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Redis 简介

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

  • 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

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

e6c126370ec7aed6fd07baabafd937c5.png
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> 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。

07d8ce0ee9940e53e5ed4dbe7f8aed25.png
// 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) 1
127.0.0.1:6379> hset hash-key sub-key2 value2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 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-key
1) "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) 1
127.0.0.1:6379> hget hash-key sub-key2
(nil)
127.0.0.1:6379> hget hash-key sub-key1
"value1"
127.0.0.1:6379> hgetall hash-key
1) "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。

0a68f86c3668accc5416d683fe862b1e.png
127.0.0.1:6379> rpush list-key v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list-key v2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list-key v1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list-key 0 -1
1) "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 -1
1) "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)。

9d479aca4b63fdc5b722c91daf2e23dd.png
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd k1 v2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd k1 v3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers k1
1) "v3"
2) "v2"
3) "v1"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> sismember k1 k4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sismember k1 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> srem k1 v2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> srem k1 v2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers k1
1) "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。

1a9eb941376295ce5ec5898f1bddadad.png
127.0.0.1:6379> zadd zset-key 728 member1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd zset-key 982 member0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd zset-key 982 member0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member1"
2) "728"
3) "member0"
4) "982"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore zset-key 0 800 withscores
1) "member1"
2) "728"
127.0.0.1:6379> zrem zset-key member1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrem zset-key member1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrange zset-key 0 -1 withscores
1) "member0"
2) "982"

zset 是按照 分输的大小来排序的。

小总结

类型简介特性场景string(字符串)二进制安全可以包含任何数据,比如 jpg 图片或者序列化的对象,一个键最大能存储 521M---Hash(哈希)键值对集合,即编程语言中的 Map 类型适合存储对象,并且可以像数据库中 update 一样只修改某一项属性值存储、读取、修改用户属性List(列表)双向链表增删快,提供了操作某一段元素的 API1、最新消息排行等功能(朋友圈的时间线)2、消息队列Set(集合)哈希表实现,元素不能重复添加删除查找的复杂度都是 O(1);为集合提供了求交集、并集、差集等操作共同好友;利用唯一性,统计访问网站的所有独立 ip;好友推荐时,根据 tag 求交集,大于某个阈值就可以推荐Zset(有序集合)将 Set 中的元素增加一个权重参数 score,元素按 score 有序排列数据插入集合时,已经进行天然排序排行榜;带权重的消息队列

基本命令

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发布订阅

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:

f7b6ca03bc8277a89392daae58f70335.png

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:

e75a737eab8c1fd5577f86f7fec0abe8.png

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 redisChat
Reading 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) 1
127.0.0.1:6379> 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"

发布订阅常用命令

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事务

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> MULTI
OK
redis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> GET book-name
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tag
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
2) "Mastering C++ in 21 days"
3) (integer) 3
4) 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> multi
OK
redis 127.0.0.1:7000> set a aaa
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> set b bbb
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> set c ccc
QUEUED
redis 127.0.0.1:7000> exec
1) OK
2) OK
3) 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1DISCARD 取消事务,放弃执行事务块内的所有命令。2EXEC 执行所有事务块内的命令。3MULTI 标记一个事务块的开始。4UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。5WATCH 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

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

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

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哨兵

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

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。
原文: https:// mp.weixin.qq.com/s/-ROs xYIL5O1qz4M6tqRonw
作者:王爷科技
来源:微信公众号,java团长
声明:本文为二次转载,原文不可查
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