Redis学习 - 入门

　　业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随

　　　　　　　　　　　　-- 韩愈·《进学解》

 

　　因为工作中需要用到Redis，所以最近抽点时间看了一下，现在将学习的内容整理一下。

 

一、简介

1、Redis是什么？

　　Redis是一个内存中的key-value型数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。官方网站：redis.io，中文网站：redis.cn。

 

2、为什么要使用Redis？

    - 多功能：可用作数据库、缓存和消息中间件（用于进程间通信）；

    - 支持多种类型的数据结构，比如：strings、hashes、lists等；

    - 支持大多数的编程语言，比如：C/C++、Java、Python等；

    - 提供了不同级别的持久化（落地）方式来保证数据安全；

    - 通过redis哨兵和自动分区提供高可用性；

    - 原子操作，保证数据的正确性；

 

3、下载和安装（debian）

下载： $ sudo apt-get install redis-server 

配置：redis的配置文件是 redis.conf ，文件中包含了所有可能用到的参数和详细的解释

启动： $ redis-server 

连接： $ redis-cli 

 

二、支持的数据结构

　　Redis是一种key-value存储系统，并且Redis的key是二进制安全的，可以使用任何的二进制序列作为key，普通字符串甚至JPEG文件。redis支持多种类型的数据结构：strings、lists、sets、sorted sets、hashes、bitmaps、hyperloglogs。

 

1、strings - 字符串

strings类型的value和key一样，可以是任何类型的字符串。

 示例：
 > SET name aut   #设置 name 的值为 aut
 > GET name       #获取 name 的值
 > SET age      #设值
 > INCR age       # num 自增
 > MSET name aut age      #同时对多个key设值

用途举例：计数器，存储图片等二进制文件

 

2、lists - 列表

一个key-value列表，支持两端的添加和删除、范围内取值等操作

 示例：
 > RPUSH study redis     #右端插入
 > LPOP study            #左端删除
 > LRANGE study        #取出范围内的值，下标从0开始，-n表示倒数第n个位置
 > LTRIM study         #从左边截取指定长度

用途举例：进程间通信的消息队列，博客引擎中存储评论

 

3、hashes - 散列表

hashes中的一个key可以对应一个包含多个“字段 - 值”对的结构，其包含的“字段 - 值”对数只受内存限制

 示例：
 > HMSET user: name aut school xupt age      #设置字段的值
 > HGET user: name          #获取单个字段的值
 > HMGET user: name school  #获取多个字段的值
 > HGETALL user:            #获取所有字段的值
 > HINCRBY user: age      #将指定字段递增某个数值

用途举例：存储用户信息、物品信息

 

4、sets - （无序）集合

sets用于存储无序并且无重复的数据，提供了集合内的插入删除，集合间的交并等操作

 示例：
 > SADD score       #插入元素
 > SMEMBERS score         #获取所有元素
 > SISMEMBER score      #测试某个元素是否在集合中
 > SINTER score1 score2   #获取两个集合的交集
 > SRANDMEMBER score      #随机获取集合中的一个元素

用途举例：存储具有某种共同属性的所有对象

 

5、sorted sets - （有序）集合

sorted sets使用一个浮点数score来对集合内的元素进行排序，当score相同时按字母序进行排序

 示例：
 > ZADD user  aut     #插入元素，如果元素已经存在，则更新score
 > ZRANGE user  -       #获取指定范围内的元素
 > ZRANK user aut         #获取指定元素的排名
 > ZRANGEBYSCORE user -inf  withscores     #获取score大于等于2000的元素，并把score一并打印出来

用途举例：存储排名信息

 

6、bitmaps - 位图

bitmaps以位为单位来实现某些标记功能，提供了设值/取值、统计等操作

 示例：
 > SETBIT key       #设置指定位为1
 > GETBIT key        #获取指定位的值
 > BITCOUNT key        #统计指定元素的位为1的位数

用途举例：标记用户ID（是否已注册、在线还是离线）

 

7、hyperloglogs - （不知道该怎么翻译~~）

hyoerloglogs通过输入元素计算出输入元素的基数估算值，详情参考：redis数据结构HyperLogLog

 示例：
 > PFADD str1 "apple" "banana" "cherry"     #添加元素
 > PFCOUNT str1              #统计str1的近似基数
 > PFMERGE str1& str1 str2  #将str1和str2合并到str1&2中

用途举例：统计访问网站的独立IP数量

 

其他常用操作：

 > EXISTS key       #检查key是否存在
 > DEL key          #删除key
 > TYPE key         #检测key的类型
 > EXPIRE key      #设置key的有效时间为5秒
 > TTL key          #获取key的剩余有效时间

更多的命令使用方法请参阅 命令

 

三、磁盘持久化

　　由于 Redis 是一个内存中的数据结构存储系统，所有数据都在内存中操作，当需要把数据永久保存下来的时候，就需要使用 Redis 持久化功能。持久化就是把数据从内存写入到磁盘，也被称为“落地”，Redis 提供了以下几种持久化方式：

    - RDB：在指定的时间间隔内对数据进行快照存储；

    - AOF：在每次对记录的写操作之后都将操作命令写入日志文件；

    - 不使用持久化：记录只在服务器运行时存在于内存；

 

1、RDB

　　RDB持久化在指定的时间间隔内（或者满足某个指定条件时）将数据保存到一个名为dump.rdb的二进制文件中。

工作方式：

　　①Redis fork 一个子进程；

　　②子进程将数据集写入一个临时RDB文件中；

　　③Redis 用新的RDB文件替换原来的RDB文件，并删除旧文件。

优点：

    - RDB文件紧凑且单一，可以方便地传送到其他备份中心，适用于灾难恢复；

    - 持久化工作由子进程完成，保证最大化Redis的性能；

    - 当恢复比较大的数据集的时候，由于RDB是直接恢复，速度会更快一些（较AOF）；

缺点：

    - 如果持久化间隔较大的话，容易丢失过多数据；

    - 而如果持久化太频繁，则不断的fork会严重降低Redis的性能；

使用建议：每天保存过去一段时间的数据，每小时保存过去24个小时的数据，再搭配AOF一起使用。

 

2、AOF

　　AOF在每次执行完改变数据集的命令后（具体有不同的策略），都将该命令追加到AOF文件的末尾，也就是保存操作的命令，恢复时通过重新执行保存的命令来恢复文件。

工作方式：

　　①Redis fork一个子进程，子进程创建新的AOF文件；

　　②子进程将原来的AOF文件内容写入新文件中；

　　③Redis将执行过的修改命令写入新文件中；

　　④Redis删除旧文件。

优点：

    - 多种不同的fsync策略使得丢失的数据量降到最小；

    - AOF文件仅仅是追加命令，所以节省空间，并且容易被人读懂，方便恢复；

    - Redis可以在AOF文件体积变得过大时，自动在后台对AOF进行重写，重写后的AOF文件仅仅包含了恢复当前数据集的最小命令集合；

缺点：

    - 由于保存的是命令，所以AOF文件比RDB文件要大；

    - 根据使用的fsync策略，AOF的速度可能会慢于RDB；

使用建议：使用每秒fsync的策略。

 

关于持久化的建议：

    - 如果数据只有在服务器运行时存在，那么不用选择持久化；

    - 如果可以承受数分钟内数据丢失，那么可以只使用RDB持久化；

    - 如果要求数据实时更新，那么可以使用每秒fsync策略的AOF持久化；

    - 具体可以根据应用场景将两种持久化方式配合使用。

 

总结：根据网友资料得到下面的结论，参考地址：Redis与Memcached的区别

　　①Redis的最佳使用场景是全部数据in-memory；

　　②Redis的更多场景是作为Memcached的替代者来使用；

　　③当需要更多的数据类型支持时，Redis更合适；

　　④当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。

 

（全文完）