Redis学习笔记-基本概念知识

系统管理员 2021-01-24 18:49 818阅读 0赞

###性能优越###

redis的性能优越主要来自三个方面

*  基于ANSIC语言编写，接近于汇编语言的机器语言，运行速度快速
 *  基于内存读写
 *  数据库结构只有6种数据类型，数据结构简单，规则少

### 应用场景 ###

*  缓存常用的数据
 *  在需要高速读写的场合，比如一些商品抢购和抢红包的场合

###业务考量###

*  业务数据常用吗？命中率如何？如果命中率很低就没有必要写入缓存
 *  该业务是读操作多，还是写操作多，如果写操作多，频繁写入数据库，也没有必要使用缓存
 *  业务数据大小如何？如果要存储几百兆字节的文件，会给缓存带来很大的压力，有没有必要？

# 流程图 #

缓存

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTQzNjM0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

高速读写场合

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTQzNjM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

# 转换 #

由于redis只提供基于字符串型的操作，而在Java中使用的却以类对象为主，所以需要redis存储字符串和Java对象相互转换，Spring对这些进行了封装和支持，它提供了序列化的设计框架和一些序列化的类，使用它后可以通过序列化把Java对象转换，使得redis能把它存储起来，在读取的时候，再把由序列化的字符串转化为java对象，这样在Java环境使用redis就更加简单了，所以更多时候，可以使用Spring提供的RedisTemplate的机制来使用Redis

# 数据类型 #

| 数据类型          | 数据类型存储的值                                             | 说明                                                         |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| STRING(字符串)    | 可以保存字符串、整数和浮点数                                 | 可以对字符串进行操作，比如增加字符或者求字串；如果是整数或者浮点数，可以实现计算，比如自增等 |
| LIST(列表)        | 它是一个链表，它的每一个节点都包含一个字符串                 | Redis支持从链表的两端插入或者弹出节点，或者通过偏移对它进行裁剪；还可以读取一个或者多个节点，根据条件删除或者查找结点等 |
| SET（集合）       | 它是一个收集器，但是是无序的，在它里面的每一个元素都是一个字符串，而且是独一无二的，各不相同的 | 可以新增、读取、删除单个元素；检测一个元素是否在集合中；计算它和其他集合的交集、并集和差集等；随机从集合中读取元素 |
| HASH(哈希散列表)  | 它类似于Java语言中的Map,是一个键值对应的无序列表             | 可以增删改查元素，也可以获取所有的键值对                     |
| ZSET(有序集合)    | 它是一个有序的集合，可以包含字符串、整数、浮点数、分值，元素的排序是根据分值的大小来决定的 | 可以增删改查元素，根据分值的范围或者成员来获取对应的元素     |
| HyperLogLog(基数) | 它的作用是计算重复的值，以确定存储的数量                     | 只提供基数的运算，不提供返回功能                             |

**字符串**

除了get、set、incr、decr、mget等操作外，Redis还提供了下面一些操作，获取字符串的长度，往字符串append内容，设置和获取字符串的一段内容，设置获取字符串的某一位，批量设置一系列字符串的内容

**注意事项：**

*  在测试过程中，如果开始把value设置为浮点数，那么incr、decr、incrby、decrby的命令都会失败
 *  redis并不支持减法、乘法、除法操作
 *  由于redis功能比较弱，所以经常会在java程序中读取它们，然后通过java进行计算并设计它们的值

**应用场景**

String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，value其实不仅是String，也可以是数字；比如想知道什么时候可以封锁一个ip地址，INCRBY命令可以使这些变得容易，通过原子递增保持计数

实现方式：m,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int

**哈希**

**常用命令：**hget,hset,hgetall等

**应用场景**

比如我们要存储一个用户信息的对象数据，包含以下信息：

用户ID,查找的key

存储的value用户对象包含姓名name，年龄age，生日birthday等信息，

如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下两种存储方式：

第一种方式将用户Id作为查找的key，把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，

如 set u001 “李三，18，20010101”

这种方式的缺点是增加了序列化和反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要将整个对象取回，并且操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题

第二种方法是这个用户信息有多少成员就存储成多少个key-value对，用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，

如 
````
mset user:001:name”李三”  user:001:age18 user:001:birthday”20010101”
````
虽然省去了序列化开销和并发的问题，但是用户ID重复存储，如果存储大量的这样的数据，内存浪费还是非常客观

那么redis提供的hash很好的解决了这个问题，Redis的hash实际上内部存储的value是一个hashMap

如 
````
hmset user:001 name “李三”  age 18 birthday “20010101”
````
也就是说key任然是用户id，value是一个map，这个map的key是成员属性，value是值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过内部的map的key（redis里称内部的key为field），也就是通过key（用户ID）+field(属性标签)操作对应的数据了，既不需要重复村数据，也不会带来序列化和并发修改。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，redis提供了接口（hgetall）可以直接获取到全部的属性数据，但是如果内部的map的成员比较多，那么涉及到遍历整个内部的map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历可能会比较耗时，而其他客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

实现方式：

上面已经说的redis hash对应的value内部实际上就是一个hashmap，实际上这里会有两个不同的实现，这个hash的成员比较少的时候，redis会为了节省内存而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，而成员数量增大时会自动转换成真正的hashmap，此时的encoding为ht。

**注意事项：**

*  hmset命令，在javaAPI中，是使用map保存多个键值对在先的
 *  hgetall命令返回所有的键值对，并保存到一个map对象中，如果hash结构很大，那么要考虑它对jvm的内存影响
 *  hincrby和hincrbyFloat命令都采用Increment方法，Spring会识别它具体使用那种方法
 *  redisTemplate.opsForHash().value(key)方法相当于hvals命令，它会返回所有的值，并保存到一个List对象中；而redisTemplate.opsForHash().key(key)方法相当于hkeys命令，它会获取所有的key值保存到一个set对象中
 *  在spring中使用redisTemplate.opsForHash().putAll(key,map)方法相当于执行了hmset命令，使用了map，由于配置了默认的序列化器为字符串，所以它也只会用字符串惊醒转化，这样才能执行对应的数值加法，如过使用其他的序列化器，则后面的命令可能会抛出异常
 *  在使用大的hash机构时，需要考虑返回数据的大小，以避免返回太多的数据，引发JVM内存溢出或者Redis的性能问题

**链表**

常用命令：lpush,rpush,lpop,lrange,BLOP等

**应用场景**

Redis list应用场景非常多，也是redis最重要的数据结构之一。

我们可以轻松的实现最新消息排行功能。Lists的另一个应用就是消息队列，可以利用Lists的push操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用pop操作将任务取出进行执行。

**实现方式**

Redis list的实现为一个双向链表，既可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过也带来了部分额外的内存开销，redis内部有很多实现，包括发送缓冲队列也是用的这个数据结构。

**注意事项**

*  双向链表，其中以“l”开头的代表左操作，以“r”开头的代表右操作
 *  对于大量的数据操作的时候，我们需要考虑插入和删除的内容的大小，因为这将是十分消耗性能的指令，会导致Redis服务器的卡顿，对于一些不允许卡顿的一些服务器，可以进行分批次操作，以避免卡顿
 *  操作链表的命令是进程不安全的，因为多个redis客户端可能同时操作同一个链表，为了避免这种情况，Redis提供了链表阻塞命令，它们在运行的时候会给链表加锁

**集合**

常用命令：sadd,srem,spop,sdiff,smembers,sunion等

**应用场景**

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set的重要接口，这个也是list所不能提供的。

比如微博应用中，每个人的好友在一个集合中，这样求两个人的共同好友操作，只需要求交集命令即可。Redis还提供求交集，并集，差集等操作，非常方便实用，

实现方式：

Set的内部是一个value永远为null的hashmap，实际上就是计算hash的方式快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

**注意事项**

*  对于集合而言，它的每一元素都是不能重复的，当插入相同记录的时候都会失败
 *  集合是无序的
 *  集合的每一个元素都是String数据类型

**有序集合**

**应用场景**

**  ** 以某个条件为权重，比如按从大到小的次序排序

ZREVRANGE命令可以按照得分来取前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。

Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是有序的，而sorted set可以通过额外提供一个优先级（score）的参数来为成员排序，并且插入有序的，即自动排序。

比如：twitter的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是按时间自动排好的

比如：全班的成绩，sortedset，value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分，这样的数据插入集合，就已经进行了天然的排序。

另外还可以用sorted set来进行带权重的队列，比如普通的消息score为1，重要的消息score为2，然后工作线程可以按照score的倒序来取任务，让重要的任务先执行。

需要精确的设定过期的时间的应用

比如你可以把score的值设置为过期的时间戳，那么就可以通过简单的过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除redis的过期数据，你完全可以把这个时间戳当作数据库的索引，用redis来找出那些数据需要过期清除，然后精确的从数据库删除相应的记录。

实现方式:

Redis sorted set的内部使用Hashmap和跳跃表来保证数据的存储和有序，hash map里存储的是成员到score的映射，而跳跃表里存储的是所有成员，排序的依据是hashmap里存储的score，使用跳跃表的结构可以获得较高的查询效率，并且在实现上比较简单。

**注意事项**

*  有序集合和无需集合的主要区别是对于每一个元素除了值以外，它还会多一个分数。
 *  Redis支持对分数的排序
 *  集合是同故宫哈希实现的，增删改查的时间复杂度都是O（1）
 *  有序集合依赖key表示它是属于那个集ji依赖分数进行排序

**基数**

*  基数是一种算法
 *  基数并不是存储元素，而是给某一个有重复元素集合（一般是很大的数据集合）评估需要的空间单元数

# 持久化 #

在redis中存在两种方式的备份：一种是快照（snapshotting）,它是备份当前瞬间Redis在内存中的数据记录；另一种是只追加文件（Append-Only File,AOF），其作用就是当Redis执行写命令后，在一定的条件下将执行过的写命令依次保存在redis的文件中，将来可以一次执行那些保存的命令恢复redis的数据了。

对于快照备份而言，如果当前Redis的数据量大，备份会造成Redis卡顿，但是恢复重启是比较快速的

对于AOF备份而言，它只是追加写命令，所以备份一样不会造成Redis卡顿，但是回复重启需要执行更多的命令，备份文件可能很大

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTQzNjM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/1611514454756.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTQzNjM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/1611514435152.png