REDIS基础笔记

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简介

Redis(REmote DIctionary Server),远程字典服务器，以字典结构存储数据，允许通过TCP协议读取字典中内容. 高性能键值对数据库

作用：

1.缓存系统： 可以为每个键设置TTL(Time To Live),生存时间到期后键会自动被删除
             可限定数据占用最大内存空间，数据大道空间限制后自动按照一定规则淘汰不需要键
2.任务队列： redis列表类型可以用来实现队列, 支持阻塞式读取，很容易用作高性能队列，还支持“发布/订阅“消息的模式

其他:

1.Redis中, 所有数据都存储在内存中, 但提供了持久化支持, 内存中数据可以异步写入硬盘, 不影响现有服务
2.与memcached对比, redis单线程模型, memcached支持多线程. 但redis支持高级数据类型和持久化

安装

1.wget http://download.redis.io/releases/redis-2.6.16.tar.gz
2.tar -xzvf redis-2.6.16.tar.gz
3.cd redis-2.6.16
4.make
5.make install

osx

brew install redis

安装后，在/usr/local/bin下面有

redis-server     服务器, 重点
redis-cli        命令行客户端, 重点
 
redis-benchmark  性能测试工具
redis-check-aof  AOF文件修复工具
redis-check-dump RDB文件检查工具

启动

直接启动

redis-server #默认6379
redis-server --port 6380
# 启动命令中配置将覆盖配置文件中同名参数
redis-server /path/to/redis.conf --loglevel warning

通过初始化脚本运行(生产环境)

在安装包目录redis-2.6.16/utils/redis_init_script
 
1.将脚本复制到/etc/init.d目录下，文件名为 redis_端口号, 修改文件第六行 REDISPORT为相同端口号
2.建立目录
    /etc/redis           存放配置文件
    /var/redis/端口号    存放持久化文件
3.修改配置文件
    将配置文件redis-2.6.16/redis.conf 复制到/etc/redis目录下，以端口号命名 e.g.  6379.conf
    修改配置文件中部分参数
        daemonize   yes                         使redis以守护进程模式运行
        pidfile     /var/run/redis_端口号.pid   设置redis的PID文件按位置
        port        端口号                      设置监听的端口号
        dir         /var/redis/端口号           设置持久化文件存放位置

停止

redis-cli SHUTDOWN
//server断开所有客户端连接, 根据配置执行持久化, 最后退出

Redis命令行客户端

发送命令：
    redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
    redis-cli PING
    redis-cli
命令返回值
    状态回复，e.g.  >PING
    错误恢复, e.g.  >ECMD
    整数回复, e.g.  >INCR foo
    字符串回复，e.g. >GET foo   >GET notexists`
    多行字符串回复，e.g. >KEYS *

五种数据类型及相应命令

基础命令(redis-cli)

返回符合规则的键名列表

pattern支持通配符, ? * [] 等, 会遍历所有键, 当键的数量较多时影响性能

>KEYS pattern

e.g.

>SET bar 1
>KEYS *

判断一个键是否存在

返回，0不存在，1存在

>EXISTS key

e.g.

127.0.0.1:6379> EXISTS bar
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXISTS foo
(integer) 0

删除键

可以删除多个键, 返回删除的个数

>DEL key [key ...]

e.g.

127.0.0.1:6379> DEL bar
(integer) 1
127.0.0.1:6379> DEL bar
(integer) 0

获取键值的数据类型

返回string,hash(散列),list(列表),set(集合),zset(有序集合)

>TYPE key

e.g.

127.0.0.1:6379> SET bar 1
OK
127.0.0.1:6379> TYPE bar
string

1. 字符串类型

最基本类型, 能存储任何形式/编码字符串, 包括二进制. 允许存储最大容量是512M

赋值和取值命令
```
>SET key value
>GET key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> SET hi "hello world"
OK
127.0.0.1:6379> GET hi
"hello world"
127.0.0.1:6379> GET abc
(nil)

递增数字(当存储的字符串是整数形式时)

当操作键不存在时，默认值0，第一次递增后结果1，当键值不是整数时，报错
>INCR key
原子操作，可用于类似访问量统计, 自增id
 
>INCRBY key increment
>INCRBY bar 2

e.g.

127.0.0.1:6379> INCR abc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GET abc
"1"
127.0.0.1:6379> INCRBY abc 2
(integer) 3
127.0.0.1:6379> GET abc
"3"

减少数字
```
>DECR key
>DECRBY key decrement
```

e.g.

127.0.0.1:6379> DECR abc
(integer) 2
127.0.0.1:6379> DECRBY abc 2
(integer) 0

浮点数

>INCRBYFLOAT key increment
>INCRBYFLOAT bar 2.7

e.g.

127.0.0.1:6379> GET bar
"1"
127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT bar 1.5
"2.5"

向尾部追加

返回追加字符串长度
 
>APPEND key value

e.g.

>SET key hello
>APPEND key "world"

获取字符串长度
```
>STRLEN key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> GET hi
"hello world"
127.0.0.1:6379> STRLEN hi
(integer) 11

同时设置，获取多个键值

>MGET key [key ...]
>MSET key value [key value ...]

e.g.

127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> GET k1
"v1"
127.0.0.1:6379> MGET k1 k2
1) "v1"
2) "v2"

位操作

>GETBIT key offset
>SETBIT key offset value
 
>BITCOUNT key [start] [end] #获取值为1的二进制位个数
 
>BITOP operation destkey key [key ...] #对多个字符串类型键进行位运算, 并将结果存储到destkey
e.g. BITOP OR res fol fo2
    GET res

e.g.

a  97 01100001
 
127.0.0.1:6379> SET k 'a'
OK
127.0.0.1:6379> GET k
"a"
 
127.0.0.1:6379> GETBIT k 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT k 1
(integer) 1
 
127.0.0.1:6379> BITCOUNT k
(integer) 3

BP: redis对键的命名，对象类型:对象id:对象属性

2. 散列类型

一种字典结构，其存储了字段(field)和字段值映射，但字段值只能是字符串，不支持其他数据类型(即散列类型不支持数据类型嵌套)

散列类型适合存储对象

对象类型:id - 对象属性 - 对象属性值

基本命令

>HSET key field value
>HGET key field
#HSET不区分插入更新
 
>HMSET key field value [field value ...]
>HMGET key field [field ...]
 
>HGETALL key

e.g.

127.0.0.1:6379> HSET car name bmw
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGET car name
"bmw"
 
127.0.0.1:6379> HMSET car price 100 score 50
OK
127.0.0.1:6379> HMGET car name price score
1) "bmw"
2) "100"
3) "50"
 
127.0.0.1:6379> HGETALL car
1) "name"
2) "bmw"
3) "price"
4) "100"
5) "score"
6) "50"

判断字段是否存在

#存在返回1，否则返回0
>HEXISTS key field

e.g.

127.0.0.1:6379> HEXISTS car name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS car model
(integer) 0

当字段不存在时赋值

#已存在不进行任何操作, 不存在赋值
>HSETNX key field value

e.g.

127.0.0.1:6379> HSETNX car name  abc
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HGET car name
"bmw"
 
127.0.0.1:6379> HEXISTS car model
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HSETNX car model 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGET car model
"1"

增加数字
```
>HINCRBY key field increment
```

e.g.

>HINCRBY person score 60

删除字段
```
>HDEL key field [field ...]
```

e.g.

HDEL car price

只获取字段名或字段值
```
>HKEYS key
>HVALS key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> HKEYS car
1) "name"
2) "price"
3) "score"
4) "model"
127.0.0.1:6379> HVALS car
1) "bmw"
2) "100"
3) "50"
4) "1"

获取字段数量
```
>HLEN key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> HLEN car
(integer) 4

3. 列表类型

List, 可以存储一个有序的字符串列表, 列表内元素非唯一性，可以向两端加入元素，或者获得列表的某一个片段

内部使用双向链表实现,两端添加元素复杂度O(1), 通过索引访问的速度较慢

可以用在分页, 新鲜事, 记录日志等

向列表两端增加元素(可同时增加多个)

>LPUSH key value [value ...]
>RPUSH key value [value ...]

e.g.

127.0.0.1:6379> LPUSH num 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH num 0
(integer) 4
# 3 2 1 0

从列表两端弹出元素

先移除一个元素，然后返回之

>LPOP key
>RPOP key

e.g.

127.0.0.1:6379> LPOP num
"3"
127.0.0.1:6379> RPOP num
"0"

获取元素个数
```
>LLEN key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> LLEN num
(integer) 2

获取片段(同python切片，-1表最后一个, stop超出返回最右边元素, start大于stop返回空)
```
>LRANGE key start stop
```

e.g.

127.0.0.1:6379> LPUSH test a b c d e f g
(integer) 7
127.0.0.1:6379> LRANGE test 0 2
1) "g"
2) "f"
3) "e"

删除列表中指定值的元素

>LREM key count value
 
删除列表中前count个值为value的元素，返回值为实际删除元素的个数
            count = 0 所有
                  > 0 从左边开始删count个
                  < 0 从右边开始删|count|个

e.g.

127.0.0.1:6379> LRANGE test 0 2
1) "g"
2) "f"
3) "e"
127.0.0.1:6379> LREM test 0 f
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE test 0 2
1) "g"
2) "e"
3) "d"

设置指定索引元素值
```
>LINDEX key index
>LSET key index value
```

e.g.

127.0.0.1:6379> LPUSH lt 3 2 1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LINDEX lt 0
"1"
 
127.0.0.1:6379> LSET lt 0 -1
OK
127.0.0.1:6379> LINDEX lt 0
"-1"

只保留列表指定片段

删除指定索引范围之外的所有元素
>LTRIM key start end

e.g.

127.0.0.1:6379> LRANGE la 0 99
1) "6"
2) "5"
3) "4"
4) "3"
5) "2"
6) "1"
127.0.0.1:6379> LTRIM la 0 2
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE la 0 99
1) "6"
2) "5"
3) "4"

向列表中插入元素

>LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
从左到右查找值为pivot的元素，然后根据BEFORE/AFTER决定将value插入该元素前面还是后面

e.g.

127.0.0.1:6379> LRANGE la 0 99
1) "6"
2) "5"
3) "4"
127.0.0.1:6379> LINSERT la AFTER 5 3
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE la 0 99
1) "6"
2) "5"
3) "3"
4) "4"

将元素从一个列表转到另一个列表

RPOPLPUSH source destination
#RPOP，然后LPUSH，返回每个元素值，e.g.循环测试网址的可用性

4. 集合类型

无序，无重复(唯一)，可以存储最多2^32 - 1 个字符串

增加删除元素

返回操作成功的个数

    >SADD key member [member ...]
    >SREM key member [member ...]

e.g.

127.0.0.1:6379> SADD letters a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SADD letters a b c
(integer) 2

获得集合中的所有元素
```
>SMEMBERS key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> SMEMBERS letters
1) "c"
2) "a"
3) "b"

判断元素是否在集合中(复杂度O(1))
```
>SISMEMBER key member
```

e.g.

127.0.0.1:6379> SISMEMBER letters a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER letters d
(integer) 0

集合间运算

# 差集
>SDIFF key [key ...]
# 交集
>SINTER key [key ...]
# 并集
>SUNION key [key ...]

进行集合运算并将结果存储

>SDIFFSTORE destination_key key [key ...]
>SINTERSTORE destination_key key [key ...]
>SUNIONSTORE destination_key key [key ...]

获得集合中元素个数
```
>SCARD key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> SCARD letters
(integer) 3

随机获取集合中元素

>SRANDMEMBER key [count]
count，正数，获取count个不重复的元素
count, 负数，获取|count|个，可能重复

e.g.

127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER letters
"b"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER letters 2
1) "a"
2) "c"
 
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER letters -2
1) "b"
2) "b"

弹出一个元素
```
>SPOP key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> SPOP letters
"c"
127.0.0.1:6379> SCARD letters
(integer) 2

5. 有序集合

sorted set,集合中每个元素都关联一个分数(不同元素分数可以相同)，可以根据分数进行排序(最高/最低N个)，进行有序相关的操作(分数可以相同)

有序集合使用散列表和跳跃表实现, 读取复杂度更低, 更耗费内存

按点击量排序，按时间排序等等，时间轴操作

增加元素
```
>ZADD key score member [score member]
```

e.g.

127.0.0.1:6379> ZADD scoreboard 89 tom 67 peter 100 david
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZADD scoreboard 70 peter
(integer) 0

获取元素分数
```
>ZSCORE key member
```

e.g.

127.0.0.1:6379> ZSCORE scoreboard peter
"70"

获取排名在某个范围内的元素列表

分数相同，按字典序排,中文的话，取决于编码方式

#分数从小到大排，返回索引从 start-stop之间的所有元素，包含两端元素, WITHSCORES同时获得元素分数
>ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
>ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

e.g.

127.0.0.1:6379> ZRANGE scoreboard 0 2
1) "peter"
2) "tom"
3) "david"
127.0.0.1:6379> ZRANGE scoreboard 0 2 WITHSCORES
1) "peter"
2) "70"
3) "tom"
4) "89"
5) "david"
6) "100"
 
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE scoreboard 0 2 WITHSCORES
1) "david"
2) "100"
3) "tom"
4) "89"
5) "peter"
6) "70"

获取指定分数范围的元素

>ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

e.g.

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 80 100 WITHSCORES
1) "tom"
2) "89"
3) "david"
4) "100"

希望不包含端点值

>ZRANGEBYSCORE scoreboard 80 (100
正负无穷大 +inf -inf

e.g.

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 80 (100 WITHSCORES
1) "tom"
2) "89"
 
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 80 +inf WITHSCORES
1) "tom"
2) "89"
3) "david"
4) "100"
 
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 80 +inf WITHSCORES LIMIT 0 1
1) "tom"
2) "89"

增加某个元素分数
```
>ZINCRBY key increment member
```

e.g.

127.0.0.1:6379> ZSCORE scoreboard tom
"89"
127.0.0.1:6379> ZINCRBY scoreboard 2 tom
"91"
127.0.0.1:6379> ZSCORE scoreboard tom
"91"

获得集合中元素数量
```
>ZCARD key
```

e.g.

127.0.0.1:6379> ZCARD scoreboard
(integer) 3

获得指定分数范围内的元素个数
```
>ZCOUNT key min max
```

e.g.

127.0.0.1:6379> ZCOUNT scoreboard 80 100
(integer) 2

删除一个或多个元素
```
>ZREM key member [member ...]
```
按照排名范围删除元素
```
>ZREMRANGEBYRANK key start stop
```
按照分数范围删除
```
>ZREMRANGEBYSCORE key min max
```

获得元素排名

>ZRANK key member #从小到大
>ZREVRANK key member #相反

e.g.

127.0.0.1:6379> ZRANK scoreboard tom
(integer) 1

计算有序集合的交集

>ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
 
#返回值为destination中元素个数
#AGGREGATE sum默认值，destination键中元素分数是每个参与计算的集合中该元素分数的和
        min取最小值
        max取最大值
#WEIGHTS 设置每个集合的权重，每个集合在参与计算时分数会被乘以权重

其他

事务

Redis中事务是一组命令的集合, 一个事务中的命令要么都执行, 要么都不执行

> MULTI
> SADD k1 v1
> SADD k2 v2
> EXEC

注意, 不支持回滚功能

SORT

可以对列表/集合/有序集合进行排序

最强大最复杂, 用不好可能成为性能瓶颈 O(n + mlogm) n为排序个数, m为返回个数

>SORT key #从小到大
>SORT key DESC #从大到小

SORTBY

127.0.0.1:6379> LPUSH sortbylist  2 1 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SET itemscore:1 50
OK
127.0.0.1:6379> SET itemscore:2 100
OK
127.0.0.1:6379> SET itemscore:3 -10
OK
127.0.0.1:6379> SORT sortbylist BY itemscore:* DESC
1) "2"
2) "1"
3) "3"

SORTBY GET

127.0.0.1:6379> SORT sortbylist BY itemscore:* DESC GET POST:*->title GET POST:*->time

SOTRBY GET STORE

127.0.0.1:6379> SORT sortbylist BY itemscore:* DESC GET POST:*->title GET POST:*->time STORE new_key

生存时间

TTL, time to live

时效数据，过一定时间删除这些数据

#设置
>EXPIRE key seconds
1表示设置成功, 0表键不存在或设置失败
 
#查询
>TTL key
键不存在返回-1 or 没有设置生存时间
 
#去除时效
>PERSIST key
 
#SET/GETSET为键赋值会同时清除键的生存时间

任务队列

一般队列

生产者 LPUSH
消费者 RPOP
 
BRPOP 和RPOP类似，但是当列表中没有元素时，BRPOP会一直阻塞住链接，直到有新元素加入

优先队列

BLPOP key [key ...] timeout,同时检测多个键，如果所有键都没有元素则阻塞，如果其中有一个键有元素，则从该键中弹出元素
如果都有，则从左到右的顺序取第一个键中的一个元素
 
BLPOP queue:1 queue:2 queue:3 0

发布/订阅模式

进程间消息传递

订阅者：订阅者可以订阅一个或多个频道

>SUBSCRIBE channel1

发布者：可以向指定的频道发送消息，所有订阅此频道的订阅者都会受到此消息

>PUBLISH channel1 helloworld

Python中使用Redis

官方推荐redis-py

安装

sudo pip install redis
sudo easy_install redis

使用

redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，
StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令（比如，SET命令对应与StrictRedis.set方法）
Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py
 
>>> import redis
>>> r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
>>> r.set('foo', 'bar')
True
>>> r.get('foo')
'bar'

connection pool

管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。
默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。
 
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

pipeline机制

可以在一次请求中执行多个命令，这样避免了多次的往返时延
当一组命令中每条命令都不依赖于之前的执行结果, 可以使用
 
pipe = r.pipeline()
pipe.set('one', 'first')
pipe.set('two', 'second')
pipe.execute()
 
pipeline中的操作是原子的，要改变这种方式，可以传入transaction=False
 
pipe = r.pipeline(transaction=False)

实际实例

什么应用，都用什么方式处理的

1.一般的缓存

用字符串类型足矣, e.g.注册时得用户名冲突,在线用户

>SET key value
>GET

一些缓存场景

存储会话缓存(Session Cache), 利用持久化, 保存一些信息, 例如购物车
全页缓存(FPC)

2.计数,访问量统计，自增id等

>INCR key

3.存储对象实例

用散列
>HSET key field value
>HGET key field

4.存列表，队列相关

作为队列使用

文章分类列表，评论列表等

用列表
>LPUSH key value
>RPUSH key value
 
>LPOP key
>RPOP key

5.集合相关的

标签云等

>SADD key member
>SREM key member

6.排序相关

排行榜

访问量排序,点击量等

用有序结合
>ZADD key score member

7.访问频率控制

设置key的失效时间用 INCR 访问时检查次数, 若超过阈值, 走限制逻辑

or 记录次数, 超过阈值, 检查与最早一个相差是不是1分钟, 是, 走限制逻辑, 不是, 现有时间加入列表, 同时删除最早元素

8.发布/订阅

会用到的

管理

重启后数据不丢失, 两种方式, 可单独使用或者结合使用

持久化：

RDB

快照,符合一定条件时，将内存中的所有数据进行快照并存储到硬盘上
快照的条件可以在配置文件中配置, 两个参数: 时间和改动的键的个数
Redis默认采用的持久化方式
 
过程
1. Redis使用fork函数复制一份当前进程(父进程)的副本(子进程) (存的是fork时刻的数据)
   写时复制copy-on-write 开始时父子共享同一内存数据, 当父进程修改某片数据, 操作系统复制一份以保证子进程数据不受影响
2. 父进程继续接收命令, 子进程开始将内存中数据写入硬盘中临时文件
3. 写入结束后, 替换旧的RDB文件
 
任意时刻rdb文件都是完整地, 可以用于备份
 
可以手动发SAVE / BGSAVE 让redis执行快照(前者由主进程进行快照操作,阻塞其他请求, 后者fork子进程)

AOF

每次执行一条会修改Redis中数据的命令，Redis会将该命令写到硬盘中的AOF文件
开启, 设置 appendonly yes
默认文件名 appendonly.aof 可以通过appendfilename设置
 
纯文本文件, 每当达到一定条件时可以进行重写
auto-aof-rewrite-percentage 100 #超过上一次百分比
auto-aof-rewrite-min-size 64mb #允许重写的最小aof文件大小
 
默认30s, 执行的命令同步到aof
可以配置
appendfsync everysec # 每秒一次

Redis可以配置主从数据库

redis-server --port 6380 --slaveof 127.0.0.1 6379

复制原理: 从数据库启动, 向主库发SYNC, 主库后台开始保存快照(RDB), 并将保存期间的命令缓存起来. 快照完成后, 将快照文件和缓存的命令发送给从库, 从库收到后载入快照文件并执行命令. 不支持断点续传

读写分离: 主库禁用持久化, 从库启用. 从库崩溃, 重启自动更新. 主库崩溃, 从库提升为主库再修复

常用查看命令

telnet连接

>telnet 127.0.0.1 6379

设定最大可用内存

如果服务器内存有限, 大量使用缓存且生存时间设置过长会导致Redis占满内存. or 为了防止占用内存过大而将生存时间设太短导致命中率过低

可以限制redis使用的最大内存, 按照一定规则淘汰不需要的键

配置文件
maxmemory 限制最大可用内存大小(单位字节)
maxmemory-policy 超过限制时的删除策略，一直删除直到小于指定内存
 
volatile-lru  使用LRU算法删除一个键，只对设置了生存时间的
allkeys-lru   使用LRU算法删除一个键
volatile-random 随机，只对设置了生存时间的
allkeys-random
volatile-ttl    删除生存时间最近的
noeviction      不删除键，返回错误

耗时命令日志

> SLOWLOG GET

其他

批量删除

#删除 /test/*开始的
./redis-cli -a password -n 0 keys "/test/*" | xargs ./redis-cli -a password -n 0 del

精简键名和键值, 最直观的减少内存占用的方式

http://www.wklken.me/posts/2013/10/19/redis-base.html