Redis基本使用

TOC

• 一、Redis介绍
  • 1. 简介
  • 2. 存储结构
  • 3. 功能
• 二、字符串类型（String）
  • 1. 添加
  • 2. 查询
  • 3. 修改
  • 4. 删除
  • 5. 数字值
• 三、哈希类型（hash）
  • 1. 添加
  • 2. 查询
  • 3. 修改
  • 4. 删除
• 四、列表（List）
  • 1. 添加
  • 2. 查询
  • 3. 删除
• 五、集合（Set）
  • 1. 添加
  • 2. 查询
  • 3. 删除
  • 4. 集合间运算
  • 5. 使用场景
  • 6. 有序集合
  • 1. 介绍
  • 2. 添加
  • 3. 查询
  • 4. 修改
  • 5. 删除
  • 6. 有序集合间聚合运算
• 六、设置过期时间
• 七、事务（Transaction）
  • 1. 基础概念
  • 2. Redis中的事务
  • 3. 错误处理
  • 4. WATCH命令
• 八、持久化（persistence）
  • 1. RDB(Redis Database)持久化
  • 2. AOF(Append Only File)持久化

一、Redis介绍

1. 简介

以下是官方文档的解释。

Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。

Redis 不是简单的 Key-Value 数据库，它还支持数据结构，例如

• 字符串
• 哈希
• 列表
• 集合
• 带范围查询的排序集合
• 位图
• 超日志
• 带有半径查询和流的地理空间索引

Redis具有内置的复制功能，解析执行 Lua 脚本，LRU 缓存控制，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。

2. 存储结构

在大多数编程语言中都有一种数据结构：字典，例如代码 dict["key"] = "value" 中：

• dict 是一个字典结构变量
• key 是键名
• value 是键值

在字典中我们可以获取或设置键名对应的键值，也可以删除一个键。

Redis 字典中的键值除了可以是字符串，还可以是其它数据类型。其中比较常见的有：

说明	类型
字符串	String
散列，是由与值相关联的字段组成的内容。字段和值都是字符串。类似于 JavaScript 中的对象结构。	Hash
列表，根据插入顺序排序的字符串元素的集合。它们基本上是链表。	List
未排序的字符串元素集合，集合中的数据是不重复的	Set
与 Sets 类似，但每个字符串元素都与一个称为分数的浮点值相关联。元素总是按它们的分数排序，因此与 Set 不同，可以检索一系列元素（例如，您可能会问：给我前 10 名或后 10 名）	ZSet

3. 功能

Redis 虽然是作为数据库开发的，但是由于提供了丰富的功能，越来越多人将其用作缓存、队列系统等。

（1）作为缓存系统

Redis 可以为每个键设置生存时间，生存时间到期后会自动被删除。这一功能配合出色的性能让 Redis 可以作为缓存来使用。作为缓存系统，Redis 还可以限定数据占用的最大空间，在数据达到空间限制后可以按照一定的规则自动淘汰不需要的键。

（2）作为队列系统

除此之外，Redis 的列表类型键可以用来实现队列，并且支持阻塞式读取，可以很容易的实现一个高性能的优先级队列。

（3）“发布/订阅”功能

同时在更高层面上，Redis 还支持“发布/订阅”的消息模式，可以基于此构建聊天室等系统。

二、字符串类型（String）

1. 添加

• SETNX key value 当 key 不存在时设置 key 的值
• MSET key1 value1 key 2 value2 设置多个键值

2. 查询

• keys * 查看所有key
• GET key 查询该key
• GETRange key start end 返回 key 中字符串的子字符，start和 end 为字符索引
• STRLEN key 返回值的长度
• MGET key1 key2 … 获取一个或多个给定 key 的值
• EXISTS key 查询集合中是否有指定的key，可以查询多个key，返回值为存在的个数
• TYPE key 查询 key 的类型

3. 修改

• SET key value 设置键值
• GETSET key value 获取 key 并设置 key 的值
• APPEND key value 追加值到末尾

4. 删除

DEL key1 key2 ...：删除一个或多个key

5. 数字值

数字值在 Redis 中以字符串形式保存

• INCR key：将数字值+1
• INCRBY key increment：自定义增加的值
• DECR key：-1
• DECRBY key decrement：自定义减小的值

三、哈希类型（hash）

哈希(散列)类型也是一种字典结构，其储存了字段和字段值的映射，但字段值只能是字符串。

1. 添加

• HSET key field1 value1 field2 value2 …添加一个或多个字段与字段值
• HSETNX key field value field不存在时设置字段值value

2. 查询

• HKEYS key 获取 key 的所有字段值
• HLEN key 获取 key 中字段的数量
• HMGET key field1 field2… 获取 key 中多个字段值
• HGET key field 获取字段值
• HGETALL key 获取 key 中所有的字段及字段值
• HVALS key 获取 key 中所有字段值

3. 修改

• HSET key field value 与添加类似
• HINCRBY key field increment 为哈希表 key 中的指定字段的整数加上increment(正/负)的值

4. 删除

• HDEL key field1 field2… 删除一个或多个字段
• DEL key 删除该哈希表

四、列表（List）

列表内部使用双向链表实现，向列表两端添加元素时间复杂度为O(1)，获取越接近两端的元素越快，缺点是通过索引获取较慢。

1. 添加

• LPUSH key element1 element2 .. 插入元素到列表头部
• RPUSH key element elament 插入元素到末尾
• LINSERT key BEFORE｜AFTER pivot value 在列表中指定的元素前或者后插入元素
• LSET key index value 通过索引设置值

2. 查询

• LINDEX key index 通过索引获取列表中的元素
• LLEN key 获取列表长度
• LRANGE key start end 通过指定索引范围查询

3. 删除

• LPOP key 移除头部第一个元素
• RPOP key 移除末尾第一个元素
• LREM key count element 移除 count 个值为 element 的元素，如果count > 0从头开始遍历，小于 0 则从尾部遍历，等于 0 删除所有匹配元素

五、集合（Set）

集合中元素是唯一、无序的，与列表类型比较相似，区别为：

• 列表为有序，集合无序
• 列表数据可以重复，集合无重复元素

由于集合在 Redis 内部是使用值为空的散列表实现，所以对集合的插入、删除以及判断某个元素是否存在等的时间复杂度都是O(1)。

多个集合之间还可以进行并交差集运算。

1. 添加

SADD key member1 member2向集合添加一个或多个成员

2. 查询

• SMEMBERS key 返回集合中的所有成员，由于集合是无序的，所以与插入时的顺序会有所不同
• SCARD key 获取集合的成员数
• SISMERBER key member 判断元素是否存在，返回 1 位存在，0为不存在
• SRANDMEMBER key count 返回集合一个或多个随机数

3. 删除

• SREM key member1 member2 删除一个或多个成员
• SPOP key 移除并返回集合中的一个随机元素
• SMOVE source destination member 元素从一个集合移动到另一个集合

4. 集合间运算

• SDIFF key1 key2 返回第一个集合与第二个集合的差集，通俗说就是返回第一个集合中第二个集合中没有的元素。不同的顺序会有不同的差异， 比如 myset1 的值为”a”, “b”, “c”，myset2的值为”a”, 如果执行SDIFF myset2 myset1会返回空，因为拿 myset2 与myset1进行比较，myset2中元素在 myset1 中都存在，所以没有差异，一旦拿 myset1 与myset2进行比较，则返回”b” “c”
• SINTER key1 key 返回集合的交集
• SUNION key1 key2 返回集合的并集，会排除重复元素
• SDIFFSTORE destination key1 key2 返回给定集合的差集并存储在destination
• SINTERSTORE destination key1 key2 返回给定集合的交集并存储在destination
• SUNIONSTORE destination key1 key2 返回给定集合的并集并存储在destination

5. 使用场景

• 跟踪一些唯一性数据，比如访问网站的 ip 地址，每次访问记录用户ip，并能够保证 ip 不重复
• 充分利用 SET 聚合操作方便高效的特性，用于维护数据对象之间的关联关系，比如 A 产品购买者的用户 id 放入 SET1 中，B产品购买者的用户 id 放入 SET2 中，想知道哪些用户同时购买了这些产品，只需要取这两个集合的交集即可。

6. 有序集合

1. 介绍

有序集合是一种类似于集合和哈希之间的混合数据类型，有序集合与集合相同之处是两者都是没有重复元素，但有序集合中每个元素关联了一个分数，这就是与哈希类似的地方，因为每个元素都映射到一个值。

有序集合在某些方面和列表类型有些相似，两者都是有序的，两者都可以获得某一范围的元素，列表通过链表实现，访问中间数据将会变慢 但有序集合内部使用的是哈希表实现，所以即使读取位于中间部分的数据速度也很快。列表也不能简单的调整某个元素的位置，但有序集合可以通过改变元素的分数来改变，有序集合结构也会消耗更多的内存。

2. 添加

ZADD key score1 member1 score2 member2:向有序集合添加一个或多个成员。

3. 查询

• ZRANGE key start stop WITHSCORES(可选，是否携带分数) 通过索引返回有序集合的成员，升序返回。
• ZREVRANGE key start stop WITHSCORES 降序返回
• ZRANGEBYSCORE key min max WITHSCORES 返回指定分数区间的成员
• ZRERANGESCORE key max min WITHSCORES 返回指定分数区间的成员
• ZRANK key memeber 返回有序集合指定成员的分数从小到大的排名
• ZRERANK key member 返回有序集指定成员的分数从大到小的排名
• ZCARD key 获取集合的成员数
• ZCOUNT key min max 获取指定分数区间的成员数

4. 修改

• ZADD key score1 member1 … 添加成员或更新分数
• ZINCRBY key increment member 对指定成员的分数加上增量increment

5. 删除

• ZREM key member1 … 删除一个或多个成员
• ZREMRANGBYRANK key start end 移除给定排名区间的所有成员
• ZREMRANGBYSCORE key min max 移除有序集合中给定的分数区间的所有成员

6. 有序集合间聚合运算

ZINTERSTORE destination numkeys key 将有序集合交集结果存入 destination 中

ZUNIONSTORE destination numkeys key 将并集存入 destination 中

六、设置过期时间

redis存储的缓存、验证码、限时优惠活动等，过了时间后需要进行清除，所以需要设置一个过期时间。

• EXPIRE key seconds 设置以秒为单位的过期时间
• PEXPIRE key milliseconds 以毫秒为单位
• TTL key 查看剩余时间(秒)，返回数字-2代表已过期并清除，-1为未设置过期时间，>0则为剩余的秒数。
• PTTL key 返回毫秒
• PERSIST key 移除过期时间

需要注意的是，如果使用了SET/GETSET为键赋值，会清除掉过期时间，而只是键的值进行操作不会产生影响。

七、事务（Transaction）

1. 基础概念

关于事务最常见的例子就是银行转账，A 账户给 B 账户转账一个亿 (T1)。在这种交易的过程中，有几个问题值得思考：

• 如何同时保证上述交易中，A账户总金额减少一个亿，B账户总金额增加一个亿？ Atomicity
• 如何在支持大量交易的同时，保证数据的合法性(没有钱凭空产生或消失) ？ Consistency
• A账户如果同时在和 C 账户交易(T2)，如何让这两笔交易互不影响？ Isolation
• 如果交易完成时数据库突然崩溃，如何保证交易数据成功保存在数据库中？ Durability

要保证交易正常可靠地进行，数据库就得解决上面的四个问题，这也就是事务诞生的背景，它能解决上面的四个问题，对应地，它拥有四大特性（ACID）。

（1）原子性（Atomicity）: 事务要么全部完成，要么全部取消。 如果事务崩溃，状态回到事务之前（事务回滚）。

确保不管交易过程中发生了什么意外状况（服务器崩溃、网络中断等），A和 B 账户的金额变动要么同时成功，要么同时失败(保持原状)。

（2）一致性（Consistency）: 只有合法的数据（依照关系约束和函数约束）才能写入数据库。

转账前和转账后的数据都要是正确的状态，如果 A 账户少了一亿而 B 账户没有增加，或者 A 账户未减少 B 账户却凭空增加了一亿都没有达到一致性。

（3）隔离性（Isolation）: 如果 2 个事务 T1 和 T2 同时运行，事务 T1 和 T2 最终的结果是相同的，不管 T1和 T2 谁先结束。

如果 A 在转账 1 亿给B（T1），同时 C 又在转账 3 亿给A（T2），不管 T1 和T2谁先执行完毕，最终结果必须是 A 账户增加 2 亿，而不是 3 亿，B增加 1 亿，C减少 3 亿。

（4）持久性（Durability）: 一旦事务提交，不管发生什么（崩溃或者出错），数据要保存在数据库中。

确保如果 T1 刚刚提交，数据库就发生崩溃，T1执行的结果依然会保持在数据库中。

因此，如果几个互不知晓的事务在同时修改同一份数据，那么很容易出现后完成的事务覆盖了前面的事务的结果，导致不一致。 事务在最终提交之前都有可能会回滚，撤销所有修改：

如果 T1 事务修改了 A 账户的数据，这时 T2 事务读到了更新后的 A 账户数据，并进行下一步操作，但此时 T1 事务却回滚了，撤销了对 A 账户的修改，那么 T2 读取到的 A 账户数据就是非法的，这会导致数据不一致。

这些问题都是事务需要避免的。

2. Redis中的事务

• MULTI标记一个事务块的开始，事务内的多条命令会按照先后顺序被放进一个队列中，最后由 EXEC 的原子性命令执行
• EXEC执行事务块内的命令
• DISCARD 取消事务，放弃执行事务块内的所有命令

3. 错误处理

语法错误：比如开启事务，第一条命令加入队列，后两条命令为不存在或命名参数个数不对，首先会报错，在执行 EXEC 命令时，则直接返回错误，第一条正确的命令也不会执行。

运行错误：开启事务后使用的一种数据结构的命令来操作另一种数据结构的key（如使用 SADD 操作字符串key），那么依旧会加入到队列中，直到 EXEC 执行时才会返回错误，其他命令正确则正常执行。

4. WATCH命令

假设有两个人A，B共用一个消费账户，该账户有 100 元，首先 A 在超市开启了一个事务，买了 30 元的东西，B在另一个超市直接消费 100 元并先结账，此时账户为 0 元，然后 A 结账时发现账户变为了负数，为了解决这种问题，redis提供了 WATCH 命令。

WATCH定义：监视一个或多个key，如果在事务执行前这个 key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

在 WATCH 命令之后执行 EXEC 或DISCARD后，WATCH命令将会被自动取消，如果想手动取消使用 UNWATCH 即可。

八、持久化（persistence）

由于 redis 性能好得益于将数据存储在内存中，一旦发生宕机数据便会丢失，为此我们需要进行数据的持久化，也就是将数据从内存中同步到硬盘中，使得 redis 重新启动后可以从硬盘中恢复数据。

1. RDB(Redis Database)持久化

根据指定的规则定时将内存中的数据存储到硬盘中, 在重启之后读取硬盘中**.rdb**快照文件将数据恢复到内存中，在redis.conf文件中已存在默认配置。

快照条件：当时间 M 内被改动的键的个数大于 N 时，符合快照条件，比如save 900 1代表没 900s 至少有 1 个键被改动了则写入快照。dbfilename dump.rdb配置快照文件名称，dir path配置快照保存目录

2. AOF(Append Only File)持久化

AOF持久化记录服务器执行的所有写操作命令形成**.aof**日志文件保存到硬盘中，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。

默认情况下，Redis并没有开启 AOF 持久化，可以通过appendonly yes开启。

AOF有三种同步策略：

• appendfsync always 每一次发送数据变化都会被立刻同步到磁盘中，效率较低但安全性更高
• appendfsync everysec 每秒同步，异步完成，同步效率高，缺点时发生宕机这一秒内操作的数据将会丢失
• appendfsync no 不开启