Redis6发布订阅及Redis新数据类型
Redis6
- Redis的发布和订阅
- 什么是发布和订阅
- Redis的发布和订阅
- 发布订阅命令行实现
- Redis新数据类型
- Bitmaps
- 常用命令
- 1、setbit
- 2.实例
- 3. getbit
- 4.实例
- 5.bitcount
- 6. 实例
- 7.bitop
- 8.实例
- Bitmaps与set对比
- HyperLogLog----解决基数问题(不重复元素的相关问题)
- 常用命令
- 1、pfadd
- 2、pfcount
- 3、pfmerge
- Geospatial----地理相关
- 常用命令
- 1、geoadd
- 2、geopos
- 3、geodist
- 4、georadius
Redis的发布和订阅
什么是发布和订阅
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式:发送者 (pub) 发送消息,订阅者 (sub) 接收消息
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道
Redis的发布和订阅
1、客户端可以订阅频道如下图
2、当给这个频道发布消息后,消息就会发送给订阅的客户端
发布订阅命令行实现
1 ⇒ 打开一个客户端订阅channel1
subscribe channel1
注意大小写
2 =>打开另一个客户端,给channel1发布消息hello
publish channel1 hello
返回的1是订阅者数量
3 => 打开第一个客户端可以看到发送的消息
注:发布的消息没有持久化,如果在订阅的客户端收不到hello,只能收到订阅后发布的消息
Redis新数据类型
Bitmaps
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)Bitmaps本身不是一种数据类型, 实际上它就是字符串(key-value) , 但是它可以对字符串的位进行操作。
(2)Bitmaps单独提供了一套命令, 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组, 数组的每个单元只能存储0和1, 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
常用命令
1、setbit
(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。
3. getbit
(1)格式
getbit< key >< offset > : 获取Bitmaps中某个偏移量的值
获取键的第offset位的值(从0开始算)
4.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
5.bitcount
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< key >[start end] : 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
注意: start和end的单位都是字节,而一字节等于8bit,即二进制中的8位
6. 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、2,3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(字节)位置。**
7.bitop
(1)格式
bitop and(or/not/xor) < destkey > [key…]
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。
8.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 =》deskkey的名称
unique:users:20201103=>k1 unique:users:20201104===>k2
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
Bitmaps与set对比
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
bitmaps存储访问网站的用户id,那么网站有多少用户,对应bitmaps字符串就需要有多长,而对于集合来说,这个是可变的
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
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
HyperLogLog----解决基数问题(不重复元素的相关问题)
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。
常用命令
1、pfadd
(1)格式
pfadd < key >< element> [element …] : 添加指定元素到 HyperLogLog 中
(2)实例
可以一次性添加多个元素,用空格隔开即可
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(不重复元素个数)发生变化,则返回1,否则返回0
2、pfcount
(1)格式
pfcount< key > [key …] 计算HLL的近似基数,可以计算多个HLL,比如用HLL存储每天的UV,计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可
(2)实例
3、pfmerge
(1)格式
pfmerge< destkey >< sourcekey > [sourcekey …] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中,比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得
(2)实例
Geospatial----地理相关
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
常用命令
1、geoadd
(1)格式
geoadd< key >< longitude>< latitude >< member > [longitude latitude member…] :添加地理位置(经度,纬度,名称)
(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 :可以同时添加多个位置的经纬度
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 < key >< member > [member…] :获得指定地区的坐标值
(2)实例
3、geodist
(1)格式
geodist< key >< member1 >< member2 > [m|km|ft|mi ] :获取两个位置之间的直线距离
(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< key >< longitude >< latitude >radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心,找出某一半径内的元素
经度 纬度 距离 单位
(2)实例
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