• redis重要知识点


    redis是一种高级的key:value存储系统,其中value支持五种数据类型:
    
    1.字符串(strings)
    2.字符串列表(lists)
    3.字符串集合(sets)
    4.有序字符串集合(sorted sets)
    5.哈希(hashes)
    
    而关于key,有几个点要提醒大家:
    
    1.key不要太长,尽量不要超过1024字节,这不仅消耗内存,而且会降低查找的效率;
    2.key也不要太短,太短的话,key的可读性会降低;
    
    另外,我们还可以通过字符串类型进行数值操作:
    
    复制代码代码如下:
    
    127.0.0.1:6379> set mynum "2"
    OK
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "2"
    127.0.0.1:6379> incr mynum
    (integer) 3
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "3"
    看,在遇到数值操作时,redis会将字符串类型转换成数值。
    
    由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性,所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果,假如,
    在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值(值为2),然后对其同时进行了加1的操作,那么
    ,最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。
    
    
    
    redis的另一个重要的数据结构叫做lists,翻译成中文叫做“列表”。
    
    首先要明确一点,redis中的lists在底层实现上并不是数组,而是链表,也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说,在头部和尾部插入一个新元素,其时间复杂度是常数级别的,比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素,和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。
    
    虽然lists有这样的优势,但同样有其弊端,那就是,链表型lists的元素定位会比较慢,而数组型lists的元素定位就会快得多。
    
    lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素,用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素,用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子:
    
    复制代码代码如下:
    
    //新建一个list叫做mylist,并在列表头部插入元素"1"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "1" 
    //返回当前mylist中的元素个数
    (integer) 1 
    //在mylist右侧插入元素"2"
    127.0.0.1:6379> rpush mylist "2" 
    (integer) 2
    //在mylist左侧插入元素"0"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "0" 
    (integer) 3
    //列出mylist中从编号0到编号1的元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1 
    1) "0"
    2) "1"
    //列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 
    1) "0"
    2) "1"
    3) "2"
    lists的应用相当广泛,随便举几个例子:
    
    1.我们可以利用lists来实现一个消息队列,而且可以确保先后顺序,不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
    2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
    3.在博客系统中,每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。
    
    
    【redis数据结构 – 集合】
    
    redis的集合,是一种无序的集合,集合中的元素没有先后顺序。
    
    集合相关的操作也很丰富,如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子:
    
    复制代码代码如下:
    
    //向集合myset中加入一个新元素"one"
    127.0.0.1:6379> sadd myset "one" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
    (integer) 1
    //列出集合myset中的所有元素
    127.0.0.1:6379> smembers myset 
    1) "one"
    2) "two"
    //判断元素1是否在集合myset中,返回1表示存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "one" 
    (integer) 1
    //判断元素3是否在集合myset中,返回0表示不存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "three" 
    (integer) 0
    //新建一个新的集合yourset
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "1" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> smembers yourset
    1) "1"
    2) "2"
    //对两个集合求并集
    127.0.0.1:6379> sunion myset yourset 
    1) "1"
    2) "one"
    3) "2"
    4) "two"
    对于集合的使用,也有一些常见的方式,比如,QQ有一个社交功能叫做“好友标签”,大家可以给你的好友贴标签,比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等,这时就可以使用redis的集合来实现,把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。
    
    【redis数据结构 – 有序集合】
    
    redis不但提供了无需集合(sets),还很体贴的提供了有序集合(sorted sets)。有序集合中的每个元素都关联一个序号(score),这便是排序的依据。
    
    很多时候,我们都将redis中的有序集合叫做zsets,这是因为在redis中,有序集合相关的操作指令都是以z开头的,比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等
    
    老规矩,我们来看几个生动的例子:
    //新增一个有序集合myzset,并加入一个元素baidu.com,给它赋予的序号是1:
    
    复制代码代码如下:
    
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素360.com,赋予它的序号是3
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素google.com,赋予它的序号是2
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com 
    (integer) 1
    //列出myzset的所有元素,同时列出其序号,可以看出myzset已经是有序的了。
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores 
    1) "baidu.com"
    2) "1"
    3) "google.com"
    4) "2"
    5) "360.com"
    6) "3"
    //只列出myzset的元素
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 
    1) "baidu.com"
    2) "google.com"
    3) "360.com"
    
    
    
    
    
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 withscores
    1) "souhu"
    2) "2"
    3) "alili"
    4) "3"
    5) "baidu"
    6) "10"
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
    (error) ERR syntax error
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 withscores
    1) "souhu"
    2) "2"
    3) "alili"
    4) "3"
    5) "baidu"
    6) "10"
    
    
    【redis数据结构 – 哈希】
    
    最后要给大家介绍的是hashes,即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。
    
    hashes存的是字符串和字符串值之间的映射,比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等,就很适合使用哈希。
    
    我们来看一个例子:
    
    复制代码代码如下:
    
    //建立哈希,并赋值
    127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34 
    OK
    //列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "P1pp0"
    5) "age"
    6) "34"
    //更改哈希中的某一个值
    127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345 
    (integer) 0
    //再次列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "12345"
    5) "age"
    6) "34"
    
    
    
    127.0.0.1:6379> hmset user   username imp pwd 1234 age 15
    OK
    127.0.0.1:6379> hgetall user
    1) "username"
    2) "imp"
    3) "pwd"
    4) "1234"
    5) "age"
    6) "15"
    127.0.0.1:6379> 
    
    
    
    创建分支
    git brach -b imp
    切换分支
    git checkout master
    切换到master分支 合并dev
    git merge dev
    
    删除分支
    git brach -d imp
    
    
        //由于Direct方式的kafka和Spark Streaming的集成方式中采用的api是低级封装的api(low lever api),此时消费者的offet,由自己保管,不再是zookeeper,
        // 同时还可以自己指定从哪个offet开始消费 ,指定消费的topic以及对应每个分区,开始消费的offset
        val fromOffsets:Map[TopicAndPartition, Long] = Map(
          TopicAndPartition("test1",0) -> 0,
          TopicAndPartition("test1",1) -> 100,
          TopicAndPartition("test1",2) -> 200,
          TopicAndPartition("test1",3) -> 300
        )
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