Redis学习之Redis概述、基本操作及持久化

 一、Redis介绍

　　Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

　　它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。可以满足很多应用场景。还提供了键过期，发布订阅，事务，流水线等附加功能。

　　Github源码：https://github.com/antirez/redis

　　Redis官网：https://redis.io/

二、Redis使用场景

　　存储缓存、投票、会话session、排行榜、计数器、发布订阅、消息队列等，其中最主要的使用场景就是存储缓存和会话Session。

　　当用作存储缓存的时候，如下图所示：

　　第一次访问的时候Redis数据库没有数据，因此先从MySQL中查询，然后再存到Redis内存数据库；第二次访问的时候直接就可以从Redis数据库中得到数据。

　　当Redis用作缓存会话Session时。如下图所示：

 　　所有应用都是对Redis进行访问，这样分布式的应用程序共享一份会话Session。

三、快速安装

　　Redis3.0以前》不支持集群》基于客户端实现

　　Redis3.0以后》集群(Redis Cluster)》基于服务端实现
　　Redis的安装很简单，如下所示：

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz
$ tar xzf redis-5.0.5.tar.gz
$ cd redis-5.0.5
$ make

　　关于安装的详细步骤可以参考（Mac版本，Linux上的安装步骤一致）：Mac下安装Redis及Redis Desktop Manager

　　Redis安装目录下常见文件如下：

四、通讯原理概述

　　Redis的速度是很快的，基于以下原因：

• Redis是单进程单线程运行，因此不存在线程切换造成的资源浪费(但是也是缺点，如果命令执行缓慢就会造成阻塞)；
• Redis数据是是安装在硬盘上，但是运行数据是在内存中，访问速度远大于硬盘，避免大量IO。
• Redis 服务器是基于高效的IO多路复用，效率高。 

　　Redis 服务器是一个事件驱动程序， 服务器处理的事件分为时间事件和文件事件两类。

• 文件事件：Redis主进程中，主要处理客户端的连接请求与相应。
• 时间事件：fork出的子进程中，处理如AOF持久化任务等。

　　由于Redis的文件事件是单进程，单线程模型，但是确保持着优秀的吞吐量，IO多路复用起到了主要作用。简单解释多路复用就是一个线程监听多个套接字，谁先有读写事件就处理谁，减少线程切换开销和IO阻塞，以提高CPU利用率。

　　Redis访问过程如下：

五、Redis日常操作

　　Redis有五种数据类型，为：字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)。关于五种数据类型以及作用请参考：Redis学习之5种数据结构操作及使用场景

　　五种数据常见操作如下：

　　1、字符串

　　字符串类型：实际上可以是字符串（包括XML JSON），还有数字（整形 浮点数），二进制（图片 音频 视频），最大不能超过512MB。

设值命令：
set key value
set name monkey ex 20　　//20秒后过期 px 20000 毫秒过期
setnx name monkey　　//不存在键name时，返回1设置成功；存在的话失败0
set age 18 xx　　//存在键age时，返回1成功

批量设值：mset name monkey sex boy
批量获取：mget name sex （\r\n）

append追加指令：
set name hello; 
append name world //追加后成helloworld

字符串长度：
set monkey ‘真帅‘
strlen monkey//结果6，每个中文占3个字节(utf-8)

截取字符串：
set name monkey;
getrange name 2 4//返回“nke”

计数器：
CAS(Atomic原子操作)
incr age //必须为整数自加1，非整数返回错误，无age键从0自增返回1
decr age //整数age减1
incrby age 1 //整数age+1
decrby age 1//整数age -1
incrbyfloat score 3.3 //浮点型score+3.3
// 分布式高并发中，可以解决线程安全问题，例如生成唯一号码（订单号）

　　2、Hash类型

　　哈希hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特适合用于存储对象，如：

命令 hset key field value
设值：hset user:1 name monkey 　　//成功返回1，失败返回0
取值：hget user:1 name 　　//返回monkey
删值：hdel user:1 age 　　//返回删除的个数
计算个数：hset user:1 name monkey; hset user:1 age 18; 
　　hlen user:1 　　//返回2，user:1有两个属性值
批量设值：hmset user:2 name monkey age 18sex boy 　　//返回OK
批量取值：hmget user:2 name age sex 　　//返回三行：monkey 18 boy
判断field是否存在：hexists user:2 name 　　//若存在返回1，不存在返回0
获取所有field: hkeys user:2 　　// 返回name age sex三个field
获取user:2所有value：hvals user:2 　　// 返回monkey18 boy
获取user:2所有field与value：hgetall user:2 　　//name age sex monkey18 18 boy值
增加1：hincrby user:2 age 1 　　//age+1
浮点增加：hincrbyfloat user:2 age 2 　　//浮点型加2

　　3、List集合

　　用来存储多个有序的字符串，一个列表最多可存2的32次方减1个元素。

添加命令：
rpush monkey c b a 　　//从右向左插入cba, 返回值3
lrange monkey 0 -1 　　//从左到右获取列表所有元素 返回 c b a
lpush key c b a 　　//从左向右插入cba
linsert monkey before b z　　//在b之前插入z, after为之后，使 用lrange monkey 0 -1 查看：c z b a

查找命令：
lrange key start end 　　//索引下标特点：从左到右为0到N-1
lindex monkey -1 　　//返回最右末尾a，-2返回b
llen monkey 　　//返回当前列表长度
lpop monkey 　　//把最左边的第一个元素c删除
rpop monkey 　　//把最右边的元素a删除

　　4、Set集合

　　常用于用户标签，社交，查询有共同兴趣爱好的人,智能推荐。保存多元素，与列表不一样的是不允许有重复元素，且集合是无序，一个集合最多可存2的32次方减1个元素，除了支持增删改查，还支持集合交集、并集、差集；

exists user 　　//检查user键值是否存在
sadd user a b c　　//向user插入3个元素，返回3
sadd user a b 　　//若再加入相同的元素，则重复无效，返回0
smembers user 　　//获取user的所有元素,返回结果无序
srem user a 　　//返回1，删除a元素
scard user 　　//返回2，计算元素个数

　　5、有序集合ZSET

　　常用于排行榜，如视频网站需要对用户上传视频做排行榜，或点赞数与集合有联系，不能有重复的成员

指令： 
zadd key score member [score member......]
例子:
zadd user:zan 200 monkey 　　//monkey的点赞数1, 返回操作成功的条数1
zadd user:zan 200 monkey 120 fox 100 lion　　// 返回3
zadd user:zan nx 100 monkey　　//键test:1必须不存在，主用于添加
zadd user:zan xx incr 200 monkey　　//键test:1必须存在，主用于修改,此时为300
zadd user:zan xx ch incr -299 monkey　　//返回操作结果1，300-299=1
zrange user:zan 0 -1 withscores　　//查看点赞（分数）与成员名
zcard user:zan 　　//计算成员个数， 返回1

排名场景：
zadd user:3 200 monkey120 fox 100 lee　　//先插入数据
zrange user:3 0 -1 withscores 　　//查看分数与成员
zrank user:3 monkey　　//返回名次：第3名返回2，从0开始到2，共3名
zrevrank user:3 monkey　　//返回0， 反排序，点赞数越高，排名越前

　　6、Redis全局命令

查看所有键：
keys *

键总数 ：
dbsize 　　//2个键，如果存在大量键，线上禁止使用此指令

检查键是否存在：
exists key 　　//存在返回1，不存在返回0

删除键：
del key 　　//del key, 返回删除键个数，删除不存在键返回0

键过期：
expire key seconds 　　//set name test expire name 10,表示10秒过期
ttl key 　　// 查看剩余的过期时间

键的数据结构类型：
type key 　　//type hello //返回string,键不存在返回none

　　7、redis数据库管理

select 0 　　//数据库 16个数据库(0-15) 默认都是0库
flushdb 　　//清除当前数据库
flushall　　//清楚所有数据库记录
dbsize　　//命令用于返回当前数据库的 key 的数量

六、Redis持久化

　　持久化作用：redis是一个支持持久化的内存数据库,也就是说redis需要经常将内存中的数据同步到磁盘来保证持久化，持久化可以避免因进程退出而造成数据丢失。Redis持久化有两种方式：RDB快照和AOF方式。

　　1、RDB

　　RDB持久化把当前进程数据生成快照（.rdb）文件保存到硬盘的过程，有手动触发和自动触发手动触发有save和bgsave两命令：

• save命令：阻塞当前Redis，直到RDB持久化过程完成为止，若内存实例比较大会造成长时间阻塞，线上环境不建议用它
• bgsave命令：redis进程执行fork操作创建子线程，由子线程完成持久化，阻塞时间很短（微秒级），是save的优化,在执行redis-cli shutdown关闭redis服务时，如果没有开启AOF持久化，自动执行bgsave;

　　1.1、Save命令

　　由于 save 命令是同步命令，会占用Redis的主进程。若Redis数据非常多时，save命令执行速度会非常慢，阻塞所有客户端的请求。

　　因此很少在生产环境直接使用SAVE 命令，可以使用BGSAVE 命令代替。如果在BGSAVE命令的保存数据的子进程发生错误的时，用 SAVE命令保存最新的数据是最后的手段。如图所示：

　　1.2、Bgsave命令

　　bgsave 命令执行一个异步操作，以RDB文件的方式保存所有数据的快照。如：

127.0.0.1:6379> bgsave Background saving started

　　如图所示：

　　1.3、save 与 bgsave 对比

　　操作：

命令：config set dir /usr/local 　　//设置rdb文件保存路径
备份：bgsave 　　//将dump.rdb保存到usr/local下
恢复：将dump.rdb放到redis安装目录与redis.conf同级目录，重启redis即可

　　1.4、RDB优缺点

　　RDB优点：

• 压缩后的二进制文，适用于备份、全量复制，用于灾难恢复加载RDB恢复数据远快于AOF方式
• 与AOF相比，在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些。
• 使用bgsave保存，交由子进程进行快照保存，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能。

　　RDB缺点：

• 无法做到实时持久化，每次都要创建子进程，频繁操作成本过高
• 保存后的二进制文件，存在老版本不兼容新版本rdb文件的问题

　　2、AOF

　　快照功能（RDB）并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。 从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。
　　打开AOF后， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。这样的话， 当 Redis 重新启时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

操作： 
开启：redis.conf设置：appendonly yes (默认不开启，为no)
默认文件名：appendfilename "appendonly.aof"

　　三种策略always、everysec、no对比

• always： 不丢失数据 IO开销大，一般SATA磁盘只有几百TPS 每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全。
• everysec 每秒进行与fsync：最多丢失1秒数据 可能丢失1秒数据 每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。
• no 不用管 不可控 从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理，由操作系统来决定什么时候同步数据。更快，也更不安全的选择。

　　AOF的优点：

• 使用AOF 会让你的Redis更加耐久: 你可以使用不同的fsync策略：无fsync，每秒fsync，每次写的时候fsync。使用默认的每秒fsync策略，Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的，主线程会尽力处理客户端请求)，一旦出现故障，你最多丢失1秒的数据。
• AOF文件是一个只进行追加的日志文件，即使由于某些原因(磁盘空间已满，写的过程中宕机等等)未执行完整的写入命令，你也也可使用redis-check-aof工具修复这些问题。
• Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
• AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

　　AOF的缺点：

• 对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
• 根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）

　　3、RDB 和 AOF 对比

原文：https://www.cnblogs.com/jing99/p/12635389.html