「2022 年什么会火？什么该学？本文正在参与“聊聊 2022 技术趋势”征文活动 」
Redis 基础入门 简介：Redis(Remote Dictionary Server 远程字典服务) 使用 C 语言编写的，开源的 高性能 非关系型的键值对数据库
Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射 K, V
值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合
与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以：读写速度非常快 因此 redis 被广泛应用于缓存方向
Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案;
Redis是单线程+多路IO复用技术
Redis 端口：6379，默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库：所有库同样密码
优点：Redis 是基于内存进行的直接操作，因此读取速度非常快： 读：11w次每秒 写：8w次每秒 有效处理程序：高性能 高并发虽然Redis 是基于内存的操作，同时为了保证数据安全可靠，会定时对数据进行持久化：RDB AOF 两种持久化方式支持事务，丰富数据结构，支持多种集群操作 缺点：
数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写 Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上 Redis 概述安装：
Windows 版本：下方网盘连接中提供解压包，解压即用… 可以学习使用.
实际工作中，都是使用linux 的更多,所以这里顺便，记录学习下Redis Linux服务安装：
安装 C语言环境：因为，Redis 是 C语言开发的，所以，运行需要C语言的开发环境需要安装
C语言环境安装：
# 查看 C语言环境版本: Centos7默认gcc 版本是4.8.3 安装redis6，gcc版本一定要5.3以上# Red Hat 为了软件的稳定和版本支持，yum 上版本也是4.8.3 所以不建议使用：yum install gcc-c++ 下载/更新gcc --version# 安装scl源# 是为了给 RHEL/CentOS 用户提供一种以方便、安全地安装和使用应用程序和运行时环境的多个版本的方式，同时避免把系统搞乱# yum 下载过程中需要,确定操作一下,输入 y 回车yum install centos-release-scl scl-utils-build# 安装8版本的gcc、gcc-c++、gdb工具链yum install -y devtoolset-8-toolchain# 启动...scl enable devtoolset-8 bash
gcc --version 或 gcc -v 查看 C语言环境的版本
Linux安装 Redis：① 下载安装包：官方网址 点击页面的，Download 下载最新版本的安装包
② 通过工具：WinSCP等工具将，安装包上传到Linux 上： 随便上传一个路径就可以了 /usr/wsm
③ 解压，配置，启动运行：
# ① 进入上传目录,解压Redis 压缩文件tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz# ② 进入解压后的Redis 文件目录: 执行 编译安装...cd redis-6.2.1# make C语言的命令对文件进行编译,如果没有C语言环境是会出错的,需要执行： make distclean 清理错误make# 正常情况编译后会提示：make test 测试,可以忽略直接进行安装：make install# ③ 最开始上传的只是一个安装包,通过make 命令进行了安装,Linux 默认安装程序的目录是：/usr/local/bin#进入Linux软件安装目录,查看安装的Redis服务cd /usr/local/binls#Redis服务介绍：# redis-benchmark: 性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何# redis-check-aof：修复有问题的AOF文件，rdb和aof后面介绍# redis-check-dump：修复有问题的dump.rdb文件# redis-sentinel：Redis集群使用(哨兵模式)#redis-server：Redis服务器启动命令# redis-cli：客户端，操作入口# ④ 启动redis服务 /usr/local/bin 目录下执行：redis-server# 可以看到Redis 服务器的：ip 端口637916999:C 26 Jan 2022 22:56:23.819 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo16999:C 26 Jan 2022 22:56:23.819 # Redis version=6.2.1, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=16999, just started16999:C 26 Jan 2022 22:56:23.819 # Warning: no config file specified, using the default config、In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf16999:M 26 Jan 2022 22:56:23.820 * monotonic clock: POSIX clock_gettime _._ _.-``__ ''-._ _.-`` `、 `_、 ''-._ Redis 6.2.1 (00000000/0) 64 bit .-`` .-```、 ```/ _.,_ ''-._ ( ' , .-` | `, ) Running in standalone mode |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 6379 | `-._ `._ / _.-' | PID: 16999 `-._ `-._ `-./ _.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' `-._ `-.__.-' _.-' `-._ _.-' `-.__.-' 16999:M 26 Jan 2022 22:56:23.820 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.16999:M 26 Jan 2022 22:56:23.820 # Server initialized16999:M 26 Jan 2022 22:56:23.820 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition、To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.16999:M 26 Jan 2022 22:56:23.820 * Loading RDB produced by version 6.2.1
Redis高级配置：上面已经将 Redis 服务安装完毕：
我们可以通过 redis-server 可以启动redis服务,但有些效果并不方便，可以通过修改 redis.confRedis配置文件设置Redis服务的配置
为了方便操作，建议将 /usr/wsm 上传的安装包路径中配置文件 拷贝一份在方便操作的目录：
cp /usr/wsm/redis6.2.1/redis.conf /MyRedis/ 将linux 目录下文件，复制一份到 /MyRedis 目录下方便操作更改;
在Redis 启动服务时候可以指定，启动的配置文件来进行Redis 设置：
redis-server /MyRedis/redis.conf 通过指定路径下配置文件，来启动加载Redis 服务
Redis 后台启动：
redis 默认不是后台启动的，在服务上操作，会一直占着页面，不方便后面的操作… 需要将Redis 设置为：后台启动
vim redis.conf 将 daemonize no 更改为：daemonize yes 此时Redis 为后台启动
Redis 远程访问：
在服务器上并不方便操作，Redis命令官方提供一个远程连接的工具：RedisDesktopManager可以在Windows上操作远程Redis
redis默认只允许本地访问，要使redis可以远程访问可以修改redis.conf
注释掉：bind 127.0.0.1可以使所有的ip访问redis
在redis3.2之后，redis增加了protected-mode，在这个模式下，即使注释掉了bind 127.0.0.1，再访问redisd时候还是报错
修改 redis.conf：protected-mode no 关闭保护模式
Redis 启动：
Redis 启动成功： redis-cli 可以在服务器启动客户端操作Redis命令;开启了远程连接之后： 也可以在 Windows 上直接操作, Linux上的Redis~
Redis服务关闭：
服务根路径执行： redis-cli shutdown 或，在客户端： 127.0.0.1:6379> shutdown
Linux查看Redis 服务是否启动：
# 检查Linux 中是否有Redis 线程存活：ps -ef|grep redis# 存在：检查到6379...root 26537 1 0 00:28 ? 00:00:00 redis-server *:6379root 26576 17279 0 00:28 pts/2 00:00:00 grep --color=auto redis# 不存在：没有找到运行端口root 26467 17279 0 00:27 pts/2 00:00:00 grep --color=auto redis
设置密码：这个非常重要, 我学习的时候使用的是 阿里服务器上面搭建的Redis
开始着只是为了学习，随便搞搞，没想到因为没有密码第二天就被 黑客攻击了，用我的 一核两G 去挖矿？ 人都傻了，赶紧上一个密码 要复杂一点哟,还有我的一下文章可能会暴漏服务器ip 大家手下留情
Redis 设置密码：
持久密码： 通过设置 redis.conf 配置文件来设置密码，设置之后需要重启更新配置文件… 每次启动都是这个密码
临时密码： 不在 redis.conf 中设置，而是每次启动服务的时候设置一次临时密码，同样，重启服务就没有密码…
持久密码：
redis.conf 文件中： requirepass 参数设置Redis 登录密码示例： requirepass 123 设置Redis持久密码为：123
临时密码：
每次服务启动的时候，如果需要设置密码时使用：redis-cli 建立连接之后执行： config set requirepass 123456 设置临时密码为 123456，临时|持久 密码都存在时候，就近原则 使用临时密码勞
密码登录：
设置密码之后的控制台登录就需要输入密码了： 不然 Redis 的任何命令都执行不了了.auth -------------------------------------------------------------# 测试连接 返回pong 连接成功ping# 切换数据库,Redis 初始化具有16个数据库,默认使用第 0 个库,可以通过 select index 进行切换select index # index 指0-15 16个库下标# 查看当前下标库大小dbsize# 清空当前数据库所有数据flushdb# 清空Redis所有数据库数据 (16个数据库flushall-------------------------key操作：增删改查...------------------------------# 查看所有的keykeys *# 查看指定key 是否存在exsist k# 1存在 0不存在# 查看当然key 是什么类型type k# 设置指定key 的存活时间 单位秒;expireks# 让设置了定时的key 还未死亡,重新设置永久存活persist k# 查询指定key 的存活时间ttlk# -1表示永不过期，-2表示已过期|不存在，返回剩余秒数# 添加一组 k v 存储数据,对相同的key多次设置值，会直接覆盖 set k v# 查看指定 k 的 vget k# 当前数据库中删除del k# 仅将key 从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作(非阻塞删除unlinkkey# 修改一个 k 的名字rename k1k2# 更改k1 的名字为k2# 如果试图修改一个不存在的key 将会报出错误# 要更改的 k2 已经存在,拥有一个v值, 会将 k1 的值赋值给 k2 k1消失# renamenx 安全性修改: 只有要修改的 k名不存在,才可以进行修改 1成功 0失败renamenx k1 k2# 随机返回Redis一个keyrandomkey 以上基础操作非常简单，多多练习即可！ String是Redis最基本的类型，因为Redis 是k, v 存储的所以可以理解为：是一个HashMap String 是二进制存储的： 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. <必须> [可选] Redis 下标都是从 0开始计算的 # 新增一个元素 set incr | decr 是原子性操作： 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 切换到另外一线程 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" 多线程中：不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作 Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程 java中的i++是否是原子操作： 答： i++ 并不是原子性操作 i++ 本质被分为： i=i+1 Redis： String的数据结构为简单动态字符串 类似于 Java 的Arraylist 采用，预分配 动态扩容 方式来减少内存的频繁分配 当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间 乘2 字符长度超过 1M 时，每次扩容只会扩容 1M 需要注意的是字符串最大长度是 512M Redis 的列表类型，类似于Java 的List 集合：有序 不唯一 无限长度 的一个数据集合 同时它的存储方式又像一个 队列：先进先出原则 你可以添加一个元素到队列 l头部 r尾部 lpush|rpush 往队列中添加数据 lpop|rpop 从队列中取出一个数据 它底层是一个 双向列表 队列 左右都支持，存取元素，元素一旦被获取就会消失...自动从队列中消息(就像真的被取走了一样) 可以用它实现简单的：发布订阅 当一个队列 的所有值被取走，Redis 的这个k 就会消失… 这样的结构就像是Java的：HashMap # 从左边插入一个或多个值lpush Redis 中的 list数据结构为：quickList quickList 是由多个 zipList 组成的一个链表 **因为List 是一个双向列表为了节省空间，普通的链表需要附带 指针 空间消耗太大 **对于少量的数据都是直接创建一个，连续的存储空间 zipList, 多个zipList 组成了 quickList 就是Redis List的数据结构 无序集合 Set Redis Set 功能与 List类似 特殊之处：set是可以自动排重 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set 还提供了一个：判断某个成员是否在一个set 集合中 的一个重要接口 这个List 很难实现的、 Redis的Set是string类型的无序集合：对应Java HashMap< String,Set 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) 随着数据增加,查找数据时间不变; 常用命令： Set 不像 List 取值不会删除值 -----------------------------增删改查----------------------------------# 将一个或多个元素v 加入到集合 k 中，已经存在的元素将被忽略sadd 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 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 hash 是一个键值对集合： 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 HashMap< String,HashMap 通过Redis 的Hash 可以很好的表示一个对象： 以 对象的id为 Redis k 对应的 value 又是一个 HashMap K属性 V属性值 # 创建一个 k(HashMap Hash类型对应的数据结构是两种： ziplist（压缩列表） field-value长度较短且个数较少时 否则使用：hashtable 有序集合 Zset Redis有序集合zset与普通集合set非常相似： 都是一个没有重复元素的字符串集合 不同之处在于，Zset 有序集合的每个成员都关联了一个 评分 score Redis 通过这个评分 对每个元素进行 从低到高 排序集合中的成员 集合中的 value 是唯一的,但是评分是可以重复的. 通过评分，Zset 集合中的元素是 有序的 可以根据 score评分 position次序 来获取一个评分范围的元素. 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 有序集合可以用于实现，排行榜等功能 # 添加一个|多个元素...、并设置评分 score 简称 szadd SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构： 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 HashMap 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、根据score 生产跳跃表给value 进行排序 跳跃表： 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 类似于二分发是一种算法： 空间换时间 跳表，是基于链表实现的一种类似“二分”的算法。它可以快速的实现增，删，改，查操作 正常查询 16 需要依次比较 10次 而使用 跳跃表：我们每隔一个节点就提取出来一个元素到上一层，把这一层称作索引 其中的down指针指向原始链表 每次查询先比较最上层的索引间隔，通过down 到下一层索引继续比较，知道比较对的结果… 第一次比较 1>16 不成立，比较 7>16 不成立，13>16 不成立—>往后没有了down 往下 第一级索引17>16 成立则 从13 down往下 原始链表：16==16 比较了5次大大提高了性能！ 但这种，方式是以空间换取时间，随着数据增大 索引也会越来越多，上级的索引是下级索引的索引~ Redis 发布订阅 pub/sub 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息 Redis 客户端可以订阅任意数量的频道 Redis 客户端可以 发布消息 也可以订阅消息 发消息客户端，通过往固定的 频道 上发布消息、publish 频道名 发送的消息 接收消息客户端，可以订阅 一个|多个 频道 subscirbe 频道1 频道2 频道3..、多个客户端可以订阅同一个 频道 类似于MQ的 Fanout交换机 WSM1 对频道 www 发布消息 hello WSM2 WSM3 订阅 www 评到，可以事实监听到消息订阅… Redis6中除了有5中基本的数据类型外，还有另外3中新数据类型： BitMaps HyperLogLog Geospatial 现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节byte 等于8位bit 每个位标识一个二进制标识 0 1 例如：abc 是由三个字节组成 3byte 等于 24个位bit a ASCLL码97——> 01100001 b ASCLL码98——> 01100010 b ASCLL码99——> 01100011 Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作： 其实本质上还是 k-v 字符串 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. 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 kvkey名"01100001011000100" #本质上就是一个字符串,但Redis可以对每个"位" 进行操作; # 可能这样还是很懵,可以把它当作一个int数组,只允许存储 0|1 而且长度无限...# 这就是BitMaps的数据结构,而这个 0|1 通过某些场景定义可以解决很多业务场景..、签到打卡# 设置一个key zhangsan20220201 张三2022年2月1日打卡报表;# v 每一位默认都是0张三第一天打卡就会 setbit 设置数组下标0值1 表示打卡成功！每天如此: 打卡设置对应天数-1 数组下标赋值;# 假设一个月后这个key: 0110001011000..、# 只需要统计这个 key 中有多少次 1 就知道张三这个月打了多少次卡! 节省内存空间,而且Redis对于BitMaps 还有和很多这种方法; setbit 根据偏移量设置 v 位上的值，默认每一位的值都是 0 语法：setbit getbit 根据偏移量获取该位上的值 语法： getbit bitcount 这个和上面很不同✨ 正常清空下可以查询指定 key(BigMaps) 下所有的 1 的个数 **除此之外还提供两个参数 start 起始下标 end 结束下标 ** 就是这个 start 和 end 正常人都会认为这个是数值下标其实不是, Redis可能为了方便表示的是一个字节单位而且是个范围 实际上的 start~end 对应数据的下标是 start*8~(end+1)*8-1 例如是0 表示的是：0-7 Redis 对start end 设置的是字节单位所以需要 *8 才是数组真实坐标 语法： bitcount bitop and 是一个复合操作： 它可以和多个 BitMaps 进行统计 交集 并集 非 异或 语法： bitop and|or|not|xor <返回的新集合k名> and交集 交集就是求两个|多个集合之间共同的元素 or并集 差集是求两个|多个集合之间元素的差异 集合A差集合B：集合A中排除掉和集合B中共同元素 后剩下的元素 not非 对比一个多个集合每个下标 0|1 是否一样一样取 0 不一样取 1 然后全部取反~ 是一种二进制算法 xor异或 异或集，有的又叫交补集，是求两个集合互为不一样的元素 A|B集合 中互相没有的元素. 模拟场景： 统计一个网站，每天的用户浏览量： 定义一个k(BitMaps)： unique:users:20220201 代表2022-02-01这天的独立访问用户的Bitmaps 用户的 id 就是，BitMaps 的下标： 只需要通过用户 id getbit unique:users:20220201 用户id 就可以得到改用户在这一天有没有登录系统; # 用户id: 1 3 5 7 2022年2月1日登录系统设置 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220201 1 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220201 3 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220201 5 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220201 7 1(integer) 0# 查看2022年2月1日 id1 id2 用户有没有登录系统 127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20220201 1# id1登录系统(integer) 1127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20220201 2# id2没有登录系统(integer) 0# 统计当天一共有多少个用户登录系统 2022年2月1日127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:20220201(integer) 4# 一共有四个用户访问系统# 计算出两天都访问过网站的用户数量,使用 and交集：A B 集合中共同的元素;# 用户id: 1 2 3 4 2022年2月2日登录系统设置 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 1 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 2 1(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 3 1 (integer) 0127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220202 4 1 # 查看这两天的集合的交集,得知这两天都登录的用户放到 20220201_02 集合中;127.0.0.1:6379> bitop and 20220201_02 unique:users:20220201 unique:users:20220202(integer) 1127.0.0.1:6379> bitcount 20220201_02# bitcount 查看集合中元素和,得知这两天一共有两个人登录系统;(integer) 2# 而且还可以查看具体是拿些用户进行了系统登录;127.0.0.1:6379> getbit 20220201_02 0(integer) 0127.0.0.1:6379> getbit 20220201_02 1(integer) 1127.0.0.1:6379> getbit 20220201_02 2(integer) 0127.0.0.1:6379> getbit 20220201_02 3(integer) 1# 得用户id 1 3 这两天都登录了系统; 很多应用的用户id以一个指定数字例如10000开头 10001 10002 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费 在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞 Redis 是单线程多路复用,这样的操作会造成其它请求的堵塞执行... 10001这样的id Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字 或设计某种算法 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 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 但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少只有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 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 独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决? 对每个浏览的ip进行统计, 统计该网站每天被多少个ip 访问… 这要求对每个不同的 ip 进行存储，并统计集合中 不同ip值的个数... 解决基数问题有很多种方案： 数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数 Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理 但他们都比较消耗内存空间... 什么是基数：就是一组不重复的数据~ 数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8} 那么这个基数数据集就是：{1,3,5,7,8} 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、只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数可以理解HypeLogLog就是高级的 Set 常用命令： pfadd 将指定的元素添加到 HypeLogLog中 语法： pfadd pfcount 统计 k(HypeLogLog) 中的元素个数. 语法： pfcount pfmerge 将一个|多个 k(HypeLogLog) 合并并存储到另外一共 k(HypeLogLog) 语法： pfmerge <新k> <旧k1> <旧k2> 会自动过滤 k1 k2重复的值… Geospatial 简介： Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持 Geographic地理信息 Redis 可以通过记录地图上的坐标 经纬度° 来设置地理信息：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 geoadd 添加一个经纬度坐标 语法： geoadd 实例： geoadd china:city 121.43 31.23 shanghai 创建一个 中国城市集合 上海的坐标是 121.43 31.23 注意： 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 南北极，无法暂时直接添加… geopos 根据 k(Geospatial) 地址名称 获取该位置的 坐标 语法： geopos geodist 获取两个坐标之间的直线距离 语法： geodist m表示米 km表示千米 mi表示英里 ft表示英尺 如果没有指定则，默认使用 m 做单位; georadius 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素 语法： georadius 以指定 坐标 为中心，查找附近的设备… 这个功能太好用了! 请结合配置文件：redis.conf 配置文件进行管理; Units 单位： Redis 开头定义了一些基本度量单位，指支持Bytes 不支持 bit单位 配置文件：敏感大小写… 这里无需更改了解，Redis的规则单位说明: 引入外部配置： ################################## INCLUDES ##################################### 类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来 include /路径/路径/文件.conf 引入外部的配置文件，就像 jsp 的 < include > 可以引入外部的小脚本~ MODULES 自定义模块配置： ################################## MODULES ##################################### redis3.0的爆炸功能是新增了集群 redis4.0就是在3.0的基础上新增了许多功能 自定义模块配置就是其中之一 通过 loadmodule 配置将引入自定义模块来新增一些功能. 网络配置： ################################## NETWORK ##################################### 这里的配置较长: bind 绑定redis服务器网卡IP，默认为127.0.0.1,即本地回环地址 这样访问 Redis服务只能通过本机的客户端连接，而无法通过远程连接 如果bind选项为空的话，那会接受所有来自于可用网络接口的连接… Redis3.2之后新增了保护模式记得关闭："protected-mode no" port 指定redis运行的端口，默认是6379 据说是Redis开发者,唾弃的一个电影女主名字的9键拼写 由于Redis是单线程模型，因此单机开多个Redis进程的时候会修改端口 本地搭建集群~ timeout 设置客户端连接的超时时间 当客户端在这段时间内没有发出任何指令，那么Redis服务自动关闭该连接。默认值为0，表示不关闭 tcp-keepalive 对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次 单位是 秒 将周期性的使用SO_KEEPALIVE检测客户端是否还处于健康状态，避免服务器一直阻塞. tcp-backlog 设置tcp的backlog backlog其实是一个连接队列：里面记录着 未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手 网络连接的合 在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题. Redis 总体常用的配置： ################################# GENERAL ##################################### daemonize 设置为yes 表示指定Redis以守护进程的方式启动 后台启动 默认值为 no pidfile 配置PID文件路径，当redis作为守护进程运行的时候，会将服务 pid 默认写到：/var/redis/run/redis_6379.pid Linux系统可以通过查看该文件获取 redis服务pid loglevel 定义日志级别：默认值为notice，有如下4种取值 debug（记录大量日志信息，适用于开发、测试阶段 verbose（较多日志信息 notice（适量日志信息，使用于生产环境 warning（仅有部分重要、关键信息才会被记录 logfile 配置log文件地址, 默认打印在命令行终端的窗口上, 默认不输出配置文件; databases 设置数据库的索引。默认的数据库是 0 Redis一共有16个库 SNAPSHOTTING 快照： ################################# SNAPSHOTTING ##################################### save 配置触发 Redis的持久化条件, 也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘 save 900 1：表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存 save 300 10：表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存 save 60 10000：表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存 如果你只是用Redis的缓存功能，不需要持久化，那么你可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能： save "" stop-writes-on-bgsave-error 默认值为yes 当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败，Redis是否停止接收数据 这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上，否则没有人会注意到灾难（disaster）发生了 Redis重启 又可以重新开始接收数据了 rdbcompression 默认值是yes 对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储 redis会采用LZF算法进行压缩 如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能，但是存储在磁盘上的快照会比较大 rdbchecksum 默认值是yes 在存储快照后，我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验 这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能 dbfilename 设置快照的文件名，默认是 dump.rdb dir 设置快照文件的存放路径，这个配置项一定是个目录，而不能是文件名 使用上面的 dbfilename 作为保存的文件名 **SECURITY 安全保护： ** Redis 的密码设置 一些命令的禁用 #################### SECURITY ######################### rename-command 命令重命名，对于一些危险命令例如：flushdb flushall config keys 一些黑客不法分子，输入命令执行… 服务端redis-server，常常需要禁用以上命令来使得服务器更加安全：禁用语法: rename-command flushdb "" 禁用 flushdb命令 也可以保留命令但是不能轻易使用，重命名这个命令即可：重命名语法：rename-command flushdb "fdb" 重命名，之后更简单了 requirepass 置redis连接密码… CLIENTS 客户端设置： ################################# CLIENTS ##################################### maxclients 默认 0 无限制 设置客户端最大并发连接数，默认无限制 Redis可以同时打开的客户端连接数为Redis进程可以打开的最大文件 当客户端连接数到达限制时，Redis会关闭新的连接并向客户端返回max number of clients reached错误信息 MEMORY MANAGEMENT 内存管理： ################################# MEMORY MANAGEMENT ##################################### maxmemory 设置Redis的最大内存，如果设置为0 表示不作限制 建议设置，否则, 内存满了造成服务器宕机 maxmemory-policy可以对内存满载进行设置… maxmemory-policy 当内存使用达到maxmemory设置的最大值时，redis使用的内存清除策略 volatile-lru 利用LRU算法移除设置过过期时间的key 从设置定时key，的数据集中移除最近很少使用的数据淘汰 volatile-ttl 从设置定时key，数据集中挑选最近快要过期的数据淘汰 volatile-random 从设置定时key，数据集中挑选随机挑选数据淘汰 allkeys-lru 从全部数据集中挑选，使用较少的淘汰 allkeys-random 从全部数据集中，随机挑选数据淘汰 no-enviction 禁止数据淘汰,Redis内存慢了，则不在允许新增数据 默认值 maxmemory-samples lru ttl 样本数量 LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值 所以：你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个 一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小 设置：maxmemory-samples 5 APPEND onLY MODE 追加模式： ################################# APPEND onLY MODE ##################################### appendonly 默认值为no 关闭 默认redis使用的是rdb方式持久化Append only File是另一种持久化方式 AOF 设置 yes 开启 aof appendfilename aof文件名，默认是"appendonly.aof" appendfsync aof持久化策略的配置 no：表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快 Linux 默认30s 一次保存always：表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘everysec：表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据 no-appendfsync-on-rewrite 默认值为no 在aof重写或者写入rdb文件的时候，会执行大量IO，此时对于everysec和always的aof模式来说： 执行fsync会造成阻塞过长时间，如果对延迟要求很高的应用，这个字段可以设置为yes： rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入 默认为no，建议yes Linux的默认fsync策略是30秒。可能丢失30秒数据 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 设置允许重写的最小aof文件大小，避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写 aof-load-truncated 默认值为 yes aof文件可能在尾部是不完整的，当redis启动的时候，aof文件的数据被载入内存，会执行异常如果选择的是yes，当截断的aof文件被导入的时候，会自动发布一个log给客户端然后load重启如果是no，用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以 LUA scriptING LUA scriptING lua脚本设置： ################################# LUA scriptING ##################################### lua-time-limit：一个lua脚本执行的最大时间，单位为ms。默认值为5000 REPLICATION REPLICATION 复制：################################# REPLICATION ##################################### Redis 集群的配置, 下面介绍… Redis 集群的配置, 下面介绍… Redis 为了方便提供了一共依赖，Jedis 就想Java 操作数据库一样需要引入一个 JDBC驱动 里面定义了大量操作 Redis 的接口方法… 这个不需要太细致精通，了解即可，毕竟现在Java 都是SpringBoot 的工程了、下面整合SpringBoot 才是关键！ ① 创建一共Maven工程：RedisDemo 本地Git 进行管理… ② 添加Maven依赖： pom.xml ③ 编写测试类： 为了方便管理创建一个包：com.wsm.jedis JedisTest.Java public class JedisTest { public static void main(String[] args) { // 创建一共Jedis Redis的连接对象... Jedis jedis = new Jedis("47.243.109.199",6379);// 这里的ip 是个人的服务器,本人学习完毕可能会关闭建议切换自己的ip... // 设置密码的Redis 第一个命令是需要登录,不然什么操作都做不了... jedis.auth("540707!@#wsm"); // 测试连接 String pong = jedis.ping(); System.out.println("测试连接"+pong+"返回PONG连接成功~"); // 处理完毕之后关闭连接. jedis.close(); }} 执行测试连接，返回PONG 连接成功！ 通过 new Jedis() 获取的 Jedis对象 进行操作Redis 的各种方法… 下面进行逐一简单测试~ 使用完毕之后，记得 Jedis.close(); 回收资源 Redis 配置文件要打开允许网络远程调用：bind xxxx 关闭保护模式 如果是Linux 操作系统，要关闭 防火墙 JedisTest.Java @Testpublic void test1(){ // 创建一共Jedis Redis的连接对象... Jedis jedis = new Jedis("47.243.109.199",6379); jedis.auth("540707!@#wsm"); jedis.flushAll(); //清空所有数据库; jedis.set("k1", "v1"); jedis.set("k2", "v2"); jedis.set("k3", "v3"); // 查看所有的 keys Set @Testpublic void test2(){ // 创建一共Jedis Redis的连接对象... Jedis jedis = new Jedis("47.243.109.199",6379); jedis.auth("540707!@#wsm"); jedis.flushAll(); // mset 批量新增k-v 数据 jedis.mset("k1","v1","k2","v2","k3","v3"); // mget 批量获取结果集 List Redis 的大部分方法都和 Jedis 中API 一致不详细一一介绍了 个人代码，需要的可以下方地址下载…点个赞呀♥ Spring Boot整合Redis非常简单： 创建一个SpringBoot工程~ pom.xml application.yaml .properties #Redis服务器地址spring.redis.host=47.243.109.199#Redis服务器连接端口spring.redis.port=6379#Redis服务连接密码spring.redis.password=540707!@#wsm#Redis数据库索引（默认为0）spring.redis.database= 0#连接超时时间（毫秒）spring.redis.timeout=1800000#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）spring.redis.lettuce.pool.max-active=20#最大阻塞等待时间(负数表示没限制)spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1#连接池中的最大空闲连接spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5#连接池中的最小空闲连接spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0 创建 com.wsm.controller包下: Redistest.Java测试类 @RestController@RequestMapping("/redisTest")public class Redistest { // SpringBoot 提供的redisTemplate 配置类; @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; // 发送请求REST 风格要 {param} 要发送redis 消息 @GetMapping("/demo1/{param}") public void demo1(@PathVariable("param")String param){ // 向Redis 存一共k-v 字符类型 String key = "wsm"; redisTemplate.opsForValue().set(key,param); // 根据key 获取该值 // redisTemplate是一个 发送一请求 http://localhost:8080/redisTest/demo1/你好 请求发送成功，后台成功接收到请求，并发送Redis 同时进行读取但，Redis存储的k 是乱码 这是因为RedisTemplate 默认序列化接口的问题..、 RedisTemplate 使用： 之前通过，Redis 整合Java 使用的是 Jedis 可以直接通过 jedis 建立连接，然后：直接使用Redis 命令对应的方法..、我个人感觉良好，挺好用的但是 Springboot2 移除了…Jedis——替换为 lettuceJedis 采用直连方式，多个线程操作是不安全的，A B线程同时操作Redis共享数据… 为了避免需要使用 jedis pool 连接池Lettuce 实例可以在多线程中共享，不存在线程安全问题，可以减少线程的数据、 # RedisTemplate 对五种数据结构分别定义了操作RedisTemplate.opsForValue();# 操作字符串 BitMaps的方法也在这里面...RedisTemplate.opsForHash();# 操作hashRedisTemplate.opsForList();# 操作listRedisTemplate.opsForSet();# 操作setRedisTemplate.opsForZSet();# 操作有序setRedisTemplate.opsForGeo();# 操作GeoRedisTemplate.opsForHyperLogLog();# 操作HyperLogLog# 除了数据类型的操作，我们对于Redis 常用的基本操作方法也可以通过获取连接对象来操作:# 获取到连接对象之后，就可以像Jedis 一样直接操作Redis..、大量的命令方法也可以直接调用; RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();connection.flushDb();# 清空数据库 查看SpringBoot 自动注入的 RedisTemplate spring-boot-autoconfigure-2.6.3.jar 自动配置文件下：RedisProperties SpringBoot 自动集成的配置类，不可更改，是 RedisTemplate.Java源码 默认实现@ConditionalOnMissingBean 注解，当程序中没有 RedisTemplate 则使用，注入改配置类对象到 Spring容器 RedisTemplate.Java源码 @Configuration(proxyBeanMethods = false)@ConditionalOnClass({RedisOperations.class})@EnableConfigurationProperties({RedisProperties.class})@import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})public class RedisAutoConfiguration { public RedisAutoConfiguration() { } @Bean // 当Spring容器中没有 redisTemplate 就将该配置注入到Spring中.也就是说：只要自定义 RedisTemplate 注入这个方法就会失效; @ConditionalOnMissingBean(name = {"redisTemplate"}) @ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class) // 参数RedisConnectionFactory连接工厂SpringBoot2 使用了Lettuce public RedisTemplate StringRedisTemplate 只能对 key=String 因为Redis 经常使用 k-v 字符类型,为了提高效率而特定义的 StringRedisTemplate StringRedisTemplate 继承了 RedisTemplate RedisTemplate 是一个泛型类，而 StringRedisTemplate 则不是 它是专门为了String类型 他们各自序列化的方式不同，但最终都是得到了一个字节数组 StringRedisTemplate 使用的是 StringRedisSerializer 类 RedisTemplate 使用的是 JdkSerializationRedisSerializer 类 因此获取数据，反序列化时候会需要 强至转换 两者的数据是不共通的： StringRedisTemplate 只能管理 StringRedisTemplate 里面的数据 RedisTemplate 只能管理 RedisTemplate中 的数据 定义 com.wsm.config 配置包 RedisTemplate.Java import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;import java.net.UnknownHostException;@Configurationpublic class RedisConfig { @Bean @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")// 为了方便使用 泛型定义为 重启配置执行： Redis 存储的key 不在乱码… 正常情况下，公司存储对象都是JSON 类型所以，发送的value 设置JSON序列化 当然 Redis 也支持发送存储 对象，实体类要进行序列化配置，不然不可以进行网络传输… Redis会报错、SpringBoot2.6之后程序会默认对实体类进行序列化,所以很多人会忽略! 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速 数据存储结构，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的 时间复杂度都是O(1) 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 多路IO复用，非阻塞IO 这里不好解释多路复用，可以理解为：网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候， 系统的高吞吐量 多路-指的是多个socket网络连接 复用-指的是复用一个线程 多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术. 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗，Redis在内存中操作数据的速度非常快，内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈 多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll select | poll 两者很类似，大概是一种轮询的形式进行多路执行，每个请求与服务建立连接，对多个连接进行轮询操作处理，未处理的会进入堵塞 缺点：会有空操作情况，大量的连接如果有的连接没有操作，也会进行轮询…浪费上下文切换时间 select | poll 区别： select 最大支持1024个连接 poll 支持无限个连接 epoll 每个连接，的操作会进行统计，如果没有操作的连接，不会进行操作 避免了空操作情况 为什么Redis是单线程的 官方回答： Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽、单线程容易实现多线程还要考虑，线程之间上下文切换反而影响性能
set和Bitmaps存储一天活跃用户对比 数据 类型每个用户id占用空间需要存储的用户量全部内存量集合 类型64位5000000064位*50000000 = 400MBBitmaps1位1000000001位*100000000 = 12.5MB 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10000064位*100000 = 800KBBitmaps1位1000000001位*100000000 = 12.5MBHyperLogLog 简介：