Redis的基本操做

打开一个 cmd 窗口 使用cd命令切换目录到 C:\redis 运行 redis-server.exe redis.windows.conf 。

若是想方便的话，能够把 redis 的路径加到系统的环境变量里，这样就免得再输路径了，后面的那个 redis.windows.conf 能够省略，若是省略，会启用默认的。输入以后，会显示以下界面：

这时候另启一个cmd窗口，原来的不要关闭，否则就没法访问服务端了。

切换到redis目录下运行 redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 。

设置键值对 set myKey abc

取出键值对 get myKey

 

 

基本操做

NoSql概述

为何须要NoSql

高并发读写

海量数据的高效率存储和访问

高可扩展性和高可用性

二:NoSql数据库的四大分类

键值(Key-Value)存储

列存储

文档数据库

图形数据库

NoSql的特色

易扩展

灵活的数据模型

大数据量，高性能

高可用

Redis概述

高性能键值对数据库，支持的键值数据类型:

字符串类型 散列类型 列表类型 集合类型 有序集合类型

Redis经常使用场景

缓存 任务队列 网站访问统计 数据过时处理 应用排行榜

分布式集群架构中的session分离

Jedis介绍

Jedis是redis 官方首选的Java客户端开发包

http://github.com/xetorthio/jedis

Jedis-jar url

下载地址：　https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis

#Redis 的数据结构

五种数据类型:

字符串(String) , 哈希(hash) ,字符串列表(list) , 字符串集合(set),有序字符串集合(sorted set) 
经常使用的是字符串和哈希

Key的定义注意点：

不要过长

不要太短

统一的命名规范

存储String

经常使用命令:

赋值: set company imooc ,取值就能够经过 get company 得到 imooc

getset命令: getset company baidu 结果:imooc 而后 get company 结果: baidu .getset key value 就是先得到key后更改value

删除 del key ,好比: 先设置 key 和value set person jack ，del person 返回数字1,若是再去得到get person 结果: nil 表明不存在

扩展命令

取值

数值增减

递增 incr num 默认就是0，而get num 的结果就是 1 。

同理 decr num2 默认也是0 而get num 的结果即便 -1 。

incrby num 5 就是经过 num+5的结果。通常num默认是0，如今应该就是5

同理decrby num2 5 结果就是-5

存储Hash

String key和value的map容器

每个Hash能够存储4294967295个键值对

hset key field value 命令:

例子:

赋值 
hset myhash username jack

hset myhash age 18

其中 myhash 就是key 而username 和age都是字段名称，然后面的值局势字段里的值。这和map的集合有一点区别

hset myhash2 username jack age 18

删除： hdel myhash2 结果就是: empty list or set

若是在接着去删除 hdel myhash2 username 结果 0 
删除没有的字段就返回0

存储list:

ArrayList使用数组方式

LinkedList使用双向连接方式

双向链表中增长数据

双向链表中删除数据

存储list经常使用命令:

两端添加 查看列表 两端弹出 获取列表元素个数 扩展命令

命令: lpush key value[value] 
lpush mylist3 a b c 1 2 3

命令: lrange key start stop 
取出: lrange mylist3 0 5 结果就是 3 2 1 c b a 这和java 中list集合有一点区别 
固然也能够这样取值 lrange mylist3 0 -1 ，结果和上面仍是同样的。0表明第一个元素，而-1 表明最后一个元素

命令： 
lpop key 移出并获取列表的第一个元素

llen key 获取列表长度

rpop key 移出并获取列表的最后一个元素

lpush key value 插入到已存在列表头部，

rpush key value 插入到已存在列表尾部

lpushx key value 同理也是插入到列表头部

rpushx key value 同理也是插入到列表尾部

lpushx mylist3 x ，经过查看 lrange mylist 0 -1 得 x 3 2 1 a b c

存储set

和list类型不一样的是,set集合中不容许出现重复的元素

set可包含的最大元素数量是4294967295

存储set经常使用命令

添加/删除元素 得到集合中的元素 扩展命令

集合中的差集运算 集合中的交集运算 集合中并集运算

元素添加:

sadd myset a b c 结果为 3

sadd myset a 结果为0

sadd myset 1 2 3

删除元素 ：

srem myset 1 2 结果就是: a b 3 c

判断元素是否存在 
sismember myset a 存在返回 1 不存在就返回0

差集运算: sdiff key[key]

交集运算 sinner key [key ]

显示集合中全部的元素 SMEMBERS key

显示集合中成员数量 SCARD key

返回集合中的一个或多个成员 srandmember key[count]

存储Set使用场景

跟踪一些惟一性数据

用于维护数据对象之间的关联关系

Redis的Keys的经过操做

keys * 查看全部的key 
del my1 my2 my3 删除某些key

exists my1 查看key是否存在 返回0是存在，1不存在

rename company newcompany 重命名为newcompany

expire key 1000 为key设置过时时间

TTL key 
以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。

Redis特性

相关特性

多数据库

redis事务

多数据: 
默认是0号数据库

select 0 ，固然也能够移动数据库 move myset 1 就是将0中的myset移动到myset

MULTI 
标记一个事务块的开始。

EXEC 
执行全部事务块内的命令。

DISCARD 
取消事务，放弃执行事务块内的全部命令。

Redis持久化

RDB方式

AOF方式

持久化使用方式: 
RDB持久化 AOF持久化 无持久化 同时使用RDB和AOF

RDB

优点:

RDB 是一个很是紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件很是适合用于进行备份： 好比说，你能够在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，而且在每月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即便赶上问题，也能够随时将数据集还原到不一样的版本。RDB 很是适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，而且内容都很是紧凑，能够（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。RDB 能够最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时惟一要作的就是 fork 出一个子进程，而后这个子进程就会处理接下来的全部保存工做，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操做。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快

劣势:

若是你须要尽可能避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 容许你设置不一样的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 可是， 由于RDB 文件须要保存整个数据集的状态， 因此它并非一个轻松的操做。 所以你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种状况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工做。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会很是耗时，形成服务器在某某毫秒内中止处理客户端； 若是数据集很是巨大，而且 CPU 时间很是紧张的话，那么这种中止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也须要进行 fork() ，但不管 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失

AOF

优点:

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得很是耐久（much more durable）：你能够设置不一样的 fsync 策略，好比无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然能够保持良好的性能，而且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，因此主线程能够继续努力地处理命令请求）。AOF 文件是一个只进行追加操做的日志文件（append only log）， 所以对 AOF 文件的写入不须要进行 seek ， 即便日志由于某些缘由而包含了未写入完整的命令（好比写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也能够轻易地修复这种问题。 
Redis 能够在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操做是绝对安全的，由于 Redis 在建立新 AOF 文件的过程当中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即便重写过程当中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件建立完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操做。AOF 文件有序地保存了对数据库执行的全部写入操做， 这些写入操做以 Redis 协议的格式保存， 所以 AOF 文件的内容很是容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也很是简单： 举个例子， 若是你不当心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要中止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就能够将数据集恢复到 FLUSHALL 执行以前的状态。

劣势: 
对于相同的数据集来讲，AOF 文件的体积一般要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在通常状况下， 每秒 fsync 的性能依然很是高， 而关闭 fsync 可让 AOF 的速度和 RDB 同样快， 即便在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 能够提供更有保证的最大延迟时间（latency）。AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ： 由于个别命令的缘由，致使 AOF 文件在从新载入时，没法将数据集恢复成保存时的原样。 （举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引发过这样的 bug 。） 测试套件里为这种状况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并经过从新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 可是对比来讲， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。