1.概览

Redis 是完全开源免费的基于内存的高性能 key-value 数据结构数据库。
可以用来作为数据库、缓存和消息队列。
官网

2.安装

安装配置
Docker 安装

  1. docker pull redis:latest
  2. docker run -itd --name redis-test -p 6379:6379 redis

3.数据类型

  • 字符串（string）
  • 哈希（hash）
  • 列表（list）
  • 集合（set）
  • 有序集合（sorted set）
  • 位图 ( Bitmaps )
  • 基数统计 ( HyperLogLogs )

    4.操作

    使用 Redis 客户端命令, 开始输入
    1. redis-cli

    4.1 键的操作

    全部操作 ```shell

    增

    就是增加内容

    127.0.0.1:6379> set name ren OK

删

0 => 没有删除

1 => 已经删除

127.0.0.1:6379> del name (integer) 0

改

127.0.0.1:6379> rename name uname OK

查

查看所有的键, 使用正则表达式

127.0.0.1:6379> keys * (empty array)

判断一个键是否存在

0 => 不存在

1 => 存在

127.0.0.1:6379> exists name (integer) 0

键对应值的数据类型

127.0.0.1:6379> type name string

  1. <a name="zLhrM"></a>
  2. ## 4.2 字符串
  3. 一个字符串中存储最多 512 M。<br />[全部操作](https://www.redis.com.cn/redis-strings.html#redis-%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%91%BD%E4%BB%A4-)
  4. ```shell
  5. # 增
  6. # 单个
  7. set [key] [value]
  8. set name ren
  9. # 多个
  10. mset [key] [value] [key] [value] ...
  12. # 删
  13. del [key]
  14. # 改
  15. # 直接赋值即可修改
  16. set uname lang
  17. OK
  18. # 查
  19. get [key] [value]
  20. # 查多个
  21. mget [key] ...
  23. # 其他还有设置过期时间等等

4.3 哈希

Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
每个哈希键中可以存储多达 40 亿个字段值对。
解释：键的值是键值对。
全部操作

  1. # 增
  2. hset [key] [field] [value] ...
  3. hset car1 name 宝马 price 90万
  4. (integer) 2
  6. # 删
  7. del car1
  8. # 删除字段
  9. hdel [key] [field]...
  11. # 改
  12. # 重新赋值即可
  14. # 查
  15. # 一个
  16. hget car1 name
  17. "\xe5\xae\x9d\xe9\xa9\xac"
  18. # 多个
  19. mhget [key] [field] ...
  20. # 显示全部内容
  21. hgetall [key]
  22. # 查询所有的键
  23. hkeys car1
  24. # 查询所有的值
  25. hvals car1
  26. # 查询键值对个数
  27. hlen [key]

4.4 列表

Redis 列表是按插入顺序排序的字符串列表。可以在列表的头部（左边）或尾部（右边）添加元素。
列表可以包含超过 40 亿 个元素 ( 232 - 1 )。
全部操作

  1. # 增
  2. # 头部
  3. lpush [key] [value] ...
  4. # 尾部
  5. rpush [key] [value] ...
  6. # 在某个值之前或者之后插入
  7. linsert [key] [before|after] [value] [element]
  9. # 删
  10. # 使用 pop 获取并删除
  11. lpop [key] [count]
  12. lpop nameid
  13. lpop nameid 2
  14. rpop [key] [count]
  15. rpop nameid 2
  17. # 改
  18. # 通过索引
  19. lset [key] [index] [value]
  21. # 查
  22. # 通过索引
  23. lindex [key] [index]
  24. lindex nameid 1
  25. # 全部
  26. lrange [key] [start] [stop]
  27. # -1 表示最后一个
  28. lrange nameid 0 -1
  29. # 长度
  30. llen [key]

4.5 集合

Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。
集合成员是唯一的，这就意味着集合中没有重复的数据。
在 Redis 中，添加、删除和查找的时间复杂都是 O(1)（不管 Set 中包含多少元素）。
集合中最大的成员数为 232 – 1 (4294967295), 每个集合可存储 40 多亿个成员。
全部操作

  1. # 增
  2. sadd [key] [member]...
  3. sadd myset a b ab c d
  5. # 删
  6. # 按元素删除
  7. srem [key] [member]...
  8. srem myset abspop myset 1
  9. # 随机删除个数
  10. spop [key] {count}
  11. spop myset 1
  13. # 改
  14. # 没有
  16. # 查
  17. # 查所有
  18. smembers [key]
  19. # 个数
  20. scard [key]

4.6 有序集合

Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合，且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
有序集合的成员是唯一的,但分数 ( score ) 却可以重复。
集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
集合中最大的成员数为 232 – 1 ( 4294967295 ) , 每个集合可存储 40 多亿个成员。

  1. # 增
  2. # 删
  3. # 改
  4. # 查

4.7 HyperLogLog

用来做基数统计的算法

4.8 GEO

用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，该功能在 Redis 3.2 版本新增。

4.9 Stream

Redis 5.0 版本新增加的数据结构。
主要用于消息队列（MQ，Message Queue）
提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失。

5.事务

事务是指一个完整的动作，要么全部执行，要么什么也没有做。
Redis 事务不是严格意义上的事务，只是用于帮助用户在一个步骤中执行多个命令。单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
Redis 事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 这四个指令构成了 redis 事务处理的基础。

  1. MULTI 用来组装一个事务；
  2. EXEC 用来执行一个事务；
  3. DISCARD 用来取消一个事务；
  4. WATCH 用来监视一些 key，一旦这些 key 在事务执行之前被改变，则取消事务的执行。

    6.备份与还原

    SAVE 命令用于创建当前 Redis 数据库的备份。
    会在 Redis 目录中创建 dump.rdb 文件。

将 Redis 备份文件（dump.rdb）移动到 Redis 目录中并启动服务器以恢复 Redis 数据。
查看 Redis 的安装目录

  1. config get dir
  2. 1) "dir"
  3. 2) "/data"

7.持久化

redis 提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将 redis 存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上；
AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将 redis 执行过的所有写指令记录下来，在下次 redis 重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。

X.原理

为什么时间复杂度是O(1)
各数据类型的原理

X+1 面试题

Redis 穿透

当用户查询的key在redis中不存在，对应的id在数据库也不存在，此时被非法用户进行攻击，大量的请求会直接打在db上，造成宕机，从而影响整个系统，这种现象称之为缓存穿透。
解决方案一：把空的数据也缓存起来，设置一个较短的过期时间。
解决方案二：布隆过滤器，过滤非法请求

Redis击穿

缓存击穿表示某个key的缓存非常热门，有很高的并发一直在访问，如果该缓存失效，那同时会走数据库，压垮数据库。
解决方案：
1、让该热门key的缓存永不过期。
2、使用互斥锁，通过redis的setnx实现互斥锁。

Redis 雪崩

缓存雪崩：缓存中的数据大批量失效，然后这个使用又要大量的请求进来，但是由于redis中的key全部失效了所有会全部请求到db上，造成宕机
解决方案
1.设置对应热点key永不过期
2.过期时间错开，过期时间使用随机生成，并且热点数据的过期时间设置的长一点，非热点数据可以设置短一点
3.多缓存结合，例如：请求进入，可以现请求redis，当redis中不存在的时候再去请求memcache，如果都没有再去请求db
4.采购第三方Redis（阿里云或者腾讯云上的redis）

缓存失效

可能设置了相同的缓存时间
如果是这样就设置不同的缓存时间
使用双缓存策略，设置两个缓存，原始缓存和备用缓存，原始缓存失效时，访问备用缓存，备用缓存失效时间设置长点。