一、简介
使用场景
- 缓存
- 排行榜系统
- 计数器应用
- 社交网络
- 消息队列系统
Redis适合存贮数据规模不太大，热数据。
单线程也快
- 纯内存访问，内存的响应时长约为100纳秒，这是Redis达到每秒万级别访问的基础
- 非阻塞I/O，Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多时间
- 单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗
二、数据类型
常用数据类型有string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）。
这些数据结构都是Redis对外的数据结构，实际上每种数据结构都有自己底层的内部编码实现，而且是多种实现，且随Redis版本迭代会有变化。这样设计好处，一是内部编码改进后对外部无影响，二是多种内部编码可以在不同场景下发挥各自的优势。
对外数据结构.PNG
内部编码实现.PNG
object encoding key
返回内部编码实现
1、字符串
优先键都是字符串类型，而且其他几种数据结构都是再字符串基础上构建的。
字符串类型的值可以是字符串（简单的字符串，复杂的字符串如JSON、XML）、数字（整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视频），但是值最大不能超过512MB
命令
1、设置值
set key value
对同一个键多次设置会覆盖旧值
setnx key value
只有该键不存在才能设置成功。由于Redis单线程，如果有多个客户端同时执行setnx，只有一个能成功，setnx可以作为分布式锁的一种实现方案。
2、获取值
get key
不存在返回nil
3、批量设置值
mset key value [key value ...]
4、批量获取值
mget key [key ...]
批量操作可以提高效率
多次get.PNG
批量get.PNG
Redis可以支撑每秒数万的读写操作，是指Redis服务端的处理能力，而网络可能成为性能瓶颈。
5、计数
incr key
自增1，返回自增后的值，键不存在当作0自增，返回1
decr key // 自减
incrby key increment // 自增指定数字
decrby key increment // 自减指定数字
incrbyfloat key increment // 自增浮点数
内部编码
- int: 8个字节的长整型
- embstr: 小于等于39个字节的字符串
-
raw: 大于39个字节的字符串
Redis会根据当前值的类型和长度决定使用哪种内部编码实现。
常见字符串命令.PNG
2、哈希
Redis中的哈希类型是指键值对里的值也是键值对类型，形如value={{field1, value1}, ...{fielNd, valueN}}
命令
1、设置值
hset key field value
hsetnx类似setnx，但作用域由键变成field
2、获取值
hget key value
3、批量设置获取
hmset key field value [field value ...]
hmget key field [field ...]
4、删除field
hdel key field [field ...]
5、计算field个数
hlen key
6、判断field存在
hexists key field
7、获取所有field
hkeys key
8、获取所有值
hvals key
9、field值自增
hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment
内部编码
- ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置（默认512个），同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，更节省内存
-
hashtable（哈希表）：当哈希类型无法满足ziplist条件时，Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降，而hashtable的读写时间复杂度为O(1)。
常见哈希命令.PNG
3、列表
列表类型是用来存储多个有序的字符串的，一个列表最多存储232-1个元素，可以两端插入和弹出元素，故可充当栈和队列。
list操作.PNG
命令
1、添加元素
rpush key value [value ...] // 从右边插入
lpush key value [value ...] // 从左边插入
2、获取列表长度
llen key
3、索引查值
索引从0开始计算
lrange key start end // start至end的索引范围内的值，包括end
lindex key index // index处的值
4、删除元素
rpop key // 从右边弹出
lpop key // 从左边弹出
5、阻塞弹出
brpop key [key ...] timeout
blpop key [key ...] timeout
- 列表为空：如果timeout=3，则会等待3秒返回nil，如果timeout=0，会一直阻塞等待下去
- 列表非空：timeout无效，立即返回
- 多个键时，会遍历，只要有一个键能弹出元素就返回
内部编码
- ziplist（压缩列表）：当列表类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置（默认512个），同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为列表的内部实现，ziplist使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，更节省内存
- linkedlist（链表）：当列表类型无法满足ziplist条件时，Redis会使用linkedlist作为哈希的内部实现。
- quicklist：结合了ziplist和linkedlist两者的优势
使用场景
- lpush + lpop = 栈
- lpush + rpop = 队列
-
lpush + brpop = 消息队列
常见列表命令.PNG
4、集合
一个集合最多存储232-1个元素，集合中元素是不重复的，无序的。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集。
命令
1、添加元素
sadd key element [element ...]
返回添加成功元素个数
2、删除元素
srem key element [element ...]
返回删除成功元素个数
3、计算元素个数
scard key
直接内部用于统计数量的变量的值，时间复杂度为0(1)
4、判断元素是否存在
sismember key element
存在返回1，反之0
5、随机返回指定个数元素
srandmember key [count]
count是可选参数，不写则默认为1
6、随机弹出一个元素
spop key
返回弹出的元素，集合不存在返回nil
7、获取所有元素
smembers key
元素过多可能阻塞Redis，慎用
集合间的操作
1、交集
sinter key [key ...]
2、并集
sunion key [key ...]
3、差集
sdiff key [key ...]
集合间操作.PNG
集合间的运算比较耗时，所以Redis提供了三个命令（原命令+store）将集合间的交集、并集、差集保存在destination key中。
sinterstore destination key [key ...]
sunionstore destination key [key ...]
sdiffstore destination key [key ...]
内部编码
- intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数且元素个数小于set-max-intset-entries配置（默认512个）时，Redis会选用intset来作为集合内部编码实现，节省内存
-
hashtable（哈希表）：当集合元素无法满足intset条件时，Redis会使用hashtable
常见集合命令.PNG
5、有序集合
有序集合的元素也不能重复，同时它给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据，分数可以有重复。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
有序集合.PNG
列表、集合和有序集合三者异同点
三者异同.PNG
命令
1、添加成员
zadd key score member [score member ...]
返回添加成功元素个数。有序集合相比集合提供了排序，但也产生了代价，zadd的时间复杂度为O(log(n))，sadd为O(1)
2、计算成员个数
zcard key
时间复杂度为O(1)
3、计算某个成员的分数
zscore key member
返回分数，成员不存在返回nil
4、计算成员的排名
zrank key member // 分数从低到高
zrevrank key member // 分数从高到低
排名从0开始计算，成员不存在返回nil
5、删除成员
zrem key member [member ...]
返回删除成功元素个数
6、增加成员的分数
zincrby key increment member
返回增加后的分数，increment可以为负数
7、返回指定排名范围的成员
zrange key start end [withscores]
zrevrange key start end [withscores]
withscores同时返回成员的分数
8、返回指定分数范围的成员
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
limit offset count选项可以限制输出的起始位置和个数。同时min和max还支持开区间（小括号）和闭区间（中括号），-inf和+inf分别代表无限小和无限大。
9、返回指定分数范围成员个数
zcount key min max
10、删除指定排名内的升序元素
zremrangebyrank key start end
11、删除指定分数范围的成员
zremrangebyscore key min max
内部编码
- ziplist（压缩列表）：当有序集合元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时所有值都小于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为有序集合的内部实现，ziplist更节省内存
-
skiplist（跳跃表）：当ziplist无法满足条件时，Redis会使用skiplist作为内部实现
常见有序集合命令.PNG
键管理
1、查看所有键
keys *
keys命令会遍历所有键，时间复杂度为O(n)，当Redis保存了大量键时，线上环境禁止使用。
2、键总数
dbsize
dbsize命令直接获取Redis内置的键总数变量，时间复杂度为O(n)
3、检查键存在
exists key
存在返回1，反之0
4、删除键
del key [key...]
可一次删除多个键，返回成功删除键个数，删除一个不存在的键返回0
5、键过期
expire key seconds // 键在seconds秒后过期
expireat key timestamp // 键在秒级别时间戳后过期
persist key // 清除过期设置
键要先存在才能设置其过期时间，如果seconds为负，则直接删除键
ttl key
ttl返回键剩余时间，返回以下情况
- 大于等于0的整数：键剩余时间秒数
- -1：键没设置过期时间
- -2：键不存在
6、键所对于值的数据结构类型
type key
可返回string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合），键不存在返回none
7、键重命名
rename key newkey
如果newkey已经存在，则newkey的值会被覆盖，可以使用renamenx命令，在newkey不存在时才重命名成功。由于重命名会执行del命令删除旧键，如果键对应的值比较大，会阻塞Redis
8、随机返回一个键
randomkey
三、持久化
RDB
Redis会定期保存数据快照至一个rbd文件中，并在启动时自动加载rdb文件，恢复之前保存的数据。可以在配置文件中配置Redis进行快照保存的时机：
save [seconds] [changes]
意为在[seconds]秒内如果发生了[changes]次数据修改，则进行一次RDB快照保存，例如
save 60 100
会让Redis每60秒检查一次数据变更情况，如果发生了100次或以上的数据变更，则进行RDB快照保存。可以配置多条save指令，让Redis执行多级的快照保存策略。Redis默认开启RDB快照。
也可以通过BGSAVE命令手动触发RDB快照保存。
RDB优点
- 对性能影响最小。如前文所述，Redis在保存RDB快照时会fork出子进程进行，几乎不影响Redis处理客户端请求的效率。
- 每次快照会生成一个完整的数据快照文件，所以可以辅以其他手段保存多个时间点的快照（例如把每天0点的快照备份至其他存储媒介中），作为非常可靠的灾难恢复手段。
- 使用RDB文件进行数据恢复比使用AOF要快很多。
RDB缺点
- 快照是定期生成的，所以在Redis crash时或多或少会丢失一部分数据。
- 如果数据集非常大且CPU不够强（比如单核CPU），Redis在fork子进程时可能会消耗相对较长的时间，影响Redis对外提供服务的能力。
AOF
采用AOF持久方式时，Redis会把每一个写请求都记录在一个日志文件里。在Redis重启时，会把AOF文件中记录的所有写操作顺序执行一遍，确保数据恢复到最新。AOF默认是关闭的，如要开启，进行如下配置：
appendonly yes
AOF提供了三种fsync配置，always/everysec/no，通过配置项[appendfsync]指定：
- appendfsync no：不进行fsync，将flush文件的时机交给OS决定，速度最快
- appendfsync always：每写入一条日志就进行一次fsync操作，数据安全性最高，但速度最慢
- appendfsync everysec：折中的做法，交由后台线程每秒fsync一次
随着AOF不断地记录写操作日志，因为所有的操作都会记录，所以必定会出现一些无用的日志。大量无用的日志会让AOF文件过大，也会让数据恢复的时间过长。不过Redis提供了AOF rewrite功能，可以重写AOF文件，只保留能够把数据恢复到最新状态的最小写操作集。
AOF rewrite可以通过BGREWRITEAOF命令触发，也可以配置Redis定期自动进行：
auto-aof-rewrite-percentage 100auto-aof-rewrite-min-size 64mb
上面两行配置的含义是，Redis在每次AOF rewrite时，会记录完成rewrite后的AOF日志大小，当AOF日志大小在该基础上增长了100%后，自动进行AOF rewrite。同时如果增长的大小没有达到64mb，则不会进行rewrite。
AOF优点
- 最安全，在启用appendfsync always时，任何已写入的数据都不会丢失，使用在启用appendfsync everysec也至多只会丢失1秒的数据。
- AOF文件在发生断电等问题时也不会损坏，即使出现了某条日志只写入了一半的情况，也可以使用redis-check-aof工具轻松修复。
- AOF文件易读，可修改，在进行了某些错误的数据清除操作后，只要AOF文件没有rewrite，就可以把AOF文件备份出来，把错误的命令删除，然后恢复数据。
AOF缺点
- AOF文件通常比RDB文件更大
- 性能消耗比RDB高
- 数据恢复速度比RDB慢
建议策略
Redis的数据持久化工作本身就会带来延迟，需要根据数据的安全级别和性能要求制定合理的持久化策略：
- AOF + fsync always的设置虽然能够绝对确保数据安全，但每个操作都会触发一次fsync，会对Redis的性能有比较明显的影响
- AOF + fsync every second是比较好的折中方案，每秒fsync一次
- AOF + fsync never会提供AOF持久化方案下的最优性能
- 使用RDB持久化通常会提供比使用AOF更高的性能，但需要注意RDB的策略配置
- 每一次RDB快照和AOF Rewrite都需要Redis主进程进行fork操作。fork操作本身可能会产生较高的耗时，与CPU和Redis占用的内存大小有关。根据具体的情况合理配置RDB快照和AOF Rewrite时机，避免过于频繁的fork带来的延迟
Redis在fork子进程时需要将内存分页表拷贝至子进程，以占用了24GB内存的Redis实例为例，共需要拷贝24GB / 4kB * 8 = 48MB的数据。在使用单Xeon 2.27Ghz的物理机上，这一fork操作耗时216ms。
可以通过INFO命令返回的latest_fork_usec字段查看上一次fork操作的耗时（微秒）
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