目录
一、认识Redis
二、string
1、重要知识
2、基础命令
3、Key值的设置
三、list
1、重要知识
2、存储结构
3、基础命令
4、list的应用场景
四、hash
1、重要知识
2、基础命令
五、set
1、重要知识
2、基础命令
3、具体应用
六、zset
1、重要知识
2、基础命令
3、具体应用
一、认识Redis
Redis是Remote Dictionary Service 的简称;也是远程字典服务;Redis 是内存数据库,KV 数据库,数据结构数据库; 其中包含的数据类型包括:
string(字符串):是一个安全的二进制字符串。
list(双端队列,链表):有序(插入有序)。
hash(散列表):对顺序不关注,field是唯一的。
set(无序集合):对顺序不关注,里面的值都是唯一的。
zset(有序集合):对顺序是关注的,里面的值是唯一的,根据member来确定唯一,根据score来确定有序。
redis是一个内存数据库:到底是运行速度快,还是要存储效率高?当数据量少的时候,存储效率高为主。当数据量看多的时候,运行速度快。
二、string
1、重要知识
string作为字符数组,该字符串是动态字符串row,当字符串长度小于1M时,加倍扩容;超过1M每次只多扩容1M,字符串最大长度为512M。
字符串长度小于等于 20 且能转成整数,则使用 int 存储; 字符串长度小于等于 44,则使用 embstr 存储; 字符串长度大于 44,则使用 raw 存储;
注意:redis字符串是二进制安全字符串,可以存储图片,二进制协议等二进制数据。
2、基础命令
1、# 设置 key 的 value 值
SET key val
2、# 获取 key 的 value
GET key
3、# 执行原子加一的操作
INCR key
4、# 执行原子加一个整数的操作
INCRBY key increment
5、# 执行原子减一的操作
DECR key
6、# 执行原子减一个整数的操作
DECRBY key decrement
7、# 如果key不存在,这种情况下等同SET命令。 当key存在时,什么也不做
# set Not eXist ok 这个命令是否执行了 0,1 是不是操作结果是不是成功
SETNX key value
8、# 删除 key val 键值对
DEL key
9、# 设置或者清空key的value(字符串)在offset处的bit值。 setbit embstr raw int
# 动态字符串 能够节约内存
SETBIT key offset value
10、# 返回key对应的string在offset处的bit值
GETBIT key offset
11、# 统计字符串被设置为1的bit数.
BITCOUNT key
下面举一些例子:
1、SET teacher King
2、GET teacher 这里会返回:King
//下面是统计阅读量,增加统计量,减少阅读量
3、incr reads
incrby reads 100
decr reads
decrby reads 100
//当不存在的时候就会创建成功,当存在的时候就会创建失败
4、SETNX name xqp
当然这些操作中还有一些更加有用的操作,比如:分布式锁,位运算。
//分布式锁
setnx lock 1 # 不存在才能设置 定义加锁行为 占用锁
setnx lock uuid # expire 30 过期
# 枷锁
set lock uuid nx ex 30
# 释放锁
del lock
if (get(lock) == uuid)
del(lock);
//位运算,这里的bit就是位图,我们的poll也是位图机制
# 月签到功能 10001 用户id 202106 2021年6月份的签到 6月份的第1天
setbit sign:10001:202106 1 1
# 计算 2021年6月份 的签到情况
bitcount sign:10001:202106
# 获取 2021年6月份 第二天的签到情况 1 已签到 0 没有签到
getbit sign:10001:202106 2
3、Key值的设置
当我们进行设置Key的时候,可以考虑一下怎么来设置的更加有用。在这个Key中添加更多的有用字段,相当于我们将他进行分组一样。比如这个Key:role:10001 我们可以看作是role的第10001行,当然还可以更细:role:10001:activity:10001 这样我们就可以分出很多类的Key。
三、list
1、重要知识
双向链表实现,列表首尾操作(删除和增加)时间复杂度 O(1) ;查找中间元素时间复杂度为 O(n) ;
列表中数据是否压缩的依据: 1. 元素长度小于 48,不压缩; 2. 元素压缩前后长度差不超过 8,不压缩;
2、存储结构
typedef struct quicklistNode {
struct quicklistNode *prev;
struct quicklistNode *next;
unsigned char *zl;
unsigned int sz; /* ziplist size in bytes */
unsigned int count : 16; /* count of items in ziplist */
unsigned int encoding : 2; /* RAW==1 or LZF==2 */
unsigned int container : 2; /* NONE==1 or ZIPLIST==2 */
unsigned int recompress : 1; /* was this node previous compressed? */
unsigned int attempted_compress : 1; /* node can't compress; too small*/
unsigned int extra : 10; /* more bits to steal for future usage */
} quicklistNode;
typedef struct quicklist {
quicklistNode *head;
quicklistNode *tail;
unsigned long count; /* total count of all entries in allziplists */
unsigned long len; /* number of quicklistNodes */
int fill : QL_FILL_BITS; /* fill factor for individualnodes */
unsigned int compress : QL_COMP_BITS; /* depth of end nodes not tocompress;0=off */
unsigned int bookmark_count: QL_BM_BITS;
quicklistBookmark bookmarks[];
} quicklist;
3、基础命令
# 从队列的左侧入队一个或多个元素
LPUSH key value [value ...]
# 从队列的左侧弹出一个元素
LPOP key
# 从队列的右侧入队一个或多个元素
RPUSH key value [value ...]
# 从队列的右侧弹出一个元素
RPOP key
# 返回从队列的 start 和 end 之间的元素 0, 1 2 负索引
LRANGE key start end
# 从存于 key 的列表里移除前 count 次出现的值为 value 的元素
# list 没有去重功能 hash set zset这三个有去重功能
LREM key count value
# 它是 RPOP 的阻塞版本,因为这个命令会在给定list无法弹出任何元素的时候阻塞连接
BRPOP key timeout # 超时时间 + 延时队列
下面举一些例子:
//lpush
lpush teacher king mark darren
//lpop
lpop teacher //返回darren
//rpush
rpush teacher darren
//rpop
rpop teacher //返回darren
//lrange
lrang teacher 0 -1 //到-1是为了将全部进行列出
//lrem
rpush zimu a b c a b c //插入这六个字母
lrem zimu 2 a //将a删除两次 ,剩下bcbc了
lrem zimu -1 c //从后面开始删除一个c 剩下bcb
//brpop,当teacher这个key中的值全部是空的时候
brpop teacher //这里会被阻塞,然后我们开启另一个客户端
rpush teacher king //当这里进行添加了之后,那么第一个客户端会提取出这个来,并返回阻塞时间
//当然我们也可以添加超时时间,当阻塞的时间太长就返回
4、list的应用场景
我们可以通过使用list不同的操作可以实现不同的数据结构,其中就实现了三种:栈,队列,阻塞队列。
栈的使用:
LPUSH + LPOP
RPUSH + RPOP
队列的使用:
LPUSH + RPOP
RPUSH + LPOP
阻塞队列的使用:
LPUSH + BRPOP
RPUSH + BLPOP
四、hash
1、重要知识
散列表,在很多高级语言当中包含这种数据结构;c++ 中的unordered_map 通过 key 快速索引 value;
2、基础命令
# 获取 key 对应 hash 中的 field 对应的值
HGET key field
# 设置 key 对应 hash 中的 field 对应的值
HSET key field value
# 设置多个hash键值对
HMSET key field1 value1 field2 value2 ... fieldn valuen
# 获取多个field的值
HMGET key field1 field2 ... fieldn
# 给 key 对应 hash 中的 field 对应的值加一个整数值
HINCRBY key field increment
# 获取 key 对应的 hash 有多少个键值对
HLEN key
# 删除 key 对应的 hash 的键值对,该键为field
HDEL key field
举栗子:
# 使用哈希表进行存储
hmset hash:10001 name mark age 18 sex male
# 与 string 比较
set hash:10001 '{["name"]:"mark",["sex"]:"male",["age"]:18}'
# 假设现在修改 mark的年龄为19岁
# hash:
hset hash:10001 age 19
# string:
get hash:10001
# 将得到的字符串调用json解密,取出字段,修改 age 值
# 再调用json加密
set hash:10001 '{["name"]:"mark",["sex"]:"male",["age"]:19}'
# 将用户id作为 key
# 商品id作为 field
# 商品数量作为 value
# 注意:这些物品是按照我们添加顺序来显示的;
# 添加商品:
hmset MyCart:10001 40001 1 cost 5099 desc "戴尔笔记本14-3400"
lpush MyItem:10001 40001
# 增加数量:
hincrby MyCart:10001 40001 1
hincrby MyCart:10001 40001 -1 // 减少数量1
# 显示所有物品数量:
hlen MyCart:10001
# 删除商品:
hdel MyCart:10001 40001
lrem MyItem:10001 1 40001
# 获取所有物品:
lrange MyItem:10001
# 40001 40002 40003
hget MyCart:10001 40001
hget MyCart:10001 40002
hget MyCart:10001 40003
五、set
1、重要知识
集合;用来存储唯一性字段,不要求有序; 存储不需要有序,操作(交并差集的时候排序)?
2、基础命令
# 添加一个或多个指定的member元素到集合的 key中
SADD key member [member ...]
# 计算集合元素个数
SCARD key
# SMEMBERS key
SMEMBERS key
# 返回成员 member 是否是存储的集合 key的成员
SISMEMBER key member
# 随机返回key集合中的一个或者多个元素,不删除这些元素
SRANDMEMBER key [count]
# 从存储在key的集合中移除并返回一个或多个随机元素
SPOP key [count]
# 返回一个集合与给定集合的差集的元素
SDIFF key [key ...]
# 返回指定所有的集合的成员的交集
SINTER key [key ...]
# 返回给定的多个集合的并集中的所有成员
SUNION key [key ...]
3、具体应用
抽奖:
# 添加抽奖用户
sadd Award:1 10001 10002 10003 10004 10005 10006
sadd Award:1 10009
# 查看所有抽奖用户
smembers Award:1
# 抽取多名幸运用户
srandmember Award:1 10
# 如果抽取一等奖1名,二等奖2名,三等奖3名,该如何操作?
//当然是通过SPOP进行随机返回并且进行删除操作
共同关注:
sadd follow:A mark king darren mole vico
sadd follow:C mark king darren
sinter follow:A follow:C
推荐好友:
sadd follow:A mark king darren mole vico
sadd follow:C mark king darren
# C可能认识的人:
sdiff follow:A follow:C
六、zset
1、重要知识
有序集合;用来实现排行榜;它是一个有序唯一;
2、基础命令
# 添加到键为key有序集合(sorted set)里面
ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
# 从键为key有序集合中删除 member 的键值对
ZREM key member [member ...]
# 返回有序集key中,成员member的score值
ZSCORE key member
# 为有序集key的成员member的score值加上增量increment
ZINCRBY key increment member
# 返回key的有序集元素个数
ZCARD key
# 返回有序集key中成员member的排名
ZRANK key member
# 返回存储在有序集合key中的指定范围的元素 order by id limit 1,100
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
# 返回有序集key中,指定区间内的成员(逆序)
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
3、具体应用
热搜榜:对于经常看到的热搜这些是怎么实现的呢?
# 点击新闻:
zincrby hot:20230612 1 10001
zincrby hot:20230612 1 10002
zincrby hot:20230612 1 10003
zincrby hot:20230612 1 10004
zincrby hot:20230612 1 10005
zincrby hot:20230612 1 10006
zincrby hot:20230612 1 10007
zincrby hot:20230612 1 10008
zincrby hot:20230612 1 10009
zincrby hot:20230612 1 10010
# 获取排行榜:
zrevrange hot:20230612 0 9 withscores
延时队列:将消息序列化成一个字符串作为 zset 的 member;这个消息的到期处理时间作为 score,然后用 多个线程轮询 zset 获取到期的任务进行处理。也就是将第二个参数作为超时时间。
def delay(msg):
msg.id = str(uuid.uuid4()) #保证 member 唯一
value = json.dumps(msg)
retry_ts = time.time() + 5 # 5s后重试
redis.zadd("delay-queue", retry_ts, value)
# 使用连接池
def loop():
while True:
values = redis.zrangebyscore("delay-queue", 0, time.time(), start=0,num=1)
if not values:
time.sleep(1)
continue
value = values[0]
success = redis.zrem("delay-queue", value)
if success:
msg = json.loads(value)
handle_msg(msg)
# 缺点:loop 是多线程竞争,两个线程都从zrangebyscore获取到数据,但是zrem一个成功一个失败,
# 优化:为了避免多余的操作,可以使用lua脚本原子执行这两个命令
# 解决:漏斗限流
分布式定时器:生产者将定时任务 hash 到不同的 redis 实体中,为每一个 redis 实体分配一个 dispatcher 进程, 用来定时获取 redis 中超时事件并发布到不同的消费者中;
时间窗口限流:系统限定用户的某个行为在指定的时间范围内(动态)只能发生 N 次。
# 指定用户 user_id 的某个行为 action 在特定时间内 period 只允许发生该行为做大次数max_count
local function is_action_allowed(red, userid, action, period, max_count)
local key = tab_concat({"hist", userid, action}, ":")
local now = zv.time()
red:init_pipeline()
-- 记录行为
red:zadd(key, now, now)
-- 移除时间窗口之前的行为记录,剩下的都是时间窗口内的记录
red:zremrangebyscore(key, 0, now - period *100)
-- 获取时间窗口内的行为数量
red:zcard(key)
-- 设置过期时间,避免冷用户持续占用内存 时间窗口的长度+1秒
red:expire(key, period + 1)
local res = red:commit_pipeline()
return res[3] <= max_count
end
# 维护一次时间窗口,将窗口外的记录全部清理掉,只保留窗口内的记录;
# 缺点:记录了所有时间窗口内的数据,如果这个量很大,不适合做这样的限流;漏斗限流
# 注意:如果用 key + expire 操作也能实现,但是实现的是熔断限流,这里是时间窗口限流的功能;
本片的redis讲解完毕啦!0voice · GitHub