1. 概述

1.1 redis的作用

当存在海量用户与高并发时

关系型数据库:

• 性能瓶颈：磁盘IO性能低下

• 扩展瓶颈：数据关系复杂，扩展性差，不便于大规模集群

解决思路:

• 降低磁盘IO次数，越低越好—— 内存存储

• 去除数据间关系，越简单越好 —— 不存储关系，仅存储数据

而这就是NoSQL: not only SQL, 泛指非关系型的数据库, 作为关系型数据库的补充

作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。

常见 Nosql 数据库：

• Redis
• memcache
• HBase
• MongoDB

特征：

• 可扩容，可伸缩
• 大数据量下高性能
• 灵活的数据模型
• 高可用

示例:

使用redis解决电商场景下的高并发:

1.2 redis简介

概念：Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库

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。官方提供的测试数据，50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s。

4. 多数据类型支持

   字符串类型 string

   列表类型 list

   散列类型 hash

   集合类型 set

   有序集合类型 sorted_set

5. 持久化支持。可以进行数据灾难恢复

应用:

• 为热点数据加速查询（主要场景），如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等

• 任务队列，如秒杀、抢购、购票排队等

• 即时信息查询，如各大排行榜、各类网站访问统计、公交到站信息、在线人数信息（聊天室、网站）、设备信号等

• 时效性信息控制，如验证码控制、投票控制等

• 分布式数据共享，如分布式集群架构中的 session 分离

• 消息队列

• 分布式锁

• …

核心文件:

redis端口：6379

PID：随机生成, 每启动一个redis相当于启动一个redis对象, PID就是这个实例对象的ID, 也就是进程ID

Windows使用redis:

​ 首先打开redis服务端, 相当于启动服务器, 再打开redis客户端, 即命令行窗口相当于连接你的服务端, 接着就可以敲指令了

​ 注意:此时你在redis中存入数据, 只要服务端未关闭则不论客户端开关几次数据都还在, 但是当服务端关闭之后再次打开就没有数据了, 证明redis将数据存到内存中

1.3 redis基本操作

redis是命令行模式的工具, 而命令行模式工具不外乎以下四种命令:

• 功能性命令
• 清除屏幕信息
• 帮助信息查阅
• 退出命令

1.3.1 功能性命令

1.3.1.1 数据添加

• 功能：设置 key，value 数据

• 命令 :

set key value

• 示例:

set age 20

1.3.1.2 数据查询

• 功能：根据 key 查询对应的 value，如果不存在，返回空（nil）
• 命令:

get key

• 示例:

get age

1.3.1.3 数据删除

• 功能:根据key删除对应键值对数据
• 命令:

del key

1.3.2 清屏

• 功能：清除屏幕中的信息
• 命令:

clear

1.3.3 帮助

• 功能：获取命令的帮助文档或者组中所有命令信息名称
• 命令:

help 命令名称如set
help @组名

1.3.4 退出

• 功能：退出客户端
• 命令

quit
exit
<ESC>

2. redis数据类型

2.1 redis常用于

作为缓存使用:

1)原始业务功能设计

• 秒杀
• 618活动
• 双11活动
• 排队购票

2)运营平台监控到的突发高频访问数据

• 突发时政要闻，被强势关注围观
• 文娱新闻

3)高频、复杂的统计数据

• 在线人数

• 投票排行榜

附加功能

1)系统功能优化或升级

• 单服务器升级集群
• Session 管理
• Token 管理

因此redis提供了五种数据类型(每种都可以对应于java中的一种类型,但不完全类同):

• string : String
• hash : HashMap
• list : LinkedList
• set : HashSet
• sorted_set : TreeSet

2.2 string类型

首先说一下redis存储数据的格式:

• redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储

• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型，key 部分永远都是字符串

string类型介绍:

• 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：一个存储空间保存一个数据

• 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用

除了上述三个命令之外, string还提供了四个基本命令:

2.2.1 添加/修改/获取多个数据

• 添加/修改多个:

mset key1 value1 key2 value2 ....

• 获取多个:

mget key1 key2 ...

注意:

​ 对于选择使用多数据操作和单数据操作只需要衡量执行速度即可, 例如多条数据使用单操作, 不仅执行过程长了, 发请求与响应也变多了, 但如果使用多数据操作, 则只有执行过程变长, 请求和响应只有一次

​ 但也不可以一次执行几十几百万数据的操作, 不太现实, 可以拆分为多次执行多数据操作

2.2.2 获取字符串长度

strlen key

2.2.3 append

• 追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）

append key value

2.2.4 拓展操作

2.2.4.1 分布式ID

大型企业级应用中，分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应的主键 id 必须保证统一性，不能重复。Oracle 数据库具有 sequence 设定，可以解决该问题，但是 MySQL数据库并不具有类似的机制, 此时就可以使用redis来解决这种分布式的ID问题: 使用redis控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性, 并且适用于所有数据库, 且支持数据库集群

解决方案:

• 设置数值数据增加指定范围的值(默认1, 可以为负数)

incr key
incrby key increment
incrbyfloat key increment

• 设置数值数据减少指定范围的值

decr key
decrby key increment

string数值操作注意点:

• string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。

• redis所有的操作都是原子性的(无关联无事务)，即采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响,

  也由于原子性, 我们可以使用redis的INCR,INCRBY与DESR等来完成原子计数, 例如三个客户端同时读取一个数的值并进行+1, 那么最后这个值就一定被+3(也就是说不会因为多线程而最终只+1), 可以利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求

• 注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错(可以在代码中利用这一点做限制,在catch中做处理)。

  上限: 9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

2.2.4.2 时效性操作

例如投票操作控制每个微信号多久投一次, 控制热门商品,热点新闻时效性等等

redis解决方案

• 设置数据具有指定的生命周期(秒与毫秒)

setex key seconds value
psetex key milliseconds value

• redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作

2.2.5 string类型操作注意事项

1. 当key一致时, 后存储覆盖前

2. 数据不存在时返回nil, 相当于null

3. 有时候返回的数字 表示运行是否成功:

   (integer) 0 → false 失败

   (integer) 1 → true 成功

   有时候表示运行影响结果值:

   (integer) 3 → 3 3个

   (integer) 1 → 1 1个

4. 数据最大存储量 : 512MB

5. 数值计算最大范围 : 9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

6. key的命名规范 : 表名:主键名:主键值:字段名(解决NoSQL没有表级结构, 因此使用键的层级结构)

   or : 项目名:业务名:类型:id (这里的数据类型不是redis的数据类型, 而是Java的, 例如实体类User)

2.2.6 string应用场景

除了上述分布式ID与失效性信息外还可以用于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量

redis解决方案(规范):

• 为大V设定信息是, 以表名:主键名:主键值:字段名(如fans)作为key, 接着在后台设定定时刷新策略即可

  eg : user:userId:044124:fans

  user:userId:3506728370:blogs

• 在redis中以json格式存储大V用户信息，此时的key为表名:主键名:主键值, value通过{id:1241, fans:43414}的写法来写, 定时刷新（也可以使用hash类型）

2.3 hash : HashMap

上面说的存储大V方式, 怎么看怎么笨重, JSON的直接value合一, 一改必须全改, 不是JSON的太多key了

而hash就可以解决这种问题, 他将key-value中的value也变为一个key-value, 可以理解为套娃(前面说过redis的数据类型仅针对value就是这个原因), 但是hash的key不称之为key, 而叫做field

hash:

• 新的存储需求：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(例如刚刚上面的JSON)

• 需要的存储结构：一个存储空间(value)保存多个键值对数据

• hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储(哈希表:数组+链表+红黑树)

hash存储结构优化

• 如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构(类键值对)

• 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构(哈希表:数组+链表+红黑树)

2.3.1 hash基本操作

• 添加/修改数据

hset key field value

• 获取数据(field和value一起获取, 单数field, 双数value)

hget key field
hgetall key

• 删除数据

hdel key field1 [field2]

• 添加/修改多个数据

hmset key field1 value1 field2 value2 …

• 获取多个数据(只获取value, 不获取field)

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(返回1或0)

hexists key field

2.3.2 hash拓展操作

• 获取哈希表中所有的字段名或字段值

  与上面的相比，可以专门一次拿全部field或者value

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

• 当field有值时不覆盖（先做一次判定再覆盖）

hsetnx key field value

2.3.3 hash注意事项

• hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，

  对应的值为（nil）

• 每个 hash 可以存储 2 32 - 1 个键值对

• hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存

  储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用

• hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问

  瓶颈, 建议用几个拿几个

• string存储json以读为主，讲究整体性，hash存储json以更新为主

2.3.4 hash应用场景

2.3.4.1 电商网站购物车设计与实现

注意:

1. 仅分析购物车的redis存储模型,包括:

   添加、浏览、更改数量、删除、清空

2. 购物车于数据库间持久化同步（不讨论）

3. 购物车于订单间关系（不讨论）

   提交购物车：读取数据生成订单

   商家临时价格调整：隶属于订单级别

4. 未登录用户购物车信息存储（不讨论）

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