Redis(一)简介及安装、测试
一、Redis简介:
关于关系型数据库和nosql数据库
关系型数据库是基于关系表的数据库,最终会将数据持久化到磁盘上,而nosql数据 库是基于特殊的结构,并将数据存储到内存的数据库。从性能上而言,nosql数据库 要优于关系型数据库,从安全性上而言关系型数据库要优于nosql数据库,所以在实 际开发中一个项目中nosql和关系型数据库会一起使用,达到性能和安全性的双保证。
(1)、什么是Redis?
redis是一个用C语言编写的(C语言编写,最贴近系统底层,速度快)、开源高性能的、支持网络交互的、基于内存、可持久化的Key-Value数据库。
其中value支持五种数据类型:
1.字符串(string)
2.字符串列表(list)
3.字符串集合(set)
4.有序字符串集合(sorted set)
5.哈希(hash)
而关于key,有几个点要提醒大家:
1.key不要太长,尽量不要超过1024字节,这不仅消耗内存,而且会降低查找的效率;
2.key也不要太短,太短的话,key的可读性会降低;
3.在一个项目中,key最好使用统一的命名模式,例如user:10000:passwd。
(2)、Redis能做什么?
1、缓存(最多使用),数据查询、短连接、新闻内容、商品内容;
2、应用排行榜,如果使用传统的关系型数据库来做这个事儿,非常的麻烦,而利用Redis的SortSet数据结构能够非常方便搞定;
3、简单消息队列,除了Redis自身的发布/订阅模式,我们也可以利用List来实现一个队列机制,秒杀、抢购、到货通知、邮件发送等,不需要高可用,但是会带来非常大的DB压力,完全可以用List来完成异步解耦;
计算器/限速器,利用Redis中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等,这类操作如果用MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力;
注:限速器也是对请求限流的一种实现方式。
4、聊天室,在线好友列表。
好友关系,利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的功能;
5、网站访问统计;
6、分布式集群架构中的Session共享,默认Session是保存在服务器的文件中,即当前服务器,如果是集群服务,同一个用户过来可能落在不同机器上,这就会导致用户频繁登陆;采用Redis保存Session后,无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。
(3)、Memecache、Redis、MongoDB三者区别
Memecache、Redis、MongoDB三者都可用于数据库的缓存,但在业务上有所区分:
1、Memcached:内存型数据库,无持久化功能,掉电即失,可靠性差,用于动态系统中减轻数据库负载,提升性能;做缓存,适合多读少写,大数据量的情况(如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等)。
2、Redis:内存型数据库,有持久化功能,具备分布式特性,可靠性高,适用于对读写效率要求都很高,数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统(如新浪微博的计数和微博发布部分系统,对数据安全性、读写要求都很高)。
3、MongoDB: Mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据,主要解决海量数据的访问效率问题。
(4)、Redis数据淘汰策略
如果:“MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?”
在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能,在内存限定的情况下是很有用的。设置最大内存大小可以保证redis对外提供稳健服务。
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略通过maxmemory-policy设置策略:
- volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
- no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
redis 确定驱逐某个键值对后,会删除这个数据并将这个数据变更消息发布到本地(AOF 持久化)和从机(主从连接)。
二、Redis的安装
(1)、Windows上的安装
下载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。
下载之后直接解压到你想要安装的文件夹(不用安装,解压即可用)
解压目录:
1、点击redis-server.exe,打开Redis服务端。
2、点击redis-cli.exe,打开Redis客户端,进行查询……等功能。
(2)、Linux安装Redis
查看这个博客,相当的详细:https://www.cnblogs.com/wangchunniu1314/p/6339416.html
redis在Linux上的安装
1)安装redis编译的c环境,yum install gcc-c++
2)将redis-2.6.16.tar.gz上传到Linux系统中
3)解压到/usr/local下 tar -xvf redis-2.6.16.tar.gz -C /usr/local
4)进入redis-2.6.16目录 使用make命令编译redis
5)在redis-2.6.16目录中 使用make PREFIX=/usr/local/redis install命令安装 redis到/usr/local/redis中
6)拷贝redis-2.6.16中的redis.conf到安装目录redis中
7)启动redis 在bin下执行命令redis-server redis.conf
8)如需远程连接redis,需配置redis端口6379在linux防火墙中开发
/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT
/etc/rc.d/init.d/iptables save
启动后看到如上欢迎页面,但此窗口不能关闭,窗口关闭就认为redis也关闭了(类 似Tomcat通过bin下的startup.bat的方式)
解决方案:可以通过修改配置文件 配置redis后台启动,即服务器启动了但不会 穿件控制台窗口
将redis.conf文件中的daemonize从false修改成true表示后台启动
使用命令查看6379端口是否启动ps -ef | grep redis
9)Linux停止
三、Redis的学习,主要是对数据的存储,下面将来学习各种Redis的数据类型的存储操作:
1.存储字符串string
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型,它在Redis中是二进制安全的,这 便意味着该类型可以接受任何格式的数据,如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。 在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M
1)set key value:设定key持有指定的字符串value,如果该key存在则进行覆盖 操作。总是返回”OK”
2)get key:获取key的value。如果与该key关联的value不是String类型,redis 将返回错误信息,因为get命令只能用于获取String value;如果该key不存在,返 回null。
3)getset key value:先获取该key的值,然后在设置该key的值。
4)incr key:将指定的key的value原子性的递增1.如果该key不存在,其初始值 为0,在incr之后其值为1。如果value的值不能转成整型,如hello,该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
5)decr key:将指定的key的value原子性的递减1.如果该key不存在,其初始值 为0,在incr之后其值为-1。如果value的值不能转成整型,如hello,该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
6)incrby key increment:将指定的key的value原子性增加increment,如果该 key不存在,器初始值为0,在incrby之后,该值为increment。如果该值不能转成 整型,如hello则失败并返回错误信息
7)decrby key decrement:将指定的key的value原子性减少decrement,如果 该key不存在,器初始值为0,在decrby之后,该值为decrement。如果该值不能 转成整型,如hello则失败并返回错误信息
8)append key value:如果该key存在,则在原有的value后追加该值;如果该key 不存在,则重新创建一个key/value
2.存储lists类型
在Redis中,List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表 一样,我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时,如果该键并不 存在,Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反,如果链表中所有的元素均被移 除,那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是 4294967295。
从元素插入和删除的效率视角来看,如果我们是在链表的两头插入或删除元素,这将 会是非常高效的操作,即使链表中已经存储了百万条记录,该操作也可以在常量时间 内完成。然而需要说明的是,如果元素插入或删除操作是作用于链表中间,那将会是 非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言,这一点并不难理解。
1)lpush key value1 value2...:在指定的key所关联的list的头部插入所有的 values,如果该key不存在,该命令在插入的之前创建一个与该key关联的空链 表,之后再向该链表的头部插入数据。插入成功,返回元素的个数。
2)rpush key value1、value2…:在该list的尾部添加元素
3)lrange key start end:获取链表中从start到end的元素的值,start、end可 为负数,若为-1则表示链表尾部的元素,-2则表示倒数第二个,依次类推…
4)lpushx key value:仅当参数中指定的key存在时(如果与key管理的list中没 有值时,则该key是不存在的)在指定的key所关联的list的头部插入value。
5)rpushx key value:在该list的尾部添加元素
6)lpop key:返回并弹出指定的key关联的链表中的第一个元素,即头部元素。
7)rpop key:从尾部弹出元素。
8)rpoplpush resource destination:将链表中的尾部元素弹出并添加到头部
9)llen key:返回指定的key关联的链表中的元素的数量。
10)lset key index value:设置链表中的index的脚标的元素值,0代表链表的头元 素,-1代表链表的尾元素。
11)lrem key count value:删除count个值为value的元素,如果count大于0,从头向尾遍历并删除count个值为value的元素,如果count小于0,则从尾向头遍历并删除。如果count等于0,则删除链表中所有等于value的元素。
12)linsert key before|after pivot value:在pivot元素前或者后插入value这个 元素。
3.存储sets类型
在Redis中,我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合,和List类型一样,我 们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要 说明的是,这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。
和List类型不同的是,Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比,Set类 型在功能上还存在着一个非常重要的特性,即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计 算操作,如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成, 因此效率极高,而且也节省了大量的网络IO开销
1)sadd key value1、value2…:向set中添加数据,如果该key的值已有则不会 重复添加
2)smembers key:获取set中所有的成员
3)scard key:获取set中成员的数量
4)sismember key member:判断参数中指定的成员是否在该set中,1表示存 在,0表示不存在或者该key本身就不存在
5)srem key member1、member2…:删除set中指定的成员
6)srandmember key:随机返回set中的一个成员
7)sdiff sdiff key1 key2:返回key1与key2中相差的成员,而且与key的顺序有 关。即返回差集。
8)sdiffstore destination key1 key2:将key1、key2相差的成员存储在 destination上
9)sinter key[key1,key2…]:返回交集。
10)sinterstore destination key1 key2:将返回的交集存储在destination上
11)sunion key1、key2:返回并集。
12)sunionstore destination key1 key2:将返回的并集存储在destination上
4.存储sortedset
Sorted-Sets和Sets类型极为相似,它们都是字符串的集合,都不允许重复的成员出 现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分 数(score)与之关联,Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然 而需要额外指出的是,尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的,但是分数(score) 却是可以重复的。
在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作,其时间复杂度为 集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的,因此, 即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上,Redis所具有的这一 特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的,换句话说,在该点上要想达到和Redis 同样的高效,在其它数据库中进行建模是非常困难的。
例如:游戏排名、微博热点话题等使用场景。
1)zadd key score member score2 member2 … :将所有成员以及该成员的 分数存放到sorted-set中
2)zcard key:获取集合中的成员数量
3)zcount key min max:获取分数在[min,max]之间的成员
zincrby key increment member:设置指定成员的增加的分数。
zrange key start end [withscores]:获取集合中脚标为start-end的成员,[withscores]参数表明返回的成员包含其分数。
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]:返回分数在[min,max]的成员并按照分数从低到高排序。[withscores]:显示分数;[limit offset count]:offset,表明从脚标为offset的元素开始并返回count个成员。
zrank key member:返回成员在集合中的位置。
zrem key member[member…]:移除集合中指定的成员,可以指定多个成员。
zscore key member:返回指定成员的分数
5.存储hash
Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所 以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果 Hash中包含很少的字段,那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash 可以存储4294967295个键值对。
1)hset key field value:为指定的key设定field/value对(键值对)。
2)hgetall key:获取key中的所有filed-vaule
3)hget key field:返回指定的key中的field的值
4)hmset key fields:设置key中的多个filed/value
5)hmget key fileds:获取key中的多个filed的值
6)hexists key field:判断指定的key中的filed是否存在
7)hlen key:获取key所包含的field的数量
8)hincrby key field increment:设置key中filed的值增加increment,如:age 增加20
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