淄博教育学校网站建设,周口seo,企业管理名词解释,网站做专题提升权重✅作者简介#xff1a;CSDN内容合伙人、信息安全专业在校大学生#x1f3c6; #x1f525;系列专栏 #xff1a;【狂神说Java】 #x1f4c3;新人博主 #xff1a;欢迎点赞收藏关注#xff0c;会回访#xff01; #x1f4ac;舞台再大#xff0c;你不上台#xff0c… ✅作者简介CSDN内容合伙人、信息安全专业在校大学生 系列专栏 【狂神说Java】 新人博主 欢迎点赞收藏关注会回访 舞台再大你不上台永远是个观众。平台再好你不参与永远是局外人。能力再大你不行动只能看别人成功没有人会关心你付出过多少努力撑得累不累摔得痛不痛他们只会看你最后站在什么位置然后羡慕或鄙夷。 文章目录 Nosql概述缓存的发展历史MySQL单机时代Memcached缓存 MySQL 垂直拆分分库分表水平拆分MySQL集群如今最近的年代 NoSQL为什么要用NoSQL什么是NoSQLNoSQL的特点传统关系型数据库和NoSQL的区别 NoSQL的四大分类KV键值对文档型数据库bson格式和json一样列存储数据库图关系数据库 Redis入门概述Redis是什么Redis能干嘛Redis特性 windows安装linux安装测试性能Rides基础知识 五大数据结构Redis-keyString字符串List(列表)Set集合Hash哈希Zset有序集合 三种特殊数据类型geospatial地理位置Hyperloglog(基数统计)Bitmaps 事务开启事务 multi取消事务 discurd事务错误监控watch悲观锁乐观锁 Nosql概述
缓存的发展历史
MySQL单机时代 90年代当时一个基本的网站访问量一般不会太大单个数据库完全够用了。 那个时候更多使用静态网页html服务器根本没有太大的压力。 这种情况下整个网站的瓶颈是什么
数据量如果太大一个机器放不下了数据的索引BTree一个机器内存也放不下访问量读写混合一个服务器承受不了
只要出现以上三种情况之一那么就必须要晋级了
Memcached缓存 MySQL 垂直拆分
我们发现网站80%的情况都是在读每次都要去查询数据库的话就太麻烦了所有我们要减轻数据的压力我们加入了缓存来解决问题 发展过程优化数据库的数据结构和索引→文件缓存(IO)→Memmcached(当时最热门的技术)
分库分表水平拆分MySQL集群
技术和业务在发展的同事对人的要求也越来越高了 本质数据库读写
早些年MyISAM表锁十分影响效率后面换Innodb行锁效率大大提升慢慢就开始用分库分表来解决写的压力MySQL的集群很好的满足了那个年代的所有需求 如今最近的年代
如今信息量井喷式增长各种各样的数据出现用户定位数据图片数据等大数据的背景下关系型数据库RDBMS无法满足大量数据要求。Nosql数据库就能轻松解决这些问题。 目前互联网基本架构模型
NoSQL
为什么要用NoSQL
用户的个人信息社交网络地理位置。用户自己产生的数据用户日志等爆发式增长 这时候我们就需要使用NoSQL数据库NoSQL可以很好解决以上问题
什么是NoSQL
NoSQLNot Only SQL不仅仅是SQL 关系型数据库表行列 很多数据类型用户的个人信息社交网络地理位置这些数据类型的存储不需要一个固定的格式
NoSQL的特点
解耦
方便扩展数据之间没有关系很好扩张大数据量高性能Redis一秒写8万次读取11万次NoSQL的缓存记录级是一种细粒度的缓存性能会比较高数据类型是多样型的不需要事先去设计数据库随取随用如果是数据库量十分大的表很多人就无法设计了
传统关系型数据库和NoSQL的区别
传统RDBMS
结构化SQL数据和关系都在单独的表中难以操作数据定义语言严格的一致性基础的事务操作
NoSQL
不仅仅是数据没有固定的查询语言键值对存储列存储图形数据库最终一致性CAP定理和BASE理论异地多活初级架构师高性能 高可用 高可扩
真正公司实践中一定是NoSQL关系型数据库一起使用的
NoSQL的四大分类
KV键值对
新浪Redis美团RedisTair阿里百度Redismemecache
文档型数据库bson格式和json一样
MongoDB一般必须要掌握
是一个基于分布式文件存储的数据库C编写主要用来处理大量的文档是介于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富最像关系型数据库的
列存储数据库
HBase分布式文件系统
图关系数据库
他不是存图形放的是关系。比如朋友圈设计网络广告推荐
Neo4jInfoGrid Redis入门
概述
Redis是什么
RedisRemote Dictionary Server )即远程字典服务是一个开源的使用ANSI 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数据库并提供多种语言的API。
Redis能干嘛
内存存储、持久化内存是断电即失的所有持久化很重要rdb、aof效率高可以用于高速缓存发布订阅系统地图信息分析计数器、计时器浏览量
Redis特性
多样的数据类型持久化集群事务
windows安装
直接下载解压就可以用
linux安装
redis-7.2.3.tar.gz 上传到服务器tar -zxvf redis-7.2.3.tar.gz 进入解压后的文件里面有redis.conf因为是c写的所以 yum install gcc-c然后 make make install默认安装路径 将配置文件移动过来 cp redis.conf /usr/local/bin/redis-20231111.conf开启后台启动 启动redis-server redis-20231111.conf redis-cli -p 6379查看进程 ps -ef | grep redis关闭redis服务 在cli里面 shutdownexit
测试性能
**redis-benchmark**Redis官方提供的性能测试工具参数选项如下 简单测试
# 测试100个并发连接 100000请求
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000Rides基础知识
redis默认有16个数据库 默认使用的第0个; 16个数据库为DB 0~DB 15 默认使用DB 0 可以使用select n切换到DB ndbsize可以查看当前数据库的大小与key数量相关。
127.0.0.1:6379 config get databases # 命令行查看数据库数量databases
1) databases
2) 16127.0.0.1:6379 select 8 # 切换数据库 DB 8
OK
127.0.0.1:6379[8] dbsize # 查看数据库大小
(integer) 0# 不同数据库之间 数据是不能互通的并且dbsize 是根据库中key的个数。
127.0.0.1:6379 set name sakura
OK
127.0.0.1:6379 SELECT 8
OK
127.0.0.1:6379[8] get name # db8中并不能获取db0中的键值对。
(nil)
127.0.0.1:6379[8] DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379[8] SELECT 0
OK
127.0.0.1:6379 keys *
1) counter:__rand_int__
2) mylist
3) name
4) key:__rand_int__
5) myset:__rand_int__
127.0.0.1:6379 DBSIZE # size和key个数相关
(integer) 5keys * 查看当前数据库中所有的key。 flushdb清空当前数据库中的键值对。 flushall清空所有数据库的键值对。 Redis是单线程的Redis是基于内存操作的 所以Redis的性能瓶颈不是CPU,而是机器内存和网络带宽。 那么为什么Redis的速度如此快呢性能这么高呢QPS达到10W Redis为什么单线程还这么快
误区1高性能的服务器一定是多线程的误区2多线程CPU上下文会切换一定比单线程效率高
核心Redis是将所有的数据放在内存中的所以说使用单线程去操作效率就是最高的多线程CPU上下文会切换耗时的操作对于内存系统来说如果没有上下文切换效率就是最高的多次读写都是在一个CPU上的在内存存储数据情况下单线程就是最佳的方案。
五大数据结构
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统它可以用作数据库、缓存和消息中间件MQ。它支持多种类型的数据结构。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合位图hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能同时通过Redis Sentinel提供高可用通过Redis Cluster提供自动分区。
Redis-key
在redis中无论什么数据类型在数据库中都是以key-value形式保存通过进行对Redis-key的操作来完成对数据库中数据的操作。
set keyName value: 设置键值对get keyName获取值exists keyName判断键是否存在del keyName删除键值对move keyName dbName将键值对移动到指定数据库expire keyName second设置键值对的过期时间type keyName查看value的数据类型
127.0.0.1:6379 keys * # 查看当前数据库所有key
(empty list or set)
127.0.0.1:6379 set name qinjiang # set key
OK
127.0.0.1:6379 set age 20
OK
127.0.0.1:6379 keys *
1) age
2) name
127.0.0.1:6379 move age 1 # 将键值对移动到指定数据库
(integer) 1
127.0.0.1:6379 EXISTS age # 判断键是否存在
(integer) 0 # 不存在
127.0.0.1:6379 EXISTS name
(integer) 1 # 存在
127.0.0.1:6379 SELECT 1
OK
127.0.0.1:6379[1] keys *
1) age
127.0.0.1:6379[1] del age # 删除键值对
(integer) 1 # 删除个数127.0.0.1:6379 set age 20
OK
127.0.0.1:6379 EXPIRE age 15 # 设置键值对的过期时间(integer) 1 # 设置成功 开始计数
127.0.0.1:6379 ttl age # 查看key的过期剩余时间
(integer) 13
127.0.0.1:6379 ttl age
(integer) 11
127.0.0.1:6379 ttl age
(integer) 9
127.0.0.1:6379 ttl age
(integer) -2 # -2 表示key过期-1表示key未设置过期时间127.0.0.1:6379 get age # 过期的key 会被自动delete
(nil)
127.0.0.1:6379 keys *
1) name127.0.0.1:6379 type name # 查看value的数据类型
string关于TTL命令 Redis的key通过TTL命令返回key的过期时间一般来说有3种
当前key没有设置过期时间所以会返回-1.当前key有设置过期时间而且key已经过期所以会返回-2.当前key有设置过期时间且key还没有过期故会返回key的正常剩余时间.
关于重命名RENAME和RENAMENX
RENAME key newkey修改 key 的名称RENAMENX key newkey仅当 newkey 不存在时将 key 改名为 newkey 。
String字符串
90%的java程序员使用redis只会使用一个String类型 String类似的使用场景value除了是字符串还可以是数字用途举例
计数器统计多单位的数量uid:123666follow 0粉丝数对象存储缓存
List(列表)
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 一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。 首先我们列表可以经过规则定义将其变为队列、栈、双端队列等
---------------------------LPUSH---RPUSH---LRANGE--------------------------------127.0.0.1:6379 LPUSH mylist k1 # LPUSH mylist{1}
(integer) 1
127.0.0.1:6379 LPUSH mylist k2 # LPUSH mylist{2,1}
(integer) 2
127.0.0.1:6379 RPUSH mylist k3 # RPUSH mylist{2,1,3}
(integer) 3
127.0.0.1:6379 get mylist # 普通的get是无法获取list值的
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 4 # LRANGE 获取起止位置范围内的元素
1) k2
2) k1
3) k3
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 2
1) k2
2) k1
3) k3
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 1
1) k2
2) k1
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1 # 获取全部元素
1) k2
2) k1
3) k3---------------------------LPUSHX---RPUSHX-----------------------------------127.0.0.1:6379 LPUSHX list v1 # list不存在 LPUSHX失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379 LPUSHX list v1 v2
(integer) 0
127.0.0.1:6379 LPUSHX mylist k4 k5 # 向mylist中 左边 PUSH k4 k5
(integer) 5
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k5
2) k4
3) k2
4) k1
5) k3---------------------------LINSERT--LLEN--LINDEX--LSET----------------------------127.0.0.1:6379 LINSERT mylist after k2 ins_key1 # 在k2元素后 插入ins_key1
(integer) 6
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k5
2) k4
3) k2
4) ins_key1
5) k1
6) k3
127.0.0.1:6379 LLEN mylist # 查看mylist的长度
(integer) 6
127.0.0.1:6379 LINDEX mylist 3 # 获取下标为3的元素
ins_key1
127.0.0.1:6379 LINDEX mylist 0
k5
127.0.0.1:6379 LSET mylist 3 k6 # 将下标3的元素 set值为k6
OK
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k5
2) k4
3) k2
4) k6
5) k1
6) k3---------------------------LPOP--RPOP--------------------------127.0.0.1:6379 LPOP mylist # 左侧(头部)弹出
k5
127.0.0.1:6379 RPOP mylist # 右侧(尾部)弹出
k3---------------------------RPOPLPUSH--------------------------127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k4
2) k2
3) k6
4) k1
127.0.0.1:6379 RPOPLPUSH mylist newlist # 将mylist的最后一个值(k1)弹出加入到newlist的头部
k1
127.0.0.1:6379 LRANGE newlist 0 -1
1) k1
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k4
2) k2
3) k6---------------------------LTRIM--------------------------127.0.0.1:6379 LTRIM mylist 0 1 # 截取mylist中的 0~1部分
OK
127.0.0.1:6379 LRANGE mylist 0 -1
1) k4
2) k2# 初始 mylist: k2,k2,k2,k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
---------------------------LREM--------------------------127.0.0.1:6379 LREM mylist 3 k2 # 从头部开始搜索 至多删除3个 k2
(integer) 3
# 删除后mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2127.0.0.1:6379 LREM mylist -2 k2 #从尾部开始搜索 至多删除2个 k2
(integer) 2
# 删除后mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2---------------------------BLPOP--BRPOP--------------------------mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
newlist: k1127.0.0.1:6379 BLPOP newlist mylist 30 # 从newlist中弹出第一个值mylist作为候选
1) newlist # 弹出
2) k1
127.0.0.1:6379 BLPOP newlist mylist 30
1) mylist # 由于newlist空了 从mylist中弹出
2) k2
127.0.0.1:6379 BLPOP newlist 30
(30.10s) # 超时了127.0.0.1:6379 BLPOP newlist 30 # 我们连接另一个客户端向newlist中push了test, 阻塞被解决。
1) newlist
2) test
(12.54s)小结
list实际上是一个链表before Node after , left, right 都可以插入值如果key不存在则创建新的链表如果key存在新增内容如果移除了所有值空链表也代表不存在在两边插入或者改动值效率最高修改中间元素效率相对较低
Set集合
Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的这就意味着集合中不能出现重复的数据。 Redis 中 集合是通过哈希表实现的所以添加删除查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
---------------SADD--SCARD--SMEMBERS--SISMEMBER--------------------127.0.0.1:6379 SADD myset m1 m2 m3 m4 # 向myset中增加成员 m1~m4
(integer) 4
127.0.0.1:6379 SCARD myset # 获取集合的成员数目
(integer) 4
127.0.0.1:6379 smembers myset # 获取集合中所有成员
1) m4
2) m3
3) m2
4) m1
127.0.0.1:6379 SISMEMBER myset m5 # 查询m5是否是myset的成员
(integer) 0 # 不是返回0
127.0.0.1:6379 SISMEMBER myset m2
(integer) 1 # 是返回1
127.0.0.1:6379 SISMEMBER myset m3
(integer) 1---------------------SRANDMEMBER--SPOP----------------------------------127.0.0.1:6379 SRANDMEMBER myset 3 # 随机返回3个成员
1) m2
2) m3
3) m4
127.0.0.1:6379 SRANDMEMBER myset # 随机返回1个成员
m3
127.0.0.1:6379 SPOP myset 2 # 随机移除并返回2个成员
1) m1
2) m4
# 将set还原到{m1,m2,m3,m4}---------------------SMOVE--SREM----------------------------------------127.0.0.1:6379 SMOVE myset newset m3 # 将myset中m3成员移动到newset集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379 SMEMBERS myset
1) m4
2) m2
3) m1
127.0.0.1:6379 SMEMBERS newset
1) m3
127.0.0.1:6379 SREM newset m3 # 从newset中移除m3元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379 SMEMBERS newset
(empty list or set)# 下面开始是多集合操作,多集合操作中若只有一个参数默认和自身进行运算
# setx{m1,m2,m4,m6}, sety{m2,m5,m6}, setz{m1,m3,m6}-----------------------------SDIFF------------------------------------127.0.0.1:6379 SDIFF setx sety setz # 等价于setx-sety-setz
1) m4
127.0.0.1:6379 SDIFF setx sety # setx - sety
1) m4
2) m1
127.0.0.1:6379 SDIFF sety setx # sety - setx
1) m5-------------------------SINTER---------------------------------------
# 共同关注交集127.0.0.1:6379 SINTER setx sety setz # 求 setx、sety、setx的交集
1) m6
127.0.0.1:6379 SINTER setx sety # 求setx sety的交集
1) m2
2) m6-------------------------SUNION---------------------------------------127.0.0.1:6379 SUNION setx sety setz # setx sety setz的并集
1) m4
2) m6
3) m3
4) m2
5) m1
6) m5
127.0.0.1:6379 SUNION setx sety # setx sety 并集
1) m4
2) m6
3) m2
4) m1
5) m5微博A用户将所有关注的人放到set集合中这样可以保证不会重复关注而且可以通过并集找到共同好友。
Hash哈希
类似Map 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。 Set就是一种简化的Hash,只变动key,而value使用默认值填充。可以将一个Hash表作为一个对象进行存储表中存放对象的信息。
------------------------HSET--HMSET--HSETNX----------------
127.0.0.1:6379 HSET studentx name sakura # 将studentx哈希表作为一个对象设置name为sakura
(integer) 1
127.0.0.1:6379 HSET studentx name gyc # 重复设置field进行覆盖并返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379 HSET studentx age 20 # 设置studentx的age为20
(integer) 1
127.0.0.1:6379 HMSET studentx sex 1 tel 15623667886 # 设置sex为1tel为15623667886
OK
127.0.0.1:6379 HSETNX studentx name gyc # HSETNX 设置已存在的field
(integer) 0 # 失败
127.0.0.1:6379 HSETNX studentx email 12345qq.com
(integer) 1 # 成功----------------------HEXISTS--------------------------------
127.0.0.1:6379 HEXISTS studentx name # name字段在studentx中是否存在
(integer) 1 # 存在
127.0.0.1:6379 HEXISTS studentx addr
(integer) 0 # 不存在-------------------HGET--HMGET--HGETALL-----------
127.0.0.1:6379 HGET studentx name # 获取studentx中name字段的value
gyc
127.0.0.1:6379 HMGET studentx name age tel # 获取studentx中name、age、tel字段的value
1) gyc
2) 20
3) 15623667886
127.0.0.1:6379 HGETALL studentx # 获取studentx中所有的field及其value1) name2) gyc3) age4) 205) sex6) 17) tel8) 156236678869) email
10) 12345qq.com--------------------HKEYS--HLEN--HVALS--------------
127.0.0.1:6379 HKEYS studentx # 查看studentx中所有的field
1) name
2) age
3) sex
4) tel
5) email
127.0.0.1:6379 HLEN studentx # 查看studentx中的字段数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379 HVALS studentx # 查看studentx中所有的value
1) gyc
2) 20
3) 1
4) 15623667886
5) 12345qq.com-------------------------HDEL--------------------------
127.0.0.1:6379 HDEL studentx sex tel # 删除studentx 中的sex、tel字段
(integer) 2
127.0.0.1:6379 HKEYS studentx
1) name
2) age
3) email-------------HINCRBY--HINCRBYFLOAT------------------------
127.0.0.1:6379 HINCRBY studentx age 1 # studentx的age字段数值1
(integer) 21
127.0.0.1:6379 HINCRBY studentx name 1 # 非整数字型字段不可用
(error) ERR hash value is not an integer
127.0.0.1:6379 HINCRBYFLOAT studentx weight 0.6 # weight字段增加0.6
90.8Hash变更的数据user name age尤其是用户信息之类的经常变动的信息Hash更适合于对象的存储Sring更加适合字符串存储
Zset有序集合
在set的基础上增加了一个值set k1 v1 zest k1 score1 v1 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数score。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 score相同按字典顺序排序 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
-------------------ZADD--ZCARD--ZCOUNT--------------
127.0.0.1:6379 ZADD myzset 1 m1 2 m2 3 m3 # 向有序集合myzset中添加成员m1 score1 以及成员m2 score2..
(integer) 2
127.0.0.1:6379 ZCARD myzset # 获取有序集合的成员数
(integer) 2
127.0.0.1:6379 ZCOUNT myzset 0 1 # 获取score在 [0,1]区间的成员数量
(integer) 1
127.0.0.1:6379 ZCOUNT myzset 0 2
(integer) 2----------------ZINCRBY--ZSCORE--------------------------
127.0.0.1:6379 ZINCRBY myzset 5 m2 # 将成员m2的score 5
7
127.0.0.1:6379 ZSCORE myzset m1 # 获取成员m1的score
1
127.0.0.1:6379 ZSCORE myzset m2
7--------------ZRANK--ZRANGE-----------------------------------
127.0.0.1:6379 ZRANK myzset m1 # 获取成员m1的索引索引按照score排序score相同索引值按字典顺序顺序增加
(integer) 0
127.0.0.1:6379 ZRANK myzset m2
(integer) 2
127.0.0.1:6379 ZRANGE myzset 0 1 # 获取索引在 0~1的成员
1) m1
2) m3
127.0.0.1:6379 ZRANGE myzset 0 -1 # 获取全部成员
1) m1
2) m3
3) m2#testset{abc,add,amaze,apple,back,java,redis} score均为0
------------------ZRANGEBYLEX---------------------------------
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYLEX testset - # 返回所有成员
1) abc
2) add
3) amaze
4) apple
5) back
6) java
7) redis
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYLEX testset - LIMIT 0 3 # 分页 按索引显示查询结果的 0,1,2条记录
1) abc
2) add
3) amaze
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYLEX testset - LIMIT 3 3 # 显示 3,4,5条记录
1) apple
2) back
3) java
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYLEX testset (- [apple # 显示 (-,apple] 区间内的成员
1) abc
2) add
3) amaze
4) apple
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYLEX testset [apple [java # 显示 [apple,java]字典区间的成员
1) apple
2) back
3) java-----------------------ZRANGEBYSCORE---------------------
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYSCORE myzset 1 10 # 返回score在 [1,10]之间的的成员
1) m1
2) m3
3) m2
127.0.0.1:6379 ZRANGEBYSCORE myzset 1 5
1) m1
2) m3--------------------ZLEXCOUNT-----------------------------
127.0.0.1:6379 ZLEXCOUNT testset -
(integer) 7
127.0.0.1:6379 ZLEXCOUNT testset [apple [java
(integer) 3------------------ZREM--ZREMRANGEBYLEX--ZREMRANGBYRANK--ZREMRANGEBYSCORE--------------------------------
127.0.0.1:6379 ZREM testset abc # 移除成员abc
(integer) 1
127.0.0.1:6379 ZREMRANGEBYLEX testset [apple [java # 移除字典区间[apple,java]中的所有成员
(integer) 3
127.0.0.1:6379 ZREMRANGEBYRANK testset 0 1 # 移除排名0~1的所有成员
(integer) 2
127.0.0.1:6379 ZREMRANGEBYSCORE myzset 0 3 # 移除score在 [0,3]的成员
(integer) 2# testset {abc,add,apple,amaze,back,java,redis} score均为0
# myzset {(m1,1),(m2,2),(m3,3),(m4,4),(m7,7),(m9,9)}
----------------ZREVRANGE--ZREVRANGEBYSCORE--ZREVRANGEBYLEX-----------
127.0.0.1:6379 ZREVRANGE myzset 0 3 # 按score递减排序然后按索引返回结果的 0~3
1) m9
2) m7
3) m4
4) m3
127.0.0.1:6379 ZREVRANGE myzset 2 4 # 返回排序结果的 索引的2~4
1) m4
2) m3
3) m2
127.0.0.1:6379 ZREVRANGEBYSCORE myzset 6 2 # 按score递减顺序 返回集合中分数在[2,6]之间的成员
1) m4
2) m3
3) m2
127.0.0.1:6379 ZREVRANGEBYLEX testset [java (add # 按字典倒序 返回集合中(add,java]字典区间的成员
1) java
2) back
3) apple
4) amaze-------------------------ZREVRANK------------------------------
127.0.0.1:6379 ZREVRANK myzset m7 # 按score递减顺序返回成员m7索引
(integer) 1
127.0.0.1:6379 ZREVRANK myzset m2
(integer) 4# mathscore{(xm,90),(xh,95),(xg,87)} 小明、小红、小刚的数学成绩
# enscore{(xm,70),(xh,93),(xg,90)} 小明、小红、小刚的英语成绩
-------------------ZINTERSTORE--ZUNIONSTORE-----------------------------------
127.0.0.1:6379 ZINTERSTORE sumscore 2 mathscore enscore # 将mathscore enscore进行合并 结果存放到sumscore
(integer) 3
127.0.0.1:6379 ZRANGE sumscore 0 -1 withscores # 合并后的score是之前集合中所有score的和
1) xm
2) 160
3) xg
4) 177
5) xh
6) 188127.0.0.1:6379 ZUNIONSTORE lowestscore 2 mathscore enscore AGGREGATE MIN # 取两个集合的成员score最小值作为结果的
(integer) 3
127.0.0.1:6379 ZRANGE lowestscore 0 -1 withscores
1) xm
2) 70
3) xg
4) 87
5) xh
6) 93应用案例
set排序 存储班级成绩表 工资表排序普通消息1.重要消息 2.带权重进行判断排行榜应用实现取Top N测试
三种特殊数据类型
geospatial地理位置
geo在Redis3.2就有了这个功能可以推算地理位置的信息两地之间的距离附加的人 只有六个命令 getadd 添加地理位置 有效经纬度
有效的经度从-180度到180度。有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
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。
关于GEORADIUS的参数 通过georadius就可以完成 附近的人功能 withcoord:带上坐标 withdist:带上距离单位与半径单位相同 COUNT n : 只显示前n个(按距离递增排序)
----------------georadius---------------------
127.0.0.1:6379 GEORADIUS china:city 120 30 500 km withcoord withdist # 查询经纬度(120,30)坐标500km半径内的成员
1) 1) hangzhou2) 29.41513) 1) 120.200002491474152) 30.199999888333501
2) 1) shanghai2) 205.36113) 1) 121.400001347064972) 31.400000253193539------------geohash---------------------------
127.0.0.1:6379 geohash china:city yichang shanghai # 获取成员经纬坐标的geohash表示
1) wmrjwbr5250
2) wtw6ds0y300Hyperloglog(基数统计)
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。 花费 12 KB 内存就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。 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。 其底层使用string数据类型 什么是基数 数据集中不重复的元素的个数。 应用场景 网页的访问量UV一个用户多次访问也只能算作一个人。 传统实现存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间而我们的目的只是计数Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。
----------PFADD--PFCOUNT---------------------
127.0.0.1:6379 PFADD myelemx a b c d e f g h i j k # 添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379 type myelemx # hyperloglog底层使用String
string
127.0.0.1:6379 PFCOUNT myelemx # 估算myelemx的基数
(integer) 11
127.0.0.1:6379 PFADD myelemy i j k z m c b v p q s
(integer) 1
127.0.0.1:6379 PFCOUNT myelemy
(integer) 11----------------PFMERGE-----------------------
127.0.0.1:6379 PFMERGE myelemz myelemx myelemy # 合并myelemx和myelemy 成为myelemz
OK
127.0.0.1:6379 PFCOUNT myelemz # 估算基数
(integer) 17如果允许容错那么一定可以使用Hyperloglog ! 如果不允许容错就使用set或者自己的数据类型即可
Bitmaps
在开发中十分多应用到可以优化程序 位存储 统计疫情阴性/阳性、登录/未登录、打卡/未打卡 Bitmaps位图数据结构 都是操作二进制位来进行记录就只有0和1两个状态
------------setbit--getbit--------------
127.0.0.1:6379 setbit sign 0 1 # 设置sign的第0位为 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379 setbit sign 2 1 # 设置sign的第2位为 1 不设置默认 是0
(integer) 0
127.0.0.1:6379 setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379 setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379 type sign
string127.0.0.1:6379 getbit sign 2 # 获取第2位的数值
(integer) 1
127.0.0.1:6379 getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379 getbit sign 4 # 未设置默认是0
(integer) 0-----------bitcount----------------------------
127.0.0.1:6379 BITCOUNT sign # 统计sign中为1的位数
(integer) 4事务
Redis事务本质一组命令的集合一个事务中的所有命令都会被序列化在事务执行过程中会按照顺序执行一次性顺序性排他性
Redis事务没有隔离级别的概念只有发起执行命令的时候才会执行Redis单条命令是保证原子性的但事务不保证原子性。
开启事务 multi
开启事务multi命令入队执行事务exec
所以事务中的命令在加入时都没有被执行直到提交时才会开始执行(Exec)一次性完成。
127.0.0.1:6379 multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379 set k1 v1 # 命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379 set k2 v2 # ..
QUEUED
127.0.0.1:6379 get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379 set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379 keys *
QUEUED
127.0.0.1:6379 exec # 事务执行
1) OK
2) OK
3) v1
4) OK
5) 1) k32) k23) k1取消事务 discurd
127.0.0.1:6379 multi
OK
127.0.0.1:6379 set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379 set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379 DISCARD # 放弃事务
OK
127.0.0.1:6379 EXEC
(error) ERR EXEC without MULTI # 当前未开启事务
127.0.0.1:6379 get k1 # 被放弃事务中命令并未执行
(nil)事务错误
编译型异常代码有问题命令有错事务中所有的命令都不会执行
127.0.0.1:6379 multi
OK
127.0.0.1:6379 set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379 set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379 error k1 # 这是一条语法错误命令
(error) ERR unknown command error, with args beginning with: k1, # 会报错但是不影响后续命令入队
127.0.0.1:6379 get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379 EXEC
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. # 执行报错
127.0.0.1:6379 get k1
(nil) # 其他命令并没有被执行运行时异常1/0如果是事务队列中存在运法性那么执行命令的时候其他命令是可以正常执行的错误的命令会抛出异常, 此时事务原子性不能保证
127.0.0.1:6379 multi
OK
127.0.0.1:6379 set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379 set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379 INCR k1 # 这条命令逻辑错误对字符串进行增量
QUEUED
127.0.0.1:6379 get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379 exec
1) OK
2) OK
3) (error) ERR value is not an integer or out of range # 运行时报错
4) v2 # 其他命令正常执行# 虽然中间有一条命令报错了但是后面的指令依旧正常执行成功了。
# 所以说Redis单条指令保证原子性但是Redis事务不能保证原子性。监控watch
悲观锁
很悲观认为什么时候都会出问题无论什么时候都会加锁
乐观锁
很乐观认为什么时候都不会出问题所有不会上锁更新数据的时候去判断一下在此期间是否有人修改过这个数据获取version更新的时候比较version
127.0.0.1:6379 set money 100 # 设置余额:100
OK
127.0.0.1:6379 set use 0 # 支出使用:0
OK
127.0.0.1:6379 watch money # 监视money (上锁)
OK
127.0.0.1:6379 multi #开启事务
OK
127.0.0.1:6379 DECRBY money 20 #增加20
QUEUED
127.0.0.1:6379 INCRBY use 20 #减少20
QUEUED
127.0.0.1:6379 exec # 监视值没有被中途修改事务正常执行
1) (integer) 80
2) (integer) 20测试多线程修改值使用watch可以当做redis的乐观锁操作 线程1
127.0.0.1:6379 watch money # money上锁
OK
127.0.0.1:6379 multi
OK
127.0.0.1:6379 DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379 INCRBY use 20
QUEUED
127.0.0.1:6379 # 此时事务并没有执行模拟线程插队线程2
127.0.0.1:6379 INCRBY money 500 # 修改了线程一中监视的money
(integer) 600回到线程1执行事务
127.0.0.1:6379 EXEC # 执行之前另一个线程修改了我们的值这个时候就会导致事务执行失败
(nil) # 没有结果说明事务执行失败127.0.0.1:6379 get money # 线程2 修改生效
600
127.0.0.1:6379 get use # 线程1事务执行失败数值没有被修改
0解锁获取最新值然后再加锁进行事务。 unwatch进行解锁。 注意每次提交执行exec后都会自动释放锁不管是否成功
