Redis入门到进阶(更新至进阶篇：配置文件的介绍)

ice_moss 的个人博客 / 84 / 0 / 创建于 1年前 / 更新于 1年前

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Redis入门

概述

Redis是什么

Redis（Remote Dictionary Serve），即远程字典服务

Redis能干嘛？

1、内存存储，持久化，内存中是断电即失，所以说持久化很重要（rdb、aof）

2、效率高，可以用于高速缓存

3、发布订阅系统

4、地图信息分析

5、计时器、计数器（浏览量！）

特性

1、多样的数据类型

2、持久化

3、集群

4、事物

安装(docker安装)

使用命令：


docker run -p 6379:6379 -d redis:latest redis-server

docker container update --restart=always 容器名字

基础知识

redis默认共有16个数据库，0为默认使用的数据库，使用select进行切换


127.0.0.1:6379> select 1 #切换到数据库1

OK

127.0.0.1:6379>

keys *查看所有的key
flushdb，flushall清空当前数据库，清空所有数据库
exists key，判断值是否存在
move name 1，移动key为name到数据库1
expire name 20，设置key为name的值20s后过期
ttl name，查看当前key剩余秒数

redis是单线程

redis是基于内存，性能瓶颈不在cpu，redis的瓶颈是机器的内存和网络带宽

redis为什么单线程还这么块?

首先我们需要了解：

高性能不一定就是多线程
多线程(上下文切换)不一定比单线程速率高

* 注意：redis的所有数据都是放在内存的，不用发生缺页中断不用进程置换，也不用进行额外的IO，单线程不需要进行上下文切换，所以单线程的效率高。*

数据类型

string字符串
list列表
hashes 散列
set集合
sort set有序集合
范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和地理空间（geospatial）索引半径查询

基础命令


keys *  #查看所有的key

flushdb #清空当前数据库，

flushall #清空所有数据库

exists key  #判断值是否存在

move name  1  #移动key为name到数据库1

expire name  10  #设置key为name的值10s后过期

ttl name  #查看当前key剩余秒数

type  name  #查看当前key为name的值类型

append key1  "hello"  #追加

strlen key1  # 查看key为key1的长度

String字符串


set  key1  v1  #设置值

get key1  #获得值

append key1  "hello"  #追加，如果key不存在，相当于set key

strlen key1  # 查看key为key1的长度

incr views  # 自加1

decr views  # 自减1

incrby views  10  # 自加10，步长为10

decrby views  10  # 自减10，步长为10

getrange key1  0  3  # 查看字符串范围 0到3（包括3）

getrange key1  0  -1  # 查看字符串全部范围

setrange key1  3  xxx  # 替换指定位置3的字符串

setex #(set with expire) 设置过期时间

setex key3  30  "hello"

setnx #(set if not exist) 不存在再设置

setnx mykey  "redis"

mset k1  v1  k2  v2  k3  v3  # 批量设置值

mget k1  k2  k3  # 批量获取值

msetnx k1  v1  k4  v4  # 当不存在时批量设置值 msetnx是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败

# 对象

set  user:1  {name:zhangsan,age:3}

# 批量设置对象

# 这里的key是一个巧妙的设计：user:{id}:{filed}，如此设计可以极大的提升复用率

mset user:2:name  lisi  user:2:age  21

OK

mget user:2:name  user:2:age

1) "lisi"

2) "21"

getset key1  redis  #先获取，再设置，如果不存在返回nil，设置新值，如果存在，替换原来的值

数据结构是相同的，string类似的使用场景：value除了是我们的字符串还可以是我们的数字

计数器
统计多单位的数量

列表(list)

redis中list可以被设计为栈，队列，阻塞队列等。

list使用的核心是所有命令都是以L开头的（不区分大小写)，默认是先进后出。

lpush listname item向列表中添加元素（从list左边添加数据)

实例：


127.0.0.1:6379> lpush userlist "iceymoss"

1

127.0.0.1:6379> lpush userlist "jierkill"

2

127.0.0.1:6379> lpush userlist "srenlag"

3

127.0.0.1:6379> lpush userlist "moskel"

4

lrange listname indexstart indexend索取list数据


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"moskel",

"srenlag",

"jierkill",

"iceymoss"

]

数据默认以栈的方式加入list

rpush listname item从list右边添加数据


127.0.0.1:6379> rpush userlist "iceymoss"

1

127.0.0.1:6379> rpush userlist "jierkill"

2

127.0.0.1:6379> rpush userlist "srenlag"

3

127.0.0.1:6379> rpush userlist "moskel"

4

127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss",

"jierkill",

"srenlag",

"moskel"

]

lpop 默认弹出左边第一个元素


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"moskel",

"srenlag",

"jierkill",

"iceymoss"

]

127.0.0.1:6379> lpop userlist

moskel

127.0.0.1:6379> lpop userlist

srenlag

127.0.0.1:6379> lpop userlist

jierkill

127.0.0.1:6379> lpop userlist

iceymoss

127.0.0.1:6379> lpop userlist

(nil)

我们将lpush和lpop结合起来userlist变成了一个栈，即先进后出。

rpop默认弹出右边第一个元素


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss",

"jierkill",

"srenlag",

"moskel"

]

127.0.0.1:6379> lpop userlist

iceymoss

127.0.0.1:6379> lpop userlist

jierkill

127.0.0.1:6379> lpop userlist

srenlag

127.0.0.1:6379> lpop userlist

moskel

127.0.0.1:6379> lpop userlist

(nil)

我们将rpush和lpop(lpush和rpop)结合起来userlist就变成了一个队列，即先进先出。

lindex 通过下标获取值


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss2",

"iceymoss1",

"iceymoss"

]

127.0.0.1:6379> lindex userlist 0

iceymoss2

127.0.0.1:6379> lindex userlist -1

iceymoss

127.0.0.1:6379>

llen获取keylist的长度


127.0.0.1:6379> llen userlist

3

lrem移除指定的值


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss3",

"iceymoss3",

"iceymoss3",

"iceymoss2",

"iceymoss1",

"iceymoss"

]

127.0.0.1:6379> lrem userlist 1 "iceymoss"  #移除uselist中的一个值: iceymoss

1

127.0.0.1:6379> lrem userlist 3 "iceymoss3"  #移除userlist中的3个值，iceymoss3

3

127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss2",

"iceymoss1"

]

ltrim通过下标截取指定下标的list操作，截取后只剩下截取后的结果


ltrim mylist 1 2

rpoplpush userlist userlist1将先对userlist进行rpop操作获取到数据，然后对userlist1进行lpush操作。


127.0.0.1:6379> lrange userlist 0 -1

[

"iceymoss3",

"iceymoss2",

"iceymoss1"

]

127.0.0.1:6379> rpoplpush userlist userlist1

iceymoss1

127.0.0.1:6379> lrange userlist1 0 -1

[

"iceymoss1"

]

lset更新操作，目标元素要先存在，否则失败


127.0.0.1:6379> lrange userlist1 0 -1

[

"iceymoss1"

]

127.0.0.1:6379> lset userlist1 0 "yangkuang"

OK

127.0.0.1:6379> lrange userlist1 0 -1

[

"yangkuang"

]

127.0.0.1:6379>

linsert 列表插入操作


127.0.0.1:6379> linsert userlist1 before "yangkuang"  "你好呀"  #向uselist1中“yangkuang"前后插入

2

127.0.0.1:6379> lrange userlist1 0 -1

[

"你好呀",

"yangkuang"

]

总结：

list实际上是一个链表，before node after，left，right 都可以插入值

如果key不存在，创建新的链表

如果key存在，新增内容

如果移除了所有值，空链表，也代表不存在！

在两边插入或者改动值，效率最高！中间元素，相对来说效率会低一点

集合(set)

set是集合，里面的元素是无序且唯一的

对set操作的核心是使用S


# 使用sadd进行添加元素

127.0.0.1:6379> sadd  username  "iceymoss"

1

127.0.0.1:6379> sadd  username  "iceymos1"

1

127.0.0.1:6379> sadd  username  "iceymos2"

# 使用smembers查看元素

127.0.0.1:6379> smembers  username

[

"iceymos1",

"iceymos2",

"iceymos3",

"iceymoss"

]

# sismember判断某元素是否在集合中

127.0.0.1:6379> sismember  username  "iceymoss2"

0 #返回0表示不在

# scard返回金集合的元素个数

127.0.0.1:6379> scard  username

4

# srem 移除集合中指定元素

127.0.0.1:6379> smembers  username

[

"iceymos1",

"iceymos2",

"iceymos3",

"iceymoss"

]

127.0.0.1:6379> srem  username  "iceymoss"

1

127.0.0.1:6379> smembers  username

[

"iceymos1",

"iceymos2",

"iceymos3"

]

# srandmember随机抽取一个集合中的元素

127.0.0.1:6379> srandmember  username

iceymos2

127.0.0.1:6379> srandmember  username

iceymos2

127.0.0.1:6379> srandmember  username

iceymos3

# spop随机移除元素

127.0.0.1:6379> spop  username

iceymos3

127.0.0.1:6379> spop  username

iceymos1

127.0.0.1:6379> smembers  username

[

"iceymos2"

]

# smove将一个指定的值，移动到另一个set集合中

127.0.0.1:6379> smembers  username

[

"iceymos2",

"dkfj",

"iceymoss1",

"iceymoss2",

"iceymoss4",

"iceymoss3"

]

127.0.0.1:6379> sadd  username1  "yauso"

1

127.0.0.1:6379> smembers  usernam1

[]

127.0.0.1:6379> smembers  username1

[

"yauso"

]

127.0.0.1:6379> smove  username  username1  "dkfj"

1

127.0.0.1:6379> smembers  username1

[

"yauso",

"dkfj"

]

# 数字集合类：(例如抖音B站：共同关注功能)

- 差集

- 交集

- 并集

127.0.0.1:6379> smembers  user1_star

[

"汤姆老师",

"英雄联盟解说",

"法外狂徒",

"影视飓风",

"kuangsheng",

"偶像练习生蔡徐坤"

]

127.0.0.1:6379> smembers  user2_star

[

"lpl赛事",

"罗翔说刑法",

"汤姆老师",

"偶像练习生蔡徐坤"

]

# sinter交集，两个用户的共同关注

127.0.0.1:6379> sinter  user1_star  user2_star

[

"汤姆老师",

"偶像练习生蔡徐坤"

]

# sunion并集

127.0.0.1:6379> sunion  user1_star  user2_star

[

"罗翔说刑法",

"汤姆老师",

"法外狂徒",

"lpl赛事",

"kuangsheng",

"英雄联盟解说",

"偶像练习生蔡徐坤",

"影视飓风"

]

# sdiff差集 业务场景：抖音推荐对方还关注了(对方关注了，你没关注，即差集)

127.0.0.1:6379> sdiff  user1_star  user2_star

[

"影视飓风",

"kuangsheng",

"英雄联盟解说",

"法外狂徒"

]

微博，A用户将所有关注的人放在一个set集合中！将它的粉丝也放在一个集合中！共同关注，共同爱好，二度好友，推荐好友（六度分割理论）

散列(Hashes)

map集合，key-value相信学过任何一门编程语言的人都这个map


# hset设置hashe

127.0.0.1:6379> hset  user  name  "iceymoss"

1

# hget获取值

127.0.0.1:6379> hget  user1  name

dkfiel

# hmset设置hashe多个属性

127.0.0.1:6379> hmset  userinfo  name  "iceymoss"  age  18  gender  "男"

OK

# hmget设置hashe多个属性

127.0.0.1:6379> hmget  userinfo  name  age  gender

[

"iceymoss",

"18",

"男"

]

# 获取hashe的所有key-value

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "18",

"gender":  "男"

}

# 删除hashe指定key，对应的value也就删除了

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "18",

"gender":  "男"

}

127.0.0.1:6379> hdel  userinfo  gender

1

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "18"

}

127.0.0.1:6379>

# hlen查看hashe的key数量

127.0.0.1:6379> hlen  userinfo

2

# hexists判断hashe的某个key是否存在

127.0.0.1:6379> hexists  userinfo  name

1 #返回1表示存在，0不在

# hkeys返回所有key

127.0.0.1:6379> hkeys  userinfo

[

"name",

"age"

]

# hvals返回所有value

127.0.0.1:6379> hvals  userinfo

[

"iceymoss",

"18"

]

127.0.0.1:6379>

# hincrby给hash某个字段指定增量

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

19

127.0.0.1:6379>

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

20

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

21

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

22

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

23

127.0.0.1:6379> hincrby  userinfo  age  1

24

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "24"

}

# hsetnx判断hash某个字段是否存在，不存在则可以设置，存在则不可以设置（应用分布式锁）

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "24"

}

127.0.0.1:6379> hsetnx  userinfo  gender  "男"

1

127.0.0.1:6379> hsetnx  userinfo  gender  "男"

0

127.0.0.1:6379> hgetall  userinfo

{

"name":  "iceymoss",

"age":  "24",

"gender":  "男"

}

hash变更的数据user name age，尤其是用户信息之类的，经常变动的信息！hash更适合对象的存储

有序集合(Zset)

有序集合

在set的基础上，增加了一个值我们可以理解为权值，对比：sadd myset hello，zadd myzset 1 hello

所有zset的命令都是以z开头的


# zadd添加元素

127.0.0.1:6379> zadd  myzset  1  chinese

1

127.0.0.1:6379> zadd  myzset  2  math

# zrange获取有序集合所有元素

127.0.0.1:6379> zrange  myzset  0  -1

[

"chinese",

"math"

]

# 排序

127.0.0.1:6379> zadd  salary  2500  xiaohong

(integer) 1

127.0.0.1:6379> zadd  salary  5000  zhangsan

(integer) 1

127.0.0.1:6379> zadd  salary  500  xiaoming

(integer) 1

# 升序排序 从小到大

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE  salary  -inf  +inf

1) "xiaoming"

2) "xiaohong"

3) "zhangsan"

# 升序排序带参数

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE  salary  -inf  +inf  withscores

1) "xiaoming"

2) "500"

3) "xiaohong"

4) "2500"

5) "zhangsan"

6) "5000"

# 从负无穷到2500进行排序并且附带参数

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE  salary  -inf  2500  withscores

1) "xiaoming"

2) "500"

3) "xiaohong"

4) "2500"

# 降序排序，从大到小

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE  salary  0  -1

1) "zhangsan"

2) "xiaohong"

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE  salary  0  -1  withscores

1) "zhangsan"

2) "5000"

3) "xiaohong"

4) "2500"

# zrem移除元素

127.0.0.1:6379> ZRANGE  salary  0  -1

1) "xiaoming"

2) "xiaohong"

3) "zhangsan"

127.0.0.1:6379> zrem  salary  xiaoming

(integer) 1

127.0.0.1:6379> ZRANGE  salary  0  -1

1) "xiaohong"

2) "zhangsan"

# 获取有序集合中的个数

127.0.0.1:6379> zcard  salary

(integer) 2

# 获取集合不同区间中的个数

127.0.0.1:6379> zcount  myzset  1  2

(integer) 2

127.0.0.1:6379> zcount  myzset  1  2

(integer) 2

127.0.0.1:6379> zcount  myzset  1  3

(integer) 3

127.0.0.1:6379> zcount  myzset  1  4

(integer) 3

127.0.0.1:6379> zcount  myzset  0  4

(integer) 3

业务场景: 薪资排序，排序榜等

普通消息：1，重要消息：2 带权重进行判断

Redis的三种特殊数据类型

geospatial 地理位置存储

用于存储地理数据，而redis可以使用我们的业务场景中更方便的去使用该数据类型做，用户的定位、位置计算、网约车车费计算，查询附近的人等很多场景。

getadd

用于添加地理位置

需要注意一下几点：

两级无法直接添加，大量数据可以直接通过相关程序一次性导入
当经纬度超出一定范围时，会报超范围错误

实例：


127.0.0.1:6379> geoadd  china:city  116.40  39.90  beijing

(integer) 1

127.0.0.1:6379> geoadd  china:city  121.47  31.23  shanghai

(integer) 1

127.0.0.1:6379> geoadd  china:city  106.50  29.53  chongqing  114.05  22.52  shenzhen

(integer) 2

127.0.0.1:6379> geoadd  china:city  120.16  30.24  hangzhou

(integer) 1

127.0.0.1:6379> geoadd  china:city  108.96  34.26  xian

geopos

获取地理位置

实例：


127.0.0.1:6379> geopos  china:city  beijing

1) 1) "116.39999896287918091"

2) "39.90000009167092543"

127.0.0.1:6379> geopos  china:city  beijing  shanghai

1) 1) "116.39999896287918091"

2) "39.90000009167092543"

2) 1) "121.47000163793563843"

2) "31.22999903975783553"

geodist

获取给定的两个位置之间的直线距离

m：米
km：千米
mi：英里
ft：英尺

实例：


# 查看两个城市之间的距离

127.0.0.1:6379> geodist  china:city  beijing  shanghai

"1067378.7564"

127.0.0.1:6379> geodist  china:city  beijing  shanghai  km  #以km为单位

"1067.3788"

georadius

给给定的一个坐标为中心，返回某个半径内的元素的值，业务场景：附近的人，附近车辆等。

实例：


# 找出110 30为中心 500 km半径内的元素

127.0.0.1:6379> georadius  china:city  110  30  500  km

1) "chongqing"

2) "xian

# 显示直线距离

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist

1) 1) "chongqing"

2) "341.9374"

2) 1) "xian"

2) "483.8340"

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord

1) 1) "chongqing"

2) "341.9374"

3) 1) "106.49999767541885376"

2) "29.52999957900659211"

2) 1) "xian"

2) "483.8340"

3) 1) "108.96000176668167114"

2) "34.25999964418929977"

# 指定获得数量

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1

1) 1) "chongqing"

2) "341.9374"

3) 1) "106.49999767541885376"

2) "29.52999957900659211"

georadiusbymember

以地点名称为中心查询，查询指定半径内的的元素

实例：


127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER  china:city  shanghai  2000  km

[

"chongqing",

"xian",

"shenzhen",

"hangzhou",

"shanghai",

"beijing"

]

geohash

geohash 返回一个或多个位置元素的geohash表示，使用该命令将返回11 个字符串的geohash字符串

实例：


127.0.0.1:6379> geohash  china:city  beijing  shenzhen

[

"wx4fbxxfke0",

"ws10578st80"

]

在Redis的五大基础数据类型学完后，其实geo的底层就是使用Zset进行封装的，下面我们来使用Zset命令操作地理数据

实例：


127.0.0.1:6379> zrange  china:city  0  -1  #查看所有数据

[

"chongqing",

"xian",

"shenzhen",

"hangzhou",

"shanghai",

"beijing"

]

127.0.0.1:6379> zrem  china:city  xian  #移除西安

1

127.0.0.1:6379> zrange  china:city  0  -1

[

"chongqing",

"shenzhen",

"hangzhou",

"shanghai",

"beijing"

]

hyperloglogs 基数存储

Ps: 这里需要先介绍一下基数，将一个系列的容器中，去重后的元素个数。

例如：{1, 2, 2, 5, 7, 7, 8, 12, 34} 原来总数为：9，基数：7

hyperloglogs是Redis统计基数的算法，有优点是：占用内存固定，2^64不同元素，只需要2KB的内存，从内存的角度来说使用hyperloglogs是很好的。

使用场景

统计网站的访问量，每一个设备只能访问计数一次，多次访问都是一次。

传统的方式，set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量作为标准判断

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦，我们的目的是为了计数，而不是保存用户id

但是需要注意：

0.81%错误率！统计任务，可以忽略不计的

实例：


# 添加一个hyperloglog ，重复则替换

127.0.0.1:6379> pfadd  key1  a  b  c  d  e  f  g

1

# 统计一个key1中有多少元素

127.0.0.1:6379> PFCOUNT  key1

7

127.0.0.1:6379> pfadd  key2  a  b  c  d  e  f  g  h  i  j  k  l  m  n

1

127.0.0.1:6379> PFCOUNT  key2

14

# 合并两个hyperloglog，求并集

127.0.0.1:6379> PFMERGE  mykey  key1  key2

OK

127.0.0.1:6379> PFCOUNT  mykey

14

127.0.0.1:6379>

bitmaps 位存储

Bitmaps位图，数据结构！都是操作二进制位来进行记录，只有0和1两个状态！常见的使用场景：用户信息，活跃or不活跃，在线or不在线等等。

实例：

使用bitmaps来记录周一到周日的打卡情况：1打卡；0未打卡

周一(0): 1;周二(1): 0;周三(2): 1;周四(3): 0;周五(4): 1;周六(5): 1;周日(6): 1 ps：你看你什么成分还想周末休息，赶紧加班吧！(狗头)


# 某员工打卡情况

127.0.0.1:6379> setbit  sign  0  1

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  1  0

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  2  1

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  3  0

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  4  1

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  5  1

0

127.0.0.1:6379> setbit  sign  6  1

0

# 老板心情好查看一下某员工的打卡情况

# 查看对应存的值

127.0.0.1:6379> getbit  sign  2

1

# 周四忘打卡，拿不到全勤奖金了！

127.0.0.1:6379> getbit  sign  3

0

# 统计打开天数

127.0.0.1:6379> bitcount  sign

5

事务

我们在学关系型数据库的时候都学过事务，以及事务的几大特性(ACID)，以及隔离级别等。

Redis的事务本质：一组命令的集合 一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照命令的顺序执行。

Redis事务的特性：

一次性
顺序性
排他性


队列queue： set set set set get set 执行

注意：redis单条命令是保证原子性的，但是Redis的事务是不保证原子性的，Redis也是没有隔离级别的。

当开启事务后，所有的命令都会放入队列中，不会别直接执行的，只有发起执行命令的时候才会执行！exec

Redis的事务命令：

开始事务：(multi)
命令入队(……)
执行事务(exec)

正常事务的开启执行

实例：


127.0.0.1:6379> multi  #开启事务

OK

127.0.0.1:6379> set  k1  v1  #命令入队

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k2  v2  #命令入队

QUEUED

127.0.0.1:6379> get  k2  #命令入队

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k3  v3  #命令入队

QUEUED

127.0.0.1:6379> exec  #执行事务

[

"OK",

"OK",

"v2",

"OK"

]

放弃事务(discard)

当我们开启事务后然后不想执行当前事务，使用discard命令放弃事务

实例：


127.0.0.1:6379> multi  #开启事务

OK

127.0.0.1:6379> set  k1  v1

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k2  v2

QUEUED

127.0.0.1:6379> get  k1

QUEUED

127.0.0.1:6379> discard  #放弃事务

OK

127.0.0.1:6379> set  k1  v1

OK

127.0.0.1:6379> get  k1

v1

两大异常

编译型异常

编译型异常指代码有问题！命令错误！在事务中所有的命令都不会被执行！不会别编译过去！

实例：


127.0.0.1:6379> multi  #开启事务

OK

127.0.0.1:6379> set  k1  v1

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k2  v2

QUEUED

127.0.0.1:6379> getset  k2  #写入一个错误命令，直接报错

ERR wrong  number  of  arguments  for  'getset'  command

127.0.0.1:6379> set  k4  v4  #继续向事务队列中写入命令

QUEUED

127.0.0.1:6379> exec  #执行事务，此时所有命令都不会被执行

EXECABORT Transaction  discarded  because  of  previous  errors.

运行时异常

运行时异常指，给出命令没有问题，例如1/0，那么在执行命令的时候其他没有问题的命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常！

实例：


127.0.0.1:6379> multi

OK

127.0.0.1:6379> get  k1

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k2  v2

QUEUED

127.0.0.1:6379> set  k3  v3

QUEUED

127.0.0.1:6379> exec

Cannot read  properties  of  null (reading 'type') #这里会报错，但是可以正常获取其他值

127.0.0.1:6379> get  k1  #没有k1

(nil)

127.0.0.1:6379> get  k2  #有k2

v2

监控(watch )

锁

悲观锁

悲观锁可以理解为做什么事都以一种悲观的态度，认为事情总会发生，就是指在任何情况下都加锁。

乐观锁

很乐观，认为什么情况下都不会发生，持乐观态度，所以不会上锁，更新的时候去去检查在此期间(指从查询到数据->更新数据之间)操作的数据在数据库有没有被更新过，字段version。

步骤：

获取verison
更新数据的时候比较version

基于Redis的乐观锁

使用watch开启监视

使用watch开启监视(获取version)，需要注意的是，在监控期间数据没有发生变动的时候事务才能正常执行成功，如果失败了，也需要使用unwatch解除监控。

假设你和你女朋友一共有一百块钱money = 100去消费，那么的消费情况刚开始out = 0

模拟单线程情况下：


127.0.0.1:6379> set  money  100

OK

127.0.0.1:6379> set  out  0

ok

# 监控money对象

127.0.0.1:6379> watch  money

ok

# 期间数据没有发生变动，这时候就正常执行成功

# 开启事务

127.0.0.1:6379> multi

OK

127.0.0.1:6379> decrby  money  20

QUEUED

127.0.0.1:6379> incrby  out  20

QUEUED

# 执行事务

127.0.0.1:6379> exec

[

80,

20

]

模拟多线程情况下：

线程1执行：


127.0.0.1:6379> watch  money

OK

127.0.0.1:6379> multi

OK

127.0.0.1:6379> decrby  money  20

QUEUED

127.0.0.1:6379> incrby  out  20

QUEUED

127.0.0.1:6379> exec

(nil)

127.0.0.1:6379> get  money

线程2突然进来执行：


127.0.0.1:6379> get money

100

127.0.0.1:6379> set money 200

OK

127.0.0.1:6379>

然后回到线程1执行：


127.0.0.1:6379> exec

(nil)

我们的线程1的事务就执行失败了，此时的money = 200。

那么为什么线程1的事务会执行失败呢？答案：watch是Redis的乐观锁，线程1获取到version后，线程2执行了对数据库的更该，线程1在执行事务时(更新数据)发现前后的version值不想同，进而导致失败。

注意：如果发现事务失败后，需要解除监控，从新监控获取最新值。

Go-Redis

Go-Redis是什么？

Go-Redis是支持Redis Server和Redis Cluster的Golang客户端，接下来我们要使用golang来操作Redis。

多种客户端

支持单机Redis Server、Redis Cluster、Redis Sentinel、Redis分片服务器

数据类型

go-redis会根据不同的redis命令处理成指定的数据类型，不必进行繁琐的数据类型转换

功能完善

go-redis支持管道(pipeline)、事务、pub/sub、Lua脚本、mock、分布式锁等功能

安装

开源地址：github.com/redis/go-redis

直接使用命令安装，前提是您的设备已经配置了golang的开发环境。

go-redis 支持 2 个最新的 Go 版本，并且需要具有模块支持的 Go 版本。所以一定要初始化一个 Go 模块：


go mod init github.com/my/repo

然后安装 go-redis/ v9：


go get github.com/redis/go-redis/v9

快速使用


package main

import (

"fmt"

"time"

"context"

"github.com/redis/go-redis/v9"

)

func  main() {

rdb := redis.NewClient(&redis.Options{

Addr: "localhost:6379",

Password: "", // no password set

DB: 0, // use default DB

})

defer rdb.Close()

rdb.Ping(context.Background())

status := rdb.Set(context.Background(), "money", 1000, time.Second*100)

if status.Err() != nil {

panic(status.Err())

}

res := rdb.Get(context.Background(), "money")

if res.Err() != nil {

panic(res.Err())

}

fmt.Println(res.Val())

}

我们在前面使用的命令都封装在go-redis中是一个一个的方法，可以参考go-redis:github.com/redis/go-redis/blob/mas...

下面将介绍go-redis的一些常用方法：


//go-redis需要接收一个上下文

ctx := context.Background()

//清空数据库

rdb.FlushAll(ctx)

rdb.FlushDB(ctx)

//判断是否存在key

rdb.Exists(ctx, "username")

//设置key

rdb.Set(ctx, "username", "iceymoss", time.Hour*24*30)

rdb.Set(ctx, "password", "123456", time.Hour*24*30)

//获取key

rdb.Get(ctx, "username").Val()

rdb.Get(ctx, "password").Val()

//删除key

rdb.Del(ctx, "username")

rdb.Del(ctx, "password")

//获取key类型

rdb.Type(ctx, "username")

//随机获取一个key

rdb.RandomKey(ctx)

//重命名key

rdb.Rename(ctx, "username", "name")

rdb.Get(ctx, "name")

//返回key的总数

rdb.DBSize(ctx)

下面将给出几大类型的方法，具体实例就展开了

操作string的方法

Get 获取值
Set 设置key
GetSet 设置一个key的值，并返回这个key的旧值:
SetNX 如果key不存在，则设置这个key
MGet 批量获取
MSet 批量设置key
Incr,IncrBy 自增1，自增指定长
Decr,DecrBy 自减，自减指定长
Del 删除key
Expire 设置过期时间

操作list的方法

LPush 从list左插入
LPushX 跟LPush的区别是，仅当列表存在的时候才插入数据,用法完全一样。
RPop 从list移除第一个元素，并返回
RPush 从list右插入
RPushX 跟RPush的区别是，仅当列表存在的时候才插入数据,用法完全一样。
LPop 从list左边移出第一个元素并返回
LLen 返回list大小
LRange 返回列表的一个范围内的数据，也可以返回全部数据
LRem 删除列表中的数据


// 从列表左边开始，删除100， 如果出现重复元素，仅删除1次，也就是删除第一个

dels, err := rdb.LRem(ctx,"key",1,100).Result()

if err != nil {

panic(err)

}

LIndex 根据索引坐标，查询列表中的数据

LInsert 根据指定位置向list插入元素

操作Hasha的方法

内部采用数组+链表结构，采用链地址法解决哈希冲突。

HSet 根据key和field字段设置，field字段的值


// user_1 是hash key，username 是字段名, zhangsan是字段值

err := rdb.HSet(ctx,"user_1", "username", "zhangsan").Err()

if err != nil {

panic(err)

}

HGet 根据key和field字段获取field的值


// user_1 是hash key，username是字段名

username, err := rdb.HGet(ctx,"user_1", "username").Result()

if err != nil {

panic(err)

}

fmt.Println(username)

HGetAll 根据根据key查询所有字段


// 一次性返回key=user_1的所有hash字段和值

data, err := rdb.HGetAll(ctx,"user_1").Result()

if err != nil {

panic(err)

}

// data是一个map类型，这里使用使用循环迭代输出

for  field, val := range data {

fmt.Println(field,val)

}

HIncrBy 根据key和field字段，累加字段的数值
HKeys 根据key返回所有字段名
HLen 根据key，查询hash的字段数量
HMGet 根据key和多个字段获取多个字段值
HMSet 根据key和多个字段名和字段值，批量设置hash字段值
HSetNX 如果key不存在则创建


err := rdb.HSetNX(ctx,"key", "id", 100).Err()

if err != nil {

panic(err)

}

HDel 根据key和字段名，删除hash字段，支持批量删除hash字段


// 删除一个字段id

rdb.HDel(ctx,"key", "id")

// 删除多个字段

rdb.HDel(ctx,"key", "id", "username")

HExists 检测hash字段名是否存在


// 检测id字段是否存在

err := rdb.HExists(ctx,"key", "id").Err()

if err != nil {

panic(err)

}

操作set的方法

SAdd 向集合中添加元素


// 添加100到集合中

err := rdb.SAdd(ctx,"key",100).Err()

if err != nil {

panic(err)

}

// 将100,200,300添加到集合中

rdb.SAdd(ctx,"key",100, 200, 300)

SCard 获取集合元素个数
SIsMember 判断是否在集合中
SMembers 获取集合中的所有元素
SRem 删除集合所有元素
Spop, SpopN 随机返回集合中的元素，并且删除返回的元素

操作Zset的方法

ZAdd 向有序集合中添加元素
ZCard 获取有序集合的元素个数
ZCount 根据权重统计范围
ZIncrBy 增加元素的分数
ZRange,ZRevRange 返回集合中某个索引范围的元素，根据分数从小到大排序
ZRangeByScore 根据分数范围返回集合元素，元素根据分数从小到大排序，支持分页。
ZRevRangeByScore 用法类似ZRangeByScore，区别是元素根据分数从大到小排序。
ZRangeByScoreWithScores 用法跟ZRangeByScore一样，区别是除了返回集合元素，同时也返回元素对应的分数
ZRem 删除集合元素
ZRemRangeByRank 根据索引范围删除元素
ZRemRangeByScore 根据分数范围删除元素
ZScore 查询元素对应的分数
ZRank 根据元素名，查询集合元素在集合中的排名，从0开始算，集合元素按分数从小到大排序

其他操作

geospatial


GeoAdd(ctx context.Context, key string, geoLocation ...*GeoLocation) *IntCmd

GeoPos(ctx context.Context, key string, members ...string) *GeoPosCmd

GeoRadius(ctx context.Context, key string, longitude, latitude float64, query *GeoRadiusQuery) *GeoLocationCmd

GeoRadiusStore(ctx context.Context, key string, longitude, latitude float64, query *GeoRadiusQuery) *IntCmd

GeoRadiusByMember(ctx context.Context, key, member string, query *GeoRadiusQuery) *GeoLocationCmd

GeoRadiusByMemberStore(ctx context.Context, key, member string, query *GeoRadiusQuery) *IntCmd

GeoSearch(ctx context.Context, key string, q *GeoSearchQuery) *StringSliceCmd

GeoSearchLocation(ctx context.Context, key string, q *GeoSearchLocationQuery) *GeoSearchLocationCmd

GeoSearchStore(ctx context.Context, key, store string, q *GeoSearchStoreQuery) *IntCmd

GeoDist(ctx context.Context, key string, member1, member2, unit string) *FloatCmd

GeoHash(ctx context.Context, key string, members ...string) *StringSliceCmd

hyperloglogs


PFAdd(ctx context.Context, key string, els ...interface{}) *IntCmd

PFCount(ctx context.Context, keys ...string) *IntCmd

PFMerge(ctx context.Context, dest string, keys ...string) *StatusCmd

……

……

……

bitmaps


SetBit(ctx context.Context, key string, offset int64, value int) *IntCmd

GetBit(ctx context.Context, key string, offset int64) *IntCmd

BitCount(ctx context.Context, key string, bitCount *BitCount) *IntCmd

……

……

……

go-redis完成事务

假设我们有money = 100, 去消费，刚开开始out = 0


package main

import (

"context"

"fmt"

"github.com/redis/go-redis/v9"

"time"

)

func  main() {

rdb := redis.NewClient(&redis.Options{

Addr: "localhost:6379",

Password: "", // no password set

DB: 0, // use default DB

})

ctx := context.Background()

defer rdb.Close()

rdb.Set(ctx, "money", 100, time.Hour*24*30)

rdb.Set(ctx, "out", 0, time.Hour*24*30)

//开启一个事务

multi := rdb.TxPipeline()

//消费20元

dec := rdb.DecrBy(ctx, "money", 20)

//执行失败取消事务

if dec.Err() != nil {

multi.Discard()

return

}

inc := rdb.IncrBy(ctx, "out", 20)

if inc.Err() != nil {

multi.Discard()

return

}

//执行事务

multi.Exec(ctx)

fmt.Println(rdb.Get(ctx, "money").Val())

fmt.Println(rdb.Get(ctx, "out").Val())

}

输出：


80

20

当消费超出本金后，需要取消事务：


package main

import (

"context"

"fmt"

"github.com/redis/go-redis/v9"

"strconv"

"time"

)

func  main() {

rdb := redis.NewClient(&redis.Options{

Addr: "localhost:6379",

Password: "", // no password set

DB: 0, // use default DB

})

ctx := context.Background()

defer rdb.Close()

rdb.Set(ctx, "money", 100, time.Hour*24*30)

rdb.Set(ctx, "out", 0, time.Hour*24*30)

//开启一个事务

multi := rdb.TxPipeline()

wantOut := 120

money, _ := strconv.Atoi(rdb.Get(ctx, "out").Val())

if money < wantOut {

multi.Discard()

return

}

//消费20元

dec := rdb.DecrBy(ctx, "money", int64(wantOut))

//执行失败取消事务

if dec.Err() != nil {

multi.Discard()

return

}

inc := rdb.IncrBy(ctx, "out", int64(wantOut))

if inc.Err() != nil {

multi.Discard()

return

}

multi.Exec(ctx)

}

事务会被取消

go-redis乐观锁


ctx := context.Background()

// 定义一个回调函数，用于处理事务逻辑

fn := func(tx *redis.Tx) error {

// 先查询下当前watch监听的key的值

v, err := tx.Get(ctx, "key").Int()

if err != nil && err != redis.Nil {

return err

}

// 这里可以处理业务

v++

// 如果key的值没有改变的话，Pipelined函数才会调用成功

_, err = tx.Pipelined(ctx, func(pipe redis.Pipeliner) error {

// 在这里给key设置最新值

pipe.Set(ctx, "key", v, 0)

return  nil

})

return err

}

// 使用Watch监听一些Key, 同时绑定一个回调函数fn, 监听Key后的逻辑写在fn这个回调函数里面

// 如果想监听多个key，可以这么写：client.Watch(ctx,fn, "key1", "key2", "key3")

rdb.Watch(ctx, fn, "key")

Redis进阶

Redis.conf配置介绍

单位


# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify

# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:

#

# 1k => 1000 bytes

# 1kb => 1024 bytes

# 1m => 1000000 bytes

# 1mb => 1024*1024 bytes

# 1g => 1000000000 bytes

# 1gb => 1024*1024*1024 bytes

#

# units are case insensitive so 1GB 1Gb 1gB are all the same.

配置文件对大小写不敏感

redis配置文件可以有多个导入（可以配置多个文件)


################################## INCLUDES ###################################

# Include one or more other config files here. This is useful if you

# have a standard template that goes to all Redis servers but also need

# to customize a few per-server settings. Include files can include

# other files, so use this wisely.

#

# Notice option "include" won't be rewritten by command "CONFIG REWRITE"

# from admin or Redis Sentinel. Since Redis always uses the last processed

# line as value of a configuration directive, you'd better put includes

# at the beginning of this file to avoid overwriting config change at runtime.

#

# If instead you are interested in using includes to override configuration

# options, it is better to use include as the last line.

#

# include /path/to/local.conf

# include /path/to/other.conf

网络: 是否提供远程访问等


################################## NETWORK #####################################

# By default, if no "bind" configuration directive is specified, Redis listens

# for connections from all the network interfaces available on the server.

# It is possible to listen to just one or multiple selected interfaces using

# the "bind" configuration directive, followed by one or more IP addresses.

#

# Examples:

#

# bind 192.168.1.100 10.0.0.1

# bind 127.0.0.1 ::1

可以使用命令修改ip:


bind 127.0.0.1 #绑定的ip

protected-mode yes #受保护模式

port 6379 #端口设置

通用配置


################################# GENERAL #####################################

# By default Redis does not run as a daemon. Use 'yes' if you need it.

# Note that Redis will write a pid file in /var/run/redis.pid when daemonized.

……

……

……

相应的配置作用如下：


daemonize yes # 以守护进程的方式运行，默认no，需要开启yes（允许后台运行）

pidfile /var/run/redis_6379.pid #如果以后台的方式运行，我们需要指定一个pid进程文件

loglevel notice #日志的级别

logfile ""  #日志的文件位置名

databases 16 #默认的16个数据库，数据库的数量

always-show-logo yes #是否显示logo

快照

持久化，在规定的时间内，执行了多少次操作，则会持久化到文件==.rbd==，==.aof==

redis是基于内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电即失。


save 900 1 #900s内，至少有一个key进行了修改，就进行持久化操作

save 300 10

save 60 10000

stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化失败后，redis是否还要进行工作

dbfilename dump.rdb #是否压缩rdb文件，需要消耗cpu资源

rdbchecksum yes #保存reb文件的时候，进行检查修复rdb文件错误

dir ./ #rdb文件保存位置

主从复制
安全

密码，redis默认是没有密码的


# requirepass foobared

如果需要使用密码可直接在配置文件中进行修改：


requirepass 123456


# 使用命令设置密码

config get requirepass #获取redis的密码

config set requirepass "123456"  #设置redis密码

auth 123456 #使用密码登录，校验密码

客户端


maxclients 10000 #设置能连接上redis的最大客户端的数量

maxmemory <bytes> #redis配置最大的内存容量

maxmemory-policy noeviction #内存到达上限之后的处理策略#移除一些过期的key#报错

redis.conf中的默认的过期策略是 volatile-lru

maxmemory-policy 六种方式

1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）

2、allkeys-lru ： 删除lru算法的key

3、volatile-random：随机删除即将过期key

4、allkeys-random：随机删除

5、volatile-ttl ： 删除即将过期的

6、noeviction ： 永不过期，返回错误

aof配置（持久化配置）


appendonly no #默认不开启aof模式，默认是使用rdb方式持久化，在大部分所有的情况下，rdb完全够用

appendfilename "appendonly.aof"  #持久化的文件名字

appendfsync always # 每次修改都会sync，消耗性能！

appendfsync everysec # 每秒执行一次sync，可能会丢失这1s的数据！

appendfsync no # 不执行sync同步，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！

未完待续

……

参考文献

B站up主-狂神说Java

码神之路

redis

本作品采用《CC 协议》，转载必须注明作者和本文链接

刻意学习

Redis入门到进阶(更新至进阶篇：配置文件的介绍)

Redis入门

概述

Redis是什么

Redis能干嘛？

特性

安装(docker安装)

基础知识

redis是单线程

数据类型

基础命令

String字符串

列表(list)

集合(set)

散列(Hashes)

有序集合(Zset)

Redis的三种特殊数据类型

geospatial 地理位置存储

getadd

geopos

geodist

georadius

georadiusbymember

geohash

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