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一、Redis入门
1.1 基础知识
1.1 Redis-key
1.2 String 字符串
1.3 List 列表
1.4 Set 集合
1.5 Hash 哈希
1.6 Zset 有序集合
1.7 三种特殊数据类型
Hyperloglog(基数统计)
BitMaps(位图)
二、事务
2.1 Redis事务操作过程
2.2 事务错误
2.3 监控
三、SpringBoot整合Redis
一、Redis入门
1.1 基础知识
redis默认有16个数据库
16个数据库为:DB 0~DB 15
默认使用DB 0 ,可以使用select n
切换到DB n,dbsize
可以查看当前数据库的大小,与key数量相关。
127.0.0.1:6379> config get databases # 命令行查看数据库数量databases
1) "databases"
2) "16"
127.0.0.1:6379> select 8 # 切换数据库 DB 8
OK
127.0.0.1:6379[8]> dbsize # 查看数据库大小
(integer) 0
# 不同数据库之间 数据是不能互通的,并且dbsize 是根据库中key的个数。
127.0.0.1:6379> set name sakura
OK
127.0.0.1:6379> SELECT 8
OK
127.0.0.1:6379[8]> get name # db8中并不能获取db0中的键值对。
(nil)
127.0.0.1:6379[8]> DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379[8]> SELECT 0
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "counter:__rand_int__"
2) "mylist"
3) "name"
4) "key:__rand_int__"
5) "myset:__rand_int__"
127.0.0.1:6379> DBSIZE # size和key个数相关
(integer) 5
1.1 Redis-key
-
exists key
:判断键是否存在 -
del key
:删除键值对 -
move key db
:将键值对移动到指定数据库 -
expire key second
:设置键值对的过期时间 -
type key
:查看value的数据类型
127.0.0.1:6379> set name gzj
OK
127.0.0.1:6379> set age 18
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type name
string
127.0.0.1:6379> expire name 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> move age 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> select 2
OK
127.0.0.1:6379[2]> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379[2]> del age
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379[2]>
关于TTL
命令
Redis的key,通过TTL命令返回key的过期时间,一般来说有3种:
- 当前key没有设置过期时间,所以会返回-1.
- 当前key有设置过期时间,而且key已经过期,所以会返回-2.
- 当前key有设置过期时间,且key还没有过期,故会返回key的正常剩余时间.
127.0.0.1:6379> set name gzj
OK
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -1
127.0.0.1:6379> expire name 30
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 27
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 13
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379>
关于重命名RENAME
和RENAMENX
-
RENAME key newkey
修改 key 的名称 -
RENAMENX key newkey
仅当 newkey 不存在时,将 key 改名为 newkey 。
1.2 String 字符串
命令 | 描述 | 示例 |
APPEND key value | 向指定的key的value后追加字符串 | 127.0.0.1:6379> set msg hello OK 127.0.0.1:6379> append msg " world" (integer) 11 127.0.0.1:6379> get msg “hello world” |
DECR/INCR key | 将指定key的value数值进行+1/-1(仅对于数字) | 127.0.0.1:6379> set age 20 OK 127.0.0.1:6379> incr age (integer) 21 127.0.0.1:6379> decr age (integer) 20 |
INCRBY/DECRBY key n | 按指定的步长对数值进行加减 | |
INCRBYFLOAT key n | 为数值加上浮点型数值 | 127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT age 5.2 “20.2” |
STRLEN key | 127.0.0.1:6379> get msg “hello world” 127.0.0.1:6379> STRLEN msg (integer) 11 | |
GETRANGE key start end | 按起止位置获取字符串(闭区间,起止位置都取) | 127.0.0.1:6379> get msg “hello world” 127.0.0.1:6379> GETRANGE msg 3 9 “lo worl” |
SETRANGE key offset value | 用指定的value 替换key中 offset开始的值 | |
GETSET key value | 127.0.0.1:6379> GETSET msg test “hello world” | |
SETNX key value | 仅当key不存在时进行set | |
set 键值对并设置过期时间 | ||
MSET key1 value1 [key2 value2..] | 批量set键值对 | 127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 OK |
MSETNX key1 value1 [key2 value2..] | 批量设置键值对,仅当参数中所有的key都不存在时执行 | 127.0.0.1:6379> MSETNX k1 v1 k4 v4 (integer) 0 |
MGET key1 [key2..] | 批量获取多个key保存的值 | 127.0.0.1:6379> MGET k1 k2 k3 1) “v1” 2) “v2” 3) “v3” |
PSETEX key milliseconds value | 和 SETEX 命令相似,但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间, | |
getset key value | 如果不存在值,则返回nil,如果存在值,获取原来的值,并设置新的值 |
127.0.0.1:6379> INCRBY age 5 (integer) 25 127.0.0.1:6379> DECRBY age 10 (integer) 15 |
String类似的使用场景:value除了是字符串还可以是数字,用途举例:
- 计数器
- 统计多单位的数量:uid:123666:follow 0
- 粉丝数
- 对象存储缓存
1.3 List 列表
Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)一个列表最多可以包含- 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。
首先我们列表,可以经过规则定义将其变为队列、栈、双端队列等
正如图Redis中List是可以进行双端操作的,所以命令也就分为了LXXX和RLLL两类,有时候L也表示List例如LLEN
命令 | 描述 |
LPUSH/RPUSH key value1[value2..] | 从左边/右边向列表中PUSH值(一个或者多个)。 |
LRANGE key start end | 获取list 起止元素==(索引从左往右 递增)== |
LPUSHX/RPUSHX key value | 向已存在的列名中push值(一个或者多个) |
LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value | 在指定列表元素的前/后 插入value |
LLEN key | 查看列表长度 |
LINDEX key index | 通过索引获取列表元素 |
LSET key index value | 通过索引为元素设值 |
LPOP/RPOP key | 从最左边/最右边移除值 并返回 |
RPOPLPUSH source destination | 将列表的尾部(右)最后一个值弹出,并返回,然后加到另一个列表的头部 |
LTRIM key start end | 通过下标截取指定范围内的列表 |
LREM key count value | List中是允许value重复的 |
BLPOP/BRPOP key1[key2] timout | 移出并获取列表的第一个/最后一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。 |
BRPOPLPUSH source destination timeout | 和 |
---------------------------LPUSH---RPUSH---LRANGE--------------------------------
127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k1 # LPUSH mylist=>{1}
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k2 # LPUSH mylist=>{2,1}
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist k3 # RPUSH mylist=>{2,1,3}
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mylist # 普通的get是无法获取list值的
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 4 # LRANGE 获取起止位置范围内的元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 2
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 1
1) "k2"
2) "k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1 # 获取全部元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
---------------------------LPUSHX---RPUSHX-----------------------------------
127.0.0.1:6379> LPUSHX list v1 # list不存在 LPUSHX失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX list v1 v2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX mylist k4 k5 # 向mylist中 左边 PUSH k4 k5
(integer) 5
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "k1"
5) "k3"
---------------------------LINSERT--LLEN--LINDEX--LSET----------------------------
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after k2 ins_key1 # 在k2元素后 插入ins_key1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "ins_key1"
5) "k1"
6) "k3"
127.0.0.1:6379> LLEN mylist # 查看mylist的长度
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 3 # 获取下标为3的元素
"ins_key1"
127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 0
"k5"
127.0.0.1:6379> LSET mylist 3 k6 # 将下标3的元素 set值为k6
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "k6"
5) "k1"
6) "k3"
---------------------------LPOP--RPOP--------------------------
127.0.0.1:6379> LPOP mylist # 左侧(头部)弹出
"k5"
127.0.0.1:6379> RPOP mylist # 右侧(尾部)弹出
"k3"
---------------------------RPOPLPUSH--------------------------
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"
3) "k6"
4) "k1"
127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH mylist newlist # 将mylist的最后一个值(k1)弹出,加入到newlist的头部
"k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE newlist 0 -1
1) "k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"
3) "k6"
---------------------------LTRIM--------------------------
127.0.0.1:6379> LTRIM mylist 0 1 # 截取mylist中的 0~1部分
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"
# 初始 mylist: k2,k2,k2,k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
---------------------------LREM--------------------------
127.0.0.1:6379> LREM mylist 3 k2 # 从头部开始搜索 至多删除3个 k2
(integer) 3
# 删除后:mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
127.0.0.1:6379> LREM mylist -2 k2 #从尾部开始搜索 至多删除2个 k2
(integer) 2
# 删除后:mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
---------------------------BLPOP--BRPOP--------------------------
mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
newlist: k1
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30 # 从newlist中弹出第一个值,mylist作为候选
1) "newlist" # 弹出
2) "k1"
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30
1) "mylist" # 由于newlist空了 从mylist中弹出
2) "k2"
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30
(30.10s) # 超时了
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30 # 我们连接另一个客户端向newlist中push了test, 阻塞被解决。
1) "newlist"
2) "test"
(12.54s)
小结
- list实际上是一个链表,before Node after , left, right 都可以插入值
- 如果key不存在,则创建新的链表
- 如果key存在,新增内容
- 如果移除了所有值,空链表,也代表不存在
- 在两边插入或者改动值,效率最高!修改中间元素,效率相对较低
应用
- 消息排队
- 消息队列(Lpush Rpop)
- 栈(Lpush Lpop)
1.4 Set 集合
Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中 集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。集合中最大的成员数为- 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
命令 | 描述 |
SADD key member1[member2..] | 向集合中无序增加一个/多个成员 |
SCARD key | 获取集合的成员数 |
SMEMBERS key | 返回集合中所有的成员 |
SISMEMBER key member | 查询member元素是否是集合的成员,结果是无序的 |
SRANDMEMBER key [count] | 随机返回集合中count个成员,count缺省值为1 |
SPOP key [count] | 随机移除并返回集合中count个成员,count缺省值为1 |
SMOVE source destination member | 将source集合的成员member移动到destination集合 |
SREM key member1[member2..] | 移除集合中一个/多个成员 |
SDIFF key1[key2..] | 返回所有集合的差集 key1- key2 - … |
SDIFFSTORE destination key1[key2..] | 在SDIFF的基础上,将结果保存到集合中==(覆盖)==。不能保存到其他类型key噢! |
SINTER key1 [key2..] | 返回所有集合的交集 |
SINTERSTORE destination key1[key2..] | 在SINTER的基础上,存储结果到集合中。覆盖 |
SUNION key1 [key2..] | 返回所有集合的并集 |
SUNIONSTORE destination key1 [key2..] | 在SUNION的基础上,存储结果到及和张。覆盖 |
SSCAN KEY [MATCH pattern] [COUNT count] | 在大量数据环境下,使用此命令遍历集合中元素,每次遍历部分 |
---------------SADD--SCARD--SMEMBERS--SISMEMBER--------------------
127.0.0.1:6379> SADD myset m1 m2 m3 m4 # 向myset中增加成员 m1~m4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> SCARD myset # 获取集合的成员数目
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers myset # 获取集合中所有成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
4) "m1"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m5 # 查询m5是否是myset的成员
(integer) 0 # 不是,返回0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m2
(integer) 1 # 是,返回1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m3
(integer) 1
---------------------SRANDMEMBER--SPOP----------------------------------
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 3 # 随机返回3个成员
1) "m2"
2) "m3"
3) "m4"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机返回1个成员
"m3"
127.0.0.1:6379> SPOP myset 2 # 随机移除并返回2个成员
1) "m1"
2) "m4"
# 将set还原到{m1,m2,m3,m4}
---------------------SMOVE--SREM----------------------------------------
127.0.0.1:6379> SMOVE myset newset m3 # 将myset中m3成员移动到newset集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "m4"
2) "m2"
3) "m1"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
1) "m3"
127.0.0.1:6379> SREM newset m3 # 从newset中移除m3元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
(empty list or set)
# 下面开始是多集合操作,多集合操作中若只有一个参数默认和自身进行运算
# setx=>{m1,m2,m4,m6}, sety=>{m2,m5,m6}, setz=>{m1,m3,m6}
-----------------------------SDIFF------------------------------------
127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety setz # 等价于setx-sety-setz
1) "m4"
127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety # setx - sety
1) "m4"
2) "m1"
127.0.0.1:6379> SDIFF sety setx # sety - setx
1) "m5"
-------------------------SINTER---------------------------------------
# 共同关注(交集)
127.0.0.1:6379> SINTER setx sety setz # 求 setx、sety、setx的交集
1) "m6"
127.0.0.1:6379> SINTER setx sety # 求setx sety的交集
1) "m2"
2) "m6"
-------------------------SUNION---------------------------------------
127.0.0.1:6379> SUNION setx sety setz # setx sety setz的并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m3"
4) "m2"
5) "m1"
6) "m5"
127.0.0.1:6379> SUNION setx sety # setx sety 并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m2"
4) "m1"
5) "m5"
1.5 Hash 哈希
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。Set就是一种简化的Hash,只变动key,而value使用默认值填充。可以将一个Hash表作为一个对象进行存储,表中存放对象的信息。
命令 | 描述 |
HSET key field value | 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。重复设置同一个field会覆盖,返回0 |
HMSET key field1 value1 [field2 value2..] | 同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。 |
HSETNX key field value | 只有在字段 field 不存在时,设置哈希表字段的值。 |
HEXISTS key field | 查看哈希表 key 中,指定的字段是否存在。 |
HGET key field value | 获取存储在哈希表中指定字段的值 |
HMGET key field1 [field2..] | 获取所有给定字段的值 |
HGETALL key | 获取在哈希表key 的所有字段和值 |
HKEYS key | 获取哈希表key中所有的字段 |
HLEN key | 获取哈希表中字段的数量 |
HVALS key | 获取哈希表中所有值 |
HDEL key field1 [field2..] | 删除哈希表key中一个/多个field字段 |
HINCRBY key field n | 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量n,并返回增量后结果 一样只适用于整数型字段 |
HINCRBYFLOAT key field n | 为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 n。 |
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] | 迭代哈希表中的键值对。 |
------------------------HSET--HMSET--HSETNX----------------
127.0.0.1:6379> HSET studentx name sakura # 将studentx哈希表作为一个对象,设置name为sakura
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET studentx name gyc # 重复设置field进行覆盖,并返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HSET studentx age 20 # 设置studentx的age为20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HMSET studentx sex 1 tel 15623667886 # 设置sex为1,tel为15623667886
OK
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx name gyc # HSETNX 设置已存在的field
(integer) 0 # 失败
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx email 12345@qq.com
(integer) 1 # 成功
----------------------HEXISTS--------------------------------
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx name # name字段在studentx中是否存在
(integer) 1 # 存在
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx addr
(integer) 0 # 不存在
-------------------HGET--HMGET--HGETALL-----------
127.0.0.1:6379> HGET studentx name # 获取studentx中name字段的value
"gyc"
127.0.0.1:6379> HMGET studentx name age tel # 获取studentx中name、age、tel字段的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "15623667886"
127.0.0.1:6379> HGETALL studentx # 获取studentx中所有的field及其value
1) "name"
2) "gyc"
3) "age"
4) "20"
5) "sex"
6) "1"
7) "tel"
8) "15623667886"
9) "email"
10) "12345@qq.com"
--------------------HKEYS--HLEN--HVALS--------------
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx # 查看studentx中所有的field
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
4) "tel"
5) "email"
127.0.0.1:6379> HLEN studentx # 查看studentx中的字段数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379> HVALS studentx # 查看studentx中所有的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "1"
4) "15623667886"
5) "12345@qq.com"
-------------------------HDEL--------------------------
127.0.0.1:6379> HDEL studentx sex tel # 删除studentx 中的sex、tel字段
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx
1) "name"
2) "age"
3) "email"
-------------HINCRBY--HINCRBYFLOAT------------------------
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx age 1 # studentx的age字段数值+1
(integer) 21
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx name 1 # 非整数字型字段不可用
(error) ERR hash value is not an integer
127.0.0.1:6379> HINCRBYFLOAT studentx weight 0.6 # weight字段增加0.6
"90.8"
应用
- Hash变更的数据user name age,尤其是用户信息之类的,经常变动的信息!
- Hash更适合于对象的存储,Sring更加适合字符串存储!
1.6 Zset 有序集合
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数(score)。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。score相同:按字典顺序排序有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
命令 | 描述 |
ZADD key score member1 [score2 member2] | 向有序集合添加一个或多个成员,或者更新已存在成员的分数 |
ZCARD key | 获取有序集合的成员数 |
ZCOUNT key min max | 计算在有序集合中指定区间score的成员数 |
ZINCRBY key n member | 有序集合中对指定成员的分数加上增量 n |
ZSCORE key member | 返回有序集中,成员的分数值 |
ZRANK key member | 返回有序集合中指定成员的索引 |
ZRANGE key start end | 通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员 |
ZRANGEBYLEX key min max | 通过字典区间返回有序集合的成员 |
ZRANGEBYSCORE key min max | |
ZLEXCOUNT key min max | 在有序集合中计算指定字典区间内成员数量 |
ZREM key member1 [member2..] | 移除有序集合中一个/多个成员 |
ZREMRANGEBYLEX key min max | 移除有序集合中给定的字典区间的所有成员 |
ZREMRANGEBYRANK key start stop | 移除有序集合中给定的排名区间的所有成员 |
ZREMRANGEBYSCORE key min max | 移除有序集合中给定的分数区间的所有成员 |
ZREVRANGE key start end | 返回有序集中指定区间内的成员,通过索引,分数从高到底 |
ZREVRANGEBYSCORRE key max min | 返回有序集中指定分数区间内的成员,分数从高到低排序 |
ZREVRANGEBYLEX key max min | 返回有序集中指定字典区间内的成员,按字典顺序倒序 |
ZREVRANK key member | 返回有序集合中指定成员的排名,有序集成员按分数值递减(从大到小)排序 |
ZINTERSTORE destination numkeys key1 [key2 ..] | 计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中,numkeys:表示参与运算的集合数,将score相加作为结果的score |
ZUNIONSTORE destination numkeys key1 [key2..] | 计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中 |
ZSCAN key cursor [MATCH pattern\] [COUNT count] | 迭代有序集合中的元素(包括元素成员和元素分值) |
通过分数返回有序集合指定区间内的成员==-inf 和 +inf分别表示最小最大值,只支持开区间()== |
-------------------ZADD--ZCARD--ZCOUNT--------------
127.0.0.1:6379> ZADD myzset 1 m1 2 m2 3 m3 # 向有序集合myzset中添加成员m1 score=1 以及成员m2 score=2..
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCARD myzset # 获取有序集合的成员数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 1 # 获取score在 [0,1]区间的成员数量
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 2
(integer) 2
----------------ZINCRBY--ZSCORE--------------------------
127.0.0.1:6379> ZINCRBY myzset 5 m2 # 将成员m2的score +5
"7"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m1 # 获取成员m1的score
"1"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m2
"7"
--------------ZRANK--ZRANGE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m1 # 获取成员m1的索引,索引按照score排序,score相同索引值按字典顺序顺序增加
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 1 # 获取索引在 0~1的成员
1) "m1"
2) "m3"
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 -1 # 获取全部成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"
#testset=>{abc,add,amaze,apple,back,java,redis} score均为0
------------------ZRANGEBYLEX---------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + # 返回所有成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
5) "back"
6) "java"
7) "redis"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 0 3 # 分页 按索引显示查询结果的 0,1,2条记录
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 3 3 # 显示 3,4,5条记录
1) "apple"
2) "back"
3) "java"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset (- [apple # 显示 (-,apple] 区间内的成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset [apple [java # 显示 [apple,java]字典区间的成员
1) "apple"
2) "back"
3) "java"
-----------------------ZRANGEBYSCORE---------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 10 # 返回score在 [1,10]之间的的成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 5
1) "m1"
2) "m3"
--------------------ZLEXCOUNT-----------------------------
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset - +
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset [apple [java
(integer) 3
------------------ZREM--ZREMRANGEBYLEX--ZREMRANGBYRANK--ZREMRANGEBYSCORE--------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREM testset abc # 移除成员abc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYLEX testset [apple [java # 移除字典区间[apple,java]中的所有成员
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYRANK testset 0 1 # 移除排名0~1的所有成员
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE myzset 0 3 # 移除score在 [0,3]的成员
(integer) 2
# testset=> {abc,add,apple,amaze,back,java,redis} score均为0
# myzset=> {(m1,1),(m2,2),(m3,3),(m4,4),(m7,7),(m9,9)}
----------------ZREVRANGE--ZREVRANGEBYSCORE--ZREVRANGEBYLEX-----------
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 0 3 # 按score递减排序,然后按索引,返回结果的 0~3
1) "m9"
2) "m7"
3) "m4"
4) "m3"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 2 4 # 返回排序结果的 索引的2~4
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYSCORE myzset 6 2 # 按score递减顺序 返回集合中分数在[2,6]之间的成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYLEX testset [java (add # 按字典倒序 返回集合中(add,java]字典区间的成员
1) "java"
2) "back"
3) "apple"
4) "amaze"
-------------------------ZREVRANK------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m7 # 按score递减顺序,返回成员m7索引
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m2
(integer) 4
# mathscore=>{(xm,90),(xh,95),(xg,87)} 小明、小红、小刚的数学成绩
# enscore=>{(xm,70),(xh,93),(xg,90)} 小明、小红、小刚的英语成绩
-------------------ZINTERSTORE--ZUNIONSTORE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZINTERSTORE sumscore 2 mathscore enscore # 将mathscore enscore进行合并 结果存放到sumscore
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE sumscore 0 -1 withscores # 合并后的score是之前集合中所有score的和
1) "xm"
2) "160"
3) "xg"
4) "177"
5) "xh"
6) "188"
127.0.0.1:6379> ZUNIONSTORE lowestscore 2 mathscore enscore AGGREGATE MIN # 取两个集合的成员score最小值作为结果的
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE lowestscore 0 -1 withscores
1) "xm"
2) "70"
3) "xg"
4) "87"
5) "xh"
6) "93"
应用
- set排序 存储班级成绩表 工资表排序!
- 普通消息,1.重要消息 2.带权重进行判断
- 排行榜应用实现,取Top N测试
1.7 三种特殊数据类型
Geospatial(地理位置)
使用经纬度定位地理坐标并用一个有序集合zset保存,所以zset命令也可以使用
命令 | 描述 |
geoadd key longitud(经度) latitude(纬度) member [..] | 将具体经纬度的坐标存入一个有序集合 |
geopos key member [member..] | 获取集合中的一个/多个成员坐标 |
geodist key member1 member2 [unit] | 返回两个给定位置之间的距离。默认以米作为单位。 |
georadius key longitude latitude radius m|km|mi|ft [WITHCOORD][WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] | 以给定的经纬度为中心, 返回集合包含的位置元素当中, 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。 |
GEORADIUSBYMEMBER key member radius... | 功能与GEORADIUS相同,只是中心位置不是具体的经纬度,而是使用结合中已有的成员作为中心点。 |
geohash key member1 [member2..] | 返回一个或多个位置元素的Geohash表示。使用Geohash位置52点整数编码。 |
有效经纬度
- 有效的经度从-180度到180度。
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个:
- m 表示单位为米。
- km 表示单位为千米。
- mi 表示单位为英里。
- ft 表示单位为英尺。
关于GEORADIUS的参数
通过
georadius
就可以完成 附近的人功能withcoord:带上坐标
withdist:带上距离,单位与半径单位相同
COUNT n : 只显示前n个(按距离递增排序
----------------georadius---------------------
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 120 30 500 km withcoord withdist # 查询经纬度(120,30)坐标500km半径内的成员
1) 1) "hangzhou"
2) "29.4151"
3) 1) "120.20000249147415"
2) "30.199999888333501"
2) 1) "shanghai"
2) "205.3611"
3) 1) "121.40000134706497"
2) "31.400000253193539"
------------geohash---------------------------
127.0.0.1:6379> geohash china:city yichang shanghai # 获取成员经纬坐标的geohash表示
1) "wmrjwbr5250"
2) "wtw6ds0y300"
Hyperloglog(基数统计)
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身,所以 HyperLogLog 不能像集合那样,返回输入的各个元素。其底层使用string数据类型
什么是基数?
数据集中不重复的元素的个数。
应用场景:
网页的访问量(UV):一个用户多次访问,也只能算作一个人。
传统实现,存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间,而我们的目的只是计数,Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。
命令 | 描述 |
PFADD key element1 [elememt2..] | 添加指定元素到 HyperLogLog 中 |
PFCOUNT key [key] | 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。 |
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey..] | 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog |
----------PFADD--PFCOUNT---------------------
127.0.0.1:6379> PFADD myelemx a b c d e f g h i j k # 添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type myelemx # hyperloglog底层使用String
string
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemx # 估算myelemx的基数
(integer) 11
127.0.0.1:6379> PFADD myelemy i j k z m c b v p q s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemy
(integer) 11
----------------PFMERGE-----------------------
127.0.0.1:6379> PFMERGE myelemz myelemx myelemy # 合并myelemx和myelemy 成为myelemz
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemz # 估算基数
(integer) 17
如果允许容错,那么一定可以使用Hyperloglog !
如果不允许容错,就使用set或者自己的数据类型即可 !
BitMaps(位图)
使用位存储,信息状态只有 0 和 1Bitmap是一串连续的2进制数字(0或1),每一位所在的位置为偏移(offset),在bitmap上可执行AND,OR,XOR,NOT以及其它位操作。
应用场景
签到统计、状态统计
命令 | 描述 |
setbit key offset value | 为指定key的offset位设置值 |
getbit key offset | 获取offset位的值 |
bitcount key [start end] | 统计字符串被设置为1的bit数,也可以指定统计范围按字节 |
bitop operration destkey key[key..] | 对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作,并将结果保存到 destkey 上。 |
BITPOS key bit [start] [end] | 返回字符串里面第一个被设置为1或者0的bit位。start和end只能按字节,不能按位 |
------------setbit--getbit--------------
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 # 设置sign的第0位为 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1 # 设置sign的第2位为 1 不设置默认 是0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> type sign
string
127.0.0.1:6379> getbit sign 2 # 获取第2位的数值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 4 # 未设置默认是0
(integer) 0
-----------bitcount----------------------------
127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计sign中为1的位数
(integer) 4
二、事务
Redis的单条命令是保证原子性的,但是redis事务不能保证原子性
Redis事务本质:一组命令的集合。
----------------- 队列 set set set 执行 -------------------
事务中每条命令都会被序列化,执行过程中按顺序执行,不允许其他命令进行干扰。
- 一次性
- 顺序性
- 排他性
- Redis事务没有隔离级别的概念
- Redis单条命令是保证原子性的,但是事务不保证原子性!
2.1 Redis事务操作过程
- 开启事务(
multi
) - 命令入队
- 执行事务(
exec
)
所以事务中的命令在加入时都没有被执行,直到提交时才会开始执行(Exec)一次性完成。
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2 # ..
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> keys *
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 事务执行
1) OK
2) OK
3) "v1"
4) OK
5) 1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
取消事务(discurd
)
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD # 放弃事务
OK
127.0.0.1:6379> EXEC
(error) ERR EXEC without MULTI # 当前未开启事务
127.0.0.1:6379> get k1 # 被放弃事务中命令并未执行
(nil)
2.2 事务错误
代码语法错误(编译时异常)所有的命令都不执行
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> error k1 # 这是一条语法错误命令
(error) ERR unknown command `error`, with args beginning with: `k1`, # 会报错但是不影响后续命令入队
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. # 执行报错
127.0.0.1:6379> get k1
(nil) # 其他命令并没有被执行
代码逻辑错误 (运行时异常) **其他命令可以正常执行 ** >>> 所以不保证事务原子性
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR k1 # 这条命令逻辑错误(对字符串进行增量)
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) (error) ERR value is not an integer or out of range # 运行时报错
4) "v2" # 其他命令正常执行
# 虽然中间有一条命令报错了,但是后面的指令依旧正常执行成功了。
# 所以说Redis单条指令保证原子性,但是Redis事务不能保证原子性。
2.3 监控
悲观锁:
- 很悲观,认为什么时候都会出现问题,无论做什么都会加锁
乐观锁:
- 很乐观,认为什么时候都不会出现问题,所以不会上锁!更新数据的时候去判断一下,在此期间是否有人修改过这个数据
- 获取version
- 更新的时候比较version
使用watch key
监控指定数据,相当于乐观锁加锁。
正常执行
127.0.0.1:6379> set money 100 # 设置余额:100
OK
127.0.0.1:6379> set use 0 # 支出使用:0
OK
127.0.0.1:6379> watch money # 监视money (上锁)
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY use 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 监视值没有被中途修改,事务正常执行
1) (integer) 80
2) (integer) 20
测试多线程修改值,使用watch可以当做redis的乐观锁操作(相当于getversion)
我们启动另外一个客户端模拟插队线程。
线程1:
127.0.0.1:6379> watch money # money上锁
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY use 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> # 此时事务并没有执行
模拟线程插队,线程2:
127.0.0.1:6379> INCRBY money 500 # 修改了线程一中监视的money
(integer) 600
回到线程1,执行事务:
127.0.0.1:6379> EXEC # 执行之前,另一个线程修改了我们的值,这个时候就会导致事务执行失败
(nil) # 没有结果,说明事务执行失败
127.0.0.1:6379> get money # 线程2 修改生效
"600"
127.0.0.1:6379> get use # 线程1事务执行失败,数值没有被修改
"0"
解锁获取最新值,然后再加锁进行事务。
unwatch
进行解锁。
注意:每次提交执行exec后都会自动释放锁,不管是否成功
三、SpringBoot整合Redis
springboot 2.x后 ,原来使用的 Jedis 被 lettuce 替换。
jedis:采用的直连,多个线程操作的话,是不安全的。如果要避免不安全,使用jedis pool连接池!更像BIO模式
lettuce:采用netty,实例可以在多个线程中共享,不存在线程不安全的情况!可以减少线程数据了,更像NIO模式
编写配置文件
# 配置redis
spring.redis.host=39.99.xxx.xx
spring.redis.port=6379
@SpringBootTest
class Redis02SpringbootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// redisTemplate 操作不同的数据类型,api和我们的指令是一样的
// opsForValue 操作字符串 类似String
// opsForList 操作List 类似List
// opsForHah
// 除了基本的操作,我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作,比如事务和基本的CRUD
// 获取连接对象
//RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
//connection.flushDb();
//connection.flushAll();
redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
}
}
此时我们回到Redis查看数据时候,惊奇发现全是乱码,可是程序中可以正常输出:
这时候就关系到存储对象的序列化问题,在网络中传输的对象也是一样需要序列化,否者就全是乱码。
解决方案:
定制RedisTemplate的模板:
我们创建一个Bean加入容器,就会触发RedisTemplate上的条件注解使默认的RedisTemplate失效。
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
// 将template 泛型设置为 <String, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();
// 连接工厂,不必修改
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
/*
* 序列化设置
*/
// key、hash的key 采用 String序列化方式
template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
// value、hash的value 采用 Jackson 序列化方式
template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
这样一来,只要实体类进行了序列化,我们存什么都不会有乱码的担忧了。
详细信息