redis基础

redis 简介

redis 是高性能键值对数据库，支持键值数据类型：

• 字符串类型
• 列表类型
• 有序集合类
• 散列类型
• 集合类型

redis 的应用场景

• 缓存
• 任务队列
• 应用排行榜
• 网站访问统计
• 数据过期处理
• 分布式集群架构中的 session 分离

redis 五种数据类型

• 字符串(String)
• 哈希(hash)
• 字符串列表(list)
• 字符串集合(set)
• 有序字符串集合(sorted set)

存储 String

• 二进制安全的，存入和获取的数据相同。
• Value 最多可以容纳的数据长度是 512M

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redis 基本操作

String 类型

Hash 类型

存入键值对, 将 username:jack 存入 myhash 中

hset myhash username jack
hset myhash age 20

一次存入多个键值对

hmset myhash2 username rose age 21

根据键获取值

hget myhash username

返回

"jack"

根据多个键获取值

hmget myhash2 username age

返回

1) "rose"
2) "21"

获取所有键值对

hgetall myhash

删除某个键值对

hdel myhash2 username age

返回

1) "username"
2) "jack"
3) "age"
4) "20"

对某个数字进行增加:将 age 属性递增5。

hincrby myhash2 age 5

返回

(integer) 26

rose 的 age 属性由 21 增加到 26

判断某个set中是否含有某个键

hexists myhash username

获取 hash 中的所有键

hkeys myhash

运行结果为：

1) "username"
2) "age"

获取 hash 中的所有值

hvals myhash

运行结果为

1) "jack"
2) "20"

List 类型

往 list 中存储数据（从左侧添加，先进去的数据排在最后一位）

lpush mylist a b c
lpush mylist 1 2 3

从右侧添加 （从右侧添加）

rpush mylist2 a b c
rpush mylist2 a b c

查看列表 表示从第一个到第六个元素

lrange 0 5

运行结果如下

1) "3"
2) "2"
3) "1"
4) "c"
5) "b"
6) "a"

lrange mylist2 0 -1

表示从第一个到倒数第一个元素

运行结果如下

1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "1"
5) "2"
6) "3"

左边弹出

lpop mylist

运行结果

"3"

右边弹出

rpop mylist2

运行结果

"3"

lpushx 和 rpushx 仅当需要操作的 list 中有值时才进行保存操作

现在 mylist3 的数据如下

 1) "5"
 2) "3"
 3) "2"
 4) "3"
 5) "7"
 6) "6"
 7) "3"
 8) "5"
 9) "4"
10) "2"
11) "1"

移除命令 lrem

从左侧开始删除两个3

lrem mylist3 2 3

运行后的 mylist3 结果

1) "5"
2) "2"
3) "7"
4) "6"
5) "3"
6) "5"
7) "4"
8) "2"
9) "1"

从后边往前删除两个1

lrem mylist3 -2 1

运行后的 mylist3 结果

1) "5"
2) "2"
3) "7"
4) "6"
5) "3"
6) "5"
7) "4"
8) "2"

删除所有2

lrem mylist3 0 2

运行后的 mylist3 结果

1) "5"
2) "7"
3) "6"
4) "3"
5) "5"
6) "4"

给某个指定的角标位置的元素设置值

lset mylist 3 haha

运行结果如下

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "c"
4) "b"
5) "a"
127.0.0.1:6379> lset mylist 3 haha
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "c"
4) "haha"
5) "a"

新建一个 list

127.0.0.1:6379> lrange mylist4 0 -1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
4) "c"
5) "b"
6) "a"
7) "c"
8) "b"
9) "a"

在第一个 b 之前插入 11

127.0.0.1:6379> LINSERT mylist4 before b 11
(integer) 10
127.0.0.1:6379> lrange mylist4 0 -1
 1) "c"
 2) "11"
 3) "b"
 4) "a"
 5) "c"
 6) "b"
 7) "a"
 8) "c"
 9) "b"
10) "a"

在第一个 b 之后插入 22

127.0.0.1:6379> LINSERT mylist4 after b 22
(integer) 11
127.0.0.1:6379> lrange mylist4 0 -1
 1) "c"
 2) "11"
 3) "b"
 4) "22"
 5) "a"
 6) "c"
 7) "b"
 8) "a"
 9) "c"
10) "b"
11) "a"

创建两个 list

127.0.0.1:6379> lrange mylist5 0 -1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> lrange mylist6 0 -1
1) "3"
2) "2"
3) "1"

现在讲 mylist5 右左边弹出，从左侧压入 mylist6

rpop 和 lpush 用于消息队列

127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH mylist5 mylist6
"a"
127.0.0.1:6379> lrange mylist5 0 -1
1) "c"
2) "b"
127.0.0.1:6379> lrange mylist6 0 -1
1) "a"
2) "3"
3) "2"
4) "1"

Set 类型

set 类型不允许出现相同的操作，set 通常用作

1. 跟踪一些唯一性数据
2. 用户维护数据对象之间的关联关系

创建一个 set 并添加一个元素

sadd myset a
sadd myset 1 2 3
sadd myset 1 2

查看所有元素发现没有重复元素

127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "3"
2) "1"
3) "a"
4) "2"

查看一个元素是否存在于某个集合

127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset x
(integer) 0

说明 myset 中包含 a，但不包含 x

创建两个 set

127.0.0.1:6379> SMEMBERS mya1
1) "b"
2) "c"
3) "a"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myb1
1) "2"
2) "1"
3) "c"
4) "a"

找出 mya1 中有，但是 myb1 中没有的元素

127.0.0.1:6379> sdiff mya1 myb1
1) "b"

找出 myb1 中有，但是 mya1 中没有的元素

127.0.0.1:6379> sdiff myb1 mya1
1) "1"
2) "2

将 sdiff 产生的结果直接保存

127.0.0.1:6379> SDIFFSTORE my1 mya1 myb1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS my1
1) "b"

找出 mya1 ,myb1 中都有的元素

127.0.0.1:6379> SINTER mya1 myb1
1) "c"
2) "a"

将上面的结果直接存储

127.0.0.1:6379> SINTERSTORE my2 mya1 myb1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SMEMBERS my2
1) "a"
2) "c"

列出 mya1 和 myb1 的所有元素

127.0.0.1:6379> SUNION mya1 myb1
1) "b"
2) "c"
3) "2"
4) "a"
5) "1"

将上面的结果直接保存

127.0.0.1:6379> SUNIONSTORE my3 mya1 myb1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> SMEMBERS my3
1) "b"
2) "c"
3) "2"
4) "a"
5) "1"

查看 set 中元素的个数

127.0.0.1:6379> SCARD mya1
(integer) 3

随机返回 set 中的一个元素

127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mya1
"b"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mya1
"a"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mya1
"c"

sorted set

sorted set 中每一个元素都有一个分数与之关联，redis 正是通过这些分数来为 set 排序，sorted set 元素是有序的.

可以用于：

1. 大型游戏的积分排行榜
2. 构建索引数据

添加元素

127.0.0.1:6379> ZADD mysort 70 zs 80 ls 90 ww
(integer) 3
// 如果 set 中已经包将要添加的元素，执行添加命令将覆盖原来的分数 
127.0.0.1:6379> ZADD mysort 100 zs
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ZADD mysort 60 tom
(integer) 1

展示元素的分数

127.0.0.1:6379> ZSCORE mysort zs
"100"

移除元素

127.0.0.1:6379> zrem mysort tom ww
(integer) 2

查看元素的个数

127.0.0.1:6379> ZCARD mysort
(integer) 2

再添加两个元素

127.0.0.1:6379> zadd mysort 85 jack 95 rose
(integer) 2

展示所有元素

127.0.0.1:6379> ZRANGE mysort 0 -1
1) "ls"
2) "jack"
3) "rose"
4) "zs"

展示所有元素和分数

127.0.0.1:6379> ZRANGE mysort 0 -1 withscores
1) "ls"
2) "80"
3) "jack"
4) "85"
5) "rose"
6) "95"
7) "zs"
8) "100"

按分数从大到小排列

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE mysort 0 -1 withscores
1) "zs"
2) "100"
3) "rose"
4) "95"
5) "jack"
6) "85"
7) "ls"
8) "80"

删除排序从 0 到 3 的元素

127.0.0.1:6379> ZRANGE mysort 0 -1
1) "bruce"
2) "perter"
3) "clark"
4) "arrow"
5) "wonder"
// 删除了排名 0 到 2 的元素
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYRANK mysort 0 2
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE mysort 0 -1
1) "arrow"
2) "wonder"

新增几个元素

127.0.0.1:6379> zrange mysort 0 -1 withscores
 1) "arrow"
 2) "40"
 3) "wonder"
 4) "50"
 5) "bruce"
 6) "60"
 7) "clark"
 8) "70"
 9) "peter"
10) "80"

查找分数在 40 到 70 分区间的前两个元素

127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE mysort 40 70 withscores limit 0 2
1) "arrow"
2) "40"
3) "wonder"
4) "50"

增加分数

127.0.0.1:6379> ZINCRBY mysort 7 arrow
"47"

查找某个分数段内元素的个数

127.0.0.1:6379> ZCOUNT mysort 50 80
(integer) 4

---

redis的keys基本操作

查找所有的 keys

127.0.0.1:6379> keys *
 1) "myhash2"
 2) "hahaha"
 3) "mylist2"
 4) "myhashset2"
...

查看以 my 开头的所有的 key

127.0.0.1:6379> keys my?
1) "my3"
2) "my2"
3) "my1"

删除 keys

127.0.0.1:6379> del my1 my2 my3
(integer) 3

判断某个 key 是否存在

127.0.0.1:6379> EXISTS hahahs
(integer) 0
127.0.0.1:6379> EXISTS mysort
(integer) 1

重命名key

127.0.0.1:6379> get compnay
"immooc"
127.0.0.1:6379> RENAME compnay
(error) ERR wrong number of arguments for 'rename' command
127.0.0.1:6379> RENAME compnay newcompany
OK
// 重命名之后就获取不到了
127.0.0.1:6379> get compnay
(nil)
// 使用新的名字获取
127.0.0.1:6379> get newcompany
"immooc"

设置超时时间 单位秒

127.0.0.1:6379> EXPIRE newcompany 1000
(integer) 1
// 查看剩余超时时间
127.0.0.1:6379> ttl newcompany
(integer) 989

查看 key 的类型

127.0.0.1:6379> type newcompany
string
127.0.0.1:6379> type mylist
list
127.0.0.1:6379> type myhash
hash
127.0.0.1:6379> type mysort
zset
127.0.0.1:6379> type myset
set

redis 的事务

一个 redis 实例可以包含 15 个数据库，下标是从 0-15，默认选择第 0 号数据库

切换数据库命令如下

127.0.0.1:6379> select 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> keys *
(empty list or set)

可以看到 1 号数据库中没有保存任何的key

将 0 号数据库中的一个 key 移动到 1 号数据库

127.0.0.1:6379> MOVE mysort 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> select 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> keys *
1) "mysort"

multi 相当于开启事务

开启事务后，输入的命令将被保存的队列中

exec 相当于 commit

127.0.0.1:6379> get num
"65"
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr num
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr num
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 66
2) (integer) 67
127.0.0.1:6379> 

执行之后命令队列中的命令将会被全部执行

discard 相当于 rollerback

redis 持久化概述

redis 之所以效率很高是因为数据都保存在内存中，为了使 redis 重启之后数据不丢失，就需要将 redis 数据保存到硬盘上。

redis 持久化有两种方式：

• RDB 方式
• AOF 方式

持久化的使用方式

• RDB 持久化：定期保存 redis 的快照到硬盘
• AOF 通过日志记录 redis 的命令，每次重启之后读取这个文件来重现 redis 之前的状态
• 无持久化：单纯将 redis 作为一个缓存服务
• 同时使用 RDB 和 AOF

RDB 方式

在 redis.conf 文件中可以指定保存快照的时机

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

AOF 方式

需要在 redis.conf 中打开配置

# aof 是否打开 默认是关闭的 需要改为 yes
appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
# 每次操作都同步日志
# appendfsync always
# 每秒同步记录一次
appendfsync everysec
# 不同步
# appendfsync no

SringBoot Redis 重要注解

Spring-boot 引入 redis 缓存机制，首先需要在启动类上增加一个注解

@EnableCaching

在 controller 的方法上增加 @Cacheable 注解，一般用于查询接口

@Cacheable(cacheNames = "product", key = '#sellerId', condition="#sellerId.length>3", unless = "#result.getCode()!=0")

#sellerId 的写法成为 spel 表达式，获取参数 sellerId的值

当 sellerId 的字符长度大于 3 ，而且 除了 返回的 code!=0（也就是等于0都缓存）

当数据改变之后表用 @Cacheput 注解修改缓存，通常用于保存或者修改方法

@CachePut

要使用上面两个注解更新缓存 必须保证方法的返回值一致

如果上面两个注解的 key 不填或者为空，则key默认为方法的参数，这就会导致 key不一致的问题（即使方法的返回值一致）

可以把 cacheName 属性移到 类注解 @CacheConfig(cacheNames="product")

@CacheEvict（cacheNames = "product"，key="123"）

清除缓存

使用上面的缓存必须实现序列化