需要存储的用户量 | 全部内存量 |
集合类型 | 64位 | 50000000 | 64位*50000000 = 400MB |
Bitmaps | 1位 | 100000000 | 1位*100000000 = 12.5MB |
很明显, 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间, 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的
set和Bitmaps存储独立用户空间对比 | |||
---|---|---|---|
数据类型 | 一天 | 一个月 | 一年 |
集合类型 | 400MB | 12GB | 144GB |
Bitmaps | 12.5MB | 375MB | 4.5GB |
但Bitmaps并不是万金油, 假如该网站每天的独立访问用户很少, 例如只有10万(大量的僵尸用户) , 那么两者的对比如下表所示, 很显然, 这时候使用Bitmaps就不太合适了, 因为基本上大部分位都是0。
set和Bitmaps存储一天活跃用户对比(独立用户比较少) | |||
---|---|---|---|
数据类型 | 每个userid占用空间 | 需要存储的用户量 | 全部内存量 |
集合类型 | 64位 | 100000 | 64位*100000 = 800KB |
Bitmaps | 1位 | 100000000 | 1位*100000000 = 12.5MB |
在工作当中,我们经常会遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站PV(PageView页面访问量),可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV(UniqueVisitor,独立访客)、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决?这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案:
(1)数据存储在MySQL表中,使用distinct count计算不重复个数
(2)使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
以上的方案结果精确,但随着数据不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身,所以 HyperLogLog 不能像集合那样,返回输入的各个元素。
什么是基数?
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内,快速计算基数。
1、pfadd
(1)格式
pfadd
(2)实例
将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化,则返回1,否则返回0。
2、pfcount
(1)格式
pfcount
(2)实例
3、pfmerge
(1)格式
pfmerge
(2)实例
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO,Geographic,地理信息的缩写。该类型,就是元素的2维坐标,在地图上就是经纬度。redis基于该类型,提供了经纬度设置,查询,范围查询,距离查询,经纬度Hash等常见操作。
1、geoadd
(1)格式
geoadd
2)实例
geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
两极无法直接添加,一般会下载城市数据,直接通过 Java 程序一次性导入。
有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。
当坐标位置超出指定范围时,该命令将会返回一个错误。
已经添加的数据,是无法再次往里面添加的。
2、geopos
(1)格式
geopos
(2)实例
3、geodist
(1)格式
geodist
(2)实例
获取两个位置之间的直线距离
单位:
m 表示单位为米[默认值]。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数, 那么 GEODIST 默认使用米作为单位
4、georadius
(1)格式
georadius
经度 纬度 距离 单位
(2)实例