一. 是什么

简述:

Redis是一个完全免费开源的，基于内存的高性能key-value存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。支持多种类型的数据结构. Redis内置数据持久化、LRU驱动事件、事物、主从复制、哨兵机制、集群、自动分区、lua脚本提供高可用性.

特点:

• 速度快:使用标准c语言编写,所有数据在内存存储,读速度:110000次/s 写速度:81000次/s
• 基本数据类型(5种):string,list,hash,set,zset. 衍生数据类型:bitmaps,hyperloglogs,地理空间
• 原子性:redis本身所有操作都是原子性,同时还通过事物,非事物流水线(pipeline),和lua脚本,保证多条命令的原子性
• 持久化:支持RDB,AOF两种方式将内存数据持久化到本地磁盘
• 高可用:支持主从复制(master-slave),哨兵机制(sentinel),集群,分片
• 其他:键空间通知(发布订阅),消息队列
  

架构:

• 单线程:一次只能执行一条命令,拒绝长命令(因为Redis基于内存,不牵扯磁盘IO操作限制)
• 多路IO复用模型,非阻塞IO(单个线程监控多个流I/O事件,空闲时阻塞当前线程.如果有I/o事件,则轮询一遍所有的流)
  

二. 什么时候用

使用场景

• 缓存: 配合关系型数据库做高速缓存(string)
• 计数器: 用户点赞,评论数,投票,网站访问量,点击率等(string)
• 分布式锁: 分布式环境下,访问共享资源(string)
• 分布式session: 分布式环境下,需要session共享(string)
• 用户信息,发布文章信息等(hash)
• 朋友圈,微博时间线,自动补全联系人(list)
• 抽奖系统,给用户添加标签,给标签添加用户、共同关注
• 排行榜(zset)
• GEO(计算两地距离,外卖小哥距你还有多少米)
  

三. 为什么要用

主流NoSQL对比

• 性能
  都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈
  总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb
• 操作的便利性
  memcache 数据结构单一
  redis 丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数
  mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富
• 内存空间的大小和数据量的大小
  redis 在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）
  memcache 可以修改最大可用内存,采用LRU算法
  mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起
• 可用性（单点问题）
  对于单点问题
  redis 依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
  所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
  一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
  Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
  mongoDB 支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
• 可靠性（持久化）
  对于数据持久化和数据恢复，
  redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响
  memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
  MongoDB 从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
• 数据一致性（事务支持）
  Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性
  redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
  mongoDB 不支持事务
• 数据分析
  mongoDB 内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
• 应用场景
  redis 数据量较小的更性能操作和运算上
  memcache 用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
  MongoDB 主要解决海量数据的访问效率问题
  
  

四. 怎么用

五种数据类型常用命令:

    1. string类型

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set key value # 设置指定key的值
get key      # 获取指定key的值
del key      # 删除指定key的值
incr key     # key自增1，如果key不存在，自增后get(key)=1
decr key     # key自减1，如果key不存在，自减后get(key)=-1
incrby key k # key自增k，如果key不存在，自增后get(key)=k
decrby key k # key自减k，如果key不存在，自减后get(key)=-k
set key value # 不管key是否存在，都设置
setnx key value # key不存在，才设置
set key value xx # key存在，才设置
mget key1 key2 key3 # 批量获取key，原子操作
mset key1 value1 key2 value2 # 批量设置key-value
getset key newvalue # set key newvalue并返回旧的value
append key value # 将value追加到旧的value

    2. hash类型

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hget key field    # 获取hash key对应的field的value
hset key field value # 设置hash key对应field的value
hdel key field  # 删除hash key对应field的value
hexists key field # 判断hash key是否有field
hlen key # 获取hash key field的数量
hmget key field1 field2 ... fieldN # 批量获取hash key的一批field对应的值
hmset key field1 value1 field2 value2 ... fieldN valueN # 批量设置hash key的一批field value
hgetall key # 返回hash key对应所有的field和value
hvals key   # 返回hash key对应所有filed的value
hkeys key   # 返回hash key对应所有field

    3. list类型

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rpush key value1 value2 ... valueN # 从列表右端插入值
lpush key value1 value2 ... valueN # 从列表左端插入值
linsert key before|after value newValue # 在list指定的值前|后插入newValue
lpop key # 从列表左侧弹出一个item
rpop    # 从列表右侧弹出一个item
lrem key count value    
 # 根据count值，从列表中删除所有value相等的项
 #（1）count>0，从左到右，删除最多count个value相等的项
 # (2)count<0，从右到左，删除最多Math.abs(count)个value相等项
 # (3)count=0，删除所有value相等的项
ltrim key start end # 按照索引范围修剪列表
lrange key start end(包含end) # 获取列表指定索引范围所有item
lindex key index # 获取列表指定索引的item
llen key # 获取列表长度
lset key index newValue # 设置列表指定索引值为newValue
blpop key timeout # lpop阻塞版本，timeout是阻塞超时时间
brpop key timeout # rpop阻塞版本，timeout是阻塞超时时间 
    #（如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止）
        
扩展应用：
    1、LRUSH + LPOP = Stack  栈：先进后出
    2、LPUSH + RPOP = Queue  队列：先进先出
    3、LPUSH + BRPOP = Message Queue  消息队列 

    4. set类型

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sadd key element  # 向集合key添加element
                 # 如果element已经存在，添加失败
srem key element  # 将集合key中的element移除掉
scard key # 计算集合大小
sismember key element # 判断element是否在集合中
srandmember key count # 从集合中随机挑选count个元素
spop key # 从集合中随机弹出一个元素
smove source-key dest-key item #将元素item从source-key移除添加进dest-key
smembers key # 获取集合所有元素
sdiff key1 key2  # 差集
sdiffstore dest-key key-name # 差集结果存入新集合
sinter key1 key2 # 交集
sinterstore dest-key key-name # 交集结果存入新集合
sunion key1 key2 # 并集
sunionstore dest-key key-name # 并差集结果存入新集合

    5. zset类型

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zadd key score element（可以是多对）# 添加score和element
zrem key element（可以是多个） # 删除元素
zscore key element # 返回元素的分数
zcount key min max # 返回分值介于min和max之间的成员数量
zincrby key increScore element # 增加或减少元素的分数
zcard key # 返回元素的总个数
zrange key start end  s# 返回指定索引范围内的升序元素【分值】
zrangebyscore key minScore maxScore  # 返回指定分数范围内的升序元素【分值】
zremrangebyrank key start end  # 删除指定排名内的升序元素
zremrangebyscore key minScore maxScore # 删除指定分数内的升序元素

一. 是什么

简述:

Redis是一个完全免费开源的，基于内存的高性能key-value存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。支持多种类型的数据结构. Redis内置数据持久化、LRU驱动事件、事物、主从复制、哨兵机制、集群、自动分区、lua脚本提供高可用性.

特点:

• 速度快:使用标准c语言编写,所有数据在内存存储,读速度:110000次/s 写速度:81000次/s
• 基本数据类型(5种):string,list,hash,set,zset. 衍生数据类型:bitmaps,hyperloglogs,地理空间
• 原子性:redis本身所有操作都是原子性,同时还通过事物,非事物流水线(pipeline),和lua脚本,保证多条命令的原子性
• 持久化:支持RDB,AOF两种方式将内存数据持久化到本地磁盘
• 高可用:支持主从复制(master-slave),哨兵机制(sentinel),集群,分片
• 其他:键空间通知(发布订阅),消息队列
  

架构:

• 单线程:一次只能执行一条命令,拒绝长命令(因为Redis基于内存,不牵扯磁盘IO操作限制)
• 多路IO复用模型,非阻塞IO(单个线程监控多个流I/O事件,空闲时阻塞当前线程.如果有I/o事件,则轮询一遍所有的流)
  

二. 什么时候用

使用场景

• 缓存: 配合关系型数据库做高速缓存(string)
• 计数器: 用户点赞,评论数,投票,网站访问量,点击率等(string)
• 分布式锁: 分布式环境下,访问共享资源(string)
• 分布式session: 分布式环境下,需要session共享(string)
• 用户信息,发布文章信息等(hash)
• 朋友圈,微博时间线,自动补全联系人(list)
• 抽奖系统,给用户添加标签,给标签添加用户、共同关注
• 排行榜(zset)
• GEO(计算两地距离,外卖小哥距你还有多少米)
  

三. 为什么要用

主流NoSQL对比

• 性能
  都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈
  总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb
• 操作的便利性
  memcache 数据结构单一
  redis 丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数
  mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富
• 内存空间的大小和数据量的大小
  redis 在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）
  memcache 可以修改最大可用内存,采用LRU算法
  mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起
• 可用性（单点问题）
  对于单点问题
  redis 依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
  所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
  一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
  Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
  mongoDB 支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
• 可靠性（持久化）
  对于数据持久化和数据恢复，
  redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响
  memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
  MongoDB 从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
• 数据一致性（事务支持）
  Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性
  redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
  mongoDB 不支持事务
• 数据分析
  mongoDB 内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
• 应用场景
  redis 数据量较小的更性能操作和运算上
  memcache 用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
  MongoDB 主要解决海量数据的访问效率问题
  
  

四. 怎么用

五种数据类型常用命令:

    1. string类型

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码

set key value # 设置指定key的值
get key      # 获取指定key的值
del key      # 删除指定key的值
incr key     # key自增1，如果key不存在，自增后get(key)=1
decr key     # key自减1，如果key不存在，自减后get(key)=-1
incrby key k # key自增k，如果key不存在，自增后get(key)=k
decrby key k # key自减k，如果key不存在，自减后get(key)=-k
set key value # 不管key是否存在，都设置
setnx key value # key不存在，才设置
set key value xx # key存在，才设置
mget key1 key2 key3 # 批量获取key，原子操作
mset key1 value1 key2 value2 # 批量设置key-value
getset key newvalue # set key newvalue并返回旧的value
append key value # 将value追加到旧的value

    2. hash类型

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码

hget key field    # 获取hash key对应的field的value
hset key field value # 设置hash key对应field的value
hdel key field  # 删除hash key对应field的value
hexists key field # 判断hash key是否有field
hlen key # 获取hash key field的数量
hmget key field1 field2 ... fieldN # 批量获取hash key的一批field对应的值
hmset key field1 value1 field2 value2 ... fieldN valueN # 批量设置hash key的一批field value
hgetall key # 返回hash key对应所有的field和value
hvals key   # 返回hash key对应所有filed的value
hkeys key   # 返回hash key对应所有field

    3. list类型

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码

rpush key value1 value2 ... valueN # 从列表右端插入值
lpush key value1 value2 ... valueN # 从列表左端插入值
linsert key before|after value newValue # 在list指定的值前|后插入newValue
lpop key # 从列表左侧弹出一个item
rpop    # 从列表右侧弹出一个item
lrem key count value    
 # 根据count值，从列表中删除所有value相等的项
 #（1）count>0，从左到右，删除最多count个value相等的项
 # (2)count<0，从右到左，删除最多Math.abs(count)个value相等项
 # (3)count=0，删除所有value相等的项
ltrim key start end # 按照索引范围修剪列表
lrange key start end(包含end) # 获取列表指定索引范围所有item
lindex key index # 获取列表指定索引的item
llen key # 获取列表长度
lset key index newValue # 设置列表指定索引值为newValue
blpop key timeout # lpop阻塞版本，timeout是阻塞超时时间
brpop key timeout # rpop阻塞版本，timeout是阻塞超时时间 
    #（如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止）
        
扩展应用：
    1、LRUSH + LPOP = Stack  栈：先进后出
    2、LPUSH + RPOP = Queue  队列：先进先出
    3、LPUSH + BRPOP = Message Queue  消息队列 

    4. set类型

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sadd key element  # 向集合key添加element
                 # 如果element已经存在，添加失败
srem key element  # 将集合key中的element移除掉
scard key # 计算集合大小
sismember key element # 判断element是否在集合中
srandmember key count # 从集合中随机挑选count个元素
spop key # 从集合中随机弹出一个元素
smove source-key dest-key item #将元素item从source-key移除添加进dest-key
smembers key # 获取集合所有元素
sdiff key1 key2  # 差集
sdiffstore dest-key key-name # 差集结果存入新集合
sinter key1 key2 # 交集
sinterstore dest-key key-name # 交集结果存入新集合
sunion key1 key2 # 并集
sunionstore dest-key key-name # 并差集结果存入新集合

    5. zset类型

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zadd key score element（可以是多对）# 添加score和element
zrem key element（可以是多个） # 删除元素
zscore key element # 返回元素的分数
zcount key min max # 返回分值介于min和max之间的成员数量
zincrby key increScore element # 增加或减少元素的分数
zcard key # 返回元素的总个数
zrange key start end  s# 返回指定索引范围内的升序元素【分值】
zrangebyscore key minScore maxScore  # 返回指定分数范围内的升序元素【分值】
zremrangebyrank key start end  # 删除指定排名内的升序元素
zremrangebyscore key minScore maxScore # 删除指定分数内的升序元素