Redis的命令以及一些使用场景

Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

  1. EXISTS key：检查给定 key 是否存在。
    EXPIRE key seconds：为给定 key 设置过期时间，以秒计；EXPIREAT key timestamp：EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似，都用于为 key 设置过期时间。 不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。
    结合起来可以设置一个限制，在某段时间（例如：一天内）内，通过判断这个锁来对用户的操作进行限制。例如：限制用户是否本日已经投票，助力，登录限制等。
  2. KEYS pattern：查找所有符合给定模式( pattern)的 key 。
    SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：迭代数据库中的数据库键
    这两个命令都可以查询对应库的key。根据数据量区分，使用场景和方法不同；
    ①、keys，一次性全部返回符合条件的key，返回数据不会重复，如果数据量很大将会等待很久，是用于查询出的数据量小时使用，比如几千几百，或者是精确查询用。
keys *
keys user_*

②、SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]，模糊分页查询。cursor：查询游标，第一次0，后面就是使用返回数组中第一个值，当返回的值为0时则表示遍历完毕。[MATCH pattern]：匹配一个表达式。[COUNT count]：指定从数据集里返回多少元素，默认值为 10，但并不是每次都会返回设置的count条数据，返回数据条数<=设置的count。
特点：

  • 随机性较高，没有规律，可能会有重复，；
  • 返回的游标不固定，没有规律，唯一能判断遍历结束的标志就是返回结果集的第一个元素为0；
  • 返回的列表存在重复的情况，需要应用程序自己处理。
  • 由于全部遍历完需要一点时间，如果过程中键被操作了，那么影响未知。
  • 返回的数量没有确定的数量
> scan 9 match access_*  count 10
51
access_to_refresh:344bd4b3-4b3e-472a-b759-854eb67449d0
access_to_refresh:f2664c19-4b11-4cb1-a635-8583a6394156
access_to_refresh:ddb08b5e-e13b-4368-b66c-a0baa2c8b690
access_to_refresh:9b05eaa2-13c5-40db-b920-3c5eebb41443
> scan 51 match access_*  count 10
0
access_to_refresh:25700512-42bb-42f0-bb97-20606cbe187a
access_to_refresh:8bf74b08-8101-499a-aa23-43b2de7ac72b
access_to_refresh:36a737e9-10cd-4f7a-8bae-ef14df8ed339
  1. SETBIT key offset value：对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。
    GETBIT key offset： 对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)。
    BITCOUNT key [start] [end]： 统计字符串中每位为1的总数
    BITOP operation 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。operation可以是AND、OR、NOT、XOR这四种操作中的任意一种。
    可以用于大量用户上线次数/签到记录，签到为1，不签到为0，下面例如用户第一天签到和第6天签到，第2到第5天均没签到。
    key为sign:userId:date
    每位用户每年占用365 比特位(bit)=》45.6b(字节，byte)，很省空间。
127.0.0.1:6379> setbit sign:110:202011 0 1  
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign:110:202011 5 1 # sign:110:202011 => 10001
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign:110:202011 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign:110:202011 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign:110:202011 2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount sign:110:202011 0 -1 	
#统计sig:110:202011的value即10001中有多少个1
(integer) 2

4.ZADD key score1 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。
用来记录用户积分/学分排名。

5.Redis HyperLogLog

redisinsight汉化补丁 redispatch_redisinsight汉化补丁

redis 127.0.0.1:6379> PFADD runoobkey "redis"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PFADD runoobkey "mongodb"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PFADD runoobkey "mysql"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PFADD runoobkey "mysql"
(integer) 0									#已经有相同数据，写入失败
redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT runoobkey
(integer) 3

只有计数功能，可以大概过滤相同参数，以及固定很小(12k)的空间，所以很适合统计数量，但不能获取各个元素。
所以可以用作统计每个页面的UV数量，PV可以用String 的 incr key统计，UV需要过滤相同IP。如果存储每个访问的IP，需要的空间大，意义不大；同时UV也不需要很精确，所以大致过滤一下即可。如果是要记录实时数据让统计分析(包括记录访客标识以及访问的页面)就不适合了。
也可以用来记录用户浏览历史，当有推荐内容时过滤已经看过的内容，虽然有一定概率数据有重复，但是在可以接受的范围内。

这里顺带引出布隆过滤器和bigmap相关知识点。

redisinsight汉化补丁 redispatch_5e_02


布隆过滤器（Bloom Filter）的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m，哈希函数的个数为k，以上图为例，具体的操作流程：假设集合里面有3个元素{x, y, z}，哈希函数的个数为3。首先将位数组进行初始化，将里面每个位都设置为0。对于集合里面的每一个元素，将元素依次通过3个哈希函数进行映射，每次映射都会产生一个哈希值，这个值对应位数组上面的一个点，然后将位数组对应的位置标记为1。查询W元素是否存在集合中的时候，同样的方法将W通过哈希映射到位数组上的3个点。如果3个点的其中有一个点不为1，则可以判断该元素一定不存在集合中。反之，如果3个点都为1，则该元素可能存在集合中。注意：此处不能判断该元素是否一定存在集合中，可能存在一定的误判率。可以从图中可以看到：假设某个元素通过映射对应下标为4，5，6这3个点。虽然这3个点都为1，但是很明显这3个点是不同元素经过哈希得到的位置，因此这种情况说明元素虽然不在集合中，也可能对应的都是1，这是误判率存在的原因。（这段话与图片引用于 布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现 中的描述，还有一些细节实现 感兴趣可阅读 ）

bigmap：超大位数组，类似很长的****0000011100000***********，用位来标识数据，可以节省大量空间。

6.Redis 事务

redisinsight汉化补丁 redispatch_数组_03

redisinsight汉化补丁 redispatch_5e_04


按照上面所说，redis事务无法像数据库事务一样要么全部成功则成功，要么失败，只是批量操作，各命令之间互不影响。那么如果是批量查询的话，直接用redis管道命令，强调数据一致性则用Lua命令保证。

7.Redis 脚本
redis 脚本也就是执行lua脚本，需要注意的是，为了不多次加载lua脚本，可以先用
SCRIPT LOAD script：将脚本 script 添加到脚本缓存中，但并不立即执行这个脚本。这个命令返回给定脚本的 SHA1 校验和，用这个返回值来判断是否已经加载到缓存中，避免多次加载脚本。
** SCRIPT EXISTS sha1 [sha1 …]**：用于校验指定的脚本是否已经被保存在缓存当中

redis 127.0.0.1:6379> SCRIPT LOAD "return 'hello moto'"    # 载入一个脚本
"232fd51614574cf0867b83d384a5e898cfd24e5a"
redis 127.0.0.1:6379> SCRIPT EXISTS 232fd51614574cf0867b83d384a5e898cfd24e5a
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SCRIPT FLUSH     # 清空缓存
OK
redis 127.0.0.1:6379> SCRIPT EXISTS 232fd51614574cf0867b83d384a5e898cfd24e5a
(integer) 0

8.恢复数据

如果需要恢复数据，只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可。

命令：save， bgsave

或者在配置文件中设置条件触发：

redisinsight汉化补丁 redispatch_redis_05


redisinsight汉化补丁 redispatch_redis_06