本文我们将介绍 Redis 的高级功能，比如：慢查询、PipeLine、BitMap、HyperLogLog、发布订阅 和 GEO 等功能的介绍。
慢查询
生命周期
慢查询的生命周期，可参见下图。首先客户端发送命令给 Redis，Redis 需要对慢查询排队处理，这里需要说明的是慢查询发生在第三阶段，也就是下图的“（3）执行命令”这一阶段。同时客户端超时不一定是慢查询，但却是客户端超时的一个原因。最后，执行完后返回。
在实际开发中，我们需要对异常进行判断，这个时候，这个流程就显得非常重要。
如何配置慢查询
所谓慢查询指的是内部执行时间超过某个指定时限的查询，而控制该指定时限的就是 Redis 配置文件中的配置项 slowlog-log-slower-than。除 slowlog-log-slower-than 外，在配置文件中还有另外一个参数与慢查询日志有关，那就是 slowlog-max-len，该配置项控制了 Redis 系统最多能够维护多少条慢查询。让我们一个一个讲解。
- slowlog-max-len
服务器使用先进先出的方式保存多条慢查询日志。当服务器储存的慢查询日志数量等于 slowlog-max-len 选项的值时， 服务器在添加一条新的慢查询日志之前，会先将最旧的一条慢查询日志删除。
什么意思呢？首先 Redis 会配置一个 slowlog-log-slower-than = 10000，slowlog-max-len = 100，就是说 10000 微秒（1 秒等于 1,000,000 微秒）后是慢查询，然后就把它放到队列（内存）中，并且从 100 开始一直到 1。如下图所示：
- slowlog-log-slower-than
该选项指定执行时间超过多少微秒。
例如，如果这个选项的值为 1000，那么执行时间超过 1000 微秒的命令就会被记录到慢查询日志。如果这个选项的值为 5000，那么执行时间超过 5000 微秒的命令就会被记录到慢查询日志。以此类推。
redis> CONFIG SET slowlog-log-slower-than 0
OK
redis> CONFIG SET slowlog-max-len 10
OK
上面的代码表示，CONFIG_SET 命令将 slowlog-log-slower-than 选项的值设为 0 微秒，这样 Redis 执行的全部命令都会被记录进去，然后将 slowlog-max-len 选项的值设为 10，让服务器最多只保存 10 条慢查询日志。
然后我们发送几个请求：
redis> SET msg "welcome my city"
OK
redis> SET number 12345
OK
redis> SET database "redis"
OK
SLOWLOG GET 命令就可以查看慢日志，如下:
redis> SLOWLOG GET
1) 1) (integer) 4 # 日志的唯一标识符（uid）
2) (integer) 1338784447 # 命令执行时的 UNIX 时间戳
3) (integer) 12 # 命令执行的时长，以微秒计算
4) 1) "SET" # 命令以及命令参数
2) "database"
3) "redis"
2) 1) (integer) 3
2) (integer) 1372181139
3) (integer) 10
4) 1) "SET"
2) "number"
3) "12345"
...
慢查询的默认值
我们在使用 Redis 时，可以设置慢查询的默认值。有以下两种方式。
方式一，请见下面代码。
// 不推荐
config get slowlog-max-len = 128 // 设置slowlog-max-len为128，保存数据最多128条
config get slowlog-log-slower-than = 10000// 表示超时到10000微秒会被记录到日志上
上面的配置是修改配置文件后需要重启，这里不推荐使用此方式。。
方式二，动态配置。配置方式，请见下面两条命令。推荐使用该方式。
// 推荐使用动态配置
config set slowlog-max-len 1000 // 设置slowlog-max-len为1000，保存数据最多1000条，不能太小，也不能太大。
config set slowlog-log-slower-than 10000 // 表示超时到10000微秒会被记录到日志上
慢查询的命令
- slowlog get[n] // 获取慢查询队列
- slowlog len // 获取慢查询队列的长度
- slowlog reset // 清空慢查询队列
对于慢查询，我们在实际使用的时候需要注意以下几点。
1.slowlog-log-slower-than 不要太大，默认是 10ms，实际使用中也只是 1ms 或者 2ms，必须根据 QPS 的大小来设定；
2.slowlog-max-len 不要太小，通常是 1000。默认是 128。因为存在内存中，如果设置过小，会导致之前的慢查询丢失，故建议改成 1000。
3.定期对慢查询进行持久化。
PipeLine 流水线
概念
如果想同时使用 HSET 或者 MSET，那有没有 HMSET 呢？实际上是没有的，但是我们可以使用 PipeLine 流水线功能。
如果使用 n 次网络请求加 n 次命令就很麻烦，但是如果使用 PipeLine 的 1 次网络请求加 n 次命令，就可以节约网络带宽和访问时间。但是 PipeLine 每次条数要控制。
如何使用 PipeLine
这里我们介绍在 Jedis 中使用 PipeLine，我们通过使用 PipeLine 和不使用 PipeLine 作对比，你就能清晰的感受 PipeLine 的方便了。
第一种方式用 HSET，就是我们不用 PipeLine 的时候，代码如下
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); // new一个redis，它提供IP和端口号的参数；
for(int i=0;i<10000;i++){
jedis.hset("keyvalue:"+i,"keyfield"+i);
} // 测试后发现，1w的hset需要50s
第二种使用 PipeLine 方式，代码如下
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);// new一个redis，它提供IP和端口号的参数；
for(int i=0;i<100;i++){
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();// 此句就是使用pipelined方法，激活pipeline
for(int j=i*100;j<(i+1)*100;j++){
pipeline.hset("key"+j,"keyfield"+j,"keyvalue"+j);
}
pipeline.syncAndReturnAll();//结束的时候必须要加的。
} // 测试发现，1w的hset只需要0.7s
从上面的代码你就能看到，如果你不使用 PipeLine，这个速度是非常慢的，需要 50 秒；但是如果使用 PipeLine，那么只需要 0.7 秒就能循环出来了。
这里需要注意以下两点。
1.每次 PipeLine 携带的数据量；
2.PipeLine 一次只能在一个 Redis 节点上。在后面的集群部分，我也会进行说明。
BitMap 位图
接下来我们来讲位图功能。我们知道，如果你要 set 一个值，比如 one，那么 one 这个值存放在内存中其实是以二进制的方式，那么我们通过 getbit one 0，就能查询到这个 one 在内存中的第一个二进制是多少。
如上图所示，上面的英文字母在内存里都是 0 和 1，那么当我们 getbit one 0 的时候，我们取的就是这个内存中二进制的第一个值，得到的就是 0。
如何使用 BitMap
使用 BitMap，有如下五个命令。
1.SETBIT
setbit key offset value //给位图指定索引设置值
例如，setbit book1:books:2017-01-10 1 1，即将 book1 的 2017 年 1 月 10 日的第一个位图值改为 1，返回结果是之前的值。
2.GETBIT
getbit key offset //获取位图对应的值
例如，getbit book1:books:2017-01-10 1 8，和 SET 类似。
3.BITCOUNT
bitcount key [start end] // 获取位图指定范围值为1的个数
例如，bitcount book1：books：2017-01-10 1 3，返回 3。
4.BITOP
bitop op destkey key [key...]
上面代码表示，进行多个Bitmap的 and，or，not，xor 操作并保存到 destkey中。
5.BITOPS
bitops key targetBit [start] [end] // 计算指定位图范围第一个偏移量对应的值等于targetBit的位置
例如，bitops book1：books：2017-01-10 1 2 5，后面三个数表示 2 到 5 的位置里为 1 的位置。
比较 SET 和 BitMap，很多是使用在统计上的，可见下面两个示例。
示例一，如果你有 1 个亿的用户，每天 5 千万的独立访问。
| 数据类型 | 空间占用 | 存储用户量 | 全部内存占用 | | --- | --- | --- | --- | | set | 32位 | 50，000，000 | 50,000,00032 =200M | | bitmap | 1位 | 100，000，000 | 100,000,0001=12.5M |
如果你用 SET，一天是 200 M，那么一年就是 72G，但如果你用 BitMap，一年只有 4.5G，你觉得哪个好呢？
示例二，但是如果你只有 10万 独立用户呢？
| 数据类型 | 空间占用 | 存储用户量 | 全部内存占用 | | --- | --- | --- | --- | | set | 32位 | 1，000，000 | 1,000,00032 =4M | | bitmap | 1位 | 100，000，000 | 100,000,0001=12.5M |
通过上述表格可知，这个时候就要用 SET 了。
所以，BitMap 不一定好，BitMap 是针对大数据量设计的。我们需要根据需求来区分使用，如果数据量非常大，可以考虑，只有在用户量非常大的时候，才会使用。
HyperLogLog
这种算法又叫：极小空间完成独立数量统计。我们日常是不会使用 HyperLogLog 算法的，只有当统计数据量非常大的时候，才会使用它。很多朋友在研究 HyperLogLog 的时候，就会发现 HyperLogLog 本质上还是字符串 String。你不信可以使用 type 命令，就知道 HyperLogLog 返回的是字符串。
如何使用 HyperLogLog
常用的 HyperLogLog 命令有以下三个。
- pfadd key element ...，向HyperLogLog添加元素；
- pfcount key ...，计算HyperLogLog的独立总数；
- pfmerge key1 key2 ...，合并多个HyperLogLog。
发布订阅
有的朋友会问什么是发布订阅，工业生产设计之前是根据非定时的监听设计，定时器会定时在内存中进行监听，如果有改变，再发送，其实不算是实时的。
同时，这种工业设计其实是非常复杂的。发布订阅大大简化了设计流程。很多实时的发布依赖于 Redis 做事件消息推送。简化了设计，而且性能也比较客观。
Redis 在 2.0 之后实现了事件推送的 Pub/Sub 命令。Pub 就是发布者 Publisher，Sub 就是订阅者 Subcriber。
订阅者只要订阅这个频道，就可以实时获得信息，见下图。
说明：当发布者发送一条消息到 Redis Server 后，只要订阅者订阅了该频道就可以接收到这样的信息。同时，订阅者可以订阅不同的频道。
如何操作 API
使用发布订阅，有如下四个命令。
1.PUBLISH，发布。
publish channel message //发布命令
publish youku:tv "welcome back!" // 返回有几个订阅者。
2.SUBSCRIBE，订阅。
subcribe [channel] // 订阅一个或者多个
subcribe youku:tv // 订阅优酷并返回信息。
3.UNSUBSCRIBE，取消订阅。
unsubcribe [channel] // 取消订阅一个或者多个
unsubcribe youku:tv // 取消订阅优酷并返回信息。
4.其他命令还有 PSUBSCRIBE（订阅模式）、PUNSUBSCRIBE（退订指定模式）、PUBSUB CHANNELS（列出至少一个订阅者频道）
补充：消息队列
Redis 消息队列是抢的模式，就是只有一个用户能收到，谁网速快，谁人品好，谁就能获得那条消息，作为开发者我们需要了解需求，如果只需要一个消息订阅者收到，那么就可以使用消息队列，如下图所示。
这种场景比如抢红包、谁中奖这种模式，就可以使用消息队列了。
GEO 地理位置存储
Redis 3.2 以后才出现 GEO 的功能。GEO 是使用 ZSET 来实现的。最常用的功能就是微信里的附近的人和摇一摇的功能，还有美团通过本地的坐标自动识别周围的餐馆等功能。
如何操作 API
使用GEO，有如下四个命令。
1.GEOADD，增加。
geo add 经度 维度 标识 ...
例如，geo add cities：location 117.20 40.11 beijing。
2.GEOPOS，获取地理信息。
geopos key 标识 ...
例如，geopos cities：locations beijing，返回经度和纬度。
3.GEODIST，计算距离
geodist key 标识1 标识2 ... [unit] // unit表示单位
例如，geodist cities：locations beijing tianjing km //计算北京到天津的距离
4.GEORADIUS，它是非常复杂的，如果你有兴趣可以访问该网页找到详细内容。
后面的内容，将对 Redis 的持久化、高可用、分布式进行详细讲解。
