Redis基础

Redis 简介

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：

• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

Redis 优势

• 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

Redis与其他key-value存储有什么不同？

• Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
• Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。

redis怎么安装，我就不做介绍了，因为不同的系统安装方式不一样。如果不想安装话可以使用在线的redis环境。不过还是推荐一下，因为接下来会使用python去实现一些操作。其中redis数据库的可视化可以使用redis-desktop-manager。命令行操作使用redis-cli。

接下来我将通过不同的数据结构来介绍redis的操作。

字符串（Strings）

字符串（Strings）是Redis的基本数据结构之一，由key和value组成。我们可以这样类比成编程语言的变量：keya代表变量名，value代表变量值。

查看所有的key的命令

keys *

创建字符串

set key value

如果value中有空格，则需要使用**""**将value包起来。如：

set x "xxx xxx xxx"

读取字符串

get key

如果获取一个不存在的key，则会返回nil。

修改key里面的值

1. 进行修改

   下面这个命令key存在则修改，不存在则创建

set key 新的值

​ 如果我们不希望set的命令覆盖旧值怎么办？在使用"NX"参数即可。这样，当key存在时，使用set key value NX并不能覆盖原来的值。

set key value NX

1. 进行增添

   如果我们想在value的末尾加上一些字符串，使用append命令。（当key不存在的时候，则会创建key）当然，如果如果值有空格的话，和set的处理方法一样。

   append key value

2. 数字进行修改

   注意下面的命令只针对于value为数字的情况，否则就会报错。

   # 让key里面的数字加1
   incr key
   # 减1
   decr key
   # 加n
   incrby key n
   # 减n
   decrby key n

删除

如果key存在则放回1，否则返回0

del key

代码实现

下面是使用python对以上的所有命令进行实现（任何编程语言都差不多）

import redis
client = redis.Redis()
# 获得所有的key
keys = client.keys()
# 创建字符串
client.set("thisKey","thatValue")
# 获得value
value = client.get("thisKey")
# 不覆盖修改
client.set("thisKey","way",nx=True)
# 增添
client.append("thisKey","newMSg")
# 对数字就行修改
client.set("num",1)
client.incr("num")
client.incrby("num",10)
client.decr("num")
client.decrby("num",4)
# 进行删除操作
client.delete("thisKey")

哈希（Hash）

在前面我们介绍了字符串类型的Redis储存方案，这个时候我们可以想一想如果我需要储存10w个人的分数，右需要储存10w个人的密码（假如这样做），那么我们需要多少多少个key？20w个key！！那么我们的key又该怎样分配呢（注意：key不能重复）？我们是不是得这样：用户名_score,用户名_pwd，在用户名后面加上不同的类型来代表不同的数据。那么在redis如何解决这些问题呢？使用哈希表！！关于哈希表的数据结构我们可以看看这篇

Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表（key任然为key），hash特别适合用于存储对象，每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（43多亿）。使用Hash表不仅能够减少Redis中key的个数，还能优化存储空间，占用的内存要比字符串小很多。

下面是redis的存储示意图：

添加数据：

一次添加一个键值对数据：

hset key field value

一次添加多个键值对数据：

hmset key field1 value1 [field2 value2 ]

当然如果我们不想对已经存在的field进行修改

hsetnx key field value

获得数据：

获得一个字段的值：

hget key field

获得多个字段的值：

hmget key field1 [field2]

获得所有的字段名和值

hgetall key

当然我们也可以分别获得所有的field获得value

hvals key

hkeys key

判断是否存在某字段

HEXISTS key field

如果字段存在则返回1，如果不存在则返回0

获得哈希表中字段的数量

hlen key

接下来我就不再使用python实现这些东西了，会更多的来介绍各种结构的特点。如果想了解更多的指令可以看菜鸟教程

列表（List）

列表是一种很神奇的结构，可以把列表成一根水管，数据从可以从一边进，然后从另外一边出来（当然，那一边即可以进又可以出，只不过顺序不同而已）。那么这种结构有什么用处呢？我们可以以发消息为例。发消息我们需要保证消息到达的顺序，那么我们是不是就可以使用列表了呢？例如：发送消息从左边进，接受消息从右边得到。下面介绍几个简单的指令：

插入数据

l代表left（左），r代表right(右)

从左边插入数据

lpush key value

从右边插入数据

rpush key value

获得列表的长度

注意下面的第一个l并不是代表left，而是代表list

llen key

查看数据

lrange key 开始索引 结束索引

索引从最左边开始编号，意思就是最后一个lpush的数据的索引是0（将列表想成一个小水管就行）。如果开始索引和结束索引一样，就返回索引位置的值。那么如果从右边开始呢？使用“负索引”即可。其中**-1**代表最右边的数据。-2代表最右边的第二个数据。

弹出数据

弹出最左边的数据

lpop key

弹出最右边的数据

rpop key

弹出数据和查看数据的差别在于，弹出数据的同时也会将数据进行删除。

集合（Sets）

这个集合和数学中的集合有着差不多的概念。怎么说呢？在redis的集合中，数据是无序的，不能重复。

添加数据：

s代表集合（set）

sadd key value1 value2 value3……

获得集合中元素的数量

如果不存在这个集合则返回0

scard key

从集合中获取数据

spop key count

前面我们说道，集合是无序的，所以spop的获取也是无序的。（获得数据后会将数据删除）count代表获取几条数据。

这个是获得集合的所有数据（并不会删除数据）。不过这个命令在生产环境中最好不要使用，因为数据量大的话你的服务器可能就炸了。

SMEMBERS key

判断数据是否存在

sismember key value

存在返回1，否则返回0

删除数据

srem key value1 value2……

下面便是数学上面的知识了

取交集

sinter key1 key2……

取并集

sunion key1 key2……

取差集

sdiff key1 key2……

有序集合（sorted sets）

有序集合，顾名思义就是集合里面的数据是有序的。那么它有什么含义呢？我们想象一下，在一个高并发的场景中，数据是一直更新的，如果我们将数据存到数据库中，如果需要实时获取排名的话，那么肯定会对数据的性能造成很大的影响。毕竟数据量越大，排序时间也就越缓慢。和集合不同的是，有序集合的元素会关联一个double类型的分数，其中元素不能重复，但是分数可以重复。

添加数据

zadd key score1 member1 [score2 member2]

前面说过，score必须为double类型，所以如果输入非double则会报错。

修改数据

修改数据可以使用zadd进行修改数据的分数，同时可以添加NX参数

zadd key NX sorce member

还可以使用zincrby对数据对数据的分数进行加减操作

ZINCRBY key 改变量 member

其中改变量既可以为正数也可以为负数。如果member不存在则会创建，member的分数和改变量一致。

获取数据

基于评分范围内的排序

1. 从小到大排序

zrangebyscore 有序集合名 评分下限 评分上限 [withsores limit 切片开始位置 结果数量]

1. 从大到小排序

zrevrangebyscore 有序集合名 评分下限 评分上限 [withsores limit 切片开始位置 结果数量]

其中使用括号括起来的代表可以省略，如果withsores省略代表只返回值，不返回评分。省略“limit 切片开始位置 结果数量”代表不对结果进行切片。

基于位置的排序

1. 从小到大排序

   位置是从零开始的

   zrange 有序集合名 开始位置（含） 结束位置 （含）[withsores]

2. 从大到小排序

   zrevrange 有序集合名 开始位置（含） 结束位置 （含）[withsores]

获得排名

zrank 有序集合名 值

zrevrank 有序集合名 值

zrank 和 zrevrank的区别在于，zrank排名是从0开始的，评分越小则排名越靠近0，评分最小的值排名为0。而zrevrank则是评分越大则越靠近0。相同点在于如果值不存在则返回None。

获得一个值的评分

zscore 有序集合名 值

如果一个值不存在则返回None。

查看某个评分范围内的值有多少

zcount 有序集合名 评分下限 评分上限

发布消息/订阅频道

我们来说一个场景，还是以前面的发消息场景为例，如果服务端的消息在进行更新，那么我们如何更新客户端的信息呢？按照前面的方法，我们只有使用轮询查询的方式，按照一定的时间（比如说1s）检查redis，看消息是否发生改变，如果消息发生了改变，则客户端进行更新，那么接下来就会有以下的问题：

1. 不停地检查redis，耗费系统资源
2. 使用轮询查询，消息会有延时
3. 即使1s（轮询的时间）中发送了5条消息，那么客户端只会发生一次改变。

这个时候我们就是可以使用redis的“发布/订阅”模式实现消息通信。

• 发布：消息的发布者
• 订阅：消息的接受者，可以为1个也可以为多个

发布消息

publish 频道名 信息

订阅频道

subscribe 频道名1 频道名2……

其中会返回3条消息：第一条是信息的类型，第二条是频道名，第三条是被发布的内容。其中需要注意，只能接受目前的消息，新加入的订阅是没办法接受到以前的订阅的。

结语

以上便是redis的一个很简单的入门教程。只介绍了redis的简单使用和一些基本操作，至于redis命令中更复杂的指令，百度或者google就行了。对于redis，我觉得我们（作为一个学生）应该关注的是redis为什么能够如此优秀？里面用了什么数据结构，以及如何能够将redis应用到高并发的场景中，怎么实现多服务器数据的保存以及备份问题。