Redis学习

本文是本人的redis学习笔记，笔记中大部分内容来源于网络资料的整理，非原创。

redis中使用redis-dump导出、导入、还原数据实例。

maxmemory-policy 配置达到最大内存之后的回收政策，基本上是LRU。

Redis的数据结构和常用的场景：

1. String——字符串

常用命令：get ,set ,incr,decr,mget(批量get)

这个功能感觉就是现在和memcached的功能是一样的，最近学习了redis以后感觉，真是比memcached强大了太多了。（不过有在网上看到说，redis没有CAS操作，目前学习的还没有到这么深入，我觉得会没有吗？）

常用于做原子计数器。

GETSET 命令的妙用，请于清空旧值的同时设置一个新值，配合原子计数器使用。

2. Hash——字典

常用命令：hset,hget,hgetall

在 Memcached 中，我们经常将一些结构化的信息打包成 hashmap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值（一般是 JSON 格式），比如用户的昵称、年龄、性别、积分等。这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将字符串（JSON）取出来，然后进行反序列化，修改某一项的值，再序列化成字符串（JSON）存储回去。简单修改一个属性就干这么多事情，消耗必定是很大的，也不适用于一些可能并发操作的场合（比如两个并发的操作都需要修改积分）。而 Redis 的 Hash 结构可以使你像在数据库中 Update 一个属性一样只修改某一项属性值。

例子，代码如下：

//建立哈希，并赋值
127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34 
OK
//列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "P1pp0"
5) "age"
6) "34"
//更改哈希中的某一个值
127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345 
(integer) 0
//再次列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "12345"
5) "age"
6) "34"

可以这么做的原因是因为：

Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如：hmset user:001 name "李三" age 18 birthday "20010101" 也就是说，Key仍然是用户ID,value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

实现方式：

上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

3. List——列表

list的一个应用就是消息队列，利用redis list 这种数据类型的顺序化的特点，可以实现一个消息队列，或者任务队列，而且可以确保先后顺序。实现的方式其实是一个双向链表。

常用命令：lpush,lpop,rpush,rpop,lrange,rpoplpush,blpop

RPOPLPUSH source destination  
  
    命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内，执行以下两个动作：  
    将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出，并返回给客户端。  
    将 source 弹出的元素插入到列表 destination ，作为 destination 列表的的头元素。  
    如果 source 和 destination 相同，则列表中的表尾元素被移动到表头，并返回该元素，可以把这种特殊情况视作列表的旋转(rotation)操作。  
    一个典型的例子就是服务器的监控程序：它们需要在尽可能短的时间内，并行地检查一组网站，确保它们的可访问性。  
    redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.10"  
    redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.11"  
    redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.12"  
    redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.13"  
    Then:  
    next_ip = redis.rpoplpush "downstream_ips", "downstream_ips"

BLPOP  
  
  假设现在有 job 、 command 和 request 三个列表，其中 job 不存在， command 和 request 都持有非空列表。考虑以下命令：  
  BLPOP job command request 30  #阻塞30秒，0的话就是无限期阻塞,job列表为空,被跳过,紧接着command 列表的第一个元素被弹出。  
  1) "command"                             # 弹出元素所属的列表  
  2) "update system..."                    # 弹出元素所属的值   
  为什么要阻塞版本的pop呢，主要是为了避免轮询。举个简单的例子如果我们用list来实现一个工作队列。执行任务的thread可以调用阻塞版本的pop去获取任务这样就可以避免轮询去检查是否有任务存在。当任务来时候工作线程可以立即返回，也可以避免轮询带来的延迟。

4. Set——集合

常用命令：sadd,srem,smember,sunion,sdiff,spop

Set 就是一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用 Redis 提供的 Set 数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。因为 Redis 非常人性化的为集合提供了求交集、并集、差集等操作，那么就可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。

1.共同好友、二度好友
2.利用唯一性，可以统计访问网站的所有独立 IP
3.好友推荐的时候，根据 tag 求交集，大于某个 threshold 就可以推荐

对于特定访问者的问题，可以通过给每次页面浏览使用SADD命令来解决。SADD不会将已经存在的成员添加到一个集合。

5. Sorted Set——有序集合

常用命令：zadd,zrem,zrange,zcard

我感觉一般是用到这种集合的天然排序功能吧。

排行榜(leader board)按照得分进行排序。ZADD命令可以直接实现这个功能，而ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户，ZRANK可以用来获取用户排名，非常直接而且操作容易。

需要精准设定过期时间的应用 , 比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳，那么就可以简单地通过过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除Redis中的过期数据，你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引，用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

实现数据结构细节：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

Redis的其他使用场景：

1.订阅-发布系统这个我还要继续学习，目前没有看到过这种场景

2. 事务——Transactions

虽然 Redis 的 Transactions 提供的并不是严格的 ACID 的事务（比如一串用 EXEC 提交执行的命令，在执行中服务器宕机，那么会有一部分命令执行了，剩下的没执行），但是这个 Transactions 还是提供了基本的命令打包执行的功能（在服务器不出问题的情况下，可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的，中间有会有其它客户端命令插进来执行）。Redis 还提供了一个 Watch 功能，你可以对一个 key 进行 Watch，然后再执行 Transactions，在这过程中，如果这个 Watched 的值进行了修改，那么这个 Transactions 会发现并拒绝执行。

使用Redis原语命令，更容易实施垃圾邮件过滤系统或其他实时跟踪系统。（这个不知道是怎么做的，需要研究）

Redis还有阻塞队列的命令，能够让一个程序在执行时被另一个程序添加到队列。（这是怎么做的？）