Redis 简介
Redis 是完全开源免费的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key - value 数据库
Redis 与 其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:
Redis 支持 5 中数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合),zset(sorted set:有序集合)
string
string 是 redis 最基本的数据类型。一个 key 对应一个 value。
string 是二进制安全的。也就是说 redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象。
string 类型是 redis 最基本的数据类型,string 类型的值最大能存储 512 MB。
理解:string 就像是 java 中的 map 一样,一个 key 对应一个 value
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
hash
Redis hash 是一个键值对(key - value)集合。
Redis hash 是一个 string 类型的 key 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。
理解:可以将 hash 看成一个 key - value 的集合。也可以将其想成一个 hash 对应着多个 string。
与 string 区别:string 是 一个 key - value 键值对,而 hash 是多个 key - value 键值对。
// hash-key 可以看成是一个键值对集合的名字,在这里分别为其添加了 sub-key1 : value1、
sub-key2 : value2、sub-key3 : value3 这三个键值对
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
// 获取 hash-key 这个 hash 里面的所有键值对
127.0.0.1:6379> hgetall hash-key
1) "sub-key1"
2) "value1"
3) "sub-key2"
4) "value2"
5) "sub-key3"
6) "value3"
// 删除 hash-key 这个 hash 里面的 sub-key2 键值对
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 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。我们可以网列表的左边或者右边添加元素。
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"
我们可以看出 list 就是一个简单的字符串集合,和 Java 中的 list 相差不大,区别就是这里的 list 存放的是字符串。list 内的元素是可重复的。
set
redis 的 set 是字符串类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的,因此添加、删除、查找的复杂度都是 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 与 java 中的 set 还是有点区别的。
redis 的 set 是一个 key 对应着 多个字符串类型的 value,也是一个字符串类型的集合
但是和 redis 的 list 不同的是 set 中的字符串集合元素不能重复,但是 list 可以。
Zset
redis zset 和 set 一样都是 字符串类型元素的集合,并且集合内的元素不能重复。
不同的是,zset 每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset 的元素是唯一的,但是分数(score)却可以重复。
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 是按照分数的大小来排序的。
一般不用 Redis 做消息发布订阅。
简介
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式:发送者 (pub) 发送消息,订阅者 (sub) 接收消息。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系:
学Redis这篇就够了
当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时, 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端:
学Redis这篇就够了
实例
以下实例演示了发布订阅是如何工作的。在我们实例中我们创建了订阅频道名为 redisChat:
127.0.0.1:6379> SUBsCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
现在,我们先重新开启个 redis 客户端,然后在同一个频道 redisChat 发布两次消息,订阅者就能接收到消息。
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "send message"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "hello world"
(integer) 1
# 订阅者的客户端显示如下
1) "message"
2) "redisChat"
3) "send message"
1) "message"
2) "redisChat"
3) "hello world"
发布订阅常用命令
自行查阅
redis 事务一次可以执行多条命令,服务器在执行命令期间,不会去执行其他客户端的命令请求。
事务中的多条命令被一次性发送给服务器,而不是一条一条地发送,这种方式被称为流水线,它可以减少客户端与服务器之间的网络通信次数从而提升性能。
Redis 最简单的事务实现方式是使用 MULTI 和 EXEC 命令将事务操作包围起来。
一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:
实例
以下是一个事务的例子, 它先以 MULTI 开始一个事务, 然后将多个命令入队到事务中, 最后由 EXEC 命令触发事务, 一并执行事务中的所有命令:
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"
单个 Redis 命令的执行是原子性的,但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制,所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本,但批量指令并非原子化的操作,中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚,也不会造成后续的指令不做。
这是官网上的说明 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 处失败,set a 已成功不会回滚,set c 还会继续执行。
Redis 事务命令
下表列出了 redis 事务的相关命令:
序号命令及描述:
1. DISCARD 取消事务,放弃执行事务块内的所有命令。
2. EXEC 执行所有事务块内的命令。
3. MULTI 标记一个事务块的开始。
4. UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
5. WATCH key [key …]监视一个 (或多个) key ,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。
Redis 是内存型数据库,为了保证数据在断电后不会丢失,需要将内存中的数据持久化到硬盘上。
RDB 持久化
将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。
可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。
如果系统发生故障,将会丢失最后一次创建快照之后的数据。
如果数据量大,保存快照的时间会很长。
AOF 持久化
将写命令添加到 AOF 文件(append only file)末尾。
使用 AOF 持久化需要设置同步选项,从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。
这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上,而是先存储到缓冲区,然后由操作系统决定什么时候同步到磁盘。
选项同步频率always每个写命令都同步eyerysec每秒同步一次no让操作系统来决定何时同步
随着服务器写请求的增多,AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性,能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。
通过使用 slaveof host port 命令来让一个服务器成为另一个服务器的从服务器。
一个从服务器只能有一个主服务器,并且不支持主主复制。
连接过程
主从链
随着负载不断上升,主服务器无法很快的更新所有从服务器,或者重新连接和重新同步从服务器将导致系统超载。
为了解决这个问题,可以创建一个中间层来分担主服务器的复制工作。中间层的服务器是最上层服务器的从服务器,又是最下层服务器的主服务器。
Sentinel(哨兵)可以监听集群中的服务器,并在主服务器进入下线状态时,自动从从服务器中选举处新的主服务器。
分片是将数据划分为多个部分的方法,可以将数据存储到多台机器里面,这种方法在解决某些问题时可以获得线性级别的性能提升。
假设有 4 个 Redis 实例 R0, R1, R2, R3, 还有很多表示用户的键 user:1, user:2, … , 有不同的方式来选择一个指定的键存储在哪个实例中。
根据执行分片的位置,可以分为三种分片方式:
END