【数据库】Redis基础篇

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简介

Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用做数据库、缓存和消息代理。它支持诸如字符串、散列、列表、集、带范围查询的排序集、位图、hyperloglog、带半径查询和流的地理空间索引等数据结构。html

Redis具备内置的复制、Lua脚本、LRU清除、事务和不一样级别的磁盘持久性,并经过Redis Sentinel和Redis集群的自动分区提供高可用性。mysql

原理与架构

Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务。redis

单线程模型

由于Redis是单线程来处理命令的,因此一条命令从客户端达到服务端不会马上被执行。全部命令都会进入一个队列中,而后逐个被执行,所以不会产生并发问题sql

为何单线程还能这么快

  • 1.纯内存访问,Redis将全部数据放在内存中,内存的响应时长大

约为100纳秒,这是Redis达到每秒万级别访问的重要基础。数据库

  • 2.非阻塞I/O,Redis使用epoll做为I/O多路复用技术的实现,再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的链接、读写、关闭都转换为事件,不在网络I/O上浪费过多的时间,以下图所示

    1. 单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。

注:阻塞的操做是会很是影响Redis性能,这个下次再总结后端

API使用场景

命令语法能够到下面地址查,本节仅仅说使用场景。
https://www.runoob.com/redis/...缓存

字符串

  • 1.缓存功能

Redis做为缓存层,MySQL做为存储层,绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。因为Redis具备支撑高并发的特性,因此缓存一般能起到加速读写和下降后端压力的做用。安全

相似下面这样子的伪代码网络

// 从MySQL获取用户信息
userInfo = mysql.get(id);
// 将userInfo序列化,并存入Redis
redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));
// 返回结果
return userInfo
  • 2.计数

例如使用Redis做为文章点赞数计数的基础组件,用户每一次点赞,相应的点赞数就会自增1数据结构

long incrLikeCounter(long id) {
    key = "article:like:" + id;
    return redis.incr(key);
}
  • 3.共享Session

使用Redis将用户的Session进行集中管理,每次用户更新或者查询登陆信息都直接从Redis中集中获取。

  • 4.限速

不少应用出于安全的考虑,会在每次进行登陆时,让用户输入手机验证码,从而肯定是不是用户本人。可是为了短信接口不被频繁访问,会限制用户每分钟获取验证码的频率。
相似以下伪代码

phoneNum = "138xxxxxxxx";
key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;
// SET key value EX 60 NX
isExists = redis.set(key,1,"EX 60","NX");
if(isExists != null || redis.incr(key) <=5){
// 经过
}else{
// 限速
}

哈希

关系型数据表记录的两条用户信息,用户的属性做为表的列,每条用户信息做为行。

相比于使用字符串序列化缓存用户信息,哈希类型变得更加直观,而且在更新操做上会更加便捷。能够将每一个用户的id定义为键后缀,多对fieldvalue对应每一个用户的属性。
相似以下伪代码:

UserInfo getUserInfo(long id){
// 用户id做为key后缀
userRedisKey = "user:info:" + id;
// 使用hgetall获取全部用户信息映射关系
userInfoMap = redis.hgetAll(userRedisKey);
UserInfo userInfo;
if (userInfoMap != null) {
// 将映射关系转换为UserInfo
userInfo = transferMapToUserInfo(userInfoMap);
} else {
// 从MySQL中获取用户信息
userInfo = mysql.get(id);
// 将userInfo变为映射关系使用hmset保存到Redis中
redis.hmset(userRedisKey, transferUserInfoToMap(userInfo));
// 添加过时时间
redis.expire(userRedisKey, 3600);
}
return userInfo;
}

列表

列表是一种比较灵活的数据结构,它能够充当栈和队列。

相关命令时间复杂度表:

  • 消息队列

Redis的lpush+brpop命令组合便可实现阻塞队列,生产者客户端使用lrpush从列表左侧插入元素,多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的“抢”列表尾部的元素,多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。如图所示:

口诀:

  • lpush+lpop=Stack(栈)
  • lpush+rpop=Queue(队列)
  • lpsh+ltrim=Capped Collection(有限集合)
  • lpush+brpop=Message Queue(消息队列)

集合

集合类型比较典型的使用场景是标签(tag)。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣,另外一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣,这些兴趣点就是标签。
有了这些数据就能够获得喜欢同一个标签的人,以及用户的共同喜爱的标签,这些数据对于用户体验以及加强用户黏度比较重要。
例如一个电子商务的网站会对不一样标签的用户作不一样类型的推荐,好比对数码产品比较感兴趣的人,在各个页面或者经过邮件的形式给他们推荐最新的数码产品,一般会为网站带来更多的利益。

相关命令时间复杂度表:

标签实现基本思路

1.给用户添加标签

sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4
...

2.给标签添加用户

sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:2
...

3.使用sinter命令,来计算用户共同感兴趣的标签

sinter user:1:tags user:2:tags

注:1,2步应该在同一个事务(下一篇文章再讲)中执行,不然会致使数据不正确。

更多组合应用:

  • sadd=Tagging(标签)
  • spop/srandmember=Random item(生成随机数,好比抽奖)
  • sadd+sinter=Social Graph(社交需求)

有序集合

它保留了集合不能有重复成员的特性,给每一个元素设置一个分数(score)做为排序的依据。

场景

排行榜系统
例如视频网站须要对用户上传的视频作排行榜,榜单的维度多是多个方面的:按照时间、按照播放数量、按照得到的赞数。

本节使用赞数这个维度,记录天天用户上传视频的排行榜。
主要须要实现如下4个功能

  • 1.添加用户赞数
//得到一个赞。
zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3   
 //第一个赞以后自增。
zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
  • 2.取消用户赞数
zrem user:ranking:2016_03_15 mike
  • 3.展现获取赞数最多的十个用户
zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9
  • 4.展现用户信息以及用户分数
hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike

总结

Redis还有什么场景,欢迎各位大神指教。

本文全部知识点来自于【Redis开发与运维(付磊)】,这本书很是值得一读。

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最后

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