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Day66~(Redis)67

作者：互联网

redis

背景

例如，08年北京奥运，网上售票崩溃，12306购票崩溃

像一些网站的崩溃，都是因为，高并发，用户量比较大，而当时使用的是关系型数据库。关系型数据库，存在于磁盘中，那么要到cpu中计算需要

cpu—catch —-内存—–磁盘

而磁盘的io性能较低，

关系型数据库的数据逻辑关系复杂，不是适合做大规模集群

解决思路

降低磁盘IO次数，越低越好

去除数据关系。

故出现了在内存中存储，且不存数据关系，这就是Nosql，泛指非关系型的数据库，是对关系型数据库的补充。

常见的Nosql数据库

redis，hbase，MongoDB，memcache

Redis特征

1.数据间没有必然的关联关系。

2.内部采用单线程机制进行工作。

3.高性能。

4.多数据类型支持 String，list, hash, set, sorted_set

5.持久化支持，可以进行数据灾难恢复

Redis应用

Redis基本操作

功能性命令

信息添加

--设置Key，value 数据
--set key value
set name zhangsan

信息查询

--查询命令  如果空值 查询出 nil值
--get key
get name 
Copy

清除屏幕信息

在window

--清除屏幕
clear
Copy

帮助信息查询

获取命令帮助

--help 命令名 可以help 加群组
help get
Copy

退出指令

quit
exit
<ESC>

Redis的数据类型

业务数据的特殊性

1.原始业务功能设计

2.运营平台监控到的突发高频访问数据

3.高频复杂的统计数据

4.系统功能优化升级

Redis 是基于上述的功能需要设计出数据类型，推出了主要的5种数据类型。也是常用的五种数据类型，但其中数据类型并不止五种。

Redis 自身是一个Map，其中的所有数据都是采用Key：value的形式进行存储的

数据类型指的是存储的数据类型 Value部分，key部分永远都是字符串

String 类型

存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型

存储数据的格式：一个存储空间一个数据

存储内容：字符串，若字符串按照整数的形式展示、可以作为数字操作使用

String数据操作

--添加修改数据
set key value
--获取数据
get key
--删除数据
del key
--添加多个数据 
mset  key1 value1 key2 value2 key 
--获取多个数据
mget  key1 key2
--获取数据字符个数
strlen  key
--追加信息，有就追加，没有就新建
append key value
--键key不存在时将key的值设置为value 若存在则不变
setnx key value
Copy

对于单数据操作和多数据操作，多数据操作节省，数据发送传递时间。

String类型数据扩展

数值增长
--增长指令，只有当value为数字时才能增长
incr key  
incrby key increment  
incrbyfloat key increment 
​
--减少指令，有当value为数字时才能减少
decr key  
decrby key increment
Copy

按照数值进行操作，如果原始数据无法转换成数值，或超越了redis数值的上限范围，将报错。 9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

设置数据生命周期
--设置时间 为values秒过期
setex  key seconds value
​
--设置时间 为values毫秒过期
psetex key milliseconds value
Copy

后续的向相同的key中放值 会覆盖他的值 和过期时间，

数据最大的存储量 512MB

String类型业务场景

场景一：“最强女生”，启动海选投票，只能通过微信投票，每个微信号每4个小时只能投1票。

主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数。

img

key的设置约定，在数据库中的表明：主键名：主键值：字段名

key的设置约定，在数据库中的表明：主键名：主键值：字段名

img

Hash类型

对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息。

一个存储空间保存多个键值对数据，

底层使用哈希表结构实现数据存储

hash数据操作

--添加数据
hset key field value
--获取数据
hget key field 
​
hgetall key
--删除数据
hdel key field
Copy

hash操作实例

hash操作实例

 

--添加多个
hmset key field1 value1 field2 value2
​
--获取多个
hmget key field1 field2
​
--获取哈希表中字段的数量
hlen key
​
--获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field
Copy

hash操作实例2

hash操作实例2

 

hash类型数据扩展操作

--获取哈希表中所有的字段名或字段值
hkeys key
hvals key
​
--设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment
​
--指定字段如果不存在，就增加，存在就不变，
hsetnx key field value
Copy

hash操作实例3

hash操作实例3

 

hash类型数据操作注意事项

hash类型应用场景

电商购物车设计与实现

将用户的id当成key

将商品编号当成 field

将商品购买数量当成 value，对value进行操作

取值 hget，

增加 hincrby

设值 hset

删除 hdel

全选 hgetall

总量 hlen

清空购物车 删除key

购物车模型

购物车模型

 

思考，当前设计是否增加购物车的呈现，

我们看上面的这张图时，我们主要看的商品信息，而不是数量，用户真正看的是，商品，然后再下单。商品的信息还要去查询数据库。

改进，我们将商品记录保存成两条field

field1:保存购买数量， value 数值

field2:保存用于购物车中显示的信息，文字，图片，商家

value json存储

不过一般购物车不持久化

抢购的设计

抢购设计

抢购设计

 

商家id当成key

参与抢购的商品id当成field

参与抢购商品的数量当成value

抢购时使用降值得方式控制产品数量，

尽量不要让redis去做 业务是否存在得判断

String整体型，读为主

hash分块，更新比较灵活

LIst类型

数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间得数据进行区分。

需要得存储结构：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

底层使用双向链表存储结构进行实现

List数据操作

--添加修改数据 左添加，右添加
lpush key value1  [value2]
rpush key value1    [value2]
​
--获取数据
lrange key start stop
lindex key index
llen key
​
--获取并移除数据
lpop key
rpop key
Copy

List操作

List操作

 

体会一下左进得顺序。

List数据操作扩展

规定时间获取并移除数据

blpop key1 [key2] timeout
brpop key1 [key2] timeout
Copy

再timeout 时间内取数据，有数据就取无数据就等待，

List数据业务场景

微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息，如果取消点赞，移除对应好友信息。如果取消点赞，则移除指定数据

微信朋友圈

微信朋友圈

 

--移除指定数据
lrem key count value
Copy

注意这个数量，因为队列中得数列可以有重复值故要制定其个数，l是left从左边开始删除，count的值为value的元素

list类型数据操作注意事项

Set类型

存储需求:存储大量数据，再查询方面提供更高的效率

需要的结构：能保存大量的数据结构，高效的内部的存储机制，便与查询。

set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值，

Set的数据操作

--添加数据
sadd key member1 [member2]
--获取全部数据
smembers key
--删除数据
srem key member1 [member2]
--获取集合数据总量
scard key
--判断集合中是否包含指定数据
sismember key member
Copy

img

捕获2

捕获2

 

Set数据操作扩展

随机推荐

每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户对其他信息类别产生兴趣，增加客户留存度，如何实现。

系统分析出各类最新的数据或最热的信息条目组成set集合

随机条选其中部分信息

配合用户关注的信息分类中的热点信息，组合抽取成全信息集合，例如:前6条你关注的第7条随机抽取的热点信息。

--随机获取集合中指定数量的数据
srandmember key [count]
​
--随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key
Copy

img

--求两个集合的交、并、差集
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
sinterstore destination key1 [key2]
sunionstore destination key1 [key2]
sdiffstore destination key1 [key2]
​
--将指定数据从原始集合移动到目标集合中
smove source destination member
Copy

img

Set类型操作注意事项

set类型不允许数据重复，如果添加的的数据已经存在将只保存一份

Set类型应用场景

权限控制

这个场景只为举例，具体的权限控制，有具体的权限框架。

img

解决方案

网站的访问数据

img

解决方案

sorted_set类型

存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要一种可以提供自身特征进行排序的方式

存储结构，在set存储结构基础上添加可排序字段。根据排序字段进行排序。

img

sorted_set基本操作

--添加数据
zadd key score1 member1 [score2 member2]

--获取全部数据
zrange key start stop [withscores]
zrevrange key start stop [withscores]

--删除数据
zrem key member [member ...]
Copy

img

--按照条件获取数据
zrangebyscore key min max [withscores] [limit]
zrevrangebyscore key max min [withscores]

--条件删除数据
zremrangebyrank key start stop
zremrangebyscore key min max 
Copy

注意

捕获11

捕获11

 

--获取集合数据总量
zcard key
zcount key min max

--集合交、并操作
zinterstore destination numkeys key [key ]
zunionstore destination numkeys key  [key]
Copy

捕获13

捕获13

 

sorted_set 类型扩展操作

业务场景

活跃度统计，亲密度排序，榜单类

统计数量，排序

为所有参加排名得资源建立排序依据，根据排序后得结果获取索引

--获取数据对应的索引
zrank key member
zrevrank key member	

--score值获取与修改
zscore key member
zincrby key increment member
Copy

捕获14

捕获14

 

sorted_set注意事项

sorted_set应用场景

定时任务执行管理，任务过期管理

体验VIP，云盘体验VIP，当VIP体验到期后怎么管理。

解决方案

--获取当前时间，获取秒，毫秒。
time
Copy

任务或消息权重设定应用

对于带有权重的任务，优先处理权重高的任务，采用score记录权重即可

捕获15

捕获15

 

注意：这样可能无法保证原子性。这里再删除要用到事务。

KEY通用操作

key基本操作

--删除指定key
del key
​
--获取key是否存在
exists key
​
--获取key的类型
type key
​
--为指定key设置有效期
expire key seconds
pexpire key milliseconds
expireat key timestamp
pexpireat key milliseconds-timestamp
​
--获取key的有效期
ttl key    
pttl key
​
--切换key从失效性转换为永久性
persist key
Copy

会返回三种值，当该key不存在时，返回-2，当该key未被设置有效期时，返回-1，当该key设置有有效期时，返回剩余时间。

当一个key被设置有效期后，有效期结束后，该key值将会被清空。

--查询key
keys pattern 
* --匹配任意数量的任意符号
？ --匹配一个任意符号
[]   --匹配一个指定符号
​
Copy

img

--为key改名
rename key newkey
renamenx key newkey
​
--对所有key排序，再list，set，zset中。
sort
​
--其他key的通用操作，可以使用tab键进行切换
help @generic
Copy

改名操作，谨慎操作，如果错误改名，容易覆盖已有的值。

redis中的数据库

当数据量越来越大的时候，key值难免会发生重复，另外各种类型混杂在一起，易出现冲突。为此redis为每个服务提供了16个数据库，编号0到15，每个数据库之间数据相互独立。

--切换数据库 0-15
select index
​
--其他操作
quit
ping
echo massage
​
--移动数据，必须保证目的数据库没有该数据
move key db
​
--查看库中数据总量
dbsize
Copy

捕获17

捕获17

 

默认库是0库，使用move 操作是剪切，如果目标库中有相应的key则移动失败。

--库中元素数量
dbsize
--清除库中的所有元素
flushdb
--清除redis所有库中的所有元素
flushall
Copy

Jedis

JAVA操作Redis需要导入jar或引入Maven依赖

1.连接redis

2.操作redis

3.关闭连接

//参数为Redis所在的ip地址和端口号
Jedis jedis = new Jedis(String host, int port)
//操作redis的指令和redis本身的指令几乎一致,仅在此列出string和list
jedis.set(String key, String value);
jedis.lpush(String key, String value);
//关闭连接。
jedis.close();
Copy

编程案例

使用redis 控制不同用户，有不同免费使用次数。使用最大值控制异常减少次数判断。

public class Service {
​
    String sa;
    int num;
​
    public Service(String sa, int num) {
    this.sa=sa;
    this.num=num;
    }
​
    public void business(Long val) {
​
        System.out.println("业务执行:"+val);
    }
    public void Service() {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        String value = jedis.get("compid" + sa);
        try {
​
            if (value == null) {
                jedis.setex("compid" + sa, 60, Long.MAX_VALUE - num + "");
            } else {
                Long incr = jedis.incr("compid" + sa);
                business(incr-Long.MAX_VALUE+num);
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("请提升级别");
        } finally {
            jedis.close();
        }
​
    }
}
class MyThread extends Thread {
    Service sc;
    MyThread(String sa,int num){
     sc=new Service(sa,num);
    }
​
​
    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            sc.Service();
​
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}
class main{
    public static void main(String[] args) {
        MyThread myThread1 =new MyThread("chuji",10);
        MyThread myThread2=new MyThread("gaoji",20);
        myThread1.start();
        myThread2.start();
    }
}
​
Copy

捕获18

捕获18

 

jedis工具类

public class JedisUtil {
    private static Jedis jedis = null;
    private static String host = null;
    private static int port;
    private static int maxTotal;
    private static int maxIdle;
​
    //使用静态代码块，只加载一次
    static {
        //读取配置文件
        ResourceBundle resourceBundle = ResourceBundle.getBundle("redis");
        //获取配置文件中的数据
        host = resourceBundle.getString("redis.host");
        port = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.port"));
        //读取最大连接数
        maxTotal = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.maxTotal"));
        //读取最大活跃数
        maxIdle = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.maxIdle"));
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxTotal);
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
        //获取连接池
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, host, port);
        jedis = jedisPool.getResource();
    }
​
    public Jedis getJedis() {
        return jedis;
    }
}
Copy
redis.host=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.maxTotal=30
redis.maxIdle=10
Copy

Redis持久化

利用永久性存储介质将数据进行保存，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化。

防止数据丢失。

持久化过程存什么

将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，关注点在数据，RDB

将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂，关注点在数据的操作过程，AOF

捕获19

捕获19

 

RDB

RDB启动方式—save

命令

save    
Copy

执行完之后，会在data文件夹中生成rdb文件，

RDB配置相关命令

在配置文件中改写。

Save指令工作原理

注意：save指令的执行会阻塞当前Redis服务器，直到当前RDB过程完成为止，有可能会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。捕获20

捕获20

 

bgsave 指令工作原理

bgsave
Copy

bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化。Redis内部所有涉及到RDB操作都采用bgsave的方式，save命令可以放弃使用，推荐使用bgsave捕获21

捕获21

 

调用fork函数生成子进程。

自动保存save 配置

配置

在conf文件中进行配置

save second changes 
Copy

满足限定时间范围内key的变化数量达到指定数量即进行持久化

控制频度的，时间周期，如果该时间周期过完，未达到变化量，重新计时计数，周期达到，存所有改变。img

三种对比

sava配置实际上是bgsava故没有写bgsava捕获23

捕获23

 

可以在关服务器之前使用 shutdown save

RDB优缺点

标签：存储,set,--,67,Redis,key,Day66,操作,数据
来源： https://www.cnblogs.com/jgcs775/p/15168455.html