Redis的介绍以及Java中的应用

NoSql概述

  • NoSQL = not Only SQL
  • 非关系型的数据库

为什么要使用NoSQL

  • High performance - 高并发读写
  • Huge Storage - 海量数据的高效率存储和访问
  • High Scalability && High Availability - 高扩展性和高可用性

NoSQL数据库的四大分类

分类 相关产品 典型应用 数据模型 优点 缺点
键值(key-value) Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载 一些列键值对 快速查询 缺点存储的数据缺少结构化
列存储数据库 Cassandra、HBase、Riak 分布式的文件系统 以列簇式存储,将同一列数据存储在一起 查询速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 功能相对局限
文件型数据库 CouchDB、MongoDb Web应用(与key-value类似,value是结构化) 一系列键值对 数据结构要求不严格 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语句
图形(Graph)数据库 Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph 社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱 图结构 利用图结构相关算法 需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案

NoSQL的特点

  • 易扩展
  • 灵活的数据模型
  • 大数据量,高性能
  • 高可用

Redis概念

Redis的由来

2008年,意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统 LLOOGG,然而没过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo 便对MySQL 的性能感到失望,于是他决定亲自为 LLOOGG 量身定做一个 数据库,并并于 2009 年开发完成,这个数据库就是Redis。不过Salvatore Sanfilippo并不满足只将 Redis 用于LLOOGG这一款产品,而是希望更多的人使用它,于是在同一年 Salvatore Sanfilippo 将 Redis 开源发布,并开始和 Redis 的另一名主要的代码贡献者 Pieter Noordhuis 一起继续着 Redis 的开发,直到今天。SalvatoreSanfilippo自己也没有想到,短短的几年时间,Redis就拥有了庞大的用户群体。Hacker News 在 2012 ,结果显示有近 12% 的公司在使用 Redis。国内如新浪微博、街旁网、知乎网,国外如GitHub、StackOverflow、Flickr等都是Redis的用户。VMware公司从2010年开始赞助 Redis 的开发,Salvatore Sanfilippo和 Pieter Noordhuis也分别在3月和5月加入VMware,全职开发Redis。

高性能键值对数据库,支持的键值数据类型:

  • 字符串类型
  • 列表类型
  • 有序集合类型
  • 散列类型
  • 集合类型

应用场景

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

Redis 使用

Jedis介绍

package com.icemark.com.icemark.jedis;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**
 * Jedis的测试
 * @ author ICEMARK
 */
public class JedisDemo {

    /**
     * 单实例测试
     */
    @Test
    public void demo1() {
        // 设置连接Redis的IP和端口
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 添加键值对
        jedis.set("name", "李红利");
        // 从Redis获取值
        String name = jedis.get("name");
        // 输出
        System.out.println(name);
        // 释放资源
        jedis.close();
    }


    @Test
    public void demo2() {
        // 创建连接池对象
        JedisPoolConfig  jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        // 最大连接数
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(30);
        // 最大空闲连接数
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(30);
        // 创建连接池
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "127.0.0.1", 6379);
        // 定义jedis
        Jedis jedis = null;
        try {
            // 从线程池中获取jedis对象
            jedis = jedisPool.getResource();
            // 往Redis中存值
            jedis.set("name", "小明");
            // 从Redis中取值
            String name = jedis.get("name");
            // 输出
            System.out.println(name);

        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
            if (jedisPool != null) {
                jedisPool.close();
            }
        }

    }
}

Redis的数据结构

五种数据类型:

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

Key定义的注意点:

  • 不要过长(最好不要超过1024,也不要太短,这样的话会降低key的可读性)
  • 不要过短
  • 统一的命名规范

字符串存储

注意点:

  • 二进制安全的,存入和获取的数据相同
  • Value最多可以容纳的数据长度是512M

存储String的常用命令:

  • 赋值
  • 取值
  • 删除
  • 数值增减
  • 扩展命令
方法 作用 介绍 返回值
String set(String key, Object value) 赋值 往Redis数据中放字符串 "OK"
Object get(String key) 取值 根据value获取,从Redis中取值 Redis对应的value
Long del(String key) 删除 根据value,删除数据 1
Long incr(String key) 增1 如果Redis的key不存在的话,Redis默认会把你调用函数是传递的key添加进去默认值为0,然后加1,最终结果为1,如果存在则 根据key,给整数型的value加1 加1后的vlue
Long decr(String key) 减1 如果Redis的key不存在的话,Redis默认会把你调用函数是传递的key添加进去默认值为0,然后减1,最终结果为-1,如果存在则 根据key,给整数型的value减1 减少后的value
Long incrBy(String key, int num) 增加指定值num 如果Redis的key不存在的话,Redis默认会把你调用函数是传递的key添加进去默认值为0,然后加num,最终结果为num,如果存在则 根据key,给整数型的value加num 加num后value
Long decrBy(String key, num) 减少指定num 如果Redis的key不存在的话,Redis默认会把你调用函数是传递的key添加进去默认值为0,然后减-num,最终结果为-num,如果存在则 根据key,给整数型的value减num 减num后的value
Long append(String value, String str) 追加 根据value,给指定value后面追加str 追加后的字符串的长度

Hash存储

  • String key 和 String Value的map容器
  • 每一个hash可以存储4294967295个键值对
方法 作用 介绍 返回值
String hset(String key, String field, value) 添加hash数据 往Redis里面添加hash数据 "OK"
String hget(String key, String field) 获取数据 根据value获取,指定字段对应的值 value
String hmset(String value, Map map) 添加map 添加一个map的hash数据 "OK"
List hmget(String key, String field1, String field2, ... ) 获取多个属性 根据key和传入的字段,获取多个值 返回一个List
Long hdel(String key, String field) 删除某个字段属性 根据key,删除某个列表中的某个属性 返回删除字段个数
Long del(String key) 删除hash数据 根据key,删除整个hash数据 1
Map hgetAll(String key) 获取hash的所有数据 根据key获取所有字段和对应的数据 Map
Set hkeys(String key) 获取所有字段 根据key,获取所有字段 Set
List hvals(String key) 获取所有字段对应的内容 根据key,获取所有字段对应的内容 List
Long hincrBy(String key, String field, int num) 给某个字段加num 根据key,给指定字段加num 加num后的字段对应的值
Long hdel(String key, String... field) 删除字段对应内容 根据key,删除指定字段对应的内容 如果有内容不为null返回1, 否则0

List存储

  • ArrayList使用数组方式
  • LinkedList使用双向连接方式
  • 双向链表中增加数据
  • 双向链表中删除数据

常用的命令:

  • 两端添加
  • 查看列表
  • 两端弹出
  • 获取列表元素个数
  • 扩展命令
方法 作用 介绍 返回值
Long lpush(String key, String... strings) 往Redis中放list 添加列表类型的数据,数据是从尾端插入数据 列表中的数据的数量
Long rpush(String key, String... strings) 往Redis存放list 添加列表类型的数据,数据是从头端插入数据 列表中的数据的数量
List lrange(String key, long start, long end) 查看列表中的所有数据 根据key,查询所有的数据,end 为负数时表示从start到倒数第几个元素 返回list
Long lrem(String key, long count, String value) 删除指定元素的个数 删除list中指定值得个数, 如果count为正数从数组的开始查找,查找count个值为value的元素并删除,如果count为负数,则从数组的尾部开始查找,查找-count个值为value的元素,并删除。 返回删除元素的个数
Long linsert(String key, BinaryClient.LIST_POSITION.AFTER /BinaryClient.LIST_POSITION.BEFORE) 在指定元素前/后插入元素 在指定元素后面插入元素
String lpoplpush(String key1, String key2) 把key1中首元素弹出压入key2中首位 将key1对应的list中的第一个元素弹出,压入key2对应的list中的首位 返回弹出的元素
  • rpoplpush的使用场景


    image

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可包含的最大元素数量是4294967295
    常用命令:
  • 添加/删除元素
  • 获得集合中的元素
  • 集合中的差集运算
  • 集合中的交集运算
  • 集合中的并集运算
  • 扩展命
方法 作用 介绍 返回值
Long sadd(String key, String... vlaue) 添加集合 向Redis中添加集合,如果集合中已经存在元素则添加不成功,返回值为0 返回添加集合中元素的个数
Set<String> smembers(String key) 查看集合元素 根据key查看对应集合中的所有元素 返回Set
Long scard(String key) 查看集合元素的个数 根据key查看对应集合元素的数量 返回集合元素数量
Long srem(String key, String... members) 删除指定元素 根据key删除对应集合的指定元素 返回删除元素的数量
Set<String> sdiff(String key1, String key2) 获取两个集合的差集 差集的结果和key的先后有关系,比如key1为第一个参数则交集结果key2中没有key1中的元素 返回Set<String>
Set<String> sunion(String key1, String key2) 获取两个集合的并集 获取两个元素的交集 返回Set<String
Boolean sismember(String key, String value) 判断集合中是否包含某元素 查看结合中是否包含指定元素 返回Boolean
Set<String> sinter(String... key) 交集 求多个集合的交集 返回Set<String>
String srandmember(String key) 随机获取元素 根据key,随机获取集合中的一个元素 返回值String类型
Long sunionstore(String deskey, String... key) 将多个集合的并集存储到一个新集合中 将多个集合的并集存储到一个新的结合中 返回存储的个数
Long sinterstore(String deskey, String... key) 将多个集合的交集存储到一个新集合中 将多个集合的存储到一个新的结合中 返回存储的个数
Long sdiffstore(String deskey, String... key) 将多个集合的交集存储到一个新集合中 将多个集合的并集存储到一个新的结合中 返回存储的个数
redis:0>sadd myset 1 2 3
"3"
redis:0>scard myset
"3"
redis:0>sadd myset a b c
"3"
redis:0>scard myset
"6"
redis:0>sadd myset 2
"0"
redis:0>srem myset a
"1"
redis:0>scard myset
"5"
redis:0>smembers myset
 1)  "2"
 2)  "b"
 3)  "1"
 4)  "3"
 5)  "c"
redis:0>sadd mya1 a b  c
"3"
redis:0>sadd myb1 a c 1 2 3
"5"
redis:0>sdiff mya1 myb1
 1)  "b"
redis:0>sdiff myb1 mya1
 1)  "1"
 2)  "2"
 3)  "3"
redis:0>sunion mya1 myb1
 1)  "c"
 2)  "b"
 3)  "2"
 4)  "3"
 5)  "1"
 6)  "a"
 redis:0>sismember mya1 b
 "1"
 redis:0>sismember mya1 x
 "0
 redis:0>sinter mya1 myb1
 1)  "a"
 2)  "c"
 redis:0>srandmember mya1\
"c"
redis:0>srandmember mya1
"a"
redis:0>sinterstore myinter mya1 myb1
"5"
  • 使用场景
  1. 跟踪一些唯一性数据
  2. 用于维护数据对象之间的关联关系

存储Sorted-Set

  • Sorted-Set和Set的区别

Redis 可以根据sort来给set排序,所以Sorted—Set存储的数据是有序的

  • Sorted-Set中的成员在集合中的位置是有序的

常用命令

  • 添加元素
  • 获得元素
  • 删除元素
  • 范围查询
  • 扩展命令
方法 作用 介绍 返回值
Long zadd(String key, double score, String value) 添加分数集合 添加分数集合,如果再次添加已经存在的元素,如果分数不同,只更新分数,不更新元素值,返回值为0 返回类型添加集合的元素数量 返回元素数量
Long zcard(String key) 获取元素的数量 根据key获取元素的数量 返回元素数量
Long zrem(String key, String... members) 删除元素 删除指定多个元素 返回值为删除元素数量
Set<String> zrange(String key, long start, long end) 获取所有元素 根据key,获取指定元素的数量 返回Set
Set<Tuple> zrangeWithScore(String key, long start, long end) 获取分和元素 获取集合中的指定分和元素,根据分数从小到大排序 返回Set<Tuple>
Set<Tuple> zrevrangeWithScore(String key, long start, long end) 获取分和元素 获取集合中的指定分和元素,根据分数从大到小排序 返回Set<Tuple>
Long zremrangeByRank(String key, long start, long end) 删除元素 删除集合中前四个元素 返回删除个数
Long zremrangeByScore(String key, double mix, double max) 删除指定范围元素 根据分的范围来删除在start< score < end 范围内的元素 返回删除元素的个数
Set<String> zrangeByScore(String key, double mix, double max) 获取指定范围的元素 根据分的范围来获取在mix< score < max范围内的元素 返回Set<String>
Double zincrby(String key, double score, member) 各指定元素分加指定值 给集合中指定元素对应的分加指定值 返回加值后的值
long zcount(String key, double mix, double max) 统计指定范围中元素的个数 统计在分范围mix< score < max 范围内的元素的个数 返回元素数量
  • 使用场景
  1. 如大型在线游戏积分排行榜
  2. 构建索引数据

key的常用操作

方法 作用 介绍 返回值
Set<String> keys(String parttern) 获取keys 获取keys,当parttern为星号,时表示获取所有的key, 匹配所有my开头的key,传入参数为"my" + 星号, Set<String>
long del(String... keys) 删除key 删除指定多个key 返回删除的数量
String type(String key) 查看可以对应的值的类型 查看指定key对应的类型 返回String
boolean exists(String key) 指定key是否存在 查看redis中是否存在指定的key,如果存在返回true,如果不存在返回false boolean
String rename(String oldName, String newName) 给key重命名 给指定key重命名 返回"OK"
boolean expire(String key, long time) 给key设置有效时间 给指定key设置有效时间, 如果有该key,返回true,如果没有返回false
long ttl(String key) 查看有效时间 查看指定key的有效时间 long
String flushDB() 清空数据库 清空redis中的所有数据 String

Redis特性

  • 多数据库
  • Redis事务

多数据库

Redis默认提供了15个数据库,默认使用第一个数据库

方法 作用 介绍 返回值
String select(int index) 选择指定数据库 选择第几个数据库 返回“OK”
long move(String key, int index) 当前数据库中的一条移动到另一个数据库中 将当前数据库中一条移动到指定数据库中 返回移动的数量

事务

方法 作用 介绍 返回值
Transaction mutli() 开启事务 开启事务,返回一个事务,用这个事务调用exec()表示提交事务 返回一个事务

回滚

首先调用mutli()开启事务,然后进行操作,如果不想要这些操作,想回到之前的状态调用discard()方法

Redis的持久化

redis 的高性能是由于所有数据存储在内存中

Redis 的持久化其实就是将内存的数据存储在硬盘上面

持久化的两种方式

  • RDB方式
  • AOF方式

RDB持久化

指的是在指定时间内将内存中的数据进行快照写入到磁盘

优点:

  1. redis数据库将会只包含一个文件,比如,要求一个小时归档最近24小时数据,并且还要一天归档最近30天的数据。一旦服务器出现故障,我们非常容易地进行恢复
  2. 对于灾难恢复而言,RDB是非常不错的选择,因为我们很轻松地将一个单独的文件压缩后,再将它转移到其他存储介质上,到时候恢复的时候再给他拿回来。
  3. 性能最大化,在开始持久化的时候,唯一要做的只是分叉出进程,之后再由子进程完成持久化的工作,这样就可以极大的避免服务器进程执行I/O操作,相对于AOF持久化来说,RDB启动服务器的效率更高
    缺点:
  4. 如果你想保证数据的高可用性、最大限度避免数据的丢失,而它不是很好的选择,因为系统一定在定时持久化之前出现宕机情况,还没有来的及往硬盘上写,数据就丢失了。

配置:

文件配置


image

配置文件介绍


image

image

AOF持久化

将以日志的方式记录服务器所处理的每步操作,Redis启动之初它读取该文件,来重新构建我们的数据库,来保证我们的数据库是完整的

优势:

  1. 这种方式可以带来更高的安全性,Redis提供了三种同步方式
  • 每秒同步:是异步完成的效率也是比较高的,差的是一旦系统宕机了,这一秒的数据会丢失
  • 每修改同步:可以理解为同步持久化,每次修改都会立即记录到磁盘当中
  • 不同步
  1. 由于这种机制对于日志文件的写入操作采用的是append模式,就是添加的方式,因此在写入过程中,即使系统出现宕机现象也不会破坏我们日志中已经存在的内容,如果本次操作只写入一半数据,就出现了系统崩溃的问题,也不用担心,在Redis下一次启动之前,可以通过redis-check-aof这个工具,来帮助解决数据一致性的问题
  2. 如果日志过大,Redis可以自动启动重写日志机制,redis不断通过append不断将新修改的数据添加到老的磁盘当中,同时redis还创建了新的文件,用于记录此期间产生哪些修改命令被执行了,因此在重启切换的时候可以更好的去保证数据的安全性
  3. AOF包含一个非常清晰易于理解的日志文件,用于记录所有的修改操作,这个文件来完成数据的重建

劣势

  1. 对于相同的数据集而言AOF这个文件比RDB文件要大一些
  2. 根据同步策略的不同,在运行效率上往往要低于RDB

配置:

image

我们的所有数据操作日志都保存在appendonly.aof中,只要我们更改其中内容,就可以想得到我们的数据了,服务器再次启动的时候回读取该文件

无持久化

可以通过配置,使得Redis不持久化,这样Redis就是一个缓存机机制把上面配置中的的RDB模式和AOF模式全部屏蔽掉,就是无持久化.

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