Redis基础杂项小节
是什么
Redis: Remote Dictionary Server(远程字典服务器)
是一个高性能的(key/value) 分布式内存数据库，是当前热门的NoSql数据库之一
能干嘛
- 内存存储和持久化
- 模拟类似于HttpSession这种需要设定过期时间的功能
- 发布、订阅消息系统 (横向对比MQ,有一定差距,毕竟不是专门做消息系统的中间件)
- 定时器、计数器
去哪下
Redis启动后基础知识讲解
- 单机版默认16个数据库，集群环境该配置不生效，只有一个数据库，默认Select 0;
- Dbsize 查看当前数据库的key的数量
- Flushdb 清空当前库
- Flushall 通杀全部库
- 端口号默认是6379
- 单进程，单线程
Redis数据类型
常用的五大数据类型
String
String是redis最基本的类型，可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。String类型的值最大能存储512MB
Hash
Redis hash 是一个键值(key->value)对集合。
Redis hash 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
List
Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
Set
Redis的Set是string类型的无序集合。它是通过哈希表来实现的。所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)
Zset
Redis Zset和Set 一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序的。Zset的成员是唯一的，但分数(score)却可以重复。
小结
各个数据类型应用场景:
高级‘玩家’才知道的其他数据类型
Bitmap
Redis从2.2.0版本开始新增了setbit,getbit,bitcount等几个bitmap相关命令。虽然是新命令，但是并没有新增新的数据类型，因为setbit等命令只不过是在set上的扩展。在bitmap上可执行AND,OR,XOR以及其它位操作。
HyperLogLog
HyperLogLog 可以接受多个元素作为输入，并给出输入元素的基数估算值：
- 基数：集合中不同元素的数量。比如 {'apple', 'banana', 'cherry', 'banana', 'apple'} 的基数就是 3 。
- 估算值：算法给出的基数并不是精确的，可能会比实际稍微多一些或者稍微少一些，但会控制在合
理的范围之内。
HyperLogLog 的优点是，即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基
数。但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以
HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
使用HyperLogLog进行数据统计时，需要考虑三要素:
- 是否需要很少的内存去解决问题
- 是否能容忍一定误差
- 是否需要单挑数据
首先，hyperloglog有一定的错误率，在使用hyperloglog进行数据统计的过程中，hyperloglog给出的数据不一定是对的
按照维基百科的说法，使用hyperloglog处理10亿条数据，占用1.5Kb内存时，错误率为2%其次，没法从hyperloglog中取出单条数据，这很容易理解，使用16KB的内存保存100万条数据，此时还想把100万条数据取出来，显然是不可能的
GEO
GEO即地址信息定位
可以用来存储经纬度，计算两地距离，范围计算等
PipeLine
流水线功能，允许客户端可以一次发送多条命令，而不等待上一条命令执行的结果，主要的核心就是降低了多命令交互时网络通信的时间。
Redis的持久化
RDB (Redis DataBase)
是什么
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，它恢复时是将快照文件直接读到内存里
Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会将数据写入到一个临时文件，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行IO操作的，确保了极高的性能。
如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那么RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
配置位置 (redis.conf)
RDB 保存的是 dump.rdb 文件
触发与恢复
触发：配置、save/bgsave命令、flushall命令
- 配置文件默认的快照配置
- 手动执行 save 或者 bgsave 命令
- 执行flushall 命令，也会产生dump.rdb文件，但里面是空的，无意义
SAVE：save时只管保存，其他不管，全部阻塞
BGSAVE：redis会在后台异步进行快照操作，快照同时可以响应客户端请求
恢复：将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可
AOF
是什么
以日志的形式来记录到每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来
配置位置
AOF保存的是 appendonly.aof文件
AOF启动/修复/恢复 以及 Rewrite
正常恢复:
启动：设置YES，修改默认的 appendonly no，改为yes
将有数据的 aof 文件复制一份保存到对应目录 (config get dir)
恢复：重启redis然后重新加载
异常恢复:
启动：设置YES，修改默认的 appendonly no，改为yes
备份被写坏的AOF文件
修复：Redis-check-aof --fix 进行修复
恢复：重启redis然后重新加载
Rewrite
是什么: AOF采用文件追加的方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制，当AOF文件的大小超过设定的阀值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集，可以使用命令bgrewriteaof
重写机制：AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写 (也就是先写临时文件最后再rename)，遍历新进程的内存中的数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式，重写了一个新的aof文件，这点和快照类似
触发机制： Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
每修改同步：appendfsync always 同步持久化 每次发生数据变更会被立即记录到磁盘 性能较差
每秒同步：appendfsync everysec 异步操作，每秒记录 如果一秒内宕机，有数据丢失
不同步：appendfsync no 从不同步
总结
-
RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
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AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当体积过大时会触发重写机制
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只做缓存：当然也可以不使用任何持久化方式
-
同时开启两种持久化的方式：
在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份)，快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。