Redis其他功能(命令操作)

一、慢查询

Redis生命周期

Redis一次请求完整的生命周期：

1. 发送请求(可以是Jedis客户端等)
2. 排队等待请求被Redis处理
3. Redis执行命令
4. 返回结果

又因为Redis是单线程应用，也就是说只要有一个请求正在执行，后面的请求就必须全部等待。这也是我们为什么需要去关心慢查询的原因。假设有一个命令keys *，该命令需要执行10s，而该命令后的所有请求都将等待keys *的执行。而这10s将会导致后续所有命令的滞后，甚至是请求超时！

跟我们集成Druid或者相关监控是一样的道理，Druid为我们揪出了慢sql语句，而Redis则为我们揪出慢查询语句。并且Redis由于是单线程应用，优化慢查询显得更为重要。而我们需要做的就是监控Redis，记录监控所有慢查询语句，定期进行优化

配置慢查询

在redis中有专门的一个先进先出队列用于记录慢查询操作，我们需要做的是根据自己的需求进行配置，揪出慢查询，以供优化。其中慢查询默认的队列长度是128，超过1000微秒，也就是10ms的算作是慢查询。这个值并非适用于所有项目，因此我们需要根据自己的项目进行设置

如果你的Redis已经启动，那么不建议进行重启，最好的方式是进行动态配置，也就是在Redis客户端中发送。

# 慢查询队列长度
config set slowlog-max-len 1000
# 慢查询阀值，也就是当请求处理时间大于1ms时记录为慢查询
config set slowlog-log-slower-than 1000

当Redis还没启动时，可以通过修改配置文件的方式进行配置。运维小组一般也是在上线前通过配置制定好再进行上线

命令使用

# slowlog get [n] 获取慢查询队列
# slowlog len 慢查询队列长度
# slowlog reset 清空慢查询队列

二、Pipeline 流水线

在数据结构那节我们介绍了字符串有mget mset操作，可以一次发送多条设置查询命令，减少网络延迟，但是并非所有的数据结构或者命令都有批量操作，Redis为我们提供了pipeline将多条命令进行一次打包，发送给redis-server，减少多次网络开销（当然）

假设发送网络延迟和响应延迟均为50ms，处理1次Redis时间为1ms(一般1ms已经算慢查询了)

1. 如果我们分100次发送，则总时长 = 100次发送网络延迟 * 50ms + 100次响应延迟 * 50ms + 100次 * 1ms = 10100ms
2. 如果我们适用Pipeline，打包100次请求，一次发送。则总时长 = 1次发送网络延迟 * 50ms + 1次响应延迟 * 50ms + 100次 * 1ms = 200ms

效果是很客观的，该命令跟sql中单条save和batchSave的思想是一样的，也就是将多条命令一次提交，减少网络延迟带来的时间浪费。但是需要注意的是

1. batchSave是一次原子操作，也就是说这100条sql命令会被一起执行。但是Redis则不然，虽然我们一次性提交了100次操作，但是这些操作会根据顺序进入到等待队列中(中间往往会穿插一些其他客户端的请求)
2. 每次我们请求的pipeline也不宜太大，虽然pipeline并非原子操作，也就是不会阻塞其他客户端同一时间的操作请求。但是如果数量太大，势必引起后续请求的阻塞，同时也会导致当前pipeline的返回时间过长，导致超时
3. 后续我们会讲到集群，也就是多个redis实例。而pipeline则只能作用于1个Redis节点

Jedis

// 无pipeline
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
  jedis.hset("key" + i, "field" + i, "value" + i);
}

// pipeline
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
  Pipeline pipeline = jedis.pipeliend();
  for (int j = i * 100; j < (i + 1) * 100; j++) {
      jedis.hset("key" + j, "field" + j, "value" + j);
  }
  pipeline.syncAndReturnAll();
}

三、发布订阅

redis提供了发布订阅的功能，这里我们只是做一个简单的介绍，因为这部分我们往往会选择像kafka、rabbitmq跟专业的中间件

角色

发布订阅的功能类似看电视，首先发布者适用publish channel message将需要发布的内容发布到频道中，而所有的订阅者都将收到这份消息，也就是说这是一个1对多的操作。

1. 发布者(publisher)
2. 订阅者(subscriber)
3. 频道(channel)

命令

# publish channel message
# 发布消息到频道中，返回订阅者个数

# subscribe unsubscribe
# 订阅频道 取消订阅

# psubscribe punsubscribe
# 订阅频道 取消订阅 使用通配符

# pubsub channels
# 列出至少有一个订阅者的频道

# pubsub numsub [channel] 
# 列出给定频道的订阅者数量

四、消息队列

消息队列与发布订阅的区别在于，发布订阅就像电视，每个人都可以收看订阅某个频道，每个人也都将收到信息。而消息队列则是抢红包的概念，虽然多个客户端都订阅了该队列，但是只有一个客户端会收到该消息，也就是只有一个客户端能抢到红包。

redis原生并不支持消息队列，但是由于Redis是单线程应用，因此我们可以通过Redis的队列数据结构进行消息队列的实现。当然了，我们还是跟推荐适用专业的Rabbitmq等中间件

五、Bitmap 位图

位图本质就是2进制串，如0101110111这么一个串，长度限制512mb。这种数据结构特别适合做稠密图。假设一个APP有10w用户量，要统计每天用户的登录情况，只需生成一个....0000...的位图，pkid为1的用户登录，则将第一位置为1，即...00001，而一天统计用户登录情况所需的内存空间为100000b。如果存储的是pkid，每个pkid需要32b。也就是说，当每天用户登录量小于100000b / 32b时，所用空间更占优势，当数量大于100000b / 32b时，则位图跟占优势。这也就是所说的稀疏图与稠密图的概念

命令使用

# setbit key offset value
# 设置第offset位的比特位为value，返回原比特位的值
127.0.0.1:6381> get bit
"a"
127.0.0.1:6381> setbit bit 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6381> get bit
"c"
127.0.0.1:6381> getbit bit 6
(integer) 1
# bitcount key [start end]
# 获取范围内1的个数
127.0.0.1:6381> bitcount bit 0 -1
(integer) 4
# bitop op destkey key [key]
# op: and交 or或 not非 xor异或
127.0.0.1:6381> get bit
"c"
127.0.0.1:6381> set opbit 0
OK
127.0.0.1:6381> bitop and bit opbit
(integer) 1
127.0.0.1:6381> get bit
"0"
# bitpos key targetBit [start] [end](start end指字节，不是bit位)
# 获取第一个targitBit出现的位置
# bit = 00110000
127.0.0.1:6381> bitpos bit 1
(integer) 2

六、hyperLogLog

本质为字符串，使用极小的空间实现统计功能。

注意：hyperLogLog只能用于统计，加入的数据无法像map一样进行取出，只能是不断插入，最后进行统计！而且hyperLogLog存在一定几率的错误，因此一般是做大数据量的统计，如一个百万流量APP，统计每天用户活跃数。需要的只是一个大致的数字，而非确切数字

# pfadd key elment
# 添加
# pfcount key 
# 统计个数
# pfmerge destkey sourcekey
# 合并
127.0.0.1:6381> pfadd ids:0301 "uid1" "uid2" "uid3"
(integer) 1
127.0.0.1:6381> pfcount ids:0301
(integer) 3
127.0.0.1:6381> pfadd ids:0302 "uid3" "uid4" "uid5"
(integer) 1
127.0.0.1:6381> pfmerge ids:0301-0302 ids:0301 ids:0302
OK
127.0.0.1:6381> pfcount ids:0301-0302
(integer) 5

七、GEO 地理位置

顾名思义，就是经纬度给坐标的，用于计算坐标差，或者距离点的。比如摇一摇、外卖、附近商家等都可以使用。这里给大家做个介绍而已，知道有这些功能，需要用时再去查就行

# geoadd key 经度 纬度 member
# geopos key member
# 获取地理信息
127.0.0.1:6381> geoadd cities 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjing
(integer) 2
127.0.0.1:6381> geopos cities beijing
1) 1) "116.28000229597091675"
   2) "39.5500007245470826"
# geodis key member1 member2 unit
# 获取两地距离
127.0.0.1:6381> geodist cities beijing tianjing km
"89.2061"
# georadius