简介

Redis是一个开源的高性能键值对数据库，基于内存且可持久化的日志，所以通常也说内存数据库，提供多种键值数据类型能够适应不同的存储需求，所以这两块构成了Redis强大的基础，基于内存的高性能和支持多种数据类型的高可用。

可执行文件

• redis-server：Redis服务器
• redis-cli：Redis命令行客户端
• redis-benchmark：Redis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

启动和停止

• 直接启动：适用开发环境
  redis-server，默认使用6379端口，可以通过--port参数指定端口号
• 初始化脚本启动：生产环境
  Redis源代码目录utils文件中有一个redis_init_script的初始化脚本文件，使用脚本启动需要配置Redis的运行方式和持久化文件、日志文件的存储位置等。
• 停止：强制终止进程可能会导致数据丢失，通常是像Redis发送SHUTDOWN命令，kill进程的PID效果一样。
  redis-cli SHUTDOWN

多数据库

Redis默认支持16个数据库，可以通过配置参数databases来修改。Redis不支持自定义数据库名字，也不支持为不同库设置访问密码，都是以编号来命名的0~15，所以数据库之间并不完全隔离。所以注意不同的应用要使用不同的Redis实例存储数据。

5种数据类型

• [string] 字符串类型：最基本的数据类型，能存储任何形式的字符串，包括二进制数据，允许最大容量是512MB

• [string] 常用命令

  • [set/get] 赋值与取值
  • [incr] 递增数字
  • [incrby] 增加指定的整数，通过参数增加指定的数值
  • [decr] 减少指定的整数
  • [incrbyfloat] 增加指定的浮点数
  • [append] 向尾部追加值
  • [strlen] 获取字符串长度
  • [mget/mset] 同时获得/设置多个键值
  • [getbit/setbit/bitcount/bitop] 位操作

• [hash] 散列类型：字典结构以键值对的形式存储数据，可以包含2³²-1个字段

• [hash] 常用命令

  • [hset/hget] 赋值与取值
  • [hexists] 判断字段是否存在
  • [hsetnx] 当字段不存在时赋值
  • [hincrby] 增加数字
  • [hdel] 删除字段
  • [hkeys/hvalus] 只获取字段名或字段值
  • [hlen] 获取字段数量

• [list] 列表类型：存储一个有序的字符串列表，常用的操作是向列表两端添加元素，或者获得列表的某一个片段，一个列表最多容纳2³²-1个元素

• [list] 常用命令

  • [lpush/rpush] 向列表两端增加元素
  • [lpop/rpop] 从列表两端弹出元素
  • [llen] 获取列表中元素的个数
  • [lrange] 获取列表片段
  • [lrem] 删除列表中指定的值
  • [lindex/lset] 获得/设置指定索引的元素值
  • [ltrim] 只保留列表指定片段
  • [linsert] 向列表中插入元素
  • [rpoplpush] 将元素从一个列表转到另一个列表

• [set] 集合类型：和列表类型的区别就是无序且去重

• [set] 常用命令

  • [sadd/srem] 增加/删除元素
  • [smembers] 获得集合中的所有元素
  • [sismember] 判断元素是否在集合中
  • [sdiff/sinter/sunion] 集合间运算
  • [scard] 获得集合中元素个数
  • [sdiffstore/sinterstore/sunionstore] 进行集合运算并将结果存储
  • [srandmember] 随机获得集合中的元素
  • [spop] 从集合中弹出一个元素

• [sorted set] 有序集合类型：和集合类型的区别就在于有序

• [sorted set] 常用命令

  • [zadd] 增加元素
  • [zscore] 获得元素的分数，也可做为判断是否存在
  • [zrange/zreverange] 获得排名在某个范围的元素列表
  • [zrangebyscore] 获得指定分数范围的元素
  • [zincrby] 增加某个元素的分数
  • [zcard] 获得集合中元素的数量
  • [zcount] 获得指定分数范围内的元素个数
  • [zremrangebyrank] 按照排名范围删除元素
  • [zremrangebyscore] 按照分数范围删除元素
  • [zrank/zrevrank] 获得元素的排名
  • [zinterstore] 计算有序集合的交集

其它应用场景

Redis不单单可以应用在缓存、数据库、消息队列等方面，根据本身的结构和设计在一些其它的方面也有很好的体现，这里举例几个场景。

1. 统计活跃/在线用户：可以通过bitmap实现，能降低内存的空间，包括可以使用bitop、bitcount做计算统计。
2. 队列：基于list类型，可以实现队列。
3. 消息通知：利用Redis的pub/sub模式，实现订阅/通知，但是不支持分组。
4. 延时队列：基于zset类型，因为zset是通过score属性来排序的，这样的话可以通过设置score为时间，轮询的方式来检测消费删除。
   redis的应用场景特别多，大多数应用场景是根据redis所支持的数据类型延伸出来的，包括还能通过redis的原子性操作、自增、过期时间等等实现分布式锁。

事务

Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合，Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行，要么都不执行。 Redis事务不支持关系数据库事务提供的回滚(rollback)功能。
过程：mulit-----待执行命令----exec

错误处理

1. 语法错误：事务中只要有一个命令有语法错误，执行exec后就会直接返回错误，语法正确的命令也不会执行。
2. 运行错误：执行时错误，如散列类型命令操作集合类型的键，这种错误执行前redis是无法发现的，所以出现这类错误，事务中其它命令会继续执行。

WATCH命令
监视一个(或多个) key ，监控一直持续到exec命令（事务中的命令是在exec之后才执行的，所以在mulit命令后可以修改watch监控的键值），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。

UNWATCH
取消 WATCH命令对所有 key 的监视。如果在执行 WATCH命令之后， exec命令或 discard命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 UNWATCH了。
因为 exec命令会执行事务，而discard取消事务的同时也会取消对所有key的监视。

DISCARD
取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。

EXPIRE生存时间

在Redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后Redis会自动删除它。
命令格式：expire key seconds，seconds参数表示键的生存时间，单位为秒。
取消使用persist命令

访问频率限制

通过使用incr命令递增键值来描述次数，通过设置生存时间来自动删除，从而达到限制访问的频率，同时为了保证建立键和为键设置生存时间一起执行(避免某些问题导致中间推出，避免未能设置生存时间而变成永久键)，可以把事务也引用进来。

//伪代码
isKeyExists = EXISTS limiting:IP
if isKeyExists is 1
   times = INCR limiting:ip
   if times >100
      print 访问频率超过限制
      exit
   else
      MULTI
      INCR limiting:ip
      EXPIRE keyName ，60
      exit

实现缓存

上面说到使用expire命令来设置了生存时间，就可以用来满足缓存实现的要求，但是为了提高缓存的命用率以及更合理的使用内存资源，需要让Redis按照一定的规则淘汰不需要的缓存键
淘汰规则

排序

前面说到了列表类型，有序集合类型都是满足有序的，这里讲讲怎么完成排序。
sort命令
sort命令可以对列表类型、集合类型和有序集合类型的键进行排序，还可以通过ALPHA参数实现按照字典顺序排列，DESC参数倒序等。
by参数
如果提供了by参数，sort命令将不再依据元素自身的值进行排序，而是对每个元素使用元素的值替换参考键中的第一个“*”并获取其值，然后依据该值对元素排序

## 键名->字段名
sort tag:posts by  post:*->time desc

get参数
get参数不影响排序，它的作用是使sort命令的返回结果不再是元素自身的值，而是get参数中指定的键值。
store参数
默认情况下sort会直接返回排序结果，如果希望保存结果，需要使用store参数
性能优化
sort是redis种最强大最复杂的命令之一，时间复杂度是O(n+mlogm)，n表示排序的元素个数，m表示返回的元素个数。

1. 尽可能减少待排序键中元素的数量，n尽可能小。
2. 使用limit参数只获取需要的数据，m尽可能小。
3. 如果要排序的数据数量较大，尽可能使用store参数将结果缓存。

消息

任务队列
说到队列通常使用的是Redis的列表类型，使用lpush和rpop命令实现队列。只需要让生产者将任务使用lpush命令加入到某个键中，另一边让消费者不断使用rpop命令从该键中取出任务即可。
优先级队列
可以通过brpop命令来解决，brpop可以同时接收多个键，意义是同时检测多个键，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会从该键中弹出元素，如果多个键都有元素则按照从左到右的顺序去第一个键中的元素。借此特性可以实现区分优先级的任务队列。
发布/订阅
Redis提供了一组命令可以让开发者实现发布/订阅(publish/subscribe)模式。该模式包含了两种角色，发布者和订阅者；可以用来实现消息通知等。
订阅者可以订阅一个或者若干个频道(channel)，而发布者可以向指定的频道发送消息，订阅该频道都会收到此消息。
管道
客户端和Redis使用TCP协议连接，无论是发送命令还是返回执行结果都需要经过网络传输，如果执行的命令较多，延时的累加起来对性能还是有一定影响。
管道(pipelining)可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回。

优化空间

1. 精简键名和键值
2. 内部编码优化

持久化

Redis支持两种方式的持久化，RDB方式、AOF方式，可单独使用，也可两者结合使用。

1. RDB：通过快照(snapshotting)完成的，当符合一定条件时Redis自动将内存中的所有数据进行快照并存储到硬盘。由用户在配置文件中自定义，两个参数构成：时间和改动的键个数；指定时间内更改的键大于这个数值就会进行快照。默认采用这种持久化方式
缺点是定时持久化
2. AOF：通过appendonly参数开启，开启后每执行一条更改的命令，会将该命令写入硬盘的AOF文件，AOF方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍。AOF文件位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置，将缓存内容同步到硬盘中默认情况下采用everysec规则，即每秒执行一次同步操作，always表示每次写入都执行同步，最安全也最慢，no表示不主动进行同步而交由操作系统(默认30秒一次)，都是通过appendfsync参数设置。
3. 备份/恢复：通过save命令就能生成dump.rdb文件，如果要恢复的话，把文件copy到安装文件目录下，启动服务就可以了，可以通过config get dir查看目录地址。

多机数据库

主要是适用于大型分布式场景

1. 复制：简洁来说就是主从复制，主数据库(master)，从数据库(slave)；主数据库可以进行读写操作，发生写操作时候同步给从数据库，从数据库一般只负责读。

• 使用复制功能很简单，在配置文件中加入“slaveof 主数据 ip 主数据库端口”即可。
• 当从数据库启动后，会向主数据库发送sync命令，主数据库接收后开始后台保存快照及期间接收的命令缓存起来，快照完成后，将快照文件和缓存的命令发送给从数据库。从数据库接收会载入快照文件及执行缓存命令。不支持断点续传。
• 基于复制可以实现读写分离，以及可以通过主从切换来提高数据库的高可用。比如设置主禁用持久化，从开启持久化，主数据库挂掉后，可以把从数据库提升为主数据库，主数据库重启后设置为从数据库即可将数据同步过来。这样能保证数据不会丢失。

2. sentinel：哨兵，Redis的高可用解决方案之一，由一个或多个sentinel实例组成的sentinel系统可以监视多个主服务器，以及这些主服务器下的所有从服务器，主服务器下线后自动将下属某个从服务器升级为新的主服务器。
3. 集群：Redis提供的分布式数据库方案，集群通过分片(sharding)来进行数据共享，并提供复制和故障转移功能。

• 客户端数据分片，基于客户端hash计算key的节点位置，可以降低服务端的集群复杂度，但是服务器集群资源难以管理，并且动态增删节难以实现，运维性差。

• 服务端数据分配(路由)，有服务端来计算key的位置，客户端发送请求到任意节点，服务端接收请求后会将查询请求发送到正确的节点上执行。开源方案：redis-cluster，内置数据自动分片机制，key的落点是通过一致性hash计算所在落点位置，以slot为单位，一共是一万六千多个slot，关于负载，节点之间是可以迁移数据的，以slot为单位的迁移，但不是自动，需要外部命令触发，关于高可用，集群中采用主从，主宕机后会把从提升为主，但如果没有设置从，会导致这个节点的读写服务不可用。

  
  
  路由方式
• 使用代理方式(proxy)，客户端通过连接代理，代理计算出节点位置，并把请求发送到对应的集群节点，但是代理需要维护集群的节点信息，虽然解耦了，但会增加结构的复杂度和运维的难度。

部分配置参数列表

结语

有很多还不够完善，未完待续吧~~~
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