Redis 简介

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Redis 是完全开源免费的，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：

• Redis 支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，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

Redis 优势

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• 性能极高 – Redis 读的速度是 110000 次 /s, 写的速度是 81000 次 /s 。
• 丰富的数据类型 - Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子性 - Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
• 其他特性 - Redis 还支持 publish/subscribe 通知，key 过期等特性。

Redis 数据类型

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Redis 支持 5 中数据类型：string(字符串)，hash(哈希)，list(列表)，set(集合)，zset(sorted set：有序集合)

string

string 是 redis 最基本的数据类型。一个 key 对应一个 value。

string 是二进制安全的。也就是说 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，string 类型的值最大能存储 512 MB。

理解：string 就像是 java 中的 map 一样，一个 key 对应一个 value

127.0.0.1:6379> set hello worldOK127.0.0.1:6379> get hello"world"

hash

Redis hash 是一个键值对(key - value)集合。Redis hash 是一个 string 类型的 key 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

理解：可以将 hash 看成一个 key - value 的集合。也可以将其想成一个 hash 对应着多个 string。

与 string 区别：string 是 一个 key - value 键值对，而 hash 是多个 key - value 键值对。

// hash-key 可以看成是一个键值对集合的名字,在这里分别为其添加了 sub-key1 : value1、sub-key2 : value2、sub-key3 : value3 这三个键值对127.0.0.1:6379> hset hash-key sub-key1 value1(integer) 1127.0.0.1:6379> hset hash-key sub-key2 value2(integer) 1127.0.0.1:6379> hset hash-key sub-key3 value3(integer) 1// 获取 hash-key 这个 hash 里面的所有键值对127.0.0.1:6379> hgetall hash-key1) "sub-key1"2) "value1"3) "sub-key2"4) "value2"5) "sub-key3"6) "value3"// 删除 hash-key 这个 hash 里面的 sub-key2 键值对127.0.0.1:6379> hdel hash-key sub-key2(integer) 1127.0.0.1:6379> hget hash-key sub-key2(nil)127.0.0.1:6379> hget hash-key sub-key1"value1"127.0.0.1:6379> hgetall hash-key1) "sub-key1"2) "value1"3) "sub-key3"4) "value3"

list

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。我们可以网列表的左边或者右边添加元素。

127.0.0.1:6379> rpush list-key v1(integer) 1127.0.0.1:6379> rpush list-key v2(integer) 2127.0.0.1:6379> rpush list-key v1(integer) 3127.0.0.1:6379> lrange list-key 0 -11) "v1"2) "v2"3) "v1"127.0.0.1:6379> lindex list-key 1"v2"127.0.0.1:6379> lpop list(nil)127.0.0.1:6379> lpop list-key"v1"127.0.0.1:6379> lrange list-key 0 -11) "v2"2) "v1"

我们可以看出 list 就是一个简单的字符串集合，和 Java 中的 list 相差不大，区别就是这里的 list 存放的是字符串。list 内的元素是可重复的。

set

redis 的 set 是字符串类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的，因此添加、删除、查找的复杂度都是 O(1)

127.0.0.1:6379> sadd k1 v1(integer) 1127.0.0.1:6379> sadd k1 v2(integer) 1127.0.0.1:6379> sadd k1 v3(integer) 1127.0.0.1:6379> sadd k1 v1(integer) 0127.0.0.1:6379> smembers k11) "v3"2) "v2"3) "v1"127.0.0.1:6379>127.0.0.1:6379> sismember k1 k4(integer) 0127.0.0.1:6379> sismember k1 v1(integer) 1127.0.0.1:6379> srem k1 v2(integer) 1127.0.0.1:6379> srem k1 v2(integer) 0127.0.0.1:6379> smembers k11) "v3"2) "v1"

redis 的 set 与 java 中的 set 还是有点区别的。

redis 的 set 是一个 key 对应着 多个字符串类型的 value，也是一个字符串类型的集合，但是和 redis 的 list 不同的是 set 中的字符串集合元素不能重复，但是 list 可以。

Zset

redis zset 和 set 一样都是 字符串类型元素的集合，并且集合内的元素不能重复。

不同的是，zset 每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset 的元素是唯一的，但是分数(score)却可以重复。

127.0.0.1:6379> zadd zset-key 728 member1(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd zset-key 982 member0(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd zset-key 982 member0(integer) 0127.0.0.1:6379> zrange zset-key 0 -1 withscores1) "member1"2) "728"3) "member0"4) "982"127.0.0.1:6379> zrangebyscore zset-key 0 800 withscores1) "member1"2) "728"127.0.0.1:6379> zrem zset-key member1(integer) 1127.0.0.1:6379> zrem zset-key member1(integer) 0127.0.0.1:6379> zrange zset-key 0 -1 withscores1) "member0"2) "982"

zset 是按照分数的大小来排序的。

发布订阅

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一般不用 Redis 做消息发布订阅。

简介

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。

下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

实例

以下实例演示了发布订阅是如何工作的。在我们实例中我们创建了订阅频道名为 redisChat:

127.0.0.1:6379> SUBsCRIBE redisChatReading messages... (press Ctrl-C to quit)1) "subscribe"2) "redisChat"

现在，我们先重新开启个 redis 客户端，然后在同一个频道 redisChat 发布两次消息，订阅者就能接收到消息。

127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "send message"(integer) 1127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "hello world"(integer) 1# 订阅者的客户端显示如下1) "message"2) "redisChat"3) "send message"1) "message"2) "redisChat"3) "hello world"

事务

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redis 事务一次可以执行多条命令，服务器在执行命令期间，不会去执行其他客户端的命令请求。

事务中的多条命令被一次性发送给服务器，而不是一条一条地发送，这种方式被称为流水线，它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。

Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。

• 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
• 收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余命令依然被执行。也就是说 Redis 事务不保证原子性。
• 在事务执行过程中，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。

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：

• 开始事务。
• 命令入队。
• 执行事务。

实例

以下是一个事务的例子， 它先以 MULTI 开始一个事务， 然后将多个命令入队到事务中， 最后由 EXEC 命令触发事务， 一并执行事务中的所有命令：

redis 127.0.0.1:6379> MULTIOKredis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> GET book-nameQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tagQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> EXEC1) OK2) "Mastering C++ in 21 days"3) (integer) 34) 1) "Mastering Series" 2) "C++" 3) "Programming"

单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。

事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。

这是官网上的说明 From redis docs on transactions:

It's important to note that even when a command fails, all the other commands in the queue are processed – Redis will not stop the processing of commands.

比如：

redis 127.0.0.1:7000> multiOKredis 127.0.0.1:7000> set a aaaQUEUEDredis 127.0.0.1:7000> set b bbbQUEUEDredis 127.0.0.1:7000> set c cccQUEUEDredis 127.0.0.1:7000> exec1) OK2) OK3) OK

如果在 set b bbb 处失败，set a 已成功不会回滚，set c 还会继续执行。

Redis 事务命令

下表列出了 redis 事务的相关命令：

序号命令及描述：

1. DISCARD 取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。

2. EXEC 执行所有事务块内的命令。

3. MULTI 标记一个事务块的开始。

4. UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

5. WATCH key [key …]监视一个 (或多个) key ，如果在事务执行之前这个 (或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

持久化

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Redis 是内存型数据库，为了保证数据在断电后不会丢失，需要将内存中的数据持久化到硬盘上。

RDB 持久化

将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。

可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。

如果系统发生故障，将会丢失最后一次创建快照之后的数据。

如果数据量大，保存快照的时间会很长。

AOF 持久化

将写命令添加到 AOF 文件(append only file)末尾。

使用 AOF 持久化需要设置同步选项，从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。

这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上，而是先存储到缓冲区，然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。

选项同步频率always每个写命令都同步eyerysec每秒同步一次no让操作系统来决定何时同步

• always 选项会严重减低服务器的性能
• everysec 选项比较合适，可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据，并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器几乎没有任何影响。
• no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升，而且会增加系统崩溃时数据丢失的数量。

随着服务器写请求的增多，AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性，能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。

复制

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通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。

一个从服务器只能有一个主服务器，并且不支持主主复制。

连接过程

• 主服务器创建快照文件，即 RDB 文件，发送给从服务器，并在发送期间使用缓冲区记录执行的写命令。
• 快照文件发送完毕之后，开始像从服务器发送存储在缓冲区的写命令。
• 从服务器丢弃所有旧数据，载入主服务器发来的快照文件，之后从服务器开始接受主服务器发来的写命令。
• 主服务器每执行一次写命令，就向从服务器发送相同的写命令。

主从链

随着负载不断上升，主服务器无法很快的更新所有从服务器，或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。

为了解决这个问题，可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器，又是最下层服务器的主服务器。

哨兵

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Sentinel(哨兵)可以监听集群中的服务器，并在主服务器进入下线状态时，自动从从服务器中选举处新的主服务器。

分片

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分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台机器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。

假设有 4 个 Redis 实例 R0, R1, R2, R3, 还有很多表示用户的键 user:1, user:2, … , 有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。

• 最简单的是范围分片，例如用户 id 从 0 ~ 1000 的存储到实例 R0 中，用户 id 从 1001 ~ 2000 的存储到实例 R1中，等等。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价高。
• 还有一种是哈希分片。使用 CRC32 哈希函数将键转换为一个数字，再对实例数量求模就能知道存储的实例。

根据执行分片的位置，可以分为三种分片方式：

• 客户端分片：客户端使用一致性哈希等算法决定应当分布到哪个节点。
• 代理分片：将客户端的请求发送到代理上，由代理转发到正确的节点上。
• 服务器分片：Redis Cluster。

来源：www.toutiao.com/i6713520017595433485