Redis入门篇

一、Redis简介：

Redis（http://redis.io）是一款开源的、高性能的键-值存储（key-value store），它是用ANSI C来编写。Redis的项目名是Remote Dictionary Server的缩写，但它常被称作是一款数据结构服务器（data structureserver）。

Redis的键值可以包括字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等数据类型。 对于这些数据类型，你可以执行原子操作。例如：对字符串进行附加操作（append）；递增哈希中的值；向列表中增加元素；计算集合的交集、并集与差集等。

为了获得优异的性能，Redis采用了内存中（in-memory）数据集（dataset）的方式。根据使用场景的不同，你可以每隔一段时间将数据集转存到磁盘上来持久化数据，或者在日志尾部追加每一条操作命令。

Redis同样支持主从复制（master-slave replication），并且具有非常快速的非阻塞首次同步(non-blockingfirst synchronization)、网络断开自动重连等功能。同时Redis还具有其它一些特性，其中包括简单的check-and-set机制、pub/sub和配置设置等，以便使得Redis能够表现得更像缓存（cache）。

Redis还提供了丰富的客户端，以便支持现阶段流行的大多数编程语言。

二、Redis安装：

2.4.15目前是最新稳定版。下载地址：

http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.15.tar.gz

linux下运行如下命令进行安装（linux上已经安装好了gcc）：

$ tar xzf redis-2.4.15.tar.gz
    $ cd redis-2.4.15
    $ make

make完后 redis-2.4.15/src目录下会出现编译后的redis服务程序redis-server，还有用于测试的客户端程序redis-cli。

下面启动redis服务：

$./redis-server

这种方式启动redis 使用的是默认配置。也可以通过启动参数告诉redis使用指定配置文件使用下面命令启动：

$./redis-server ../redis.conf

在redis-2.4.15目录下的redis.conf是一个默认的配置文件。我们可以根据需要使用自己的配置文件。

启动redis服务进程后，就可以使用测试客户端程序redis-cli和redis服务交互了：

$ ./redis-cli
    redis 127.0.0.1:6379> set foo bar
    OK
    redis 127.0.0.1:6379> get foo
    "bar"

上面演示了get和set命令操作简单类型value的例子。

foo是key ，bar是个string类型的value。

停止Redis命令：

./redis-cli-p 6379 shutdown

其中6379是redis的端口号。

三、Redis客户端：

Redis的客户端有很多，有C、C++、C#、Java、PHP、Perl、Python、Ruby等等，支持现阶段流行的大多数编程语言，详情请看redis官网：http://redis.io/clients

下面是Java版的Redis客户端示例：

客户端jar包地址https://github.com/xetorthio/jedis/downloads

package com.jd.redis.client;

import redis.clients.jedis.Jedis;

publicclass App {

publicstaticvoid main(String[] args) {

Jedis jr = null;

try {

//redis服务地址和端口号

jr = new Jedis("192.168.157.128"， 6379);

String key = "mkey";

jr.set(key，"hello，redis!");

String v = jr.get(key);

String k2 = "count";

jr.incr(k2);

jr.incr(k2);

System.out.println(v);

System.out.println(jr.get(k2));

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

finally{

if(jr!=null){

jr.disconnect();

}

}

}

}

Jedis客户端支持对象池，可以通过JedisPool.getResource方法从池中获取Jedis客户端对象，通过JedisPool.returnResource方法释放Jedis对象到池中，用对象池我们可以节省很多重新连接Redis Server的建议连接的时间。

下面就是不用Jedis对象池与用Jedis对象池的一个性能对比：

测试方法：分别用直接new Jedis和从池中获取Jedis对象的方法，起200个并发，生个并发循环1000次。每个并发线程用一个Jedis对象。

测试代码如下：

package com.jd.redis.client;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import redis.clients.jedis.Jedis;

import redis.clients.jedis.JedisPool;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

publicclass JedisPoolTest {

privatestatic JedisPoolConfigconfig;//Jedis客户端池配置

privatestatic JedisPoolpool;//Jedis客户端池

static{

config =new JedisPoolConfig();

config.setMaxActive(60000);

config.setMaxIdle(1000);

config.setMaxWait(10000);

config.setTestOnBorrow(true);

pool =new JedisPool(config,"192.168.157.128", 6380);

}

/**

* 单笔测试(不用池)

* @param count

*/

publicstaticvoid testNoPool(int count){

for(int i=0;i<count;i++){

Jedis jr = null;

try {

jr = new Jedis("10.10.224.44", 6379);

testOnce(jr);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

finally{

if(jr!=null)jr.disconnect();

}

}

}

/**

* 单笔测试(用池)

* @param count

*/

publicstaticvoid testWithPool(int count){

for(int i=0;i<count;i++){

Jedis jr = null;

try {

jr = pool.getResource();

testOnce(jr);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

finally{

if(jr!=null)pool.returnResource(jr);

}

}

}

/**

* 并发测试(不用池)

* @param paiallel并发量

* @param count每个并发循环次数

*/

publicstaticvoid paiallelTestNoPool(int paiallel, int count){

Thread[] ts = new Thread[paiallel];

//用该对象保证所线程都完成主线程才退出

CountDownLatch cd = new CountDownLatch(paiallel);

long start = System.currentTimeMillis();

for(int i=0; i < paiallel; i++){

ts[i] = new Thread(new WorkerNoPool(cd, count));

ts[i].start();

}

try {

cd.await();//等待所有子线程完成

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println("NoPool useTime:"+ (System.currentTimeMillis() - start));

}

/**

* 并发测试(用池)

* @param paiallel并发量

* @param count每个并发循环次数

*/

publicstaticvoid paiallelTestWithPool(int paiallel, int count){

//用该对象保证所线程都完成主线程才退出

CountDownLatch cd = new CountDownLatch(paiallel);

long start = System.currentTimeMillis();

Thread[] ts = new Thread[paiallel];

for(int i=0; i < paiallel; i++){

ts[i] = new Thread(new WorkerWithPool(cd, count));

ts[i].start();

}

try {

cd.await();//等待所有子线程完成

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println("Pool useTime:"+ (System.currentTimeMillis() - start));

pool.destroy();

}

privatestaticvoid testOnce(Jedis jr){

System.out.println(jr.incr("incrTest"));

}

publicstaticclass WorkerNoPoolimplements Runnable{

private CountDownLatchcd;

privateintcount;

public WorkerNoPool(CountDownLatch cd,int count){

this.cd = cd;

this.count = count;

}

publicvoid run() {

try {

testNoPool(this.count);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

finally{

cd.countDown();

}

}

}

publicstaticclass WorkerWithPoolimplements Runnable{

private CountDownLatchcd;

privateintcount;

public WorkerWithPool(CountDownLatch cd,int count){

this.cd = cd;

this.count = count;

}

publicvoid run() {

try {

testWithPool(this.count);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

finally{

cd.countDown();

}

}

}

publicstaticvoid main(String[] args) {

paiallelTestNoPool(100, 1000);

//paiallelTestWithPool(100, 1000);

}

}

测试输出：

NoPool useTime:43863 //没用对象池的输出

Pool useTime:12101    //用了对象池的输出

从测试结果看没用对象池的时间要比用了对象池的时间多出31762毫秒，同时没有用对象池的还出现了很多超时情况，用了对象池的都成功了，运行10000次，我们姑且可以认为平均每次请求可以节约3.1762（31762/10000）毫秒连接时间。我用的是Win7中的Jedis Java客户端程序连接局域网的Linux虚拟机上的Redis Server。

各种客户端实际是对Redis Protocol的封装，方便我们使用，了解Redis Protocol后我们也可以自己实现客户端。

Redis Protocol详情请看：http://www.hoterran.info/redis_protocol

原文链接：http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/7733970