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学习目标概念应用场景安装启动和配置启动服务端启动客户端服务端配置
入门操作redis支持的数据类型string基本操作扩展操作扩展操作注意事项key的命名规范
hash基本操作扩展操作注意事项应用场景
list基本操作扩展操作注意事项应用场景
set基本操作注意事项应用场景
实践案例key的通用操作db常用指令
学习目标
1.能够独立安装redis 2.能够通过查询文档使用redis常见命令,比如set,get… 3.能够说出RDB和AOF的优缺点,从占用存储空间\存储速度\恢复速度\数据安全性\资源消耗\启动优先级。进行对比 概念概念:Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库。 特征: 数据间没有必然的关联关系 内部采用单线程机制进行工作 高性能。官方提供测试数据,50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s。 多数据类型支持 字符串类型 string 列表类型 list 散列类型 hash 集合类型 set 有序集合类型 zset/sorted_set 支持持久化,可以进行数据灾难恢复 应用场景为热点数据加速查询(主要场景),如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等 即时信息查询,如各位排行榜、各类网站访问统计、公交到站信息、在线人数信息(聊天室、网站)、设备信号等 时效性信息控制,如验证码控制、投票控制等 分布式数据共享,如分布式集群架构中的 session 分离 消息队列 安装在linux上安装软件前先安装下面三大件,大部分软件都依赖下列三大件 Shell yum install gcc-c++ yum install -y pcre pcre-devel yum install -y zlib zlib-devel安装redis Shell # 下载安装包,如不能下载修改DNS:223.5.5.5 使用阿里的DNS服务器 wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz # 解压 tar –xvf redis-5.0.0.tar.gz # 进入解压目录,然后编译 make # 安装 make install 启动和配置 启动服务端格式 redis-server [–port 端口号] Shell ./redis-server --port 6379指定配置文件 Shell ./redis-server redis.conf # redis.conf和redis-server这里在同一个目录 启动客户端格式redis-cli [-h host] [-p port] Shell redis-cli –h 61.129.65.248 –p 6384 服务端配置Code prot 6379 # 数据存放目录 dir /redis/data # 最大客户端连接数 # maxclents 6 # 客户端超时时间 # timeout 4000 # 日志级别 # loglevel debug|verbose|notice|warning # 日志名 logfile "log-6379.log" 入门操作 redis支持的数据类型字符串类型 string 列表类型 list 散列类型 hash 集合类型 set 有序集合类型 zset/sorted_set string 基本操作Code SET name value //存 GET name //取添加/修改 Code set key value获取 Code get key删除 Code del key判断性添加 Code setnx key value添加修改多个数据 Code mset key1 value1 key2 value2 …添加获取多个数据 Code mget key1 key2…获取数据字符个数 Code strlen key追加信息到原始信息后部(如果原始信息存在就追加,否则新建 Code append key value 扩展操作设置数值数据增加指定范围的值 incr操作的数据不存在会从1开始,如果 Code incr key incrby key increment incrbyfloat key increment设置数值数据减少指定范围的值 Code decr key decrby key increment设置数据具有指定的生命周期 Code setex key seconds value psetex key milliseconds value 扩展操作注意事项 数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异表示运行结果是否成功 (integer) 0 → false 失败 (integer) 1 → true 成功 表示运行结果值 (integer) 3 → 3 3个 (integer) 1 → 1 1个 数据未获取到时,对应的数据为(nil),等同于null数据最大存储量:512MBstring在redis内部存储默认就是一个字符串,当遇到增减类操作incr,decr时会转成数值型进行计算按数值进行操作的数据,如果原始数据不能转成数值,或超越了redis 数值上限范围,将报错9223372036854775807(java中Long型数据最大值,Long.MAX_VALUE) redis所有的操作都是原子性的,采用单线程处理所有业务,命令是一个一个执行的,因此无需考虑并发带来的数据影响 key的命名规范格式: 表名:主键名:主键值:字段名 比如 user:uid:1:name 在redis中为大V用户设定用户信息,以用户主键和属性值作为key,后台设定定时刷新策略即可 eg:user🆔3506728370:fans→12210947eg:user🆔3506728370:blogs→6164eg:user🆔3506728370:focuses→83 hash 基本操作添加/修改 Code hset key field value获取 Code hget key field hgetall key删除 Code hdel key field1 [field2]设置filed,如果field已经存在则不做任何操作 Code hsetnx key field value添加修改多个数据 Code hmset key field1 value1 field2 value2 …获取多个数据 Code hmget key field1 field2 …获取哈希表中字段数量 Code hlen key获取哈希表中是否存在指定的字段 Code hexists key field 扩展操作获取哈希表中所有的字段名或字段值 Code hkeys key hvals key设置指定字段的数值数据增加指定范围的值 Code hincrby key field increment hincrbyfloat key field increment 注意事项 hash类型中value只能存储字符串,不允许存储其他数据类型,不存在嵌套现象。如果数据未获取到,对应的值为(nil)每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对hash类型十分贴近对象的数据存储形式,并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的,切记不可滥用,更不可以将hash作为对象列表使用hgetall 操作可以获取全部属性,如果内部field过多,遍历整体数据效率就很会低,有可能成为数据访问瓶颈 应用场景需求描述 双11活动日,销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动,每种商品抢购上限1000 张 解决方案 以商家id作为key 将参与抢购的商品id作为field 将参与抢购的商品数量作为对应的value 抢购时使用降值的方式控制产品数量 list数据存储需求:存储多个数据,并对数据进入存储空间的顺序进行区分 需要的存储结构:一个存储空间保存多个数据,且通过数据可以体现进入顺序 list类型:保存多个数据,底层使用双向链表存储结构实现 基本操作添加修改 Code lpush key value1 [value2] …… rpush key value1 [value2] ……获取 Code lrange key start stop //start从0开始,如果全部获取start=0,stop=-1 lindex key index llen key获取后并删除 Code lpop key rpop key 扩展操作移出指定数据 Code lrem key count value规定时间内获取并移出数据 Code blpop key1 [key2] timeout brpop key1 [key2] timeout brpoplpush source destination timeout //把source中的弹到destination 注意事项 list中保存的数据都是string类型的,数据总容量是有限的,最多232 - 1 个元素(4294967295)。list具有索引的概念,但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作,或以栈的形式进行入栈出栈操作获取全部数据操作结束索引设置为-1list可以对数据进行分页操作,通常第一页的信息来自于list,第2页及更多的信息通过数据库的形式加载 应用场景需求描述 企业运营过程中,系统将产生出大量的运营数据,如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出? 问题解决 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题 使用栈模型解决最新消息的问题 set新的存储需求:存储大量的数据,在查询方面提供更高的效率 需要的存储结构:能够保存大量的数据,高效的内部存储机制,便于查询 set类型:与hash存储结构完全相同,仅存储键,不存储值(nil),并且值是不允许重复的 添加 Code sadd key member1 [member2]获取 Code smembers key删除 Code srem key member1 [member2]获取集合数据总量 Code scard key判断集合中是否包含指定数据 Code sismember key member随机获取集合中指定数量的数据 Code srandmember key [count]随机获取集合中的某个数据并将数据移出集合 Code spop key [count]### 扩展操作 求连个集合的交集\并集\差集 Code sinter key1 [key2 …] sunion key1 [key2 …] sdiff key1 [key2 …]求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中 Code sinterstore destination key1 [key2 …] sunionstore destination key1 [key2 …] sdiffstore destination key1 [key2 …]将指定数据从原始集合中移动到目标集合中 Code smove source destination member 注意事项set 类型不允许数据重复,如果添加的数据在 set 中已经存在,将只保留一份 set 虽然与hash的存储结构相同,但是无法启用hash中存储值的空间 应用场景场景描述 黑名单 资讯类信息类网站追求高访问量,但是由于其信息的价值,往往容易被不法分子利用,通过爬虫技术, 快速获取信息,个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后,可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件,电商刷评论、刷好评。 同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉,产生错误的决策,有效避免网站被爬虫反复爬取成为每个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后,需要将此类用户进行有效的屏蔽,这就是黑名单的典型应用。 ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作,有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。 白名单 对于安全性更高的应用访问,仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的,此时需要设定可访问的用户群体, 依赖白名单做更为苛刻的访问验证。 解决方案 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则 周期性更新满足规则的用户黑名单,加入set集合 用户行为信息达到后与黑名单进行比对,确认行为去向 黑名单过滤IP地址:应用于开放游客访问权限的信息源 黑名单过滤设备信息:应用于限定访问设备的信息源 黑名单过滤用户:应用于基于访问权限的信息源 实践案例描述 使用微信的过程中,当微信接收消息后,会默认将最近接收的消息置顶,当多个好友及关注的订阅号同时发送消息时,该排序会不停的进行交替。同时还可以将重要的会话设置为置顶。一旦用户离线后,再次打开微信时,消息该按照什么样的顺序显示? 解决方案 依赖list的数据具有顺序的特征对消息进行管理,将list结构作为栈使用 对置顶与普通会话分别创建独立的list分别管理 当某个list中接收到用户消息后,将消息发送方的id从list的一侧加入list(此处设定左侧) 多个相同id发出的消息反复入栈会出现问题,在入栈之前无论是否具有当前id对应的消息,先删除对应id 推送消息时先推送置顶会话list,再推送普通会话list,推送完成的list清除所有数据 消息的数量,也就是微信用户对话数量采用计数器的思想另行记录,伴随list操作同步更新 ## 通用操作 key的通用操作key是一个字符串,通过key获取redis中保存的数据,我们可以通过一些命令对key状态\有效性\快速查询 进行控制。 对于key自身状态的相关操作,例如:删除,判定存在,获取类型等 对于key有效性控制相关操作,例如:有效期设定,判定是否有效,有效状态的切换等 对于key快速查询操作,例如:按指定策略查询key 操作 删除 Code del key判断key是否存在 Code exists key判断key对应值的类型 Code type key排序 Code sort key alpha //alpha表示按照顺序输出 sort key alpha desc//降序有效性 为指定key设置有效期 Code expire key seconds pexpire key milliseconds expireat key timestamp pexpireat key milliseconds-timestamp获取key的剩余有效时间,失效是负数 Code ttl key //单位是秒 pttl key//单位是毫秒切换key从时效性转换为永久 Code persist key查询所有的key Code keys查询通配符 * 匹配任意数量的任意符号 ? 配合一个任意符号 [] 匹配一个指定符号 问题描述 key是由程序员定义的 redis在使用过程中,伴随着操作数据量的增加,会出现大量的数据以及对应的key 数据不区分种类、类别混杂在一起,极易出现重复或冲突 解决方案 redis为每个服务提供有16个数据库,编号从0到15 每个数据库之间的数据相互独立 命令 切换数据库 Code select num其他指令ping,查看服务器是否通畅 Code ping移动 Code move key db //把key移动到其他db查看当前库中的数据总数 Code dbsize数据清除 Code flushdb //清除当前库 flushall //全部清除 |
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