Redis入门笔记

NoSQL的概述

什么是NoSQL

Not Only Sql
非关系型数据库

为什么需要NoSQL

High performance -- 高并发读写
Huge Storage -- 海量数据的高效率存储与访问
High Scalability && High Availablity -- 高可扩展和高可用

NoSQL产品

Redis
MongoDB
membase

NoSQL数据库的四大分类

键值（K-V）存储：快速查询，数据没有结构化
列存储（Hbase）：查找速度快，扩展强，功能局限
文档数据库（MongoDB）：数据结构要求不严格，查询性能不是很高，缺少统一查询的语法
图形数据库（Neo4j，infinite）：利用图结构的算法，需要的整个图做计算才能拿到结果，不利于分布式的部署

NoSQL特点

易扩展，非关系型
灵活的数据模型
大量数据，高性能
高可用

Redis

高性能键值对数据库，使用C语言开发，支持的数据类型如下：

字符串类型
列表类型
有序集合类型
散列类型
集合类型

读写性能：50个并发程序执行10万个请求，读速度：100000次/秒写速度：81000次/秒

Redis应用场景

缓存
任务队列
网站访问统计
数据过期处理
应用排行榜
分布式集群架构中的session分离

redis安装

自行google或者百度

Jedis入门

什么是jedis ？
Jedis官方github，readme介绍如下：

Jedis is a blazingly small and sane Redis java client.
Jedis was conceived to be EASY to use.
Jedis is fully compatible with redis 2.8.x and 3.x.x.

Jedis是一个超级炫酷轻量和智能与一体的Redis的Java客户端，大家都觉得Jedis非常的好用，并且完全的兼容Redis2.8.x and 3.x.x.与此同时，Jedis也是Redis官方推荐使用的Redis的Java客户端。

Jedis的基本使用

 @Test
    /**
     * jedis 单例测试
     */
    public void demo1() {
        // 1.设置ip地址和端口
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 2.保存数据
        jedis.set("name", "hello");
        // 3.获取数据
        String v = jedis.get("name");
        System.out.println(v);
        // 4.释放资源
        jedis.close();

    }

    @Test
    /**
     * 使用jedis连接池
     */
    public void demo2() {
        //创建jedis连接池配置对象：
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        //配置jedisPoolConfig
        config.setMaxTotal(30);
        config.setMaxIdle(10);
        //创建jedis连接池
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
        //使用连接池获取核心对象：
        Jedis jedis = null;
        try {
            //获取对象
            jedis = jedisPool.getResource();
            //设置数据
            jedis.set("name", "hashMap");
            //获取数据
            String value = jedis.get("name");
            System.out.println(value);

        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());

        } finally {
            //释放资源
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
            if (jedisPool != null) {
                jedisPool.close();
            }
        }
    }

Redis数据结构

字符串（String）常用
哈希（hash）常用
字符串列表（list）
字符串集合（set）
有序字符串集合（sorted list）

key的定义注意点：

不要太长，占用内容大，且查找效率降低
不要太短，否则降低可读性

存储String

以二进制的形式进行存储操作的，意味着String的存储和获取的结果是相同的
最多容纳的value：512M

存储String的常用命令：

赋值

set key value
getset key newvalue
--> 先获取key的值然后将key对应的value设置为newvalue

取值

get key
--> 获取这个key对应的value

删除

del key
--> 返回一个（interger）1表示删除成功，之后get key
--> 会得到（nil）表示这个key没有value

数值增减

incr num
--> 如果num不存在初始化为0然后加1，num变为1
--> 如果num存在并且可以转为整形，num直接加1
--> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息
decr num
--> 如果num不存在初始化为0然后减1，num变为-1
--> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减1
--> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息

扩展命令

incrby num increment
--> 如果num不存在初始化为0然后减increment
--> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减increment
--> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息
decrby num decrement
--> 如果num不存在初始化为0然后减decrement
--> 如果num存在并且可以转为整形，num直接减decrement
--> 如果num存在但是不能转为整形，报出错误信息
append num value
--> 如果num不存在新创建一个num value
--> 如果num存在，以字符串形式在num后面追加一个value，得到追加之后的长度，结果是"numvalue"

存储Hash

hash类型可以看做是String key 和String value的map容器，非常适合存储值对象的信息，比如同户名，密码，年龄等...

存储hash常用的命令：

赋值

hset myset key value
--> 设置 myset 指定的哈希集中指定字段key的值。
--> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联。
--> 如果字段在哈希集中存在，它将被重写
hmset myset key value [key value ...]
--> 设置 myset 指定的哈希集中指定字段的值。该命令将重写所有在哈希集中存在的字段
--> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联

取值

hget myset key
--> 返回 myset 指定的哈希集中该key所关联的值
hmget myset key [key ...]
--> 设置 myset 指定的哈希集中指定key的值。该命令将重写所有在哈希集中存在的字段。
--> 如果 myset 指定的哈希集不存在，会创建一个新的哈希集并与 myset 关联
hgetall myset
--> 返回 key 指定的哈希集中所有的字段和值。返回值中，每个字段名的下一个是它的值，所以返回值的长度是哈希集大小的两倍

删除

hdel myset key [key ...]
--> 从 key 指定的哈希集中移除指定的域。在哈希集中不存在的域将被忽略
--> 如果 key 指定的哈希集不存在，它将被认为是一个空的哈希集，该命令将返回0
del myset
--> 直接删除整个哈希集

增加数字

hincreby myhash key increment
增加 myhash 指定的哈希集中指定字段的数值。如果 myhash不存在，会创建一个新的哈希集并与 myhash 关联。如果字段不存在，则字段的值在该操作执行前被设置为 0

HINCRBY 支持的值的范围限定在 64位有符号整数

自学命令

hexists myhash key
判断key是否在myhash中存在。存在返回1，否则返回0
hlen myhash
返回 myhash 指定的哈希集包含的字段的数量。
hkeys myhash
返回 myhash 指定的哈希集中所有字段的key。
hvals myhash
返回 myhash 指定的哈希集中所有字段的value。

存储list：

ArrayList使用数字方式存储
LinkedList使用双向链表方式存储
双向链表中增加数据
双向链表中删除数据

存储list常用的命令：

两端添加

lpush
rpush

查看链表

lrange

两端弹出

lpop
rpop

获取列表元素个数

llen

扩展命令

lpushx
rpushx
lrem
lset
linsert
rpoplpush --> 消息队列

存储Set

和list类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素
Set可以包含的元素数量是4294967295

存储Set常用的命令：

添加删除元素

sadd myset 1 2 3
srem myset 2

获取集合中的元素

smembers myset --> 获取所有元素
sismember myset 3 -> 判断某个元素时候属于集合

集合中的差集运算

sdiff

集合中的并集运算

sunion

集合中的交集运算

sinter

扩展命令

scard -> 获取元素个数
srandmember myset -> 随机返回myset中的某个成员
sdiffstore my1 my2 my3-> 把my2 my3差集存在my1中
sinterstore my1 my2 my3 -> 把my2 my3 交集存在my1中
sunionstore my1 my2 my3 -> 把my2 my3 并集存入my1中

存储Set使用的场景

跟踪一些唯一性数据
用于维护数据对象之间的关联关系，可以做一些并集交集的运算

存储Sorted-Set

与Set的区别：

Sorted-Set成员有序，时间复杂度是元素个数的对数O(logn)
Sorted-Set中的成员在集合中的位置是有序的

存储Sorted-Set常用的命令：

添加元素

zadd mysort 50 funi 60 sorw

删除元素

zrem mysort funi sorw -> 删除sorted-set中的funi sorw记录

获取元素

zscore mysort funi -> 获取具体元素的分数
zcard mysort -> 获取mysort的元素个数

范围查询

zrange mysort 0 -1 -> 显示所有元素（不显示分数）
zrange mysort 0 -1 withscores -> 显示所有元素并显示分数，由小到大排序
zrevrange mysort 0 -1 withscores -> 显示所有元素并显示分数，由大到小排序
zremrangebyrank mysort 0 4 -> 按照下标顺序删除元素
zremrangebyscore mysort 80 100 -> 按照分数的范围删除元素

扩展命令

zrangebyscore mysort 0 100 [withscores][limit 0 2]-> 显示分数为0到100并按照从小到大排序显示,withscore显示分数,limit显示从第0个到第2个
zincrby mysort 3 li -> 给li的分数加3
zcount mysort 80 90 -> 显示分数是80到90的元素个数

Sorted-Set使用场景

大型在线游戏积分排行榜
先使用zadd添加，然后zrange获取
构建索引数据

Keys的通用操作

keys * -> 获取所有的key
del -> 删除key
exists -> 判断是否存在
get key -> 获取这个key的value
rename company newcompany -> 重命名company
expire newcompany 1000 -> 设置1000s的过期时间
ttl newcompany -> 过期时间剩余
type key -> 获取这个key的数据类型

Redis特性：

多数据库

一个redis实例最多可以提供十六个数据库，就像是mysql的数据库一样，客户端可以指定连接那个数据库，redis的数据库下标是从0 - 15。
可以使用select 1 -> 来选择几号数据库。默认使用的是0号数据库
可以使用move myset 1 -> 将myset移动到1号数据库

支持事务
Redis使用multi exec discard来执行事务，事务中所有的命令都会被串行化执行，事务执行期间，redis不会为其他客户端提供服务，保证事务的原子性。与关系型数据库不同的是，redis事务中，如果某个命令执行失败，事务不会终止，而是继续执行后面的命令

可以使用multi 来开启是一个事务相当于start transaction
通过exec相当于提交相当于commit
通过discard相当于回滚相当于roolback

Redis的持久化

Redis的高效率源于Redis把数据都存储在内存当中，为了保证Redis在服务重启之后数据不丢失，就需要把Redis中的数据进行持久化（数据从内存同步到硬盘）。

持久化方式：

RDB方式
AOF方式

持久化使用的方式：

RDB方式
默认支持的，不需要设置。RDB方式就是在默认的时间间隔之后，将内存中的数据集快照写入到磁盘

AOF方式：
以日志的方式记录服务器所处理的每一个操作，在Redis服务器启动之初，会读取这个文件，然后重新构建，保证数据是完整的

无持久化：
通过配置禁用Redis持久化功能，这个时候Redis就是一个缓存的功能

同时使用RDB和AOF的方式：’
数据集快照+日志

Redis持久化的RDB方式

优势：

只有一个文件，对于文件备份而言很简单。
灾难恢复，RDB可以压缩文件之后转移个另一个服务器上
性能最大化，分叉出一些子进程，然后使用子进程来做持久化操作，可以极大的避免IO的影响
相比于AOF如果数据集很大，启动效率更高

劣势：

如果想保证数据的高可用性，是数据尽可能的不丢失RDB不是很好的选择，因为如果在系统定时持久化之前宕机，还没有来得及写数据，就会导致数据的丢失
由于RDB使用fork分叉来使用子进程完成数据的持久化操作，因此如果数据集很大，会导致整个服务器停止几百毫秒来等待持久化操作的完成。

配置：redis.conf

save 900 1 //表示每900s有一个key发生变化就会之久化一次
save 300 10 //每300s有10个key发生变化，会往硬盘上写一次
save 60 10000 //每60s有10000个key发生变化会写一次

保存在./dump.rdb

Redis持久化的AOF方式

优势：

更高的数据安全性。redis中提供了三种同步策略：每秒同步，每修改同步，和不同步；
对日志写入的过程是append追加的模式。因此就算宕机，也不会破坏已经写入的日志。如果写入一半的时候出现问题，也可以使用redis-cheak-aof这个工具来帮助我们解决数据一致性的问题
如果日志过大，redis会自动启动数据重写机制，以append的模式不断的写入老的磁盘文件当中，同时redis还会产生一个文件来记录此期间产生的修改命令。因此重写切换的时候还是可以保证数据的安全性。
AOF包含的是格式清晰的日志文件，用于记录所有的修改操作。甚至可以通过这个文件来重建数据

劣势：

AOF的文件比RDB的文件更大
同步策略的不同导致AOF运行的效率低于RDB