键（key）

常用命令：

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表示用不过期，-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 情况当前库

flushall通查所有库

一、字符串（String）

1.简介：

String是Redis最基本的类型，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

2.常用命令

set <key> <value>添加键值对

*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互斥

*EX：key的超时秒数

*PX：key的超时毫秒数，与EX互斥

get <key>查询对应键值

append <key> <value>将给定的<value>追加到原值的末尾

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

 incrby/decrby <key> <步长> 将key中储存的数字增减，自定义步长

原子性：

incr key

对存储在指定key的数值执行院子的加1操作

所谓原子操作是指不会被现成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，总监不会有任何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”，因为中断只能发生在指令之间

（2）在多线程中，不能被其他线程打断的操作就叫原子操作就叫做原子操作

Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程

案例：

java中i++是否是原子操作？

i=0；两个线程分别对i进行++100次，值是多少？2-100之间

i=0  i初始值为0  执行i++ i++ ... i=99   该线程加到99 i=1  取值后被打断 i++  恢复运行执行操作 i=2  取值

i=0 i初始值为0  被打断 i++  恢复运行 i=1   被打断 i++  恢复运行 ... i=100   加到100

mset <key1> <value1> <key2> <value2> .....    同时设置一个或多个key-vlue对

mget <key1> <key2>.....     同时获取多个value值

msetnx  <key1> <value1> <key2>  <value2> ....  同时设置一个或多个key-value对，当且仅当所有给定key都不存在

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

setrange <key> <起始位置> <value>   用<value>覆写<key>储存的字符串值，从<起始位置>开始（索引从0开始）

setex <key> <过期时间> <value>   设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。

getset <key> <value>  以新换旧，设置新值同时获得旧值

3.数据结构

        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，内部结构是线上类似于java的ArrayList，采用与分配冗余空间的方式来减少内存的平凡分配。

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间caoacity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。需要注意的时字符串最大长度为512M

二、列表（List）

1.简介

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）

它的底层实际是双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下表的操作中间的节点性能会较差。

2.常用命令：

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<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。

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<value>的后面插入<newvalue>插入值

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

 3.数据结构：

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。

三、集合（Set）

1.简介：

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

2.常用命令

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<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0

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)

3.数据结构

        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。

四、哈希（Hash）

1.简介

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：

2.常用命令

hset <key> <field> <value>  给<key>集合中的  <field>键赋值<value>

hget <key1> <field>  从<key1>集合<field>取出 value

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field

hvals <key>  列出该hash集合的所有value

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 .

五、有序集合（Zset）

1.简介：

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。

2.常用命令：

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<start> <stop>之间的元素带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。

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。

案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？

3.数据结构

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。

跳跃表：

（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

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。

1. 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