Redis

NoSql概述

为什么用NoSql

单机MySQL的时代！

上古90年代，更多的是静态网页，动态交互类型的网站不多。一个基本网站访问量一般不会太大，单个数据库可以轻松应付。

现如今的大数据时代，这种架构就会遇到很多的瓶颈，

1、数据量的总大小，一个机器放不下时
2、数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时
3、访问量（读写混合）一个实例无法承受的时候

当出现以上三种情况之一的时候，就必须的晋级了

Mmcached(缓存)+MySql+垂直拆分

一个网站80%的情况都是在读取，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web 程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序猿们开始大量使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引，开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了比较高的IO压力，在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。

发展过程：

优化数据结构和索引——>文件缓存（IO）——>Memcached

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力，读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性，MySQL的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

分库分表+水平拆分+MySQL集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题，这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题，也是业界讨论的热门技术问题。也就是在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的需求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

早期MyISAM：表锁，十分影响效率！高并发下就不会出现严重的锁问题
转战InnoDB：行锁
起初使用分库分表来解决写的压力，不过没有多少公司使用，

MySql的扩展性瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本的字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库，比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变的非常的小，关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景，MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

现在的环境

为什么使用NoSQL

今天我们可以通过第三方平台（如：Google，FaceBook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加、我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了，而NoSQL数据库的发展却能很好的处理这些大的数据！

什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

泛指非关系型的数据库，随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的社交网络服务类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多种数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSql的特点

1、易扩展

NoSQL 数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展，也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

2、大数据量高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其是在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的非关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大力度的Cache，在针对Web2.0的交互频繁应用，Cache性能不高，而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL 在这个层面上来说就要性能高很多了。

官方记录：Redis 一秒可以写8万次，读11万次！

3、多样灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是噩梦。

4、传统的RDBMS VS NoSQL

传统的关系型数据库 RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL）
- 数据和关系都存储在单独的表中
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性 和 可伸缩性

3V+3高

大数据时代的3V ：主要是对问题的描述

海量 Volume

多样 Variety

实时 Velocity

互联网需求的3高：主要是对程序的要求

高并发

高可用

高性能

NoSQL四大分类

KV键值：

新浪：BerkeleyDB+redis

美团：redis+tair 阿里、

百度：memcache+redis

文档型数据库(bson格式比较多)：

MongoDB

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

CouchDB

列存储数据库：

Cassandra, HBase

分布式文件系统

图关系数据库

它不是放图形的，放的是关系比如:

朋友圈社交网络、广告推荐系统社交网络，推荐系统等。

专注于构建关系图谱 Neo4J, InfoGrid

对比

Redis入门

Redis是什么，

Redis：REmote DIctionary Server（远程字典服务器）

是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的（Key/Value）分布式内存数据库，基于内存运行，并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSQL数据库之一，也被人们称为数据结构服务器

Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：

Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供list、set、zset、hash等数据结构的存储。

Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

https://redis.io/ 官网

http://www.redis.cn 中文网

Redis能干嘛

内存存储和持久化：redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务

效率高，可以用于高速缓存，取最新N个数据的操作，

如：可以将最新的10条评论的ID放在Redis的List集合里面

发布、订阅消息系统

地图信息分析

定时器、计数器 …

特性

数据类型、基本操作和配置

持久化和复制，RDB、AOF

事务的控制 …

安装

1、下载获得 redis-5.0.7.tar.gz 后将它放到我们Linux的目录下 /opt

2、/opt 目录下，解压命令： tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz

3、解压完成后出现文件夹：redis-5.0.7

4、进入目录： cd redis-5.0.7

5、在 redis-5.0.7 目录下执行 make 命令

运行make命令时故意出现的错误解析：
1. 安装gcc (gcc是linux下的一个编译程序，是c程序的编译工具)
能上网: yum install gcc-c++
版本测试: gcc-v
2. 二次make
3. Jemalloc/jemalloc.h: 没有那个文件或目录
运行 make distclean 之后再make
4. Redis Test（可以不用执行）

6、如果make完成后继续执行 make install
7、查看默认安装目录：usr/local/bin

/usr 这是一个非常重要的目录，类似于windows下的Program Files,存放用户的程序

8、拷贝配置文件（备用）

cd /usr/local/bin
ls -l
# 在redis的解压目录下备份redis.conf
mkdir myredis
cp redis.conf myredis # 拷一个备份，养成良好的习惯，我们就修改这个文件
# 修改配置保证可以后台应用
vim redis.conf

A、redis.conf配置文件中daemonize守护线程，默认是NO。
B、daemonize是用来指定redis是否要用守护线程的方式启动。

daemonize 设置yes或者no区别

daemonize:yes

redis采用的是单进程多线程的模式。当redis.conf中选项daemonize设置成yes时，代表开启守护进程模式。在该模式下，redis会在后台运行，并将进程pid号写入至redis.conf选项 pidfile设置的文件中，此时redis将一直运行，除非手动kill该进程。

daemonize:no

当daemonize选项设置成no时，当前界面将进入redis的命令行界面，exit强制退出或者关闭连接工具(putty,xshell等)都会导致redis进程退出。

9、启动测试一下！

# 【shell】启动redis服务
[root@192 bin]# cd /usr/local/bin
[root@192 bin]# redis-server /opt/redis-5.0.7/redis.conf
# redis客户端连接===> 观察地址的变化，如果连接ok,是直接连上的，redis默认端口号 6379
[root@192 bin]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> set k1 helloworld
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"helloworld"
# 【shell】ps显示系统当前进程信息
[root@192 myredis]# ps -ef|grep redis
root 16005 1 0 04:45 ? 00:00:00 redis-server
127.0.0.1:6379
root 16031 15692 0 04:47 pts/0 00:00:00 redis-cli -p 6379
root 16107 16076 0 04:51 pts/2 00:00:00 grep --color=auto redis
# 【redis】关闭连接
127.0.0.1:6379> shutdown
not connected> exit
# 【shell】ps显示系统当前进程信息
[root@192 myredis]# ps -ef|grep redis
root 16140 16076 0 04:53 pts/2 00:00:00 grep --color=auto redis

redis压力测试工具-----Redis-benchmark

# 测试一：100个并发连接，100000个请求，检测host为localhost 端口为6379的redis服务器性
能
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
# 测试出来的所有命令只举例一个！
====== SET ======
100000 requests completed in 1.88 seconds # 对集合写入测试
100 parallel clients # 每次请求有100个并发客户端
3 bytes payload # 每次写入3个字节的数据，有效载荷
keep alive: 1 # 保持一个连接，一台服务器来处理这些请求
17.05% <= 1 milliseconds
97.35% <= 2 milliseconds
99.97% <= 3 milliseconds
100.00% <= 3 milliseconds # 所有请求在 3 毫秒内完成
53248.14 requests per second # 每秒处理 53248.14 次请求

基础知识

默认16个数据库，类似数组下标从零开始，初始默认使用零号库

查看 redis.conf ，里面有默认的配置
databases 16
# Set the number of databases. The default database is DB 0, you can select
# a different one on a per-connection basis using SELECT <dbid> where
# dbid is a number between 0 and 'databases'-1
databases 16

Select命令切换数据库

127.0.0.1:6379> select 7
OK
127.0.0.1:6379[7]>
# 不同的库可以存不同的数据

Dbsize查看当前数据库的key的数量

127.0.0.1:6379> select 7
OK
127.0.0.1:6379[7]> DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379[7]> select 0
OK
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys * # 查看具体的key
1) "k1"

Flushdb：清空当前库

Flushall：清空全部的库

127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 5
127.0.0.1:6379> FLUSHDB
OK
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 0

为什么Redis的默认端口号是6379：粉丝效应

Redis是单线程的！

我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了！

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！

Redis为什么这么快？

1）以前一直有个误区，以为：高性能服务器一定是多线程来实现的原因很简单因为误区二导致的：多线程（cpu会出现上线文切换）一定比单线程效率高，

2）redis 核心就是如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作就是效率最高的，为什么呢，因为多线程的本质就是 CPU 模拟出来多个线程的情况，这种模拟出来的情况就有一个代价，就是上下文的切换，对于一个内存的系统来说，它没有上下文的切换就是效率最高的。redis 用单个CPU 绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。

因为一次CPU上下文的切换大概在 1500ns 左右。从内存中读取 1MB 的连续数据，耗时大约为 250us，假设1MB的数据由多个线程读取了1000次，那么就有1000次时间上下文的切换，那么就有1500ns * 1000 = 1500us ，我单线程的读完1MB数据才250us ,你光时间上下文的切换就用了1500us了，我还不算你每次读一点数据的时间。

五大数据类型

Redis是一个开放源代码（BSD许可）的内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。它支持数据结构，例如字符串，哈希，列表，集合，带范围查询的排序集合，位图，超日志，带有半径查询和流的地理空间索引。Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU驱逐，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过 Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。

Redis-key

# keys * 查看所有的key
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name dog
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
# exists key 的名字，判断某个key是否存在
127.0.0.1:6379> EXISTS name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXISTS name1
(integer) 0
# move key db ---> 当前库就没有了，被移动到其他库
# del key --->删除键
127.0.0.1:6379> move name 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> select 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379[1]> move name 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> select 0
OK
127.0.0.1:6379> del name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)# expire key 秒钟：为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删
除。
# ttl key 查看还有多少秒过期，-1 表示永不过期，-2 表示已过期
127.0.0.1:6379> set name dog
OK
127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
# type key 查看你的key是什么类型
127.0.0.1:6379> set name dog
OK
127.0.0.1:6379> get name
"qinjiang"
127.0.0.1:6379> type name
string

String字符串

单值单Value

String是redis最基本的类型，你可以理解成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，意思是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

常用命令说明：

# ===================================================
# set、get、del、append、strlen
# ===================================================
127.0.0.1:6379> set key1 value1 # 设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1 # 获得key
"value1"
127.0.0.1:6379> del key1 # 删除key
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys * # 查看全部的key
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> exists key1 # 确保 key1 不存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> append key1 "hello" # 对不存在的 key 进行 APPEND ，等同于 SET
key1 "hello"
(integer) 5 # 字符长度
127.0.0.1:6379> APPEND key1 "-2333" # 对已存在的字符串进行 APPEND
(integer) 10 # 长度从 5 个字符增加到 10 个字符
127.0.0.1:6379> get key1
"hello-2333"
127.0.0.1:6379> STRLEN key1 # # 获取字符串的长度
(integer) 10
# ===================================================
# incr、decr 一定要是数字才能进行加减，+1 和 -1。
# incrby、decrby 命令将 key 中储存的数字加上指定的增量值。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> set views 0 # 设置浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> incr views # 浏览 + 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views # 浏览 + 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> decr views # 浏览 - 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incrby views 10 # +10
(integer) 11
127.0.0.1:6379> decrby views 10 # -10
(integer) 1
# ===================================================
# range [范围]
# getrange 获取指定区间范围内的值，类似between...and的关系，从零到负一表示全部
# ===================================================
127.0.0.1:6379> set key2 abcd123456 # 设置key2的值
OK
127.0.0.1:6379> getrange key2 0 -1 # 获得全部的值
"abcd123456"
127.0.0.1:6379> getrange key2 0 2 # 截取部分字符串
"abc"
# ===================================================
# setrange 设置指定区间范围内的值，格式是setrange key值 具体值
# ===================================================
127.0.0.1:6379> get key2
"abcd123456"
127.0.0.1:6379> SETRANGE key2 1 xx # 替换值
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get key2
"axxd123456"
# ===================================================
# setex（set with expire）键秒值#设置过期时间
# setnx（set if not exist）#不存在载设置（分布式锁中会常常使用）
# ===================================================
127.0.0.1:6379> setex key3 60 expire # 设置过期时间
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3 # 查看剩余的时间
(integer) 55
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis" # 如果不存在就设置，成功返回1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setnx mykey "mongodb" # 如果存在就不设置，失败返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
# ===================================================
# mset Mset 命令用于同时设置一个或多个 key-value 对。
# mget Mget 命令返回所有(一个或多个)给定 key 的值。
# 如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。
# msetnx 当所有 key 都成功设置，返回 1 。
# 如果所有给定 key 都设置失败(至少有一个 key 已经存在)，那么返回 0 。原子操
作
# ===================================================
127.0.0.1:6379> mset k10 v10 k11 v11 k12 v12
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k12"
2) "k11"
3) "k10"
127.0.0.1:6379> mget k10 k11 k12 k13
1) "v10"
2) "v11"
3) "v12"
4) (nil)
127.0.0.1:6379> msetnx k10 v10 k15 v15 # 原子性操作！同生同死
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get key15
(nil)
# 传统对象缓存
set user:1 value(json数据)
# 可以用来缓存对象
mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
mget user:1:name user:1:age
# ===================================================
# getset（先get再set）
# ===================================================
127.0.0.1:6379> getset db mongodb # 没有旧值，返回 nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"
127.0.0.1:6379> getset db redis # 返回旧值 mongodb并设置新的值
"mongodb"
127.0.0.1:6379> get db
"redis"

String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。

常规key-value缓存应用：常规计数：微博数，粉丝数等。

List

单值多value

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）。它的底层实际是个链表 !

# ===================================================
# Lpush：将一个或多个值插入到列表头部。（左）
# rpush：将一个或多个值插入到列表尾部。（右）
# lrange：返回列表中指定区间内的元素，区间以偏移量 START 和 END 指定。
# 其中 0 表示列表的第一个元素， 1 表示列表的第二个元素，以此类推。
# 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此
类推。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> LPUSH list "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list "two"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH list "right"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Lrange list 0 -1
1) "two"
2) "one"
3) "right"
127.0.0.1:6379> Lrange list 0 1
1) "two"
2) "one"
# ===================================================
# lpop 命令用于移除并返回列表的第一个元素。当列表 key 不存在时，返回 nil 。
# rpop 移除列表的最后一个元素，返回值为移除的元素。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> Lpop list
"two"
127.0.0.1:6379> Rpop list
"right"
127.0.0.1:6379> Lrange list 0 -1
1) "one"
# ===================================================
# Lindex，按照索引下标获得元素（-1代表最后一个，0代表是第一个）
# ===================================================
127.0.0.1:6379> Lindex list 1
(nil)
127.0.0.1:6379> Lindex list 0
"one"
127.0.0.1:6379> Lindex list -1
"one"
# ===================================================
# llen 用于返回列表的长度。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> Lpush list "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Lpush list "two"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> Lpush list "three"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Llen list # 返回列表的长度
(integer) 3
# ===================================================
# lrem key 根据参数 COUNT 的值，移除列表中与参数 VALUE 相等的元素。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> lrem list 1 "two"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Lrange list 0 -1
1) "three"
2) "one"
# ===================================================
# Ltrim key 对一个列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区
间之内的元素都将被删除。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello2"
# ===================================================
# rpoplpush 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "foo"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "bar"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist
"bar"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "foo"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1
1) "bar"
# ===================================================
# lset key index value 将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value 。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> exists list # 对空列表(key 不存在)进行 LSET
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item # 报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list "value1" # 对非空列表进行 LSET
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 "new" # 更新值
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "new"
127.0.0.1:6379> lset list 1 "new" # index 超出范围报错
(error) ERR index out of range
# ===================================================
# linsert key before/after pivot value 用于在列表的元素前或者后插入元素。
# 将值 value 插入到列表 key 当中，位于值 pivot 之前或之后。
# ===================================================
redis> RPUSH mylist "Hello"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "World"
(integer) 2
redis> LINSERT mylist BEFORE "World" "There"
(integer) 3
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "Hello"
2) "There"
3) "World"

它是一个字符串链表，left，right 都可以插入添加

如果键不存在，创建新的链表

如果键已存在，新增内容如果值全移除，对应的键也就消失了

链表的操作无论是头和尾效率都极高，但假如是对中间元素进行操作，效率就很惨淡了。

list就是链表，略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的PUSH操作，将任务存在List中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api，你可以直接查询，删除List中某一段的元素。

Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表，可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部添加或者删除元素，这样List即可以作为栈，也可以作为队列。消息队列（Lpush Rpop）栈（Lpush Lpop）

Set

单值多value

Redis的Set是String类型的无序集合，它是通过HashTable实现的 !

# ===================================================
# sadd 将一个或多个成员元素加入到集合中，不能重复
# smembers 返回集合中的所有的成员。
# sismember 命令判断成员元素是否是集合的成员。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "dog"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "dog"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "kuangshen"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset "world"
(integer) 0
# ===================================================
# scard，获取集合里面的元素个数
# ===================================================
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 2
# ===================================================
# srem key value 用于移除集合中的一个或多个成员元素
# ===================================================
127.0.0.1:6379> srem myset "dog"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"
# ===================================================
# srandmember key 命令用于返回集合中的一个随机元素。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "dog"
2) "world"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"hello"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2
1) "world"
2) "dog"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2
1) "dog"
2) "hello"
# ===================================================
# spop key 用于移除集合中的指定 key 的一个或多个随机元素
# ===================================================
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "dog"
2) "world"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> spop myset
"world"
127.0.0.1:6379> spop myset
"dog"
127.0.0.1:6379> spop myset
"hello"
# ===================================================
# smove SOURCE DESTINATION MEMBER
# 将指定成员 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "world"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "dog"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "gou"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "gou"
2) "set2"
# ===================================================
- 数字集合类
- 差集： sdiff
- 交集： sinter
- 并集： sunion
# ===================================================
127.0.0.1:6379> sadd key1 "a"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 "b"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 "d"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 "e"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SDIFF key1 key2 # 差集
1) "a"
2) "b"
127.0.0.1:6379> SINTER key1 key2 # 交集
1) "c"
127.0.0.1:6379> SUNION key1 key2 # 并集
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "e"
5) "d"

在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。

哈希Hash

kv模式不变，但V是一个键值对

# ===================================================
# hset、hget 命令用于为哈希表中的字段赋值 。
# hmset、hmget 同时将多个field-value对设置到哈希表中。会覆盖哈希表中已存在的字段。
# hgetall 用于返回哈希表中，所有的字段和值。
# hdel 用于删除哈希表 key 中的一个或多个指定字段
# ===================================================
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 "dog"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1
"dog"
127.0.0.1:6379> HMSET myhash field1 "Hello" field2 "World"
OK
127.0.0.1:6379> HGET myhash field1
"Hello"
127.0.0.1:6379> HGET myhash field2
"World"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "Hello"
3) "field2"
4) "World"
127.0.0.1:6379> HDEL myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "World"
# ===================================================
# hlen 获取哈希表中字段的数量。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> hlen myhash
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HMSET myhash field1 "Hello" field2 "World"
OK
127.0.0.1:6379> hlen myhash
(integer) 2
# ===================================================
# hexists 查看哈希表的指定字段是否存在。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0
# ===================================================
# hkeys 获取哈希表中的所有域（field）。
# hvals 返回哈希表所有域(field)的值。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> HKEYS myhash
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> HVALS myhash
1) "World"
2) "Hello"
# ===================================================
# hincrby 为哈希表中的字段值加上指定增量值。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> hset myhash field 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field -10
(integer) -5
# ===================================================
# hsetnx 为哈希表中不存在的的字段赋值 。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> HSETNX myhash field1 "hello"
(integer) 1 # 设置成功，返回 1 。
127.0.0.1:6379> HSETNX myhash field1 "world"
(integer) 0 # 如果给定字段已经存在，返回 0 。
127.0.0.1:6379> HGET myhash field1
"hello"

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。存储部分变更的数据，如用户信息等。

有序集合Zset

在set基础上，加一个score值。之前set是k1 v1 v2 v3，现在zset是 k1 score1 v1 score2 v2

# ===================================================
# zadd 将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。
# zrange 返回有序集中，指定区间内的成员
# ===================================================
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 "two" 3 "three"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
# ===================================================
# zrangebyscore 返回有序集合中指定分数区间的成员列表。有序集成员按分数值递增(从小到大)
#zrevrangebyscore xxx +nf -inf有序集成员按分数值递增(从大到小)
次序排列。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 gou
(integer) 1
# Inf无穷大量+∞,同样地,-∞可以表示为-Inf。
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf # 显示整个有序集
1) "gou"
2) "xiaoming"
3) "xiaohong"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 递增排列
1) "gou"
2) "500"
3) "xiaoming"
4) "2500"
5) "xiaohong"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1 WITHSCORES # 递减排列
1) "xiaohong"
2) "5000"
3) "xiaoming"
4) "2500"
5) "gou"
6) "500"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 WITHSCORES # 显示工资 <=2500
的所有成员
1) "gou"
2) "500"
3) "xiaoming"
4) "2500"
# ===================================================
# zrem 移除有序集中的一个或多个成员
# ===================================================
127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1
1) "gou"
2) "xiaoming"
3) "xiaohong"
127.0.0.1:6379> zrem salary gou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1
1) "xiaoming"
2) "xiaohong"
# ===================================================
# zcard 命令用于计算集合中元素的数量。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> zcard salary
(integer) 2
OK
# ===================================================
# zcount 计算有序集合中指定分数区间的成员数量。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 "world" 3 "gou"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myset 1 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myset 1 2
(integer) 2
# ===================================================
# zrank 返回有序集中指定成员的排名。其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 gou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1 WITHSCORES # 显示所有成员及其 score 值
1) "gou"
2) "500"
3) "xiaoming"
4) "2500"
5) "xiaohong"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> zrank salary gou # 显示 gou 的薪水排名，最少
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrank salary xiaohong # 显示 xiaohong 的薪水排名，第三
(integer) 2
# ===================================================
# zrevrank 返回有序集中成员的排名。其中有序集成员按分数值递减(从大到小)排序。
# ===================================================
127.0.0.1:6379> ZREVRANK salary gou # gou第三
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZREVRANK salary xiaohong # 小红第一
(integer) 0

和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列，比如一个存储全班同学成绩的sorted set，其集合value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分，这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。可以用sorted set来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

排行榜应用，取TOP N操作！

三种特殊数据类型

GEO地理位置

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出，这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来，并对这些信息进行操作。来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能。geo的数据类型为 zset。 GEO 的数据结构总共有六个常用命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、 georadiusbymember、gethash 官方文档：https://www.redis.net.cn/order/3685.html

# 语法
geoadd key longitude latitude member ...
# 将给定的空间元素(纬度、经度、名字)添加到指定的键里面。
# 这些数据会以有序集he的形式被储存在键里面，从而使得georadius和georadiusbymember这样的
命令可以在之后通过位置查询取得这些元素。
# geoadd命令以标准的x,y格式接受参数,所以用户必须先输入经度,然后再输入纬度。
# geoadd能够记录的坐标是有限的:非常接近两极的区域无法被索引。
# 有效的经度介于-180-180度之间，有效的纬度介于-85.05112878 度至 85.05112878 度之间。，
当用户尝试输入一个超出范围的经度或者纬度时,geoadd命令将返回一个错误。
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.23 40.22 北京
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.48 31.40 上海 113.88 22.55 深圳 120.21
30.20 杭州
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.54 29.40 重庆 108.93 34.23 西安 114.02
30.58 武汉
(integer) 3
# 语法
geopos key member [member...]
#从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）
127.0.0.1:6379> geopos china:city 北京
1) 1) "116.23000055551528931"
2) "40.2200010338739844"
127.0.0.1:6379> geopos china:city 上海 重庆
1) 1) "121.48000091314315796"
2) "31.40000025319353938"
2) 1) "106.54000014066696167"
2) "29.39999880018641676"
127.0.0.1:6379> geopos china:city 新疆
1) (nil)# 语法
geodist key member1 member2 [unit]
# 返回两个给定位置之间的距离，如果两个位置之间的其中一个不存在,那么命令返回空值。
# 指定单位的参数unit必须是以下单位的其中一个：
# m表示单位为米
# 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。
#geodist命令在计算距离时会假设地球为完美的球形,在极限情况下,这一假设最大会造成0.5%的误
差。
127.0.0.1:6379> geodist china:city 北京 上海
"1088785.4302"
127.0.0.1:6379> geodist china:city 北京 上海 km
"1088.7854"
127.0.0.1:6379> geodist china:city 重庆 北京 km
"1491.6716"# 语法
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist]
[withhash][asc|desc][count count]
# 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素
# 在 china:city 中寻找坐标 100 30 半径为 1000km 的城市
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km
重庆
西安
# withdist 返回位置名称和中心距离
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km withdist
重庆
635.2850
西安
963.3171
# withcoord 返回位置名称和经纬度
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km withcoord
重庆
106.54000014066696167
29.39999880018641676
西安
108.92999857664108276
34.23000121926852302
# withdist withcoord 返回位置名称 距离 和经纬度 count 限定寻找个数
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km withcoord withdist count
1
重庆
635.2850
106.54000014066696167
29.39999880018641676
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km withcoord withdist count
2
重庆
635.2850
106.54000014066696167
29.39999880018641676
西安
963.3171
108.92999857664108276
34.23000121926852302# 语法
georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist]
[withhash][asc|desc][count count]
# 找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city 北京 1000 km
北京
西安
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city 上海 400 km
杭州
上海
# 语法
geohash key member [member...]
# Redis使用geohash将二维经纬度转换为一维字符串，字符串越长表示位置更精确,两个字符串越相似
表示距离越近。
127.0.0.1:6379> geohash china:city 北京 重庆
wx4sucu47r0
wm5z22h53v0
127.0.0.1:6379> geohash china:city 北京 上海
wx4sucu47r0
wtw6sk5n300
#GEO没有提供删除成员的命令，但是因为GEO的底层实现是zset，所以可以借用zrem命令实现对地理位
置信息的删除.
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.23 40.22 beijin
1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 # 查看全部的元素
重庆
西安
深圳
武汉
杭州
上海
beijin
北京
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijin # 移除元素
1
127.0.0.1:6379> zrem china:city 北京 # 移除元素
1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
重庆
西安
深圳
武汉
杭州
上海

HyperLogLog

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 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。 HyperLogLog则是一种算法，它提供了不精确的去重计数方案。举个栗子：假如我要统计网页的UV（浏览用户数量，一天内同一个用户多次访问只能算一次），传统的解决方案是使用Set来保存用户id，然后统计Set中的元素数量来获取页面UV。但这种方案只能承载少量用户，一旦用户数量大起来就需要消耗大量的空间来存储用户id。我的目的是统计用户数量而不是保存用户，这简直是个吃力不讨好的方案！而使用Redis的HyperLogLog最多需要12k就可以统计大量的用户数，尽管它大概有0.81%的错误率，但对于统计UV这种不需要很精确的数据是可以忽略不计的。

命令	描述
[PFADD key element [element …]	添加指定元素到 HyperLogLog 中。
[PFCOUNT key [key …]	返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
[PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]	将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog，并集计算

127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g h i j
1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m
1
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3
15

Bitmaps

在开发中，可能会遇到这种情况：需要统计用户的某些信息，如活跃或不活跃，登录或者不登录；又如需要记录用户一年的打卡情况，打卡了是1，没有打卡是0，如果使用普通的 key/value存储，则要记录 365条记录，如果用户量很大，需要的空间也会很大，所以 Redis 提供了 Bitmap 位图这中数据结构， Bitmap 就是通过操作二进制位来进行记录，即为 0 和 1；如果要记录 365 天的打卡情况，使用 Bitmap 表示的形式大概如下：0101000111000111…，这样有什么好处呢？当然就是节约内存了，365 天相当于 365 bit，又 1 字节 = 8 bit , 所以相当于使用 46 个字节即可。 BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身，实际上底层也是通过对字符串的操作来实现。Redis 从 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等几个 bitmap 相关命令。

#SETBIT key offset value : 设置 key 的第 offset 位为value (1或0)
# 使用 bitmap 来记录上述事例中一周的打卡记录如下所示：
# 周一：1，周二：0，周三：0，周四：1，周五：1，周六：0，周天：0 （1 为打卡，0 为不打卡）
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
0#GETBIT key offset 获取offset设置的值，未设置过默认返回0
127.0.0.1:6379> getbit sign 3 # 查看周四是否打卡
1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6 # 查看周七是否打卡
0#bitcount key [start, end] 统计 key 上位为1的个数
# 统计这周打卡的记录，可以看到只有3天是打卡的状态：
127.0.0.1:6379> bitcount sign
3

事务

概念

Redis事务的概念：

Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

Redis事务没有隔离级别的概念：

所有的命令在事务中，并没有直接被执行，只有发起命令时才会被执行。

批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存，并不会被实际执行！

Redis不保证原子性：

Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。

Redis事务的三个阶段：

开始事务（multi）

命令入队

执行事务（exec）

Redis事务相关命令：

watch key1 key2 ... #监视一或多个key,如果在事务执行之前，被监视的key被其他命令改动，则
事务被打断 （ 类似乐观锁 ）
multi # 标记一个事务块的开始（ queued ）
exec # 执行所有事务块的命令 （ 一旦执行exec后，之前加的监控锁都会被取消掉 ）
discard # 取消事务，放弃事务块中的所有命令
unwatch # 取消watch对所有key的监控

实践

正常执行

127.0.0.1:6379> MULTI # 开启事务
OK
#命令入队
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> EXEC # 执行事务
OK
OK
v2
OK
# 输出结果

放弃事务

127.0.0.1:6379> MULTI # 开启事务
OK
# 命令入队
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2222
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> DISCARD # 取消事务
OK
127.0.0.1:6379> get k2 # 数据未改动
v2

若在事务队列中存在命令性错误（类似于java编译性错误），则执行EXEC命令时，所有命令都不会执行

127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)>
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> getset k3 # 错误命令
ERR wrong number of arguments for 'getset' command127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> EXEC #执行事务报错
EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.127.0.0.1:6379> get k4 #事务未执行
(nil)

若在事务队列中存在语法性错误（类似于java的1/0的运行时异常），则执行EXEC命令时，其他正确命令会被执行，错误命令抛出异常。

127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379(TX)> incr k1 #指令语法性错误
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 22
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 33
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> EXEC
ERR value is not an integer or out of range # 第一条指令报错
OK
OK
22

Watch 监控

悲观锁：

悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿到这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里面就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在操作之前先上锁。

乐观锁：

乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁。但是在更新的时候会判断一下再此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制，乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，乐观锁策略：提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新。

测试

#1、初始化信用卡可用余额和欠额
127.0.0.1:6379> set balance 100
OK
127.0.0.1:6379> set debt 0
OK
#2、使用watch检测balance，事务期间balance数据未变动，事务执行成功
127.0.0.1:6379> watch balance
OK
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> decrby balance 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby debt 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20
#3、使用watch检测balance，事务期间balance数据变动，事务执行失败！
# 窗口一
127.0.0.1:6379> watch balance
OK
127.0.0.1:6379> MULTI # 执行完毕后，执行窗口二代码测试
OK
127.0.0.1:6379> decrby balance 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby debt 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 修改失败！
(nil)
# 窗口二
127.0.0.1:6379> get balance
"80"
127.0.0.1:6379> set balance 200
OK
# 窗口一：出现问题后放弃监视，然后重来！
127.0.0.1:6379> UNWATCH # 放弃监视
OK
127.0.0.1:6379> watch balance
OK
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> decrby balance 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby debt 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 成功！
1) (integer) 180
2) (integer) 40

说明：

一但执行 EXEC 开启事务的执行后，无论事务使用执行成功， WARCH 对变量的监控都将被取消。故当事务执行失败后，需重新执行WATCH命令对变量进行监控，并开启新的事务进行操作。

小结

watch指令类似于乐观锁，在事务提交时，如果watch监控的多个KEY中任何KEY的值已经被其他客户端更改，则使用EXEC执行事务时，事务队列将不会被执行，同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败。

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