Redis 数据类型与持久化
中间件 Redis
本文介绍了 Redis 的基本类型，包含 5 种基本数据类型和 3 种特殊数据类型，以及 RDB 和 AOF 的两种持久化方式的配置方式

# Redis 数据类型与持久化

# Redis 简介

  1. 什么是 Redis

    Redis 是一款内存高速缓存数据库，全称为：Remote Dictionary Server（远程数据服务），使用C语言编写

    Redis 是一种支持 key-value 等多种数据结构的存储系统，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景

  2. Redis 的优势

    性能高：每秒万级写操作，十万级读操作

    数据类型丰富：对开发人员常见数据类型提供了原生支持

    原子性：Redis 的所有操作都是原子性的，同时还可保证几个操作合并执行的原子性

    丰富的特性：设置过期/发布订阅/可持久化/分布式集群等

  3. Redis 快的原因

    基于内存

    基于简单的数据结构

    基于 C 语言实现 IO 多路复用

    基于单线程，避免了线程切换的开销

    Redis 执行命令的工作线程是单线程，但是也有其他线程，如 IO 线程

    事实证明，Redis 的单机性能的瓶颈是网络速度和网卡性能，而非 CPU

  4. Redis IO 模型

    Redis IO 是基于 epoll 的多路复用模型

    # IO
1. 进程分配的内存分为用户空间和内核空间
2. IO 操作包括 IO 调用和 IO 执行，IO 调用由程序发起，IO 执行是内核的工作
3. IO 流程：
	程序发起 IO 调用-> 内核读取 IO 数据，存放内核缓冲区 -> 拷贝数据到用户缓存区
# BIO
1. BIO：程序发起 IO 调用后，数据没有准备好，就一直等待
2. 常见的应用：阻塞 socket、Java BIO
# NIO
1. NIO：通过轮询的方式请求数据状态而不用阻塞
2. IO 多路复用：
	select 函数：同时监控多个文件描述符 fd，通过遍历 fdset，找到就绪的 fd
	epoll 函数：使用监听事件回调代替遍历文件描述符

# 基础数据类型

# String

String 是 Redis 中最基本的数据类型，一个 key 对应一个 value

  1. Redis 保证 String 类型是二进制安全的，可以包含任何数据，最多能存储 512M 字节

    如数字，字符串，图片或者序列化的对象

  2. 命令

    # 设置 key value 键值对
SET <key> <value>
# key 不存在才设置
SET <key> <value> NX
# key 存在才设置
SET <key> <value> XX
# 获取 key 对应的 value
GET <key>
# 删除 key value 键值对
DEL <key>
# value 加/减 1
INCR <key>
DECR <key>
# value 加/减指定数
INCRBY <key> <num>
DECRBY <key> <num>

  3. 常用场景

    缓存数据

    计数器

# List

基于双端链表实现

  1. 列表可以包含重复数据

  2. 命令

    # 将 value 插入到链表的左（右）端
LPUSH <name> <value>
RPUSH ...
# 弹出链表的左（右）端的值并返回
LPUSH <name>
RPUSH ...
# 获取指定范围内的数据，索引值可以从 -1 开始
LRANGE <name> <begin> <end>
# 获取指定索引值的数据，索引值可以从 -1 开始
LINDEX <name> <idx>
# 删除与 value 相等的元素
# 数量为 count 的绝对值，count 为负就从右开始，为 0 就删除全部
LREM <name> <count> <value>
# 依次访问多个 list，弹出第一个有值的 list 的最后一个值
# 若没有获取到就会阻塞，阻塞时间为 0 则一直阻塞
# 若获取到值，则返回对应的 [key value]
BLPOP <name1> <name2> ... <timeout>
BRPOP ...

  3. 常用场景

    实现队列和栈

    实现消息队列（LPUSH + BRPOP）

# Set

Set 是 String 类型的无序集合

  1. Set 基于哈希表实现，元素不能重复，添加/删除/查找的复杂度都是 O(1)

  2. 命令

    # 添加元素
SADD <name> <value>
# 查看总元素个数
SCARD <name>
# 随机删除一个元素
SPOP <name>
# 删除指定元素
SREM <name> <value>
# 返回所有元素
SMEMBER <name>
# 判断是否包含指定元素
SISMEMBER <name> <value>
# 随机返回一个或多个元素
SRANDMEMBER <name> <count>
# 取交集
SINTER <name1> <name2>

  3. 常用场景

    随机内容

    取交集

# Hash

String 类型的 key 和 value 的映射表

  1. hash 结构适合存储对象

  2. 命令

    # 设置 k-v 到一个哈希表
HSET <name> <key> <value>
# 获取指定哈希表的指定 key 的 value
HGET <name> <key>
# 获取哈希表所有 key
HGETALL <name>
# 删除指定的 key
HDEL <name> <key>

  3. 常用场景

    缓存对象信息（比 String 节约空间）

# ZSet

String 类型元素的集合，且不允许重复的成员

  1. 每个元素可以关联一个 double 类型的分数，用来排序，分数可以重复

  2. 命令

    # 添加一个 value 并指定 score
ZADD <name> <score> <value>
# 获取指定索引范围内的元素（有序集合）
ZRANGE <name> <begin> <end>
# 获取指定分数范围内的元素
ZCOUNT <name> <min> <max>
# 删除指定元素
ZREM <name> <value>

  3. 常用场景

    排行

# 特殊数据类型

# HyperLogLogs

Redis 2.8.9 开始支持 HyperLogLogs

  1. HyperLogLogs 用于基数统计，基数是集合中不同元素的个数

  2. 命令

    # 添加元素到集合
PFADD <name> <value1> <value2> ... 
# 统计数量
PFCOUNT <name>
# 合并 name2、name3 到 name 1
PFMERGE <name1> <name2> <name3>

  3. 常用场景

    计数（节省内存）

# Bitmap

位图，用二进制进行记录，基于 String 类型实现

  1. 适合两种状态的统计

  2. 命令

    # 设置位图的指定位置是 0 还是 1
SETBIT <name> <index> <0 | 1>
# 获取指定位的数值
GETBIT <name> <index>
# 获取是 1 的记录条数
BITCOUNT <name>

  3. 常用场景

    签到：每个用户维护一个 Bitmap，日期作为索引，0/1 代表状态（数据太多可根据时间分片）

    统计活跃个数：不同时间使用不同的 Bitmap，用户 id 作为索引

    查询在线状态：使用一个 Bitmap，用户 id 作为索引

# geospatial

Redis 3.2 版本支持，用于推算两地距离，基于 ZSet 实现

  1. geospatial 将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的 key 中，基于 ZSet

  2. 命令

    # 添加经纬度、地名
GEOADD <name> <longitude> <latitude> <address>...
# 计算两地距离
GEODIST <name> <address1> <address2> [m|km|ft|mi]
# 获取指定坐标为中心、指定半径内的成员
GEORADIUS <name> <longitude> <latitude> <radius> [m|km|ft|mi]
# 获取指定成员为中心、指定半径内的成员
GEORADIUSBYMEMBER <name> <address> <radius> [m|km|ft|mi]

  3. 常用场景

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# Redis 持久化

Redis 是基于内存的数据库，内存是断电即失的，所以需要持久化技术保证数据不丢失

Redis 支持的常用的持久化技术有 RDB 和 AOF

# RDB

  1. RDB 是 Redis Database 的缩写，是一种将数据快照保存到磁盘的技术

  2. 触发方式：手动触发、自动触发

  3. 手动触发的命令

    # 阻塞 Redis 直到完成快照（不推荐）
SAVE
# fork 一个子线程，异步进行快照（fork 过程是阻塞的）
BGSAVE

  4. 自动触发的场景

    配置文件配置了自动触发

    主从复制发生时

    执行 debug reload 命令重加载 Redis 时

    执行 shutdown 命令时（没有开启 AOF 持久化）

  5. 配置自动触发

    Redis.conf

    # 默认执行快照的生效条件
# 900 秒内有 1 条 key 变化
save 900 1 
# 300 秒内有 10 条 key 变化
save 300 10
# 60 秒内有 10000 条 key 变化
save 60 10000
# 关闭 RDB 快照
# save ""

# 文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存路径
dir ~/redis/data/
# 如果持久化出错，主进程是否停止写入
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 是否压缩
rdbcompression yes
# 导入时是否检查（损失性能）
rdbchecksum yes

  6. RDB 优缺点

    优点：文件体积小，恢复数据快

    缺点：实时性不足，fork 线程成本高，快照生成慢

# AOF

  1. AOF 是以文本形式记录执行命令的日志，每次执行先写内存，后写日志

  2. 写后日志可以避免语句检查开销，但存在潜在风险

  3. AOF 配置

    # 开启 AOF 持久化
appendonly yes
# 持久化的文件名，默认是 appendonly.aof
appendfilename "appendonly.aof"
# 持久化文件的保存位置
dir ./

# 同步策略，always/everysec
appendfsync everysec

    appendfsync用来决定 Redis 将数据刷到磁盘的时机，选择 no 则由系统自行调度，Redis 默认选择了 everysec，每秒写入一次

  4. 重写是对 AOF 文件的精简，通过 fork 子线程执行 bgrewriteaof 来完成

    # 重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no
# 重写触发的百分比，超过该百分比就触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# 重写触发的最小文件大小
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

    no-appendfsync-on-rewrite表示是否在新命令执行时，如果 AOF 没有重写完毕，主线程是否继续写入 AOF。设置为 yes 表示重写完毕再写入新命令，避免磁盘 IO 冲突

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