文章目录
- Redis十大数据类型
- 1.Key通用命令
- 1.1keys *
- 1.2EXISTS
- 1.3DEL
- 1.4EXPIRE
- 1.5TTL
- 1.6TYPE
- 1.7DBSIZE
- 1.8SELECT
- 1.9MOVE
- 1.10FLUSHDB
- 1.11FLUSHALL
- 1.12help
- 1.13CONFIG
- 2.Redis十大数据类型
- 2.1String
- 2.1.1SET和GET
- 2.1.2MSET和MGET
- 2.1.3INCR、INCRBY
- 2.1.4SETNX和SETEX
- 2.1.5MSETNX
- 2.1.6SETRANGE和GETRANGE
- 2.1.7STRLEN
- 2.1.8APPEND
- 2.1.9GETSET
- 2.1.10key的结构
- 2.1.11应用场景
- 2.2List
- 2.2.1LPUSH和RPUSH
- 2.2.2LPUSHX和RPUSHX
- 2.2.3LRANGE
- 2.2.4LPOP和RPOP
- 2.2.5BLPOP和BRPOP
- 2.2.6RPOPLPUSH
- 2.2.7LINDEX
- 2.2.8LLEN
- 2.2.9LREM
- 2.2.10LTRIM
- 2.2.11LSET
- 2.2.12LINSERT
- 2.2.13应用场景
- 2.3HASH
- 2.3.1HSET和HGET
- 2.3.2HMSET和HMGET
- 2.3.3HGETALL
- 2.3.4HDEL
- 2.3.5HLEN
- 2.3.6HEXISTS
- 2.3.7HKEYS和HVALS
- 2.3.8HINCR、HINCRBYFLOAT
- 2.3.9HSETNX
- 2.3.10 应用场景
- 2.4Set
- 2.4.1SADD
- 2.4.2SMEMBERS
- 2.4.3 SISMEMBER
- 2.4.4SCARD
- 2.4.5SREM
- 2.4.6SRANDMEMBER
- 2.4.7SPOP
- 2.4.8 SMOVE
- 2.4.9集合运算
- 2.4.10应用场景
- 2.5SortedSet
- 2.5.1ZADD
- 2.5.2ZCARD
- 2.5.3ZCOUNT
- 2.5.4ZSCORE
- 2.5.5ZRANGE和ZREVRANGE
- 2.5.6ZRANGEBYSCORE和ZREVRANGEBYSCORE
- 2.5.7ZRANK和ZREVRANK
- 2.5.8ZREM
- 2.5.9ZINCRBY
- 2.5.10ZPOPMAX和ZPOPMIN
- 2.5.11ZMPOP
- 2.5.12集合运算
- 2.5.13应用场景
- 2.6Bitmap
- 2.6.1SETBIT
- 2.6.2GETBIT
- 2.6.3BITCOUNT
- 2.6.4BITOP
- 2.6.5应用场景
- 2.7HyperLogLog
- 2.7.1PFADD
- 2.7.2PFCOUNT
- 2.7.3PFMERGE
- 2.8Geospatial
- 2.8.1GEOADD
- 2.8.2GEOPOS
- 2.8.3GEOHASH
- 2.8.4GEODIST
- 2.8.5GEORADIUS
- 2.8.6GEORADIUSBYMEMBER
- 2.9Stream
- 2.9.1XADD
- 2.9.2XRANGE
- 2.9.3 XREVRANGE
- 2.9.4XDEL
- 2.9.5 XLEN
- 2.9.6XTRIM
- 2.9.7XREAD
- 2.9.8XGROUP
- 2.9.9XREADGROUP
- 2.9.10XPENDING
- 2.9.11XACK
- 2.9.12XINFO
- 2.10Bitfield
- 2.10.1BITFIELD
Redis十大数据类型
redis常见数据类型操作命令官网:
- 中文:http://www.redis.cn/commands.html
- 英文:https://redis.io/commands/
这里说的数据类型是value的数据类型,Key的类型都是字符串
1.Key通用命令
redis命令不区分大小写,但是key是区分大小写的。没有返回值的命令执行成功返回1,失败返回0
1.1keys *
查看当前库所有的key
1.2EXISTS
EXISTS key [key ...]
:返回给定的key中已存在的个数,一个都不存在返回0。
1.3DEL
del key [key ...]
:删除给定的key,返回值为删除的个数
1.4EXPIRE
expire key second
:给key设置一个过期时间second,单位为秒,比如expire name 10,表示name这个键10秒后过期
1.5TTL
ttl key
:查看key的过期时间,不设置过期时间的话默认是永不过期(返回值-1),过期则返回-2。time to live的缩写。
1.6TYPE
type key
:返回key的类型,如果key不存在返回null
1.7DBSIZE
查看当前数据库有多少个key
1.8SELECT
【0-15】一个redis默认有16个数据库,对应索引为0~15,默认在0号数据库,可以去redis.conf的文件,搜索database,找到配置,可以更改初始多少个库
select index
:切换数据库,redis默认一共16个数据库,对应索引为0~15,默认的数据库是0号库
1.9MOVE
【0-15】一个redis默认有16个数据库,默认在0号数据库
move key dbindex
:将指定key移入指定数据库中
1.10FLUSHDB
清空当前库的key
flushdb # 输入fushdb回车即可清空当前库的所有键,此操作慎用
1.11FLUSHALL
清空所有库的key
flushall # 输入flushall会清空所有库的键,此操作慎用
1.12help
help命令可以查看redis命令或数据类型的使用说明,注意该命令要在redis客户端才能使用。
- help命令:查看命令的使用说明
- help @数据类型:查看redis数据类型的使用说明
1.13CONFIG
查看配置文件指定信息
127.0.0.1:6379> CONFIG get dir # 查看RDB文件存放目录
127.0.0.1:6379> CONFIG get save # 查看RDB触发条件
127.0.0.1:6379> CONFIG get appendonly # 查看AOF是否开启
2.Redis十大数据类型
redis中的数据都是用k-v键值对存储的,所有的key都是String类型,所说的十大数据类型指的是value值的数据类型。
准确来说这十大数据类型只有六大数据类型,分别是String、List、Hash、Set、Zset、Stream。
其余的四种是对这数据类型封装出来的数据结构,分别是Bitmap(String)、HyperLogLog(String)、Geospatial(Zset)、BitField(String)。
2.1String
字符串
String类型,也就是字符串类型,是Redis中最简单的存储类型,单key单value结构
其value是字符串,不过根据字符串的格式不同,又可以分为3类:
- String:普通字符串
- int:整数类型,可以做自增、自减操作
- float:浮点类型,可以做自增、自减操作
不管是哪种格式,底层都是字节数组形式存储,只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m
String类型的常用命令:
2.1.1SET和GET
set key value [可选参数]
:添加或者修改一个String类型的键值对
get key
:根据key获取String类型的value,不存在返回nil
可选参数:
EX:以秒为单位设置过期时间
PX:以毫秒为单位设置过期时间
EXAT:设置以秒为单位的时间戳为过期时间
PXAT:设置以毫秒为单位的时间戳为过期时间
NX:键不存在的时候添加键值对,存在返回nil
XX:键存在的时候设置键值,也就是覆盖,不存在返回nil
GET:返回指定键原本的值,若不存在返回nil
KEEPTTL:保留键之前的生存时间,即在覆盖键值时过期时间还是之前的过期时间
提示:set命令使用EX、PX、NX参数,效果等同于SETEX、SETNX
NX/XX是互斥的,但是不写则是并集,即不写时总是会设置,默认是键不存在就创建键值,键存在就覆盖
set name Tom # 设置name=Tom
set name Bob get # 重新设置name值并返回原来的name值
set name Bob ex 20 get # 重新设置name值并设置过期时间20秒,并返回之前的name值
get name # 获取name的值
set name Marry keepttl # 表示保持之前的过期时间
set name Mike XX # name已存在时才创建(覆盖)
set name Mike NX # name不存在时创建,已存在时不创建
set name Mike EXAT 1680715582 # 设置以秒为单位的时间戳的过期时间
set name Mike PXAT 1680715582123 # 设置以毫秒为单位的时间戳的过期时间
unix时间戳很少用到,这里java中可以通过如下方式获得
System.out.println(Long.toString(System.currentTimeMillis() / 1000L));
2.1.2MSET和MGET
M是multi的缩写,表示多个的意思。
这里的命令类似事务,要么都成功,要么都失败
这里可以不加空格紧跟NX或XX
mset key value [key value ...]
:批量添加多个String类型的键值对
mset name Tom age 18 sex man # 设置name=Tom,age=18,sex=man
mget key [key ...]
:批量获取String类型的value
mget name age sex # 获取name、age、sex的值
2.1.3INCR、INCRBY
increase的缩写,表示自增
incr key
:让一个整型的key自增1
set age 20
incr age # 让age自增1
incrby key step
:指定步长step,让一个整型的key自增step
incrby age 2 # 让age自增2
incrbyfloat key step
:让一个浮点类型的数字指定步长自增(浮点类型只能指定步长自增,incrbyfloat也是用整型)
set weight 66.6
INCRBYFLOAT weight 0.2 # 让weight自增0.2
DECR、DECRBY、DECRBYFLOAT
自减,操作和上述自增一样
2.1.4SETNX和SETEX
setnx:已存在就不会改变键的值。NX是not exists的缩写。
setex:设定键的过期时间。EX是expire的缩写。
setnx key value
:如果key不存在则创建一个String类型的键值对,如果key存在,则不执行。创建成功返回1,失败返回0。
setex key second
:创建一个String类型的键值对,并设置过期时间,second为秒数
利用这个机制可以自己定义一个分布式锁,因为我们在java中的sync / lock / unlock 的操作,本质只能在同一个jvm之中才能做到,分布式可以利用redis来完成类似锁的操作。
2.1.5MSETNX
msetnx key value [key value ...]
:批量添加多个String类型的键值对。
当且仅当要创建的所有key都不存在时才创建成功。只要有一个键已存在,则都创建失败。
2.1.6SETRANGE和GETRANGE
这里和以前接触的很多截取不同的是 ——>前闭后闭
setrange key offset value
:从指定位置替换值的内容,offset表示偏移量,如果为1表示从第二个字符开始。value为替换的内容。
getrange key start end
:获取key值指定范围的内容,start表示开始索引,end表示结束索引。0到-1表示获取全部。
2.1.7STRLEN
strlen key
:获取key值的长度
strlen str # 获取str值的长度
2.1.8APPEND
append key value
:在key值后追加内容value
append str hijklmn # 在str值后追加内容hijklmn
2.1.9GETSET
getset 过时了,但还能使用
getset key value
:设置键值对时先获取原先的key值再设置新的key值,等价于set key get。
2.1.10key的结构
Redis没有类似MySQL中的Table的概念,我们该如何区分不同类型的key呢?
例如,需要存储用户、商品信息到redis,有一个用户id是1,有一个商品id恰好也是1,此时如果使用id作为key,那就冲突了该怎么办?
我们可以通过给key添加前缀加以区分,不过这个前缀不是随便加的,有一定的规范:
Redis的key允许有多个单词形成层级结构,多个单词之间用’:'隔开,格式如下:
项目名:业务名:类型:id
这个格式并非固定,也可以根据自己的需求设计。这样我们就可以把不同类型的数据区分开了,从而避免了key的冲突问题。
例如我们的项目名称叫 heima,有user和product两种不同类型的数据,我们可以这样定义key:
- user相关的key:heima:user:1
- product相关的key:heima:product:1
如果Value是一个Java对象,例如一个User对象,则可以将对象序列化为JSON字符串后存储:
KEY | VALUE |
---|---|
heima:user:1 | {“id”:1, “name”: “Jack”, “age”: 21} |
heima:product:1 | {“id”:1, “name”: “小米11”, “price”: 4999} |
并且,在Redis的桌面客户端中,还会以相同前缀作为层级结构,让数据看起来层次分明,关系清晰:
2.1.11应用场景
适用场景 :
抖音无限点赞一个视频或者商品,点一下加一次
是否喜欢的文章,在线统计有多少人喜欢
2.2List
列表:
Redis的List类型是一个单key多value的集合,其value值是有序可重复的
Redis中的List类型与Java中的LinkedList类似,可以看做是一个双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。
特征与LinkedList类似:①有序 ②可重复 ③插入和删除速度快 ④查询速度一般
常用来存储一个有序数据,例如朋友圈点赞列表,评论列表等等。
- 如果键不存在,创建新的链表;
- 如果键已存在,新增内容,可重复;
- 如果值全移除,对应的键也就消失了。
List类型的常用命令
2.2.1LPUSH和RPUSH
向列表头部或尾部插入元素。返回值为执行命令后列表的长度。当key不存在时则创建key。
LPUSH key element [element ...]
:在列表key左边添加一个或多个元素,也就是在列表的头部添加元素。
RPUSH key element [element ...]
:在列表key右边添加一个或多个元素,也就是在列表的尾部添加元素。
lpush list A B # 创建一个列表,key为list
lpush list C D E # 在列表左边(前面)追加C、D、E三个元素
rpush list X Y Z # 在列表右边(后面)追加X、Y、Z三个元素
2.2.2LPUSHX和RPUSHX
仅当列表存在时入栈,返回值为执行命令后列表的长度。
LPUSHX key vlaue
:将value值插入到列表Key的表头,当且仅当 key存在并且是一个列表。当key不存在,执行失败,返回0。
RPUSHX key value
:将值 value插入到列表key的表尾,当且仅当 key存在并且是一个列表。当key不存在,执行失败,返回0。
2.2.3LRANGE
没有RRANGE
LRANGE key start stop
:返回列表 key中指定区间内的元素,区间以偏移量(索引) start
和 stop
指定。
0表示第一个元素,1表示列表第二个元素;-1表示列表最后一个元素,-2表示列表倒数第二个元素,以此类推。
如果start的下标比列表最大的下标end(LLEN list减一)还大,那么Lrange返回一个空列表。
如果stop的下标比end的下标还要大,Redis将stop的值设置为end。0到-1表示列表的所有元素。
2.2.4LPOP和RPOP
弹出列表最左端或最右端的元素
LPOP key [count]
:移除列表最左侧的元素并返回该元素,没有则返回nil,count为移除的个数。
RPOP key [count]
:移除列表最右侧的元素并返回该元素,没有则返回nil,count为移除的个数。
2.2.5BLPOP和BRPOP
B是blocking的缩写,表示阻塞的意思。
与LPOP和RPOP类似,只不过在没有元素时等待指定时间,而不是直接返回nil。
BLPOP key [key ...] timeout
:移除列表第一个元素并返回该元素,如果列表没有元素会阻塞队列直到等待超时或发现可弹出元素为止
BRPOP key [key ...] timeout
:移除列表最后一个元素并返回该元素,如果列表没有元素会阻塞队列直到等待超时或发现可弹出元素为止
2.2.6RPOPLPUSH
RPOPLPUSH source destination
:将列表source中的尾元素弹出插入到列表destination的头部,并返回该元素。
如果source不存在,返回nil。
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,这种情况可以视为列表的旋转操作。
Redis的列表经常被用作队列(queue),用于在不同程序之间有序地交换消息(message)。一个客户端通过 LPUSH命令将消息放入队列中,而另一个客户端通过 RPOP或者 BRPOP命令取出队列中等待时间最长的消息。
上面的队列方法是『不安全』的,因为在这个过程中,一个客户端可能在取出一个消息之后崩溃,而未处理完的消息也就因此丢失。
使用RPOPLPUSH命令(或者它的阻塞版本 BRPOPLPUSH )可以解决这个问题:因为它不仅返回一个消息,同时还将这个消息添加到另一个备份列表当中,如果一切正常的话,当一个客户端完成某个消息的处理之后,可以用 LREM 命令将这个消息从备份表删除。
最后,还可以添加一个客户端专门用于监视备份表,它自动地将超过一定处理时限的消息重新放入队列中去(负责处理该消息的客户端可能已经崩溃),这样就不会丢失任何消息了。
2.2.7LINDEX
LINDEX key index
:通过索引获取列表元素。
下标(index)参数 start
和 stop
都以 0
为底,也就是说,以 0
表示列表的第一个元素,以 1
表示列表的第二个元素,以此类推。
你也可以使用负数下标,以 -1
表示列表的最后一个元素, -2
表示列表的倒数第二个元素,以此类推。
如果 index
参数的值不在列表的区间范围内(out of range),返回 nil
。如果 key
不是列表类型,返回一个错误。
2.2.8LLEN
LLEN key
:返回列表key的长度。
如果key不存在,则key被解释为一个空列表,返回0。
如果key不是一个列表类型返回一个错误。
2.2.9LREM
remove的缩写,移除指定元素。
返回值:被移除元素的数量。不存在的
key
被视作空表(empty list),所以当key
不存在时, LREM命令总是返回 0 。
LREM key count value
:根据count的值,移除列表中与参数value相等的元素。
count 的值可以是以下几种:
- count > 0 : 从表头开始向表尾搜索,移除与 value 相等的元素,数量为 count 。
- count < 0 : 从表尾开始向表头搜索,移除与 value 相等的元素,数量为 count 的绝对值。
- count = 0 : 移除表中所有与 value 相等的值。
2.2.10LTRIM
对一个列表进行修剪(trim),让列表只保留指定区间内的元素,不在指定区间之内的元素都将被删除。
LTRIM key start stop
:让列表key只保留start
-stop
区间的元素。成功返回ok,若key不是列表类型返回错误。
下标(index)参数
start
和stop
都以 0 为底,也就是说,以 0 表示列表的第一个元素,以 1 表示列表的第二个元素,以此类推。
也可以使用负数下标,以 -1 表示列表的最后一个元素, -2 表示列表的倒数第二个元素,以此类推。
2.2.11LSET
LSET key index value
:将列表key下标为index的元素的值设置为value。操作成功返回ok。
当index参数超出范围,或对一个空列表(key不存在)进行LSET时,返回一个错误。关于更多的下标信息,参考LINDEX。
2.2.12LINSERT
LINSERT key BEFORE|AFTER element value
:将值value插入到列表key中element元素之前或之后。
当element不存在列表key中时,不执行任何操作。当key不存在时,也不执行任何操作。若key不是列表类型,返回一个错误。
返回值:
如果命令执行成功,返回插入操作完成之后,列表的长度。
如果没有找到 element ,返回 -1 。
如果 key 不存在或为空列表,返回 0 。
2.2.13应用场景
2.3HASH
哈希表
hash类型,也叫做散列。其value是一个无序字典,类似于java中的HashMap结构。
K-V模式不变,但v又是一个键值对:Map<key,Map<key,value>>
String结构是将对象序列化为JSON字符串后存储,当需要修改对象某个字段时很不方便:
Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储,可以针对单个字段做CRUD,下面是两个哈希表:
Hash类型的常用命令:
2.3.1HSET和HGET
HSET key field value [field value ...]
:将hash表key中的域field的值设置为value,支持同时设置多个域-值对。
如果key不存在,一个新的hash表被创建并执行HSET操作。
如果域field不存在,表示新增field-value(域值对),如果域field已经存在哈希表key中,其旧值将被覆盖。返回值:
如果 field 是哈希表中的一个新建域,并且值设置成功,返回 1 。多个则返回对应的个数。
如果哈希表中域 field 已经存在且旧值已被新值覆盖,返回 0。
HGET key field
:根据给定域field返回对应的value值。当key不存在或者field不存在,返回nil
2.3.2HMSET和HMGET
在这之前HSET只能设置单个键值对,同时设置多个时必须使用HMSET。而现在HSET也允许接受多个键值对作参数了。根据Redis 4.0.0,HMSET被视为已弃用。请在新代码中使用HSET。
HMSET key field value [field value ...]
:同时将多个field-value
(域-值对)设置到哈希表key中。
此命令会覆盖哈希表中已存在的域,如果key不存在,一个空的哈希表被创建并执行HMSET操作。
返回值:执行成功返回ok;若key不是hash类型,返回一个错误。
HSET在Redis版本迭代后也支持同时设置多个值到哈希表中,与HMSET操作完全相同,HMSET今后可能被淘汰。
HMGET key field [field ...]
:返回哈希表key中一个或多个给定的域值。
如果给定的域不存在于哈希表,那么返回一个
nil
值。key不存在时也返回一个nil
值。key不是Hash类型时报错。
2.3.3HGETALL
HGETALL key
:返回哈希表key中所有的field
和value
。
在返回值里,紧跟着域名后的是域的值,所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。
返回值:以列表形式返回哈希表的域和值,若key不存在,返回空列表。若key不是hash类型则报错。
若在Redis客户端这样显示的数据就是列表:
1)“AA”
2)“BB”
3)“CC”
…
2.3.4HDEL
HDEL key field [field ...]
:删除哈希表 key
中的一个或多个指定域,不存在的域将被忽略。
返回值:被成功移除的域的数量,不包括被忽略的域。
2.3.5HLEN
HLEN key
:返回哈希表 key
中域的数量。
返回值:返回哈希表中域的数量,当key不存在时返回0,若key不是hash类型则报错。
2.3.6HEXISTS
HEXISTS key field
:查看哈希表key中,给定域field是否存在。
如果哈希表中存在给定域,返回
1
。
如果哈希表中不存在给定域,或key
不存在,返回0
。
2.3.7HKEYS和HVALS
HKEYS key
:获取哈希表key中所有的field
返回值:返回哈希表中所有field的
数组
,若key不存在返回一个空数组。若key不是hash类型返回错误。
HVALS key
:获取哈希表key中所有field对应的value
值。
返回值:返回哈希表中所有field对应的value的
数组
,若key不存在返回一个空数组。若key不是hash类型返回错误。
2.3.8HINCR、HINCRBYFLOAT
HINCRBY key field increment
:为哈希表 key
中的域 field
的值加上增量 increment
。只适用整型字符串
HINCRBYFLOAT key field increment
:为哈希表 key
中的域 field
加上浮点数增量 increment
。只适用浮点型字符串
增量也可以为负数,相当于对给定域进行减法操作。
如果哈希表
key
不存在,那么会先创建一个哈希表,再创建域field
,最后再执行HINCRBY
或HINCRBYFLOAT
操作。如果域
field
不存在,那么在执行命令前,域的值被初始化为 0 ,然后后执行HINCRBY
或HINCRBYFLOAT
操作。对一个储存非整型字符串的域
field
执行HINCRBY
命令将造成一个错误。对一个储存非数值型字符串的域
field
执行HINCRBYFLOAT
命令将造成一个错误。本操作的值被限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。
2.3.9HSETNX
HSETNX key field value
:向哈希表key中添加field-value
,当且仅当域field不存在。
若field已存在,则该操作无效;若key不存在,则创建该哈希表并执行HSETNX操作。
返回值:添加成功,返回1;如果给定域已经存在返回 0 。
2.3.10 应用场景
一些中小厂的购物车的使用:
新增商品 → hset shopcar:uid1024 334488 1
新增商品 → hset shopcar:uid1024 334477 1
增加商品数量 → hincrby shopcar:uid1024 334477 1
商品总数 → hlen shopcar:uid1024
全部选择 → hgetall shopcar:uid1024
2.4Set
最主要的是集合运算
集合
Redis的Set类型是一个和List一样的单key多value的集合,与List不同的是Set的value是无序且不可重复的。
Redis的set相当于Java语言里面的HashSet,它内部键值对是无序的、唯一的。它的内部实现相当于一个特殊的字典,字典中所有的value都是一个值NULL,可以看做是一个value为null的HashMap。
具备与HashSet类似的特征:
- 无序
- 元素不可重复
- 查找快
- 支持交集、并集、差集等功能
应用场景:
微信抽奖小程序。(SRANDMEMBER)
微信朋友圈共友点赞。(SINTER)
QQ推荐可能认识的人。(SDIFF)
Set类型的常用命令:
2.4.1SADD
SADD key member [member ...]
:将一个或多个 member
元素加入到set集合 key
当中,已经存在于集合的 member
元素将被忽略。
假如
key
不存在,则创建一个只包含member
元素作成员的集合。当
key
不是Set集合类型时,返回一个错误。返回值:被添加到集合中的新元素的数量,不包括被忽略的元素。
2.4.2SMEMBERS
SMEMBERS key
:返回集合key
中所有的成员。
若key不存在,返回空数组;若key不是Set集合,返回错误。
2.4.3 SISMEMBER
S表示Set集合,ISMEMBER表示is member?
SISMEMBER key member:判断 member
元素是否是集合 key
的成员。
如果
member
元素是集合的成员,返回1
。如果
member
元素不是集合的成员,或key
不存在,返回0
。
2.4.4SCARD
SCARD key
:返回集合key中成员的个数。当key不存在时,返回0。若key不是Set集合类型,返回错误。
2.4.5SREM
SREM key member [member ...]
:移除集合key中的一个或多个member元素并返回移除的个数,不存在的member元素会被忽略。
2.4.6SRANDMEMBER
SRANDMEMBER key [count]
:随机返回集合中一个[或多个]元素。仅仅返回随机元素,而不对集合进行任何改动。
SRANDMEMBER命令可选的 count 参数:
- 如果 count 为正数,且小于集合基数,那么命令返回一个包含 count 个元素的数组,数组中的元素各不相同。
- 如果 count 大于等于集合基数,那么返回整个集合。
- 如果 count 为负数,那么命令返回一个数组,数组中的元素可能会重复出现多次,而数组的长度为 count 的绝对值。
返回值:
只提供key
参数时,返回一个元素;如果集合为空,返回nil
如果提供了count
参数,那么返回一个数组;如果集合为空,返回空数组。
2.4.7SPOP
SPOP key [count]
:移除并返回集合中的一个[或多个]随机元素。
如果只想获取一个随机元素,但不想该元素从集合中被移除的话,可以使用 SRANDMEMBER命令。
返回值:被移除的随机元素。当
key
不存在或key
是空集时,返回nil
。
2.4.8 SMOVE
SMOVE source destination member
:将 member
元素从 source
集合移动到 destination
集合。
SMOVE是原子性操作。
如果
source
集合不存在或不包含指定的member
元素,则 SMOVE 命令不执行任何操作,仅返回 0 。当
destination
集合已经包含member
元素时, SMOVE 命令只是简单地将source
集合中的member
元素删除。当
source
或destination
不是集合类型时,返回一个错误。返回值:
如果
member
元素被成功移除,返回 1 。如果
member
元素不是source
集合的成员,并且没有任何操作对destination
集合执行,那么返回 0 。
127.0.0.1:6379> smembers course # 集合course有三个成员
1) "Go"
2) "Python"
3) "Java"
127.0.0.1:6379> smembers subject # 集合subject有四个成员
1) "Chinese"
2) "Physics"
3) "English"
4) "Math"
127.0.0.1:6379> SMOVE subject course Physics # 将集合subject的成员Physics移动到集合course中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS course # 集合course中新增成员Physics
1) "Physics"
2) "Go"
3) "Python"
4) "Java"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS subject # 集合subject中少了一个成员
1) "Chinese"
2) "English"
3) "Math"
127.0.0.1:6379> SADD subject Go # 新增成员Go到集合subject
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMOVE subject course Go # 移动成员Go从subject到course(Go在两个集合中都存在)
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS subject # 自身减少了一个成员
1) "Chinese"
2) "English"
3) "Math"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS course # course本身就已有Go成员,所以不执行任何操作(也可以理解为覆盖了)
1) "Physics"
2) "Go"
3) "Python"
4) "Java"
2.4.9集合运算
SDIFF
SDIFF key key2 ...
:返回给定集合的差集。
sdiff A B:返回属于集合A但不属于集合B的元素
sdiff B A:返回属于集合B但不属于集合A的元素
SUNION
SUNION key [key ...]
:返回给定集合的并集。
比如
sunion A B
表示返回集合A和集合B的所有元素,公共的只取一份。
SINTER
SINTER key [key ...]
:返回给定集合的交集。
比如
sinter A B
表示即返回集合A和集合B共有的元素。
SINTERCARD numkeys key [key ...] [LIMIT limit]
:返回给定集合交集的个数。
numkeys为key的个数。
LIMIT为限制返回的个数的最大值,比如交集个数有10个,但是LIMIT为5,则返回5。
2.4.10应用场景
1.微信抽奖小程序
2.查看微信点赞共同好友
3.QQ内推可能认识的人
2.5SortedSet
有序集合
SortedSet也叫ZSet。在Set的基础上,每个member前面加个score属性。
Redis的SortedSet是一个可排序的set集合,与Java中的TreeSet有些类似,但底层数据结构却差别很大。
SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性,可以基于score属性对元素排序,底层的实现是一个跳表(SkipList)加 hash表。
score的值是一个整型数值或者浮点数值 的数,是可重复的。
SortedSet具备下列特性:
- 可排序
- 元素不重复
- 查询速度快
因为SortedSet的可排序特性,经常被用来实现排行榜这样的功能,比如商品销售排行榜
Zset类型的常用命令:
2.5.1ZADD
ZADD key score member [[score member] [score member] ...]
:将一个或多个元素及其score
值添加到有序集合key
中。
如果某个
member
已经是有序集的成员,那么更新这个member
的score
值,并通过重新插入这个member
元素,来保证该member
在正确的位置上。
score
是一个用于排序的属性,它的值是整数值或双精度浮点数,score
写在member
的前面。如果
key
不存在,则创建一个空的有序集并执行ZADD
操作。当key
存在但不是有序集类型时,返回一个错误。当然还可以加其他参数比如
NX
、XX
、INCR
等等
127.0.0.1:6379> ZADD userZset 10 Alice 20 Bob 30 Cindy 40 Davie # 添加四个成员
(integer) 4 # 返回添加成功的个数
2.5.2ZCARD
ZCARD key
:返回有序集 key
中成员的个数。当key不存在时返回0,若key不是有序集类型,返回错误。
127.0.0.1:6379> ZCARD userZset # 获取有序集userZset中成员的个数
(integer) 4 # 四个
2.5.3ZCOUNT
ZCOUNT key min max
:返回有序集 key
中, score
值在 min
和 max
之间(默认包括 score
值等于 min
或 max
)的成员的数量。
默认情况下,区间的取值使用闭区间(小于等于或大于等于),也可以通过给参数前增加
(
符号将其改变为开区间。
比如(1 5
表示 1<score<=5,(1 (5
表示 1<score<5。
2.5.4ZSCORE
ZSOCRE key member
:返回有序集 key
中指定成员 member
的 score
值。
如果
member
元素不是有序集key
的成员,或key
不存在,返回nil
。返回值:
member
成员的score
值,以字符串形式表示。
2.5.5ZRANGE和ZREVRANGE
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
:返回有序集合key中指定区间的成员。从小到大排序
其中成员的位置是按score值从小到大排序,具有相同score的车成员按字典序来排列。区间(下标参数)这里不再赘述。
WITHSCORES
选项,表示让成员和它的score
值一并返回,返回列表以member1,score1, ..., memberN,scoreN
的格式表示。可能会返回一些更复杂的数据类型,比如数组、元组等。
如果需要按score值从大到小排序,可以适用
ZREVRANGE
命令。
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
:返回有序集合key中指定区间的成员。从大到小排序
成员的位置是按照
score
值从大到小排序,其余都和ZRANGE
一样。
2.5.6ZRANGEBYSCORE和ZREVRANGEBYSCORE
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
:返回有序集 key
中所有 score
值介于 min
和 max
之间(包括等于 min
或 max
)的成员。按score值从小到大排序
默认情况下,区间的取值使用闭区间(小于等于或大于等于),也可以通过给参数前增加
(
符号来使用可选的开区间(小于或大于)。比如
(1 5
表示 1<score<=5,(1 (5
表示 1<score<5。
LIMIT
参数限制返回结果的区间(就像SQL中的SELECT ... LIMIT offset, count
),offset为下标偏移量,count为个数。
WITHSCORES
表示将有序集成员及其score
值一起返回。
ZREVRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
:返回有序集 key
中所有 score
值介于min
和 max
之间(包括等于 min
或 max
)的成员。按score值从大到小排序,其余参考ZRANGEBYSCORE。
2.5.7ZRANK和ZREVRANK
ZRANK key member
:返回有序集 key
中指定成员 member
的排名。从小到大
排名按
score
值递增(从小到大)顺序排列。排名以0
为底,也就是说score
值最小的成员排名为0
。使用
ZREVRANK
命令可以获得成员按score
值递减(从大到小)排列的排名。
ZREVRANK key member
:返回有序集 key
中指定成员 member
的排名。从大到小
2.5.8ZREM
ZREM key member [member ...]
:移除有序集key中一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。
当key不存在时返回0;当key存在但不是有序集时返回一个错误。
移除成功返回移除成员的数量。
127.0.0.1:6379> ZADD testZset 10 A 20 B 30 C 40 D 50 E
(integer) 5
127.0.0.1:6379> ZREM testZset C D E # 移除三个成员
(integer) 3 # 移除成功返回3
2.5.9ZINCRBY
ZINCRBY key increment member
:为有序集 key
的成员 member
的 score
值加上增量 increment
可以通过传递一个负数值 ,让
score
减去相应的值,比如ZINCRBY key -5 member
,就是让member
的score
值减去5
返回值:返回
member
成员的新score
值,以字符串形式表示。
当key
不是有序集类型时,返回一个错误。当
key
不存在,或member
不是key
的成员时,ZINCRBY key increment member
等同于ZADD key increment member
。
score
值可以是整数值或双精度浮点数。
2.5.10ZPOPMAX和ZPOPMIN
ZPOPMAX key [count]
:删除并返回有序集key
中score
值最大的一个[或多个]成员。
ZPOPMIN key [count]
:删除并返回有序集key
中score
值最小的一个[或多个]成员
2.5.11ZMPOP
ZMPOP numkeys key [key ...] <MIN | MAX> [COUNT count]
:从所提供的键名列表中的第一个非空排序集中弹出一个[或多个]元素,这些元素是成员分数对。
这个指令就是ZPOPMAX和ZPOPMIN的升级版,可以对多个有序集合进行操作。
2.5.12集合运算
ZDIFF:求差集
ZINTER:求交集
ZUNION:求并集
2.5.13应用场景
根据商品销售对商品进行排序,这里应该是倒序
2.6Bitmap
位图
用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。
位图本质是数组,该数组由多个二进制位组成,其值只能是1或0,默认0,每个二进制位都对应一个偏移量(我们称之为一个索引)。
Bitmap支持的最大位数是2^32位,它可以极大的节约存储空间,使用512M内存就可以存储多达42.9亿的字节信息。
(512102410248=2921021023=2^32)
一个字节占有8位,若在一个bitmap类型的key中,偏移量(索引)为8的位置存入1,前面7位会默认设置为0,那么该key占用两个字节,因为偏移量为8的那一位属于第二个字节了。
所以bitmap的扩容机制是根据位来看,如果使用STRLEN key
获取的不是字符数,而是字节数量
应用 :由于offset值得范围是[0,2^32-1],这个数非常大,可以将用户id和偏移量形成映射关系来存储很多二值数据:
通常先将用户存储到哈希表中,通过field值来标识每一位用户,然后再将field值和偏移量形成映射关系,比如
HSET user 1 uid1001 2 uid1002
:1代表uid1001,2代表uid1002
SETBIT sign:Monday 1 1
偏移量1的位置值为1,偏移量1对应用户uid1001(1表示已签到,0表示未签到)
SETBIT sign:Monday 2 1
偏移量2的位置值为1,偏移量2对应用户uid1002
…
SETBIT sign:Monday n 1
再通过BITCOUNT sign:Monday
就很容易获取Monday签到的用户数量了。
Bitmap结构的常用命令:
2.6.1SETBIT
SETBIT key offset value
:设置key的value(字符串)在offset处的bit值。
offset:偏移量,从0开始,最大值2^32-1
返回值:在offset处原来的bit值。
2.6.2GETBIT
GETBIT key offset
:返回key对应的value在offset处的bit值。
当offset超出了字符串长度的时候,超出的部分就被假定为由0比特填充的连续空间。
当key不存在的时候,它就认为是一个空字符串,所以offset总是超出范围,然后value也被认为是由0比特填充的连续空间。
127.0.0.1:6379> GETBIT mybit 2 # 获取offset为2的值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT mybit 100 # 获取offset为100的值,100已经超出了该字符串的长度,默认超出的比特位都是0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> STRLEN mybit # 获取mybit的长度(占用字节数),因为只存储5位,不够一个字节,所以占用一个字节
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SETBIT mybit 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT mybit 6 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT mybit 7 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT mybit 8 1 # 偏移量8,属于第二个字节了,所以mybit的长度为2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> STRLEN mybit
(integer) 2
2.6.3BITCOUNT
BITCOUNT key [start end [byte|bit]]
:统计value中比特位为1的个数。
可以指定特定的比特位区间或字节区间,只统计该区间上比特位为1的个数。
byte表示一个字节为一个偏移量,bit表示一个位为一个偏移量。
127.0.0.1:6379> BITCOUNT mybit # 统计整个字符串value中比特位为1的个数
(integer) 6
127.0.0.1:6379> BITCOUNT mybit 3 6 bit # 统计比特位区间[3,6]中比特位为1的个数
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BITCOUNT mybit 1 -1 byte # 统计第二个字节及以后的字节中比特位为1的个数
(integer) 1
2.6.4BITOP
BITOP operation destkey key [key ...]
:对一个或多个保存二进制位的字符串key进行位运算,并将结果保存到destkey中。
operation有四种操作:AND、OR、NOT、XOR
BITOP AND destkey srckey1 srckey2 srckey3 ... srckeyN
:对一个或多个 key 求按位与(同一列都为1则为1)
BITOP OR destkey srckey1 srckey2 srckey3 ... srckeyN
:对一个或多个 key 求按位或(同一列有一个1即为1)
BITOP XOR destkey srckey1 srckey2 srckey3 ... srckeyN
:对一个或多个 key 求按位异或(不同则为1)
BITOP NOT destkey srckey
:对给定 key 求按位取反(1变0,0变1)返回值:保存到destkey的字符串的长度(多少字节)
# 设置一个bitmap类型的bitmap1,存储1 0 1 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap1 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap1 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap1 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap1 3 0
(integer) 0
# 设置一个bitmap类型的bitmap2,存储1 0 1 1
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap2 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap2 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap2 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT bitmap2 3 1
(integer) 0
# 将这两个key做按位与运算,并将结果存到bitmap12中
127.0.0.1:6379> BITOP and bitmap12 bitmap1 bitmap2
(integer) 1 # 返回bitmap12的长度,1个字节
# 获取bitmap12的值
127.0.0.1:6379> GETBIT bitmap12 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT bitmap12 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT bitmap12 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT bitmap12 3
(integer) 0
可以看到得出的数是1 0 1 0
# 将bitmap1做按位取反运算
127.0.0.1:6379> BITOP not destkey1 bitmap1
(integer) 1
# 获取destkey1的值
127.0.0.1:6379> GETBIT destkey1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT destkey1 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT destkey1 2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT destkey1 3
(integer) 1
可以看到取反后的数为0 1 0 1
2.6.5应用场景
1.统计一年365天,全年天天登录所占字节
2.按照年
这里应该是440MB
2.7HyperLogLog
基数统计
HyperLogLog是一种概率数据结构,用于计数唯一的事物(技术上这是指估计一个集合的基数)。
(基数就是一个数据集中去除重复数据后总的个数)
HyperLogLog的数据类型还是String。在Redis中的HyperLogLog,
虽然技术上是不同的数据结构,但被编码为Redis字符串。
在Redis里面每个HyperLogLog键
只需要花费12kb内存就可以统计接近2^64个不同元素的基数。
HyperLogLog只会根据输入的元素来计算基数,不会存储输入的元素本身
,所以HyperLogLog不能
像集合那样返回输入的元素。
HyperLogLog结构的常用命令:
2.7.1PFADD
PFADD key element [element ...]
:将元素element添加到HyperLogLog结构的key中。
如果 HyperLogLog 的内部被修改了,那么返回 1,否则返回 0 。
如果在调用该命令时仅提供变量名而不指定元素也是可以的,如果这个变量名存在,则不会有任何操作。如果不存在,则会创建一个数据结构(返回1)。
127.0.0.1:6379> PFADD hll a b c c d d f f g g # 添加10个元素
(integer) 1 # 添加了10个元素,返回1
127.0.0.1:6379> PFADD hll a b c c d d f f g g # 重复添加,HLL内部没有改变,返回0
(integer) 0
2.7.2PFCOUNT
PFCOUNT key [key ...]
:返回给定HyperLogLog结构的key的基数。
当参数为一个key时,返回存储在HyperLogLog结构体的该key的近似基数,如果该变量不存在,则返回0。
当参数为多个key时,返回这些HyperLogLog并集的近似基数,这个值是将所给定的所有key的HyperLoglog结构合并到一个临时的HyperLogLog结构中计算而得到的。
127.0.0.1:6379> PFADD hll a b c c d d f f g g
(integer) 0
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll # 统计hll的基数(去重统计)
(integer) 6
2.7.3PFMERGE
PFMERGE destkey [sourcekey [sourcekey ...]]
:将多个HyperLogLog合并成一个HyperLogLog。
destkey是合并后的HyperLogLog结构。
这个命令可以用PFCOUNT命令实现。
127.0.0.1:6379> PFADD hll1 a a b b c c d e f # 创建一个HyperLogLog结构的hll1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD hll2 d e f g g h h i i # 创建一个HyperLogLog结构的hll2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFMERGE hll3 hll1 hll2 # 合并这两个HyperLogLog结构的key
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll3 # 统计合并后HyperLogLog结构的hll3的基数
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll1 hll2 # 直接统计hll1和hll2
(integer) 9
2.7.4应用场景
统计天猫亿级UV访问数
2.8Geospatial
地理空间
Redis地理空间索引可以存储坐标并搜索它们。此数据结构用于在给定半径或包围框内查找附近点。
Geopatial的数据类型是Zset,相当于由之前的
score
变成了longitude
和latitude
,可以使用Zset的命令对其进行操作。
Geospatial结构的常用命令:
2.8.1GEOADD
GEOADD key [NX | XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]
将指定的地理空间项(经度、纬度、名称)添加到地理空间结构的key中。
数据以有序集的形式存储到键中,这样就可以使用GEOSEARCH命令查询项。
规定如下:
- 有效的经度从-180度到180度。
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
当坐标位置超出上述指定范围时,该命令将会返回一个错误。
GEOADD city 116.403963 39.915119 "天安门" 116.403414 39.924091 "故宫" 116.024067 40.362639 "长城"
2.8.2GEOPOS
GEOPOS key member [member ...]
:从给定的key里返回所有指定member的位置(经度和纬度),不存在的member返回nil。
GEOPOS 命令返回一个数组, 数组中的每个项都由两个元素组成: 第一个元素为给定位置元素的经度, 而第二个元素则为给定位置元素的纬度。给定的位置元素不存在时, 对应的数组项为空值。
127.0.0.1:6379> GEOPOS city 天安门 故宫 长城
116.40396326780319214
39.91511970338637383
116.40341609716415405
39.92409008156928252
116.02406591176986694
40.36263993239462167
2.8.3GEOHASH
GEOHASH key member [member ...]
:获取一个或多个member
的geohash值。
通常使用表示位置的元素使用不同的技术,使用Geohash位置52点整数编码。
由于编码和解码过程中所使用的初始最小和最大坐标不同,编码的编码也不同于标准。此命令返回一个标准的Geohash。
127.0.0.1:6379> GEOHASH city 天安门 故宫 长城
wx4g0f6f2v0
wx4g0gfqsj0
wx4t85y1kt0
2.8.4GEODIST
GEODIST key member1 member2 [M | KM | FT | MI]
:返回两个给定member
之间的距离。
如果两个位置之间的其中一个不存在, 那么命令返回空值。
m 表示单位为米。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数, 那么
GEODIST
默认使用M作为单位。
127.0.0.1:6379> GEODIST city 天安门 长城
59338.9814 # 天安门距离长城59338.9814米
127.0.0.1:6379> GEODIST city 天安门 长城 km
59.3390 # 天安门距离长城59.3390千米
2.8.5GEORADIUS
GEORADIUS key longitude latitude radius <M | KM | FT | MI> [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC | DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
以给定的经纬度为中心, 返回key包含的位置元素当中, 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
radius:半径
WITHDIST:在返回位置元素的同时, 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。 距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH:将geohash值一并返回。
COUNT :限定返回的记录数。
ASC:由近到远返回(升序)
DESC:由远到近返回(降序)
假设当前位置北京王府井(116.418017 39.914402)
# 由近到远排序
127.0.0.1:6379> GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord withhash count 10
天安门 # member
1.2016 # 天安门距离北京王府井1.2km
4069885555089531 # geohash值
116.40396326780319214 # 经度值
39.91511970338637383 # 纬度值
故宫
1.6470 # 故宫距离北京王府井1.6km
4069885568908290
116.40341609716415405
39.92409008156928252
# 由远到近排序
127.0.0.1:6379> GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord withhash count 10 desc
故宫
1.6470
4069885568908290
116.40341609716415405
39.92409008156928252
天安门
1.2016
4069885555089531
116.40396326780319214
39.91511970338637383
# 将半径改为70km,这样长城也在范围内
127.0.0.1:6379> GEORADIUS city 116.418017 39.914402 70 km withdist withcoord withhash count 10 desc
长城
60.0642 # 长城距离北京王府井60km
4069895262981475
116.02406591176986694
40.36263993239462167
故宫
1.6470
4069885568908290
116.40341609716415405
39.92409008156928252
天安门
1.2016
4069885555089531
116.40396326780319214
39.91511970338637383
2.8.6GEORADIUSBYMEMBER
GEORADIUSBYMEMBER key member radius <M | KM | FT | MI> [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC | DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
以给定的位置元素为中心点,找出位于指定范围内的元素。其他和GEORADIUS命令一样
# 获取距离天安10km范围内的位置元素
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER city 天安门 10 km withdist withcoord withhash count 10 desc
故宫
0.9988
4069885568908290
116.40341609716415405
39.92409008156928252
天安门
0.0000
4069885555089531
116.40396326780319214
39.91511970338637383
2.9Stream
redis5 之前实现消息队列痛点
可以使用list来实现点对点的模式
pub/sub实现多对多
流
相当于Redis版的MQ消息中间件 + 阻塞队列Redis流是一种数据结构(Stream类型),它的作用类似于只能追加的日志。您可以使用流来实时记录和同时聚合事件
Redis流用例示例包括:
- 事件来源(例如,跟踪用户操作、点击等)
- 传感器监测(例如,来自现场设备的读数)
- 通知(例如,在单独的流中存储每个用户通知的记录)
Redis为每个流消息生成一个唯一的ID,可以使用这些id检索它们关联的消息,或者读取和处理流中的所有后续消息。
四种和ID有关的特殊符号:
-
和+
:当前流中最小ID和最大ID
$
:表示大于当前流中最大的id,用于新添加的消息
>
:用于XREANGROUP命令,表示迄今没有发送给组中使用者的信息,会更新消费者组的最后ID
*
:用于XADD命令中,表示让系统自动生成ID
Stream流就是Redis版的MQ消息中间件+阻塞队列,它能实现消息队列,它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一ID、支持ack确认消息的模式、支持消费组模式等,让消息队列更加的稳定和可靠。
Message Content:消息内容
Consumer group:消费组,通过XGROUP CREATE 命令创建,同一个消费组可以有多个消费者
Last_delivered_id:游标,每个消费组会有个游标 last_delivered_id,任意一消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。
Consumer:消费者,消费组中的消费者
Pending_ids:消费者会有一个状态变量,用于记录被当前消费已读取但未ack的消息Id,如果客户端没有ack,这个变量里面的消息ID会越来越多,一旦某个消息被ack它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为 PEL(Pending Entries List),记录了当前已经被客户端读取的消息,但是还没有 ack (Acknowledge character:确认字符),它用来确保客户端至少消费了消息一次,而不会在网络传输的中途丢失了没处理
Stream类型得常用命令:
2.9.1XADD
XADD key [NOMKSTREAM] [<MAXLEN | MINID> [= | ~] threshold [LIMIT count]] <\* | id> field value [field value ...]
将消息追加到指定流
key
的末尾,添加的消息ID要比上个消息的ID大。如果key不存在,将自动创建流key然后执行XADD操作。ID用于标识给定消息,如果指定的ID参数是字符
*
,XADD
命令会自动生成一个唯一的ID。ID是由时间戳-序列号两部分组成,当自动生成ID时,第一部分是生成ID的Redis实例的毫秒格式的Unix时间。 第二部分是一个序列号,用来区分同一毫秒内生成的ID的。序列号是64位长度(18446744073709551615),理论上在同一毫秒内生成的数据量无法到达这个级别,因此不用担心序列号会不够用。该命令返回添加的消息的ID。如果ID参数传的是*
,那么ID是自动生成的, 否则,命令仅返回用户在插入期间指定的相同的ID。通常使用命令
XADD ID filed value [field value ...]
,其他的花里胡哨的参数了解即可。
127.0.0.1:6379> XADD mystream * name tom age 20 # 添加一条消息到mystream队列末尾,自动生成id
"1681002319038-0" # 返回生成消息的id
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681002319038-0 name tom age 20 # 如果添加消息的id不比上一消息id大,则报错
(error) ERR The ID specified in XADD is equal or smaller than the target stream top item
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681002319038-1 name tom age 20 # 比上一消息id大,添加成功,返回添加消息的id
"1681002319038-1"
127.0.0.1:6379>
2.9.2XRANGE
XRANGE key start end [COUNT count]
:返回给定id范围内流key的消息。
id范围由[start,end]指定。特殊ID:
-
表示流中最小的消息id,+
表示流中最大的消息id。返回的消息由id从小到大排序。
127.0.0.1:6379> XADD mystream * name Alice age 20
"1681003546319-0"
127.0.0.1:6379> XADD mystream * name Bob age 21
"1681003556153-0"
127.0.0.1:6379> XADD mystream * name Cindy age 22
"1681003570177-0"
127.0.0.1:6379> XADD mystream * name Davie age 23
"1681003595504-0"
127.0.0.1:6379> XRANGE mystream - + # - + 表示返回流mystream中所有的消息,且根据id从小到大排序
1) 1) "1681003546319-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
3) "age"
4) "20"
2) 1) "1681003556153-0"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) "age"
4) "21"
3) 1) "1681003570177-0"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
3) "age"
4) "22"
4) 1) "1681003595504-0"
2) 1) "name"
2) "Davie"
3) "age"
4) "23"
127.0.0.1:6379> XRANGE mystream - + count 2 # 限制返回两个
1) 1) "1681003546319-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
3) "age"
4) "20"
2) 1) "1681003556153-0"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) "age"
4) "21"
2.9.3 XREVRANGE
XREVRANGE key end start [COUNT count]
:返回给定id范围内流key的消息。
在
XREVRANGE
中,要先指定结束ID,再指定开始ID,返回消息的顺序是根据id从大到小排序。其余和XRANGE一样。
127.0.0.1:6379> XREVRANGE mystream + -
1) 1) "1681003595504-0"
2) 1) "name"
2) "Davie"
3) "age"
4) "23"
2) 1) "1681003570177-0"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
3) "age"
4) "22"
3) 1) "1681003556153-0"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) "age"
4) "21"
4) 1) "1681003546319-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
3) "age"
4) "20"
127.0.0.1:6379> XREVRANGE mystream + - count 2
1) 1) "1681003595504-0"
2) 1) "name"
2) "Davie"
3) "age"
4) "23"
2) 1) "1681003570177-0"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
3) "age"
4) "22"
2.9.4XDEL
XDEL key id [id ...]
:从流key中删除指定id(消息)。
127.0.0.1:6379> XDEL mystream 1681003595504-0 1681003556153-0 # 删除Bob和Davie对应的id
(integer) 2 # 成功删除两个
127.0.0.1:6379> XRANGE mystream - +
1) 1) "1681003546319-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
3) "age"
4) "20"
2) 1) "1681003570177-0"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
3) "age"
4) "22"
2.9.5 XLEN
XLEN mystream
:返回流key中消息的条数。
127.0.0.1:6379> XLEN mystream # 流mystream中有两条消息
(integer) 2
2.9.6XTRIM
XTRIM key <MAXLEN | MINID> [= | ~] threshold [LIMIT count]
:将流消息裁剪为指定数量的消息。
MAXLEN:表示允许最大的消息长度(个数),超过此数量会优先删除id较小的消息。
MINID:表示允许最小的id,比此id还小的消息会被删除。
返回值:删除消息的数量。
# 创建五条消息存入流mystream中
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681006080120-0 name Alice age 18
"1681006080120-0"
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681006080120-1 name Bob age 19
"1681006080120-1"
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681006080120-2 name Cindy age 20
"1681006080120-2"
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681006080120-3 name Davie age 21
"1681006080120-3"
127.0.0.1:6379> XADD mystream 1681006080120-4 name Eric age 22
"1681006080120-4"
127.0.0.1:6379> XTRIM mystream maxlen 3 # 获取最近的3条消息,id较小的被删除(id是递增的)
(integer) 2
127.0.0.1:6379> XRANGE mystream - +
1) 1) "1681006080120-2"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
3) "age"
4) "20"
2) 1) "1681006080120-3"
2) 1) "name"
2) "Davie"
3) "age"
4) "21"
3) 1) "1681006080120-4"
2) 1) "name"
2) "Eric"
3) "age"
4) "22"
127.0.0.1:6379> XTRIM mystream minid 1681006080120-3 # 获取id不小于1681006080120-3的消息
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XRANGE mystream - +
1) 1) "1681006080120-3"
2) 1) "name"
2) "Davie"
3) "age"
4) "21"
2) 1) "1681006080120-4"
2) 1) "name"
2) "Eric"
3) "age"
4) "22"
2.9.7XREAD
XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...]
从一个或者多个流中读取数据,仅返回id大于对应流中最大id的消息(也就是新添加的消息)。
count:最多读取多少条
block:是否以阻塞的方式读取,如果开启且milliseconds设为0,表示永远阻塞直到读取到消息。
id:表示读取ID大于指定id的消息。
特殊ID:符号
$
。表示以当前Stream已经存储的最大的ID作为最后一个ID,当前Stream中不存在大于当前最大ID的消息,因此此时返回nil。一般用于阻塞队列获取新消息。
# 数据准备,创建两个流stream1和stream2
127.0.0.1:6379> XADD stream1 1681006080120-0 name Alice
"1681006080120-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 1681006080120-1 name Bob
"1681006080120-1"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 1681006080120-2 name Cindy
"1681006080120-2"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 1681006080120-3 name Davie
"1681006080120-3"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 1681006080120-4 name Eric
"1681006080120-4"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-0 1 one
"1681008731850-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-1 2 two
"1681008731850-1"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-2 3 three
"1681008731850-2"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-3 4 four
"1681008731850-3"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-4 5 five
"1681008731850-4"
127.0.0.1:6379> XADD stream2 1681008731850-5 6 six
"1681008731850-5"
127.0.0.1:6379> XREAD count 3 streams stream1 0-0 # count 3表示只获取3个,0-0表示从最小的ID开始获取Stream中的消息
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1681006080120-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
2) 1) "1681006080120-1"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) 1) "1681006080120-2"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
127.0.0.1:6379> XREAD count 3 streams stream1 0 # 使用0也可以表示从最小的ID开始获取Stream中的消息,000也可以
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1681006080120-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
2) 1) "1681006080120-1"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) 1) "1681006080120-2"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
127.0.0.1:6379> XREAD count 3 streams stream1 $ # $表示读取大于当前流中最大的id的消息
(nil)
# 读取stream1中id大于1681006080120-2的三条消息,读取stream2中id大于1681008731850-3的三条消息
127.0.0.1:6379> XREAD count 3 block 0 streams stream1 stream2 1681006080120-2 1681008731850-3
1) 1) "stream1" # 读取到了stream1中id大于1681006080120-2的3条消息(如果有多条则读取最新的消息)
2) 1) 1) "1681006080120-3"
2) 1) "name"
2) "Davie"
2) 1) "1681006080120-4"
2) 1) "name"
2) "Eric"
3) 1) "1681008731850-0"
2) 1) "name"
2) "Jack"
2) 1) "stream2" # stream2中有两条id大于1681008731850-3的消息
2) 1) 1) "1681008731850-4"
2) 1) "5"
2) "five"
2) 1) "1681008731850-5"
2) 1) "6"
2) "six"
# 加入阻塞选项,此时开启另一个redis客户端存入消息到stream1中,观察当前客户端的变化
127.0.0.1:6379> XREAD count 3 block 0 streams stream1 $
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1681008731850-0" # 读取到了一条消息
2) 1) "name"
2) "Jack"
(53.24s) # 等待了53.24s
消费组相关指令
2.9.8XGROUP
XGROUP CREATE key group <id | $>
:创建消费者组。
最后一个参数是要考虑已传递的流中最后一项的ID。
$表示从Stream尾部开始消费,在这种情况下,从该消费者组获取数据的消费者只能看到到达流的新元素。
0表示从Stream头部开始消费,消费者组可以获取整个流的历史记录。
创建消费者组的时候必须指定 ID, ID 为 0 表示从头开始消费,为 $ 表示只消费新的消息。
# 创建消费者组
127.0.0.1:6379> XGROUP create mystream1 groupA $
OK
127.0.0.1:6379> XGROUP create mystream1 groupB 0
OK
XGROUP CREATECONSUMER key group consumer
:创建消费者。
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATECONSUMER mystream1 groupA consumerA #在流mystream1的groupA中创建消费者consumerA
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS mystream1 groupA # 查看流mystream1的消费组groupA的消费者信息
1) 1) "name"
2) "consumerA" # 消费者名称
3) "pending"
4) (integer) 0 # 消费者读取消息的数量(此时还未读取消息,所以为0)
5) "idle"
6) (integer) 26277
XGROUP DESTORY key group
:删除流key中指定的消费组。
127.0.0.1:6379> XGROUP create mystream1 groupC 0 # 在流stream1中创建消费组groupC
OK
# 删除消费组
127.0.0.1:6379> XGROUP DESTROY mystream1 groupC # 删除流stream1中的消费组groupC
(integer) 1 # 返回删除的个数
XGROUP DELCONSUMER key group consumer
:删除流key中消费组group的指定消费者。
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATECONSUMER mystream1 groupA consumerA
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XGROUP DELCONSUMER mystream1 groupA consumerA
(integer) 0
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS mystream1 groupA
(empty array) # 消费者consumerA已经被删除
2.9.9XREADGROUP
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] id [id ...]
读取消费者组中的消息。
消费者不存在则自动创建该消费者。
特殊ID:
>
表示从第一条未被消费的消息开始读取。
# 创建消费组
127.0.0.1:6379> XGROUP create stream1 groupA 0
ok
127.0.0.1:6379> XGROUP create stream1 groupB 0
OK
# 消费组groupA内的消费者consumer1从stream1消息队列中读取所有信息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP groupA consumer1 STREAMS stream1 > # >表示从第一条未被消费的消息开始读取。
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1681006080120-0"
2) 1) "name"
2) "Alice"
2) 1) "1681006080120-1"
2) 1) "name"
2) "Bob"
3) 1) "1681006080120-2"
2) 1) "name"
2) "Cindy"
4) 1) "1681006080120-3"
2) 1) "name"
2) "Davie"
5) 1) "1681006080120-4"
2) 1) "name"
2) "Eric"
6) 1) "1681008731850-0"
2) 1) "name"
2) "Jack"
# 消费组groupA中消费者consumer1一口气读取完所有消息,组中其他消费者就不能读取消息了(同一个消费组里的消费者不能消费同一条消息)
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP groupA consumer2 STREAMS stream1 >
(nil) # 已经被消费者cumstomer1消费完了,所以返回nil
# 创建消费组
127.0.0.1:6379> XGROUP create stream2 groupA 0
OK
127.0.0.1:6379> XGROUP create stream2 groupB 0
OK
# 让组内的多个消费者共同分担读取消息,所以让每个消费者读取部分消息,从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP groupA consumer1 count 3 STREAMS stream2 > # 限制读取3个
1) 1) "stream2"
2) 1) 1) "1681008731850-0"
2) 1) "1"
2) "one"
2) 1) "1681008731850-1"
2) 1) "2"
2) "two"
3) 1) "1681008731850-2"
2) 1) "3"
2) "three"
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP groupA consumer2 count 3 STREAMS stream2 > # 读取另外三个
1) 1) "stream2"
2) 1) 1) "1681008731850-3"
2) 1) "4"
2) "four"
2) 1) "1681008731850-4"
2) 1) "5"
2) "five"
3) 1) "1681008731850-5"
2) 1) "6"
2) "six"
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP groupA consumer3 count 3 STREAMS stream2 >
(nil) # 已经没有消息可读,返回nil
2.9.10XPENDING
XPENDING key group
:返回待处理消息相关信息。(读取到的消息没有经过XACK确认即为待处理消息)
返回一组数据,包括消费组待处理消息的数量、所有消费者读取的消息最小id、所有消费者所读取id的最大值、每个消费者待处理消息的数量。
127.0.0.1:6379> XPENDING stream1 groupA
1) (integer) 6 # 待处理消息数
2) "1681006080120-0" # 待处理消息最小id
3) "1681008731850-0" # 待处理消息最大id
4) 1) 1) "consumer1" # 消费者consumer1
2) "6" # 消费者consumer1有6条待处理消息
127.0.0.1:6379> XPENDING stream2 groupA
1) (integer) 6 # 待处理消息数
2) "1681008731850-0" # 待处理消息最小id
3) "1681008731850-5" # 待处理消息最大id
4) 1) 1) "consumer1" # 消费者consumer1
2) "3" # 消费者consumer1有3条待处理消息
2) 1) "consumer2" # 消费者consumer2
2) "3" # 消费者consumer2有3条待处理消息
XPENDING key group start end count consumer
:查看指定消费者具体读取了哪些数据
# 查看消费者consumer1具体读取了哪些数据
127.0.0.1:6379> XPENDING stream2 groupA - + 5 consumer1 # 查看groupA组consumer1具体读取了哪些数据,设置最大返回5条
1) 1) "1681008731850-0"
2) "consumer1"
3) (integer) 2089450
4) (integer) 1
2) 1) "1681008731850-1"
2) "consumer1"
3) (integer) 2089450
4) (integer) 1
3) 1) "1681008731850-2"
2) "consumer1"
3) (integer) 2089450
4) (integer) 1
2.9.11XACK
XACK key group id [id ...]
:向消息队列确认id对应的消息已处理完成,XACK会从待处理消息列表中删除该消息。
返回值:该命令返回成功确认的消息数。
127.0.0.1:6379> XACK stream1 groupA 1681006080120-0 # 确认id1681006080120-0处理完成
(integer) 1 # 成功确认一条
127.0.0.1:6379> XPENDING stream1 groupA
1) (integer) 5 # 待确认消息数减1
2) "1681006080120-1"
3) "1681008731850-0"
4) 1) 1) "consumer1"
2) "5"
2.9.12XINFO
XINFO stream key
:获取流key的详细信息。
127.0.0.1:6379> XINFO stream stream2 # 获取流stream2的详细信息
1) "length"
2) (integer) 6
3) "radix-tree-keys"
4) (integer) 1
5) "radix-tree-nodes"
6) (integer) 2
7) "last-generated-id"
8) "1681008731850-5"
9) "max-deleted-entry-id"
10) "0-0"
11) "entries-added"
12) (integer) 6
13) "recorded-first-entry-id"
14) "1681008731850-0"
15) "groups"
16) (integer) 2
17) "first-entry"
18) 1) "1681008731850-0"
2) 1) "1"
2) "one"
19) "last-entry"
20) 1) "1681008731850-5"
2) 1) "6"
2) "six"
XINFO GROUPS key
:获取流key中消费组信息
127.0.0.1:6379> XINFO GROUPS stream2 # 获取流stream2中的消费组信息
1) 1) "name"
2) "groupA" # 消费组groupA
3) "consumers"
4) (integer) 2
5) "pending"
6) (integer) 6
7) "last-delivered-id"
8) "1681008731850-5"
9) "entries-read"
10) (integer) 6
11) "lag"
12) (integer) 0
2) 1) "name"
2) "groupB" # 消费组groupB
3) "consumers"
4) (integer) 1
5) "pending"
6) (integer) 3
7) "last-delivered-id"
8) "1681008731850-2"
9) "entries-read"
10) (integer) 3
11) "lag"
12) (integer) 3
XINFO CONSUMERS key group
:获取流key中消费组group中消费者信息
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS stream2 groupA # 获取流stream2中消费组groupA中的消费者信息
1) 1) "name"
2) "consumer1"
3) "pending"
4) (integer) 3
5) "idle"
6) (integer) 30195569
2) 1) "name"
2) "consumer2"
3) "pending"
4) (integer) 3
5) "idle"
6) (integer) 30166362
2.10Bitfield
位域
Bitfield结构的底层也是String类型。
Redis位字段允许设置、递增和获取任意位长度的整数值。例如可以对从无符号1位整数到有符号63位整数的任何数字进行操作。
这些值使用二进制编码的Redis字符串存储。位字段支持原子读、写和递增操作,这使它们成为管理计数器和类似数值的好选择。
例如 hello 等价于 0110100001100101011011000110110001101111,每八位对应一个字母,也对应一个十进制值。可以修改每一位的数字从而改变对应的数值从而改变对应的字母。
Bitfield结构的常用命令:
2.10.1BITFIELD
BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment]
[OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]
此命令会把Redis字符串当作位数组,并能对变长位宽和任意未字节对齐的指定整型位域进行寻址。
下面是已支持的命令列表:
- GET :返回指定的位域的数值。
- SET : 设置指定位域的数值并返回它的原值。
- INCRBY : 自增或自减(如果increment为负数)指定位域的值并返回它的新值。
type表示多少位的有符号还是无符号整型。有符号整型需在位数前加
i
,无符号在位数前加u
。例如,u8
是一个8位的无符号整型,i16
是一个16位的有符号整型。offset表示偏移量,比如i4表示以4个比特位为一个偏移量。还有一个命令通过设置溢出行为来改变调用
INCRBY
指令的后序操作:OVERFLOW [WRAP|SAT|FAIL]wrap:使用回环方式处理有符号整数和无符号整数的溢出情况。
sat:使用饱和计算方式处理溢出,下溢计算的结果为最小的整数值,上溢计算的结果为最大的整数值。
fail:命令将拒绝执行那些会导致上溢或者下溢情况出现的计算,并向用户返回空值表示计算未被执行。有符号整型最大支持64位,而无符号整型最大支持63位。对无符号整型的限制,是由于当前Redis协议不能在响应消息中返回64位无符号整数。
字母 | 数值 | 二进制(高位->低位) |
---|---|---|
h | 104 | 0110 1000 |
e | 101 | 0110 0101 |
l | 108 | 0110 1100 |
l | 108 | 0110 1100 |
o | 111 | 0110 1111 |
x | 120 | 0111 1000 |
- GET和SET选项
127.0.0.1:6379> set mybitfield hello
OK
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield get i8 0 # 以8位位一组,偏移量0表示第一个字符
1) (integer) 104 # 返回该字符对应的十进制值数值
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield get i8 8 # 偏移量8表示第二个字符
1) (integer) 101
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield get i8 16
1) (integer) 108
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield get i8 24
1) (integer) 108
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield get i8 32
1) (integer) 111
127.0.0.1:6379> BITFIELD mybitfield set i8 32 120 #将偏移量为32的那一组的数值替换为120(字母x)
1) (integer) 111
127.0.0.1:6379> get mybitfield
hellx
- INCRBY选项
127.0.0.1:6379> set fieldkey hello
OK
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1 # 从第三个比特位开始,对接下来的4位无符号数加1
1) (integer) 11 # 返回指定域增加后的数值
127.0.0.1:6379> get fieldkey # 因为比特位的数值发生了变化,所以对应的数值也会发生变化,对应的字母也就变了
lello
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1
1) (integer) 12
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1
1) (integer) 13
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1
1) (integer) 14
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1
1) (integer) 15
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey incrby u4 2 1 # 4位表示最大的数为15,溢出控制默认为wrap(循环溢出),超出后从0开始
1) (integer) 0 # 从0开始
- OVERFLOW选项
127.0.0.1:6379> set fieldkey2 a
OK
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey2 overflow sat set i8 0 126 # 从偏移量0开始后八位对应的数值改为126
1) (integer) 97 # 返回之前的数值
127.0.0.1:6379> get fieldkey2
"~" # 126对应这个~符号
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey2 overflow sat set i8 0 128 # 将数值改为128(超出了8位表示的最大值127)
1) (integer) 126 # 返回之前的数值
127.0.0.1:6379> get fieldkey2
"\x7f" # 127对应的编码
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey2 overflow sat set i8 0 128 # 再次改为128
1) (integer) 127 # 使用sat溢出控制,超出了最大值的表示范围会取最大值127
127.0.0.1:6379> BITFIELD fieldkey2 overflow fail set i8 0 128 # 使用fail溢出控制,再次改为128
1) (nil) # 使用fail溢出控制,超出了最大值的表示范围返回nil