Redis 簡介
Redis 是完全開源免費的，遵守 BSD 協議，是一個高性能的 key - value 數據庫
Redis 與 其他 key - value 緩存產品有以下三個特點：
- Redis 支持數據持久化，可以將內存中的數據保存在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。
- Redis 不僅僅支持簡單的 key - value 類型的數據，同時還提供 list，set，zset，hash 等數據結構的存儲
- Redis 支持數據的備份，即 master - slave 模式的數據備份
Redis 優勢
- 性能極高 – Redis 讀的速度是 110000 次 /s, 寫的速度是 81000 次 /s 。
- 豐富的數據類型 - Redis 支持二進制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 數據類型操作。
- 原子性 - Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功執行要么失敗完全不執行。單個操作是原子性的。多個操作也支持事務，即原子性，通過 MULTI 和 EXEC 指令包起來。
- 其他特性 - Redis 還支持 publish/subscribe 通知，key 過期等特性。
Redis 數據類型
Redis 支持 5 中數據類型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（sorted set：有序集合）。
string
string 是 redis 最基本的數據類型。一個 key 對應一個 value。
string 是二進制安全的。也就是說 redis 的 string 可以包含任何數據。比如 jpg 圖片或者序列化的對象。
string 類型是 redis 最基本的數據類型，string 類型的值最大能存儲 512 MB。
理解：string 就像是 java 中的 map 一樣，一個 key 對應一個 value
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
hash
Redis hash 是一個鍵值對（key - value）集合。
Redis hash 是一個 string 類型的 key 和 value 的映射表，hash 特別適合用於存儲對象。
理解：可以將 hash 看成一個 key - value 的集合。也可以將其想成一個 hash 對應着多個 string。
與 string 區別：string 是 一個 key - value 鍵值對，而 hash 是多個 key - value 鍵值對。
// hash-key 可以看成是一個鍵值對集合的名字,在這里分別為其添加了 sub-key1 : value1、
sub-key2 : value2、sub-key3 : value3 這三個鍵值對
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
// 獲取 hash-key 這個 hash 里面的所有鍵值對
127.0.0.1:6379> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"
3) "sub-key2"
4) "value2"
5) "sub-key3"
6) "value3"
// 刪除 hash-key 這個 hash 里面的 sub-key2 鍵值對
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 列表是簡單的字符串列表，按照插入順序排序。我們可以網列表的左邊或者右邊添加元素。
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"
我們可以看出 list 就是一個簡單的字符串集合，和 Java 中的 list 相差不大，區別就是這里的 list 存放的是字符串。list 內的元素是可重復的。
set
redis 的 set 是字符串類型的無序集合。集合是通過哈希表實現的，因此添加、刪除、查找的復雜度都是 O（1）。
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 與 java 中的 set 還是有點區別的。redis 的 set 是一個 key 對應着 多個字符串類型的 value，也是一個字符串類型的集合，但是和 redis 的 list 不同的是 set 中的字符串集合元素不能重復，但是 list 可以。
Zset
redis zset 和 set 一樣都是 字符串類型元素的集合，並且集合內的元素不能重復。
不同的是 zset 每個元素都會關聯一個 double 類型的分數。redis 通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。
zset 的元素是唯一的，但是分數（score）卻可以重復。
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 分輸的大小來排序的。
小總結
| 類型 | 簡介 | 特性 | 場景 |
|---|---|---|---|
| string（字符串） | 二進制安全 | 可以包含任何數據，比如 jpg 圖片或者序列化的對象，一個鍵最大能存儲 521M | --- |
| Hash（哈希） | 鍵值對集合，即編程語言中的 Map 類型 | 適合存儲對象，並且可以像數據庫中 update 一樣只修改某一項屬性值 | 存儲、讀取、修改用戶屬性 |
| List（列表） | 雙向鏈表 | 增刪快，提供了操作某一段元素的 API | 1、最新消息排行等功能（朋友圈的時間線）2、消息隊列 |
| Set（集合） | 哈希表實現，元素不能重復 | 添加刪除查找的復雜度都是 O(1);為集合提供了求交集、並集、差集等操作 | 共同好友；利用唯一性，統計訪問網站的所有獨立 ip；好友推薦時，根據 tag 求交集，大於某個閾值就可以推薦 |
| Zset（有序集合） | 將 Set 中的元素增加一個權重參數 score，元素按 score 有序排列 | 數據插入集合時，已經進行天然排序 | 排行榜；帶權重的消息隊列 |
基本命令
自行查閱
發布訂閱
一般不用 Redis 做消息發布訂閱。
簡介
Redis 發布訂閱 (pub/sub) 是一種消息通信模式：發送者 (pub) 發送消息，訂閱者 (sub) 接收消息。
Redis 客戶端可以訂閱任意數量的頻道。
下圖展示了頻道 channel1 ， 以及訂閱這個頻道的三個客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的關系：
當有新消息通過 PUBLISH 命令發送給頻道 channel1 時， 這個消息就會被發送給訂閱它的三個客戶端：
實例
以下實例演示了發布訂閱是如何工作的。在我們實例中我們創建了訂閱頻道名為 redisChat:
127.0.0.1:6379> SUBsCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
現在，我們先重新開啟個 redis 客戶端，然后在同一個頻道 redisChat 發布兩次消息，訂閱者就能接收到消息。
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "send message"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "hello world"
(integer) 1
# 訂閱者的客戶端顯示如下
1) "message"
2) "redisChat"
3) "send message"
1) "message"
2) "redisChat"
3) "hello world"
發布訂閱常用命令
自行查閱
事務
redis 事務一次可以執行多條命令，服務器在執行命令期間，不會去執行其他客戶端的命令請求。
事務中的多條命令被一次性發送給服務器，而不是一條一條地發送，這種方式被稱為流水線，它可以減少客戶端與服務器之間的網絡通信次數從而提升性能。
Redis 最簡單的事務實現方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令將事務操作包圍起來。
- 批量操作在發送 EXEC 命令前被放入隊列緩存。
- 收到 EXEC 命令后進入事務執行，事務中任意命令執行失敗，其余命令依然被執行。也就是說 Redis 事務不保證原子性。
- 在事務執行過程中，其他客戶端提交的命令請求不會插入到事務執行命令序列中。
一個事務從開始到執行會經歷以下三個階段：
- 開始事務。
- 命令入隊。
- 執行事務。
實例
以下是一個事務的例子， 它先以 MULTI 開始一個事務， 然后將多個命令入隊到事務中， 最后由 EXEC 命令觸發事務， 一並執行事務中的所有命令：
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"
單個 Redis 命令的執行是原子性的，但 Redis 沒有在事務上增加任何維持原子性的機制，所以 Redis 事務的執行並不是原子性的。
事務可以理解為一個打包的批量執行腳本，但批量指令並非原子化的操作，中間某條指令的失敗不會導致前面已做指令的回滾，也不會造成后續的指令不做。
這是官網上的說明 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 處失敗，set a 已成功不會回滾，set c 還會繼續執行。
Redis 事務命令
下表列出了 redis 事務的相關命令：
| 序號 | 命令及描述 |
|---|---|
| 1 | DISCARD 取消事務，放棄執行事務塊內的所有命令。 |
| 2 | EXEC 執行所有事務塊內的命令。 |
| 3 | MULTI 標記一個事務塊的開始。 |
| 4 | UNWATCH 取消 WATCH 命令對所有 key 的監視。 |
| 5 | WATCH key [key ...] 監視一個 (或多個) key ，如果在事務執行之前這個 (或這些) key 被其他命令所改動，那么事務將被打斷。 |
持久化
Redis 是內存型數據庫，為了保證數據在斷電后不會丟失，需要將內存中的數據持久化到硬盤上。
RDB 持久化
將某個時間點的所有數據都存放到硬盤上。
可以將快照復制到其他服務器從而創建具有相同數據的服務器副本。
如果系統發生故障，將會丟失最后一次創建快照之后的數據。
如果數據量大，保存快照的時間會很長。
AOF 持久化
將寫命令添加到 AOF 文件（append only file）末尾。
使用 AOF 持久化需要設置同步選項，從而確保寫命令同步到磁盤文件上的時機。這是因為對文件進行寫入並不會馬上將內容同步到磁盤上，而是先存儲到緩沖區，然后由操作系統決定什么時候同步到磁盤。
| 選項 | 同步頻率 |
|---|---|
| always | 每個寫命令都同步 |
| eyerysec | 每秒同步一次 |
| no | 讓操作系統來決定何時同步 |
- always 選項會嚴重減低服務器的性能
- everysec 選項比較合適，可以保證系統崩潰時只會丟失一秒左右的數據，並且 Redis 每秒執行一次同步對服務器幾乎沒有任何影響。
- no 選項並不能給服務器性能帶來多大的提升，而且會增加系統崩潰時數據丟失的數量。
隨着服務器寫請求的增多，AOF 文件會越來越大。Redis 提供了一種將 AOF 重寫的特性，能夠去除 AOF 文件中的冗余寫命令。
復制
通過使用 slaveof host port 命令來讓一個服務器成為另一個服務器的從服務器。
一個從服務器只能有一個主服務器，並且不支持主主復制。
連接過程
- 主服務器創建快照文件，即 RDB 文件，發送給從服務器，並在發送期間使用緩沖區記錄執行的寫命令。快照文件發送完畢之后，開始像從服務器發送存儲在緩沖區的寫命令。
- 從服務器丟棄所有舊數據，載入主服務器發來的快照文件，之后從服務器開始接受主服務器發來的寫命令。
- 主服務器每執行一次寫命令，就向從服務器發送相同的寫命令。
主從鏈
隨着負載不斷上升，主服務器無法很快的更新所有從服務器，或者重新連接和重新同步從服務器將導致系統超載。為了解決這個問題，可以創建一個中間層來分擔主服務器的復制工作。中間層的服務器是最上層服務器的從服務器，又是最下層服務器的主服務器。
哨兵
Sentinel（哨兵）可以監聽集群中的服務器，並在主服務器進入下線狀態時，自動從從服務器中選舉處新的主服務器。
分片
分片是將數據划分為多個部分的方法，可以將數據存儲到多台機器里面，這種方法在解決某些問題時可以獲得線性級別的性能提升。
假設有 4 個 Redis 實例 R0, R1, R2, R3, 還有很多表示用戶的鍵 user:1, user:2, ... , 有不同的方式來選擇一個指定的鍵存儲在哪個實例中。
- 最簡單的是范圍分片，例如用戶 id 從 0 ~ 1000 的存儲到實例 R0 中，用戶 id 從 1001 ~ 2000 的存儲到實例 R1中，等等。但是這樣需要維護一張映射范圍表，維護操作代價高。
- 還有一種是哈希分片。使用 CRC32 哈希函數將鍵轉換為一個數字，再對實例數量求模就能知道存儲的實例。
根據執行分片的位置，可以分為三種分片方式：
- 客戶端分片：客戶端使用一致性哈希等算法決定應當分布到哪個節點。
- 代理分片：將客戶端的請求發送到代理上，由代理轉發到正確的節點上。
- 服務器分片：Redis Cluster。