Redis（一）：开篇

怼烎@ 2022-02-02 12:19 194阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  1、什么是Redis
     *  2、Redis 可以用来做什么
     *   *  2.1、缓存
         *  2.2、排行榜
         *  2.3、计数器
         *  2.4、社交网络
         *  2.5、消息队列
     *  3、常用全局命令
     *   *  3.1、查看所有键
         *  3.2、键总数
         *  3.3、检查键是否存在
         *  3.4、删除键
         *  3.5、键过期
         *  3.6、键的数据结构类型
     *  4、Redis 基本数据结构简介
     *   *  4.1、String 字符串
         *  4.2、Hash 哈希
         *  4.3、List 列表
         *  4.4、Set 集合
         *  4.5、ZSet 有序集合
     *  5、Redis 高级数据结构简介
     *   *  5.1、Bitmaps 位图
         *  5.2、HyperLogLogs
         *  5.3、Streams
         *  5.4、GEO
     *  6、Redis 数据结构和内部编码
     *  7、Redis 单线程为何性能如此高
     *  8、Redis 5.x 新特性

## 1、什么是Redis ##

Redis 是一种基于键值对（key-value）的 NoSQL 数据库，它的全称是（Remote Dictionary Service）远程字典服务。

Redis 中的值支持 字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）、位图（Bitmaps）、HyperLogLog、GEO（地理信息定位）等多种数据结构，因此 Redis 可以满足很多应用场景。

Redis 可以将所有数据存放在内存中，因此它的读写性能非常惊人。不仅如此，Redis 还可以将内存的数据利用快照和日志的形式保存在硬盘上，这样在服务器发生故障时，只要硬盘可以使用，那么其存储的数据就不会丢失。除了以上功能，Redis 还提供了键过期、发布订阅、事务、Lua 脚本等功能。

从 Redis 的官方统计来看，国内外很多大型互联网公司都在使用Redis，如国外的 Twitter、Stack Overflow、GitHub 等；国内的 新浪微博、阿里巴巴、腾讯、百度、搜狐、优酷土豆、美团、小米、唯品会等公司。因此，对 Redis 的了解与应用已经成为当下开发者必备的技能。

## 2、Redis 可以用来做什么 ##

Redis的业务应用范围非常广泛，以下介绍几种常用的场景

### 2.1、缓存 ###

Redis 提供了键值过期特性，同时也提供了灵活控制最大内存合内存溢出的淘汰策略。因此合理的使用Redis 缓存数据不仅可以加快数据的访问速度，而且可以有效的降低后端的压力。

### 2.2、排行榜 ###

对数据进行排行的需求几乎存在与所有的系统或网站，例如：按照热度排行，按照时间排行，按照各种复杂维度计算出的排行。Redis 提供了列表和有序集合数据结构，合理的使用这些数据结构可以很轻松的实现各种维度的排行。

### 2.3、计数器 ###

Redis 天然支持计数功能，而且计数的性能也非常好，因此经常用于对 视频播放计数、网页浏览计数、或用来做分布式自增ID等。

### 2.4、社交网络 ###

点赞、踩、粉丝、共同好友或喜好、推送、下拉刷新等都是社交网站必备的功能，由于社交网站访问量通常比较大，而且传统的关系听数据库不太适合保存这种类型的数据，Redis 提供的数据结构可以比较轻松的实现这些功能。

### 2.5、消息队列 ###

Redis 提供了发布订阅和阻塞队列的功能，虽然与专业的消息队列相比还不够强大，但是对于一般的消息队列功能基本都可以满足。

## 3、常用全局命令 ##

Redis 的命令有上百个，如果靠死记硬背是很困难的，但是如果理解了 Redis 的一些机制，便会发现这些命令有很强的规律性和通用性。

另外 Redis 不是万能的，有些数据结构和命令必须在特定场景下使用，如果使用不当可能对 Redis 服务或应用本身造成不可知的后果。

### 3.1、查看所有键 ###

keys *

该命令会将所有键输出

127.0.0.1:6379> keys *
    1) "java"
    2) "hello"

keys 命令会遍历所有键，所以它的时间复杂度是 O(n)，如果 Redis 中有大量键时，不建议使用该命令。

### 3.2、键总数 ###

dbsize

dbsize 命令会返回当前数据库中键的总数

127.0.0.1:6379> dbsize
    (integer) 2

dbsize 命令在计算键总数时不会遍历所有键，而是直接获取 Redis 内置的键总数变量，所以该命令的时间复杂度为 O(1).

### 3.3、检查键是否存在 ###

exists key

如果键存在返回 1，否则返回 0

127.0.0.1:6379> exists hello
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> exists hello1
    (integer) 0

### 3.4、删除键 ###

del 是一个通用命令，无论值是什么数据结构类型，del 命令都可以将其删除

del key [key ...]

返回结果是成功删除键的个数，如果删除一个不存在的键，就会返回 0

127.0.0.1:6379> del hello
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> exists hello
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379> del hello
    (integer) 0

### 3.5、键过期 ###

Redis 支持对键添加过期时间，当超过过期时间后，会自动删除键

expire key seconds

ttl 命令会返回键剩余时间，它有3种返回值：

*  大于等于0：键剩余的过期时间
 *  \-1：未设置过期时间
 *  \-2：键不存在

127.0.0.1:6379> set hello world
    OK
    127.0.0.1:6379> expire hello 10
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> ttl hello
    (integer) 2
    127.0.0.1:6379> ttl hello
    (integer) -2
    127.0.0.1:6379> exists hello
    (integer) 0

### 3.6、键的数据结构类型 ###

type key

如果键不存在，则返回 none

127.0.0.1:6379> set today monday
    OK
    127.0.0.1:6379> rpush weeks monday sunday
    (integer) 2
    127.0.0.1:6379> type today
    string
    127.0.0.1:6379> type weeks
    list
    127.0.0.1:6379> type week
    none

## 4、Redis 基本数据结构简介 ##

Redis不是普通的键值存储，它实际上是一个数据结构服务器，支持不同类型的值。 这意味着，在传统的键值存储中，您将字符串键与字符串值相关联，在Redis中，值不仅限于简单的字符串，还可以包含更复杂的数据结构。 以下是Redis支持的所有数据结构的列表，本教程将单独介绍它们：

### 4.1、String 字符串 ###

string 是redis最基本的类型，一个键最大能存储512MB。string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

### 4.2、Hash 哈希 ###

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

Redis Hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。

### 4.3、List 列表 ###

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。  
列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

### 4.4、Set 集合 ###

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)

集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

### 4.5、ZSet 有序集合 ###

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。  
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

## 5、Redis 高级数据结构简介 ##

### 5.1、Bitmaps 位图 ###

Bitmaps 本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串（key 对应的 value 就是上图中最后的一串二进制），但是它可以对字符串的位进行操作。

Bitmaps 单独提供了一套命令，所以在 Redis 中使用 Bitmaps 和使用字符串的方法不太相同。可以把 Bitmaps 想象成一个以 位 为单位的数组，数组的每个单元只能存储 0 和 1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

### 5.2、HyperLogLogs ###

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

比如数据集 \{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8\}， 那么这个数据集的基数集为 \{1, 3, 5 ,7, 8\}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

### 5.3、Streams ###

Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，允许消费者等待生产者发送的新数据，还引入了消费者组概念，组之间数据是相同的（前提是设置的偏移量一样），组内的消费者不会拿到相同数据。这种概念和kafka很雷同，kafka消费的时候就是在移动offset，数据依然在。

在某些特定场景可以使用redis的stream代替kafka等消息队列，减少系统复杂性，增强系统的稳定性

官方说他们这个stream是对日志数据结构（log data structure）的高度抽象。stream首先是一个append only日志数据结构，但实现更加的复杂，要比一般的日志文件更强大。

### 5.4、GEO ###

Redis 的 GEO 是 3.2 版本的新特性。这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。比如：获取某个地理位置的坐标、获取两个地理位置的距离、根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合等等。

## 6、Redis 数据结构和内部编码 ##

type 命令返回的是当前键的数据结构类型，分别是：string（字符串）、hash（哈希）、 list（列表）、set（集合）、zset（有序集合），这些是 Redis 对外的数据结构。

实际上每种数据结构都有自己的底层内部编码实现，而且是多种实现，这样 Redis 就会在合适的场景使用合适的内部编码。

**Redis 这样设计有两个好处：**

第一，可以改进内部编码，而对外的数据结构和命令不受影响，比如 Redis 3.2 提供了 quicklist ，结合了 ziplist 和 linkedlist 的优势，为列表类型提供了一种更为优秀的内部编码实现，而对外来说是无感知不受影响的。

第二，多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势，例如 ziplist 比较节省内存，但是在元素比较多的情况下，性能会有所下降，这时 Redis 会根据配置项将列表类型的内部编码转换为 linedlist.

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2NDcwMzU_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 7、Redis 单线程为何性能如此高 ##

1、Redis 将所有数据放在内存中，实现纯内存访问，内存的响应时长大约为100纳秒，这也是 Redis 能达到每秒万级别访问的重点所在。

2、Redis 使用 epoll 作为 I/O 多路复用计数的实现，再配合 Redis 自身的事件处理模型将 epoll 中的连接、读写、关闭都转换为事件，避免了在网络 I/O 上浪费太多的时间。

3、单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。

## 8、Redis 5.x 新特性 ##

1、新的流数据类型(Stream data type) [https://redis.io/topics/streams-intro][https_redis.io_topics_streams-intro]

2、新的 Redis 模块 API：定时器、集群和字典 API(Timers, Cluster and Dictionary APIs)

3、RDB 现在可存储 LFU 和 LRU 信息

4、redis-cli 中的集群管理器从 Ruby (redis-trib.rb) 移植到了 C 语言代码。执行 `redis-cli –cluster help` 命令以了解更多信息

5、新的有序集合(sorted set)命令：ZPOPMIN/MAX 和阻塞变体(blocking variants)

6、升级 Active defragmentation 至 v2 版本

7、增强 HyperLogLog 的实现

8、更好的内存统计报告

9、许多包含子命令的命令现在都有一个 HELP 子命令

10、客户端频繁连接和断开连接时，性能表现更好

11、许多错误修复和其他方面的改进

12、升级 Jemalloc 至 5.1 版本

13、引入 CLIENT UNBLOCK 和 CLIENT ID

14、新增 LOLWUT 命令 [http://antirez.com/news/123][http_antirez.com_news_123]

15、在不存在需要保持向后兼容性的地方，弃用 “slave” 术语

16、网络层中的差异优化

17、Lua 相关的改进：

*  将 Lua 脚本更好地传播到 replicas / AOF
 *  Lua 脚本现在可以超时并在副本中进入 -BUSY 状态

18、引入动态的 HZ(Dynamic HZ) 以平衡空闲 CPU 使用率和响应性

19、对 Redis 核心代码进行了重构并在许多方面进行了改进

参考资料：

[Redis 5.0 release notes][]  
[Introduction to Redis Streams][https_redis.io_topics_streams-intro]  
《Redis 开发与运维》  
《Redis 设计与实现》

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[https_redis.io_topics_streams-intro]: https://redis.io/topics/streams-intro
[http_antirez.com_news_123]: http://antirez.com/news/123
[Redis 5.0 release notes]: https://raw.githubusercontent.com/antirez/redis/5.0/00-RELEASENOTES