redis

日常操作

往日,大量的指令让我们无法只靠脑袋来完全的记住,于是乎,编写一个日常的 redis 常用命令文档,以备不时之需.

Redis 键(key)

• keys * 查看当前库所有 key (匹配：keys *1)
• 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 keys 从 keyspace 元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
• expire key 10 10 秒钟：为给定的 key 设置过期时间
• 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

Redis 五个基本类型

字符串(String)

String 是 Redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。 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。 String 类型是 Redis 最基本的数据类型，一个 Redis 中字符串 value 最多可以是 512M

常用命令

set 添加键值对
*NX：当数据库中 key 不存在时，可以将 key-value 添加数据库 *XX：当数据库中 key 存在时，可以将 key-value 添加数据库，与 NX 参数互斥 *EX：key 的超时秒数 *PX：key 的超时毫秒数，与 EX 互斥

get 查询对应键值 append 将给定的 追加到原值的末尾 strlen 获得值的长度 setnx 只有在 key 不存在时 设置 key 的值 incr 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 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 <步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。

原子性 所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作； 这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。 （1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。 在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。 mset 同时设置一个或多个 key-value 对 mget ..... 同时获取一个或多个 value msetnx ..... 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。 原子性，有一个失败则都失败 getrange <起始位置><结束位置> 获得值的范围，类似 java 中的 substring，前包，后包 setrange <起始位置> 用 覆写所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从 0 开始)。 setex <过期时间> 设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。 getset 以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

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. 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。

Redis 列表(List)

单键多值 Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你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。

常用命令

lpush/rpush .... 从左边/右边插入一个或多个值。 lpop/rpop 从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。 rpoplpush 从列表右边吐出一个值，插到列表左边。 lrange 按照索引下标获得元素(从左到右) lrange mylist 0 -1 0 左边第一个，-1 右边第一个，（0-1 表示获取所有） lindex 按照索引下标获得元素(从左到右) llen 获得列表长度 linsert before 在的后面插入插入值 lrem 从左边删除 n 个 value(从左到右) lset将列表 key 下标为 index 的值替换成 value

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。

Redis 集合(Set)

Redis 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 是可以自动排重的，当你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)。 一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是 O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

常用命令

sadd ..... 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 取出该集合的所有值。 sismember 判断集合是否为含有该值，有 1，没有 0 scard返回该集合的元素个数。 srem .... 删除集合中的某个元素。 spop 随机从该集合中吐出一个值。 srandmember 随机从该集合中取出 n 个值。不会从集合中删除 。 smove value 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合 sinter 返回两个集合的交集元素。 sunion 返回两个集合的并集元素。 sdiff 返回两个集合的差集元素(key1 中的，不包含 key2 中的)

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。

Redis 哈希(Hash)

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：

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

hset
<key
  ><field
    ><value
      >给<key
        >集合中的
        <field
          >键赋值<value>
            hget
            <key1
              ><field
                >从<key1
                  >集合<field
                    >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 hincrby
                                      <key
                                        ><field
                                          ><increment
                                            >为哈希表 key 中的域 field
                                            的值加上增量 1 -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 .</value
                                                ></field
                                              ></key
                                            ></increment
                                          ></field
                                        ></key
                                      ></key
                                    ></key
                                  ></field
                                ></key1
                              ></value2
                            ></field2
                          ></value1
                        ></field1
                      ></key1
                    ></field
                  ></key1
                ></field
              ></key1
            ></value
          ></field
        ></key
      ></value
    ></field
  ></key
>

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。

Redis 有序集合 Zset(sorted set)

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, 所以你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

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<start
                  ><stop
                    >之间的元素 带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
                    zrangebyscore key minmax [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 maxmin
                    [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。</value
                                      ></key
                                    ></max
                                  ></min
                                ></key
                              ></value
                            ></key
                          ></value
                        ></increment
                      ></key
                    ></stop
                  ></start
                ></stop
              ></start
            ></key
          ></value2
        ></score2
      ></value1
    ></score1
  ></key
>

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 （1）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。 （2）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。

Redis 新数据类型

Bitmaps

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1 个字节等于 8 位， 例如“abc”字符串是由 3 个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的 ASCII 码分别是 97、 98、 99， 对应的二进制分别是 01100001、 01100010 和 01100011，

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。 Redis 提供了 Bitmaps 这个“数据类型”可以实现对位的操作： （1） Bitmaps 本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。 （2） Bitmaps 单独提供了一套命令， 所以在 Redis 中使用 Bitmaps 和使用字符串的方法不太相同。 可以把 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储 0 和 1， 数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量。

命令

setbit

setbit<key
  ><offset
    ><value
      >设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1） *offset:偏移量从0开始</value
    ></offset
  ></key
>

实例 每个独立用户是否访问过网站存放在 Bitmaps 中， 将访问的用户记做 1， 没有访问的用户记做 0， 用偏移量作为用户的 id。

getbit

getbit<key
  ><offset
    >获取Bitmaps中某个偏移量的值 获取键的第offset位的值（从0开始算）</offset
  ></key
>

实例 获取 id=8 的用户是否在 2020-11-06 这天访问过， 返回 0 说明没有访问过 bitcount 统计字符串被设置为 1 的 bit 数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指 bit 组的字节的下标数，二者皆包含。

bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量</key>

例子 : 计算 2022-11-06 这天的独立访问用户数量 start 和 end 代表起始和结束字节数， 下面操作计算用户 id 在第 1 个字节到第 3 个字节之间的独立访问用户数， 对应的用户 id 是 11， 15， 19。

Bitmaps 与 set 对比

假设网站有 1 亿用户， 每天独立访问的用户有 5 千万， 如果每天用集合类型和 Bitmaps 分别存储活跃用户可以得到表 set 和 Bitmaps 存储一天活跃用户对比

集合类型 64 位 50000000 64 位*50000000 = 400MB

Bitmaps 1 位 100000000 1 位*100000000 = 12.5MB

很明显， 这种情况下使用 Bitmaps 能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的 set 和 Bitmaps 存储独立用户空间对比 一天 一个月 一年

集合类型 400MB 12GB 144GB Bitmaps 12.5MB 375MB 4.5GB

但 Bitmaps 并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有 10 万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用 Bitmaps 就不太合适了， 因为基本上大部分位都是 0。 set 和 Bitmaps 存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）

数据类型 每个 userid 占用空间 需要存储的用户量 全部内存量 集合类型 64 位 100000 64 位100000 = 800KB Bitmaps 1 位 100000000 1 位100000000 = 12.5MB

HyperLogLog

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站 PV（PageView 页面访问量）,可以使用 Redis 的 incr、incrby 轻松实现。 但像 UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立 IP 数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。 解决基数问题有很多种方案： （1）数据存储在 MySQL 表中，使用 distinct count 计算不重复个数 （2）使用 Redis 提供的 hash、set、bitmaps 等数据结构来处理 以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。 能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis 推出了 HyperLogLog Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数? 比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为 5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

命令

pfadd pfadd < element> [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中 将所有元素添加到指定 HyperLogLog 数据结构中。如果执行命令后 HLL 估计的近似基数发生变化，则返回 1，否则返回 0。

pfcount pfcount [key ...] 计算 HLL 的近似基数，可以计算多个 HLL，比如用 HLL 存储每天的 UV，计算一周的 UV 可以使用 7 天的 UV 合并计算即可

Geospatial

Redis 3.2 中增加了对 GEO 类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的 2 维坐标，在地图上就是经纬度。redis 基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度 Hash 等常见操作。

命令

geoadd geoadd< longitude> [longitude latitude member...] 添加地理位置（经度，纬度，名称） 实例 geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。 有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。 当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。 已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

geopos
geopos [member...] 获得指定地区的坐标值 geodist geodist [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离 获取两个位置之间的直线距离 单位： m 表示单位为米[默认值]。 km 表示单位为千米。 mi 表示单位为英里。 ft 表示单位为英尺。 如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

georadius

georadius< longitude>radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素,经度 纬度 距离 单位 实例

以上便是 redis 数据结构的应用场景和常用命令和实例.需要用到的时候来翻阅一手,解决背书烦恼