redis入门-1-redis概念和基础

redis知识体系

什么是redis

• Redis是一款内存高速缓存数据库。Redis全称为：Remote Dictionary Server（远程数据服务），使用C语言编写，Redis是一个key-value存储系统（键值存储系统），支持丰富的数据类型，如：String、list、set、zset、hash。
• Redis是一种支持key-value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。

为什么要使用Redis

一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点：

• 读写性能优异 Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s （测试条件见下一节）。
• 数据类型丰富 Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
• 原子性 Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
• 丰富的特性 Redis支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等特性。
• 持久化 Redis支持RDB, AOF等持久化方式
• 发布订阅 Redis支持发布/订阅模式
• 分布式 Redis Cluster

redis-benchmark 性能测试 （还受到服务器性能影响）

语法：

[[email protected] bin]# redis-benchmark --help
Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests>] [-k <boolean>]

 -h <hostname>      Server hostname (default 127.0.0.1)
 -p <port>          Server port (default 6379)
 -s <socket>        Server socket (overrides host and port)
 -a <password>      Password for Redis Auth
 --user <username>  Used to send ACL style 'AUTH username pass'. Needs -a.
 -c <clients>      	线程数（多个连接） (default 50)
 -n <requests>      请求数量 (default 100000)
 -d <size>          Data size of SET/GET value in bytes (default 3)
 --dbnum <db>       SELECT the specified db number (default 0)
 --threads <num>    Enable multi-thread mode.
 --cluster          Enable cluster mode.
 --enable-tracking  Send CLIENT TRACKING on before starting benchmark.
 -k <boolean>       1=keep alive 0=reconnect (default 1)
 -r <keyspacelen>   Use random keys for SET/GET/INCR, random values for SADD
  Using this option the benchmark will expand the string __rand_int__
  inside an argument with a 12 digits number in the specified range
  from 0 to keyspacelen-1. The substitution changes every time a command
  is executed. Default tests use this to hit random keys in the
  specified range.
 -P <numreq>        Pipeline <numreq> requests. Default 1 (no pipeline).
 -e                 If server replies with errors, show them on stdout.
                    (no more than 1 error per second is displayed)
 -q                 Quiet. Just show query/sec values
 --precision        Number of decimal places to display in latency output (default 0)
 --csv              Output in CSV format
 -l                 Loop. Run the tests forever
 -t <tests>         Only run the comma separated list of tests. The test
                    names are the same as the ones produced as output.
 -I                 Idle mode. Just open N idle connections and wait.

测试：

[[email protected] bin]# redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 100000
====== PING_INLINE ======
  100000 requests completed in 1.42 seconds     # 100000个请求
  100 parallel clients  # 100个并发客户端
  3 bytes payload   # 每次写入3个字节数据
  keep alive: 1   # 单机
  host configuration "save": 900 1 300 10 60 10000
  host configuration "appendonly": no
  multi-thread: no

0.00% <= 0.2 milliseconds
0.07% <= 0.3 milliseconds
0.44% <= 0.4 milliseconds
1.06% <= 0.5 milliseconds
2.92% <= 0.6 milliseconds
46.30% <= 0.7 milliseconds
80.05% <= 0.8 milliseconds
88.17% <= 0.9 milliseconds
91.94% <= 1.0 milliseconds
94.14% <= 1.1 milliseconds
95.20% <= 1.2 milliseconds
95.99% <= 1.3 milliseconds
96.60% <= 1.4 milliseconds
97.08% <= 1.5 milliseconds
97.50% <= 1.6 milliseconds
97.88% <= 1.7 milliseconds
98.25% <= 1.8 milliseconds
98.61% <= 1.9 milliseconds
98.95% <= 2 milliseconds
100.00% <= 2 milliseconds
70571.62 requests per second

====== PING_BULK ======
  100000 requests completed in 1.47 seconds
  100 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1
  host configuration "save": 900 1 300 10 60 10000
  host configuration "appendonly": no
  multi-thread: no

83.95% <= 1 milliseconds
98.14% <= 2 milliseconds
99.86% <= 3 milliseconds
99.94% <= 4 milliseconds
100.00% <= 4 milliseconds
67934.78 requests per second

====== SET ======
  100000 requests completed in 1.53 seconds
  100 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1
  host configuration "save": 900 1 300 10 60 10000
  host configuration "appendonly": no
  multi-thread: no

73.92% <= 1 milliseconds
98.02% <= 2 milliseconds
99.87% <= 3 milliseconds
99.99% <= 4 milliseconds
100.00% <= 4 milliseconds
65274.15 requests per second

Redis的使用场景

redis应用场景总结redis平时我们用到的地方蛮多的，下面就了解的应用场景做个总结：

热点数据的缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。

作为缓存使用时，一般有两种方式保存数据：

• 读取前，先去读Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入Redis。
• 插入数据时，同时写入Redis。

方案一： 实施起来简单，但是有两个需要注意的地方：

• 避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致Redis一直没有数据，而一直命中数据库。）
• 数据的实时性相对会差一点。

方案二： 数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。

• 当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

1. 限时业务的运用

redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它。利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息、手机验证码等业务场景。

2. 计数器相关问题

redis由于incrby命令可以实现原子性的递增，所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成、具体业务还体现在比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。

3. 分布式锁

这个主要利用redis的setnx命令进行，setnx："set if not exists"就是如果不存在则成功设置缓存同时返回1，否则返回0 ，这个特性在很多后台中都有所运用，因为我们服务器是集群的，定时任务可能在两台机器上都会运行，所以在定时任务中首先 通过setnx设置一个lock，如果成功设置则执行，如果没有成功设置，则表明该定时任务已执行。 当然结合具体业务，我们可以给这个lock加一个过期时间，比如说30分钟执行一次的定时任务，那么这个过期时间设置为小于30分钟的一个时间就可以，这个与定时任务的周期以及定时任务执行消耗时间相关。

在分布式锁的场景中，主要用在比如秒杀系统等。

4. 延时操作

比如在订单生产后我们占用了库存，10分钟后去检验用户是否真正购买，如果没有购买将该单据设置无效，同时还原库存。 由于redis自2.8.0之后版本提供Keyspace Notifications功能，允许客户订阅Pub/Sub频道，以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。 所以我们对于上面的需求就可以用以下解决方案，我们在订单生产时，设置一个key，同时设置10分钟后过期， 我们在后台实现一个监听器，监听key的实效，监听到key失效时将后续逻辑加上。

当然我们也可以利用rabbitmq、activemq等消息中间件的延迟队列服务实现该需求。

5. 排行榜相关问题

关系型数据库在排行榜方面查询速度普遍偏慢，所以可以借助redis的SortedSet进行热点数据的排序。

比如点赞排行榜，做一个SortedSet, 然后以用户的openid作为上面的username, 以用户的点赞数作为上面的score, 然后针对每个用户做一个hash, 通过zrangebyscore就可以按照点赞数获取排行榜，然后再根据username获取用户的hash信息。

6. 点赞、好友等相互关系的存储

Redis 利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。 在微博应用中，每个用户关注的人存在一个集合中，就很容易实现求两个人的共同好友功能。

7. 简单队列

由于Redis有list push和list pop这样的命令，所以能够很方便的执行队列操作。