文章目录
1. Redis 与Memcache区别
Memcache
-
数据都在内存中,一般不持久化
-
支持简单的
key-value
模式,支持类型单一 -
一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库
Redis
-
几乎覆盖了
Memcached
的绝大部分功能 -
数据都在内存中,支持持久化,主要用作备份恢复
-
除了支持简单的
key-value
模式,还支持多种数据结构的存储,比如list
、set
、hash
、zset
等 -
一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库
MongoDB
-
高性能、开源、模式自由(
schema free
)的文档型数据库 -
数据都在内存中, 如果内存不足,把不常用的数据保存到硬盘
-
虽然是
key-value
模式,但是对value
(尤其是json
)提供了丰富的查询功能 -
支持二进制数据及大型对象
-
可以根据数据的特点替代
RDBMS
,成为独立的数据库,或者配合RDBMS
,存储特定的数据
2. Redis数据类型
String
(字符串)、List
(链表)、Set
(集合)、Zset
(有序集合)、Hash
(哈希类型)
2.1 Redis操作键(key)
keys *
:查看当前库所有key
exists key
:判断某个key
是否存在
type key
: 查看你的key
是什么类型
del key
: 删除指定的key
数据
unlink key
:根据value
选择非阻塞删除,仅将key
从keyspace
元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作
expire key 10
:为给定的key
设置过期时间,10
秒钟
ttl key
:查看还有多少秒过期,-1
表示永不过期,-2
表示已过期
select
:命令切换数据库
dbsize
:查看当前数据库的key
的数量
flushdb
:清空当前库
flushall
:通杀全部库
2.2 Redis字符串(String)
2.2.1 基本介绍
String
是Redis
最基本类型,一个key
对应一个value
,一个Redis
中字符串value
最多可以是512M
String
类型是二进制安全的,意味着Redis
的String
可以包含任何数据,比如jpg
图片或者序列化的对象
2.2.2 基本命令
set <key> <value>
:添加键值对
get <key>
:查询对应键值
append <key> <value>
:将给定的value
追加到原值的末尾
strlen <key>
:获得值的长度
setnx <key> <value>
:只有在 key
不存在时,设置 key
的值
incr <key>
:将 key
中储存的数字值增1
,只能对数字值操作,如果为空,新增值为1
decr <key>
:将 key
中储存的数字值减1
,只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
incrby / decrby <key> <步长>
:将 key
中储存的数字值增减,自定义步长
mset <key1> <value1> <key2> <value2> .....
:同时设置一个或多个key-value
对
mget <key1><key2><key3> .....
:同时获取一个或多个 value
msetnx <key1> <value1> <key2> <value2> .....
:同时设置一个或多个 key-value
对,当且仅当所有给定 key
都不存在。具有原子性,有一个失败则都失败。
getrange <key> <起始位置> <结束位置>
:获得值的范围,类似java
中的substring
,前包含后包含
setrange <key> <起始位置> <value>
:用 <value>
覆写<key>
所储存的字符串值,从<起始位置>
开始(索引从0开始)
setex <key> <过期时间> <value>
:设置键值的同时,设置过期时间,单位秒
getset <key> <value>
:以新换旧,设置了新值同时获得旧值
2.2.3 数据结构
String
的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String
,缩写SDS
)。是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java
的ArrayList
,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配
如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity
,一般要高于实际字符串长度len
。当字符串长度小于1M
时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M
,扩容时一次只会多扩1M
的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M
。
2.3 Redis列表(List)
2.3.1 基本介绍
单键多值
Redis
列表(List
)是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。
它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
2.3.2 基本命令
lpush/rpush <key> <value1> <value2> <value3> ....
: 从左边/右边插入一个或多个值
lpop/rpop <key>
:从左边/右边吐出一个值,值在键在,值亡键亡
rpoplpush <key1> <key2>
:从列表右边吐出一个值,插到列表左边
lrange <key> <start> <stop>
:按照索引下标获得元素(从左到右)
lindex <key> <index>
:按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>
:获得列表长度
linsert <key> before <value> <newvalue>
:在的后面插入插入值
lrem <key> <n> <value>
:从左边删除n
个value
(从左到右)
lset <key> <index> <value>
:将列表key
下标为index
的值替换成value
2.3.3 数据结构
List
的数据结构为快速链表quickList
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist
,也即是压缩列表
它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存
当数据量比较多的时候才会改成quicklist
因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev
和next
Redis
将链表和ziplist
结合起来组成了quicklist
。也就是将多个ziplist
使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。
2.4 Redis集合(Set)
2.4.1 简介
Redis
集合(Set
)对外提供的功能与list
类似是一个列表的功能,特殊之处在于set
是可以自动排重,当需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set
是一个很好的选择,并且set
提供了判断某个成员是否在一个set
集合内的重要接口,这个也是list
所不能提供的。
Redis
的Set
是string
类型的无序集合。它底层其实是一个value
为null
的hash
表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)
特点:排重、无序
2.4.2 常用命令
sadd <key> <value1> <value2> .....
:将一个或多个 member
元素加入到集合 key
中,已经存在的 member
元素将被忽略
smembers <key>
:取出该集合的所有值
sismember <key> <value>
:判断集合<key>
是否为含有该<value>
值,有1
,没有0
scard <key>
:返回该集合的元素个数
srem <key> <value1> <value2> ....
: 删除集合中的某个元素
spop <key>
:随机从该集合中吐出一个值,会删除值
srandmember <key> <n>
:随机从该集合中取出n
个值,不会从集合中删除
smove <source> <destination> value
:把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合,一次只能移动一个值
sinter <key1> <key2>
:返回两个集合的交集元素
sunion <key1> <key2>
:返回两个集合的并集元素
sdiff <key1> <key2>
:返回两个集合的差集元素(key1
中的,不包含key2
中的)
2.4.3 数据结构
Set
数据结构是dict
字典,字典是用哈希表实现的
Java
中HashSet
的内部实现使用的是HashMap
,只不过所有的value
都指向同一个对象。Redis
的set
结构也是一样,它的内部也使用hash
结构,所有的value
都指向同一个内部值。
2.5 Redis哈希(Hash)
2.5.1 基本简介
Redis hash
是一个键值对集合
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,类似Java
里面的Map<String,Object>
用户ID
为查找的key
,存储的value
用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value
结构来存储,主要有以下2种存储方式:
每次修改用户的某个属性需要,先反序列化改好后再序列化回去,开销较大
用户ID
数据冗余
通过key
(用户ID
) + field
(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题
2.5.2 常用命令
hset <key> <field> <value>
:给集合中的 键赋值
hget <key1> <field>
:从集合取出 value
hmset <key1> <field1> <value1> <field2> <value2>...
:批量设置hash
的值
hexists <key1> <field>
:查看哈希表 key
中,给定域 field
是否存在
hkeys <key>
:列出该hash
集合的所有field
hvals <key>
:列出该hash
集合的所有value
hgetall <key>
:获取下所有的值
hdel <key> <field>
:删除某一项
hincrby <key> <field> <increment>
:为哈希表 key
中的域 field
的值加上增量 1
hsetnx <key> <field> <value>
:将哈希表 key
中的域 field
的值设置为 value
,当且仅当域 field
不存在
2.5.3 数据结构
Hash
类型对应的数据结构是两种:ziplist
(压缩列表),hashtable
(哈希表)。当field-value
长度较短且个数较少时,使用ziplist
,否则使用hashtable
2.6 Redis有序集合Zset(sorted set)
2.6.1 基本介绍
Redis
有序集合zset
与普通集合set
非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score
),这个评分(score
)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了
因为元素是有序的, 所以也可以很快的根据评分(score
)或者次序(position
)来获取一个范围的元素
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表
2.6.2 常用命令
zadd <key> <score1> <value1> <score2> <value2>…
:将一个或多个 member
元素及其 score
值加入到有序集 key
当中
zrange <key> <start> <stop> [WITHSCORES]
:返回有序集 key 中,下标在
WITHSCORES
,可以让分数一起和值返回到结果集
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
:返回有序集 key
中,所有 score
值介于 min
和 max
之间(包括等于 min
或 max
)的成员。有序集成员按 score
值递增(从小到大)次序排列
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
:同上,改为从大到小排列
zincrby <key> <increment> <value>
:为元素的score
加上增量
zrem <key> <value>
:删除该集合下,指定值的元素
zcount <key> <min> <max>
:统计该集合,分数区间内的元素个数
zrank <key> <value>
:返回该值在集合中的排名,从0
开始
2.6.3 数据结构
SortedSet(zset)
是Redis
提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于Java
的数据结构Map<String, Double>
,可以给每一个元素value
赋予一个权重score
,另一方面它又类似于TreeSet
,内部的元素会按照权重score
进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过score
的范围来获取元素的列表。
zset
底层使用了两个数据结构
hash
,hash
的作用就是关联元素value
和权重score
,保障元素value
的唯一性,可以通过元素value
找到相应的score
值- 跳跃表,跳跃表的目的在于给元素
value
排序,根据score
的范围获取元素列表
2.6.4 跳跃表(跳表)
- 简介
有序集合在生活中比较常见,例如根据成绩对学生排名,根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现,可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除;平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂;链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表,跳跃表效率堪比红黑树,实现远比红黑树简单。
- 实例
对比有序链表和跳跃表,从链表中查询出51
有序链表查询:
要查找值为51的元素,需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到,共需要6次比较。
跳跃表查询
从第2层开始,1节点比51节点小,向后比较。
21节点比51节点小,继续向后比较,后面就是NULL了,所以从21节点向下到第1层
在第1层,41节点比51节点小,继续向后,61节点比51节点大,所以从41向下
在第0层,51节点为要查找的节点,节点被找到,共查找4次
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高