Redis简介

Redis（Remote Dictionary Server）远程字典服务，是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，可以用来做缓存，举个例子，当我们要从数据库查询数据的时候，我们可以首先通过Redis，如果Redis中存在，那么就直接读取Redis中的数据，如果不存在，再去数据库中查询，并把查询的结果放到Redis中，以方便下次直接访问，这样一来就减轻了数据库的压力，而且提高了查询效率，因为Redis数据是在内存中的，所以速度比数据库快。

Redis常用命令

设置键值对
set myKey abc
获取键值对
get myKey
查看所有的key
keys *
删除key，可以删除多个
del key [key ...]
判断某个key是否存在
exists key
查看key剩余多久有效时间，-1代表永久，-2代表失效
ttl key
给key设置有效时间，单位是秒
expire key seconds
设置key为永久有效
persist key
查看符合条件的key，“*”代表所有，“?”代表一个字符
keys pattern
切换数据库，redis中默认有16个数据库，其下标是从0到15，默认是在0数据库中
select index
从当前数据库中随机返回一个key
randomkey
修改key的名称
rename key newkey
将当前数据库中的key移动到指定的数据库中
move key db
查看key的类型
type key

Redis五大数据类型

String

String类型是Redis最基本的数据类型一个键最大能存储512MB

set用于给key设定值，如果key已经有值了set会复写旧值
set key value
获取指定key的值，如果key不存在返回nil，如果key存储的不是字符串类型，返回一个错误
get key
只有key不存在时设置key的值
setnx key value
获取指定key中的字符串的子字符串
getrange key start end
返回key所存储的字符串的长度
strlen key
将key中存储的数字值增加1，如果key不存在，那么key的值会被先初始化为0，然后加1
incr key
将指定的key自增自定义值
incrby key increment
将key中存储的数字值减1
decr key
将指定的key自减自定义值
decrby key decrement

Hash

Hash特别适合存储对象也就是我们的JavaBean，每个hash可以存储2^32 - 1个键值对，可以看成是一个key和value的map容器

为指定的key设定field/value，key可以理解为是数据库表中的一行数据，field可理解为是字段，value就是值
hset key field value
同时可以设置多个，对应hash表中的key
hmset key field value[filed value ...]
获取存储在hash中中的值，根据field获取value
hget key field value
获取当前key的多个field
hmget key field value
获取该hash表中所有字段
hkeys key
获取hash表中字段的数量
hlen key
获取该key对应的所有字段和值
hgetall key
删除一个或多个域（也就是我们数据库中的字段）
hdel key field
只有字段field不存在时，设置hash域的值
hsetnx key field value
为hash表中指定域的整数值加上增量increment
hincrby key field increment
查看hash表中指定的域是否存在
hexists key field

List

Redis中List列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以添加一个元素到列表的头部或尾部，一个列表最多可以包含2^32 - 1个元素，其类似于Java中的LinkedList

将一个或多个值插入到列表的头部，从左侧添加
lpush key value1 [value2]
将一个或多个值插入到列表的尾部，从右侧添加
rpush key value1 [value2]
遍历一个列表，从起始下标到中止下标，-1代表最后一个
lrange key start stop
获取列表的长度
llen key
通过索引获取列表元素的值
lindex key index
从左删除列表的第一个元素，返回被删元素的值
lpop key
从右删除列表的第一个元素
rpop key
移除并获取列表的第一个元素，如果列表中没有元素，会阻塞列表直到等待超时或者发现可弹出元素，单位是秒
blpop key timeout
移除并获取列表的最后一个元素，如果列表中没有元素，会阻塞列表直到等待超时或者发现可弹出元素
brpop key timeout
对列表进行修剪，只保留指定区间的元素
ltrim key start stop
通过索引设置指定元素的值
lset key index value
在指定元素前或后插入值
linsert key before | after privot value
将第一个列表中最后一个元素移除，并添加到第二个列表中第一个位置
rpoplpush source destination
将本列表的最后一个元素移动到第一个位置
rpoplpush source destination

Set

Redis的Set是String类型的无序集合，集合成员是唯一的，不能重复，底层是intset和hashtable两种数据结构，intset我们可以理解为数组，该数组是有序的，查找时通过二分，hashtable就是普通的哈希表

给指定集合添加值
sadd key member
获取集合的大小
scard key
获取集合的所有值，无序的
smembers key
判断member元素是否是集合key的成员
sismember key member
返回一个或多个随机set值，count可以不写默认返回一个
srandmember key [count]
移除集合中一个或多个成员
srem key member1 [member2]
随机移除count个元素，并返回这count个元素，不写默认为1
spop key [count]
将第一个集合中的元素移动到第二个集合
smove source destination member
第一个集合和第二个集合的差集，以第一个集合为准
sdiff key [key...]
集合的交集
sinter key [key...]
并集
sunion key [key...]

ZSet

Redis中ZSet集合和普通集合一样，也是String类型元素的集合，也不能重复，不同的是每个元素都会关联一个float类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序的，该分数是可以重复的

添加一个或多个有序集合，该集合有一个分数，用来排序
zadd key score member
获取有序集合中的成员数
zcard key
获取指定范围集合的值，默认从低到高
zrange key start stop
获取指定范围分数的集合元素的个数
zcount key min max
返回指定元素的下标
zrank key member
获取指定范围集合的值，从高到低
zrevrange key start stop
移除集合中的指定的一个或多个元素
zrem key member [member...]
移除有序集合中给定的排名区间的所有成员，默认是从低到高排名，第一名是0
zremrangebyrank key start stop
移除有序集合中分数区间的成员
zremrangebyscore key min max

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级

Redis的缓存机制：当有查询操作时，会先查询Redis，如果Redis中没有该key，那么就会去查询数据库，并把查询结果写入到Redis中，当下一次查询的时候，就会直接从Redis中查询

缓存雪崩：由于内存的有限，我们一般会给缓存设置个有效期，如果redis中大量的key在同一时刻失效了，并且，这些失效的key被同时大量访问时，那么这些访问就会走数据库，而对数据库造成极大的压力

缓存雪崩解决方法：在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期

缓存穿透：就是查询的数据，在redis中不存在，在数据库中也不存在，查询结果是null，我们是无法写入到Redis中，当有100万的并发查询这个数据时，由于redis中不存在，那么都去数据库中查询，这样会给数据库造成极大的压力

缓存穿透的解决方法：如果发现查询的数据不存在，那么我们就给该key赋值，赋一个空字符串""，由于内存有限，对该空串设置一个较短的过期时间，这样当发生高并发时，就可以直接走redis缓存

缓存预热：就是我们程序猿，可以先把可能高访问的数据访问一遍，加载到redis缓存中，这样当项目部署之后，用户去访问就可以直接访问redis缓存了，减轻了数据库的访问压力

缓存更新：当我们更新数据时，我们先把数据库中的数据更新了，成功之后把缓存中的数据失效

缓存降级：当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，例如，有些服务不稳定刚上线而超时，可以自行降级，再例如，由于特殊原因，数据错误了，需要人工降级

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