一分钟了解redis数据库

一分钟了解redis数据库

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Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、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

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助

  • ActionScript
  • C
  • C++
  • C#
  • Clojure
  • Common Lisp
  • Dart
  • Erlang
  • Go
  • Haskell
  • Haxe
  • Io
  • Java
  • Node.js
  • Lua
  • Objective-C
  • List item
  • Perl
  • PHP
  • Pure Data
  • Python
  • R
  • Ruby
  • Scala
  • Smalltalk
  • Tcl

1、首先redis有五大基本常用的类型:

  • string(字符串)
  • list(双向链表)
  • dict(hash表)
  • set(集合)
  • zset(排序set)

下面是一些redis常用的特殊命令:

TYPE key — 用来获取某key的类型
KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key,比如KEYS * 就列出所有的key了,当然,复杂度O(n)
RANDOMKEY - 返回随机的一个key
RENAME oldkeynewkey— key也可以改名

列表操作,精华
RPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表末尾
LPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表头部
LLEN key — 列表长度
LRANGE key start end — 返回列表中某个范围的值,相当于mysql里面的分页查询那样
LTRIM key start end — 只保留列表中某个范围的值
LINDEX key index — 获取列表中特定索引号的值,要注意是O(n)复杂度
LSET key index value — 设置列表中某个位置的值
LPOP key
RPOP key — 和上面的LPOP一样,就是类似栈或队列的那种取头取尾指令,可以当成消息队列来使用了

集合操作
SADD key member — 增加元素
SREM key member — 删除元素
SCARD key — 返回集合大小
SISMEMBER key member — 判断某个值是否在集合中
SINTER key1 key2 … keyN — 获取多个集合的交集元素
SMEMBERS key — 列出集合的所有元素

redis的优点:

  1. 读写性能优异(redis是内存数据库,数据保存在内存中,速度快);
  2. 支持数据持久化,支持AOF和RDB两种持久化方式;
  3. 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离;
  4. 数据结构丰富(除了支持string类型的value外还支持string、hash、set、sortedset、list等数据结构);

redis缺点:

  1. Redis不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写失败,需要等待机器重启或者手动切换前段的IP才能恢复。
  2. 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。
  3. Redis的主从复制采用全量复制,复制过程中主机会fork出一个子进程,堆内存做一份快照,并将子进程的内存快照保存为文件发送给从机,这一过程需要确保主机有足够的空余内存;若快照文件较大,对集群的服务能力会产生较大的影响,而且复制过程是在从机新加入集群或者从机和主机网络断开重连时都会进行,也就是网络波动都会造成主机和从机间的一次全量的数据复制,这对实际的系统运营造成了不小的麻烦。
  4. Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题,运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间,这对资源造成了很大的浪费。

Redis应用场景:

1.取最新N个数据的操作

比如典型的取你网站的最新文章,通过下面方式,我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中,并将超出集合部分从数据库获取
使用LPUSH latest.comments命令,向list集合中插入数据
插入完成后再用LTRIM latest.comments 0 5000命令使其永远只保存最近5000个ID
然后我们在客户端获取某一页评论时可以用下面的逻辑(伪代码)
FUNCTION get_latest_comments(start,num_items):
id_list = redis.lrange(“latest.comments”,start,start+num_items-1)
IF id_list.length < num_items
id_list = SQL_DB(“SELECT … ORDER BY time LIMIT …”)
END
RETURN id_list
END
如果你还有不同的筛选维度,比如某个分类的最新N条,那么你可以再建一个按此分类的List,只存ID的话,Redis是非常高效的。

2.排行榜应用,取TOP N操作
这个需求与上面需求的不同之处在于,前面操作以时间为权重,这个是以某个条件为权重,比如按顶的次数排序,这时候就需要我们的sorted set出马了,将你要排序的值设置成sorted set的score,将具体的数据设置成相应的value,每次只需要执行一条ZADD命令即可。

3.需要精准设定过期时间的应用
比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳,那么就可以简单地通过过期时间排序,定时清除过期数据了,不仅是清除Redis中的过期数据,你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引,用Redis来找出哪些数据需要过期删除,然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

4.计数器应用
Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR命令来构建计数器系统。

5.Uniq操作,获取某段时间所有数据排重值
这个使用Redis的set数据结构最合适了,只需要不断地将数据往set中扔就行了,set意为集合,所以会自动排重。

6.实时系统,反垃圾系统
通过上面说到的set功能,你可以知道一个终端用户是否进行了某个操作,可以找到其操作的集合并进行分析统计对比等。没有做不到,只有想不到。

7.Pub/Sub构建实时消息系统
Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统,比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。

8.构建队列系统
使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。

9.缓存
这个不必说了,性能优于Memcached(在某些方面,并不是全面优于),数据结构更多样化。

Persistence is the only road to success!

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转载自blog.csdn.net/WJL0104/article/details/87866195