Redis

内容管理

  • NoSQL
    • 现代互联网应用特点
    • RDBMS弊端
      • 无法应对高并发 【磁盘IO瓶颈】
      • 数据存储有限，横向扩展弱
      • 硬件要求高
      • 不易提高性能【解决单一架构】
        • 单一架构解决方案
    • NoSQL的特点
      • 大数据量，高性能
      • 数据模型灵活，没有Relation
      • 高可用
      • 低成本
      • 无关系导致冗余
      • 无标准
      • 无约束、索引
      • 无事务
      • 数据类型少
    • Redis
      • 启动Redis 加上&
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      • Redis 客户端
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        • redis编程客户端
    • Redis的基本操作命令
      • ping 查看server状态
      • dbsize 查看当前数据库的key数目
      • select X 切换数据库
      • flushdb 删除当前库的所有数据
      • exit/quit 退出当前客户端
    • Redis的key操作指令
      • keys XX 查找符合XX模式的key，XX可以使用通配符
      • exists key1 key2 判断key是否存在
      • expire key seconds 设置key的生存时间
      • ttl key 返回key剩余的生存时间
      • type key 查看key所存储的数据类型
      • del key 删除key
    • redis的数据类型
      • string字符串类型
      • hash 哈希类型 映射表
      • list 列表类型
      • set 集合类型
      • 有序集合zet（sorted set）
    • Redis数据类型操作命令
      • String类型的操作命令
        • set (key value) 将字符串值设置给key
      • get key 获取key的value
      • incr/decr key 将key的数字值++/--， 不存在创建0
      • append key value 将value追加到key的stirng后面
      • strlen key 返回key存储的string的长度
      • getrange key start end [ ，] 取字串
      • setrange key offset value 用vlalue替换key的offset开始的字符串
      • mset k1 v1 k2 v2 .... 一次创建多个key
      • mget k1 k2 ... 一次获取多个key，和mset类似
    • Hash
      • hset hash表key field value 加入一个hash记录
      • hget key field 获取hash表中某个field值
      • hmset key field XX field2 XX 向hash的key中的map加入多个记录
      • hmget key field1 field2... 获取一张表中的field
      • hgetall 返回表中的所有的filed域以及value
      • hdel key field field .... 删除一张表中的filed
      • hkeys key 查看表中所有的field域
      • hvals key 查看表中所有的value
      • hexists key field 查看key表中是否存在field
    • list 列表
      • lpush/lpop key [value] 向key中插入多个值/删除 头插法
      • rpush/rpop key [value] 向key列表中尾插多个值/删除
      • lrange key start stop 获取指定位置的元素
      • lindex key index 返回指定位置元素
      • llen key 获取key列表的长度
      • lrem key count value 删除值为value的count个元素
      • lset key index value 替换，将index位置的元素进行替换为vlaue
      • linsert key [before/after] pivot value 在参考的pivot值前面/后插入vlaue
    • 无序集合set
      • sadd key member ..... 向集合中加入元素
      • smembers key 获取key集合中的所有的元素
      • sismemeber key member 查看member是否在集合中
      • scard key 获取集合的元素的个数
      • srem key member 移除集合中的一个或者多个元素
      • srandmember key count 随机返回集合中count个元素
      • spop key count 随机删除count个元素
    • 有序集合 zset （sorted set)
      • zadd key score member score2 member2 ... 插入有序集合
      • zrange key start stop [withscores] 查询有序集合指定区间元素
      • zrevrange key start stop [withscores] 查询有序集合指定区间元素
      • zrem key member.... 删除集合成员
      • zcard key 获取集合个数
      • zrangebyscore key min max withscores [limit offset count]
      • zrevrangebyscore max min 相反，分数从大到小
      • zcount key min max [min，max]间的数量

Redis数据库的简单介绍

昨天分享的是程序语言的基础知识，其中唯一需要记忆的就是高级程序语言编译的六大步骤，还有就是会将前缀、后缀、中缀码进行转换；这里我也要像流水线一样了，parallel进行，redis作为noSQL中最热门的数据库，当然也是必须要掌握的，MySQL后面也会深入分析一下【之前的数据库部分过于迅速的过了，数据库的设计远远不只是这么一点内容

【最近同时在进行很多事，Redis内容和Review的内容其实有交叉，但是博主决定将其放在两个不同的专栏中，Redis作为数据库，还是放在数据库的专栏中】

NoSQL

到现在为止，接触的技术栈已经很多了，比如

  • 解决功能性的问题【实现功能的基础】 ： java 、Jsp、Tomcat、HTML、linux（这个后面会给大家分享一下，博主在开专栏之前就学过了）、JDBC
  • 解决扩展性问题： SSM、SpringBoot等框架，还有Vue等前端框架

依靠上面的技术，已经可以实现一个满足功能的web应用了，springboot+ vue开发一个web程序绰绰有余，但是问题来了 ---- 性能如何提升

之前的Dubbo+ zookeeper可以负载均衡，避免单一垂直架构带来的高访问量问题，那么还有其他的性能优化吗？

  • 解决性能的问题： NoSQL、java线程、hadoop、Nginx、MQ中间件

最开始的web应用就是单一架构，当后面互联网发展之后，访问量剧烈增加【高访问量】，给单台服务器带来了极大的压力（cpu和内存压力 ---- 之前说过cpu是核心，集数据运算和程序控制于一生），并且操作数据库也会带来巨大的IO压力

现代互联网应用特点

随着互联网的发展，现在的互联网应用的情况

1、 高访问量 【访问量大】

2、高并发 【同时做一件事情，比如秒杀】

3、高可用 【持续正常工作，就是之前类似计算机可靠性，当数据库宕，快速修复】

4、海量数据 【访问量大，产生了许多的数据】

RDBMS弊端

无法应对高并发 【磁盘IO瓶颈】

关系型数据库是IO密集的应用，也就是经常需要进行磁盘IO，会将数据及时存储到硬盘中持久化，但是Connect是重量级的，非常消耗时间，所以对于每秒上万次的读写请求，无法集中处理大量的高并发操作。

数据存储有限，横向扩展弱

关系型数据库的基本单位就是表，表中存储的记录数量有限，扩展能力弱，一张表最大二百多列，纵向的数据可承受能力有限，并且表的数据达到百万级别，读写速度下降，因为搜索需要时间， 对于海量的数据，必须使用主从复制，分库分表-----分表就需要考虑很多因素，难维护

硬件要求高

一般关系型数据库对于硬件设备要求较高，软件和硬件的成本花费大，并且大多数软件都是收费的。关系型数据库磁盘IO密集，如果磁盘的性能不好，那么数据库的使用体验就不好

不易提高性能【解决单一架构】

无法简单通过增加硬件、服务结点来提高系统的性能，数据整个都存储在一个数据库，对于多个服务器【分布式集群】，没有很好的解决办法复制数据

单一架构解决方案

既然单体架构存在的问题就是单台的服务器的CPU和内存的压力过大，那么就使用分布式架构负载均衡，使用nginx进行代理【vue和后端解决跨域问题，可以转发请求】，那么就可以使用服务器集群来操作

这样子操作单台服务器的压力就降低了许多

这里就产生了新的问题：

比如session共享问题： 最开始登录的时候nginx将请求转发到第一台服务器；这个时候该服务器就产生了session存放用户的相关信息，但是用户第二次登录可能分配到其他的服务器上，但是其他服务器一般没有该session，那么登录失败，如何解决？

  • 使用Cookie，这个很常用，就是发送一个sessionID，存储到客户端，每次访问都携带在请求头中，但是这种方式的问题 ----- 不安全
  • session复制 ---- 当用户访问的时候产生Session，同时将Session对象复制到其他的服务器中 ----- 【那就存在了大量的重复数据，空间浪费】
  • 存在文件服务器或者数据库中 ------ 这里每次访问都要访问数据库或文件（访问需要占用资源，会存在IO效率的问题）
  • 使用缓存式数据库【NoSQL】 ----- 之前分享存储系统的分级时，主存（内存)的速度比持久化存储要快的多，所以将session放在缓存中，最方便；redis将数据直接放在内存中，不会进行IO操作

解决IO压力： 减少IO操作

为了提高数据库的效率，可以将频繁使用的数据放在缓存数据库中，这样就不需要水平垂直切分来破环业务逻辑性

NoSQL的特点

RDBMS一业务逻辑为基础进行存储，磁盘IO密集，相比之下，因为互联网的发展，所以NoSQL也就出现解决高并发和高性能，高访问量等问题

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有很高的读写性能，大数据量下也表现出极大的优势，主要就是因为Nosql的无关系性，数据库的结构见到那。传统的RDBMS中，使用的查询缓存，但是更新数据后就失效了，需要重新进行IO，频繁读写的应用那么就会出现问题，而NoSQL最强大的就是缓存功能

数据模型灵活，没有Relation

Nosql是非关系型数据库，所谓关系就是数据之间的联系等【后面会在review中重点】，NoSQL不需要为数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，对于关系型数据库，大数据量的表增删改字段就是emo ---- 所以这对于表设计提出了很大的挑战。但是市场变化，用户需求不断变化呢

高可用

Nosql在不影响性能，久可以实现高可用的架构。能偶解决RDBMS的扩展性差的问题，节省开发成本

低成本

因为磁盘IO少，所以对于硬件的要求较低，并且大多数Nosql软件都是开源的

无关系导致冗余

因为数据之间是没有关系的，RBMS中的外键能够很好联系两张表，减少数据的冗余，但是NoSQL没有关系，那么存储就会冗余

无标准

RDBMS是遵守统一的SQL规范，但是NoSQL后来发展的，没有统一的NoSQL标准

无约束、索引

NoSQL不支持约束，所以数据可以存任何类型的，没有限制，同样，也没有索引的概念【RDBMS使用索引来增加搜索效率】

无事务

RDMS大多都是支持事务的，事务的出现就是为了解决一致性，保证业务的正常执行；但是Nosql不支持事务，不能实现ACID 【atomic consistency …】

数据类型少

RDBMS比如MySQL是有很多数据类型的，比如数值、日期、二进制、大对象（文本），但是NoSQL只有一种类型，就是文本类型

NoSQL就是将除了存储之外的功能都放弃了，以此来提升性能； 比如不支持事务，这样就不需要加

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