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五种数据结构：
redis 是单线程的！基于内存操作，cpu不是redis的性能瓶颈，而是根据机器的内存和网络带宽！
字符串String详解：
String 类似的使用场景： value除了字符串还可以是数字
- 计数器
- 统计多单位的数量
- 粉丝数
- 对象缓存
127.0.0.1:6379> select 3 // 切换数据库，redis默认16个数据库，从0开始 OK 127.0.0.1:6379[3]> DBSIZE // 查看DB大小 (integer) 0
查看数据库所有的key : keys *
清空当前数据库 ： flushdb ， 默认0号库
清空所有数据库 ： flushall
key是否存在 ： exists key,存在返回1， 不存在返回0
move key 1 : 移除当前key
expire key 10 : 设置key的过期时间 /单位s
ttl key : 查看当前key的剩余时间
set key : 设置key
get key : 获取key
type key :获取key类型
///////
append key : 在key后面追加字符串，如果不存在则新建
strlen key : 获取字符串的长度
incr key : 自动增一
decr key : 自动减一
incrby key increment : 按步长增量
decrby key increment : 按步长减量
////
getrange key 0 3 : 截取字符串0~3范围
getrange key 0 -1 : 获取所有字符串
setrange key offset value : 从offset位置替换字符串
////
setex key seconds value (set with expire) : #设置并且设定过期时间
setnx key value (set if not exist)：#不存在再设置，存在则不变 ！(在分布式锁中常常使用)
////
mset k1 value k2 value2 k3 value3 ... : 一次性设置多个键值对
mget k1 k2 k3 ... : 一次性取出多个值
msetnx k1 v1 k4 v4 : msetnx 是一个原子性操作，要么一起成功，要么一起失败
// 对象
set user:1 {name:zhangsan,age:3} #设置一个user:1对象，value为json字符串
// 这里的key是一个巧妙的设计 ： user:{id}:{field},如此设计在Redis中完全ok
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 20
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "20"
127.0.0.1:6379>
// 组合命令 getset 先get再set
127.0.0.1:6379> getset db redis // 如果不存在,则返回nil ,并且设置新的值
(nil)
127.0.0.1:6379> get db // 如果存在，则返回该值，并设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"
哈希hash：变更用户的的数据user name age，尤其是用户信息的保存，经常变动的信息
更适合存储对象，string更加适合字符串存储.
// Map集合， key - Map(key-vlaue)集合 模型
// 所有的hash命令以h开头
hset key field value : 设置hash值
hmset key field value ...
hget key field ： 获取指定field的值
hmget key field field ...
hgetall key : 获取全部数据
hdel key field : 删除指定key中的指定key字段，对于的value值会消失
////
hlen key : 获取指定的hash的长度
exists key : 判断hash是否存在
hexists key field： 判断hash中字段是否存在
////
hkeys : 获取所有的key
hvals : 获取所有的值
hincrby key field increment : 给hash中某个field值增量
hsetnx : 如果存在则不成功，不存在则创建
列表list：
- 实际上是一个链表，before Node after , left ,right 都可以插入值
- 如果key不存在，创建新的链表，如果存在则新增内容
- 如果移除了所有值，空链表，也代表不存在
- 在两边插入或者修改值，效率最高，中间元素，相对来说效率低一些
- Lpush Rpop 就是消息队列
- lpush lpop 就是栈
// 所有的list命令都是L开头
lpush key value value ... : 设置一个或者多个值到列表的头部
lrange key 0 -1 : 取出全部值，先进后出
rpush key value .. : 设置一个或者多个值到列表的尾部
lpop list : 移除列表第一个值 ，并返回该值
rpop list : 尾部移除一个值 ，并返回该值
lindex list index : 返回指定下标的值
Llen list : 返回列表的长度
lset key inex value : 替换指定下标的值，不存在则报错
linsert : 插入元素进list中某个元素的前面或者后面
// 移除指定的值 ： 取消关注
lrem key count value : 移除list中count数量的value
ltrim key start stop : 通过下标截取指定的长度
rpoplpush : 移除列表最后一个元素，添加新的list里面去
集合set：无序不重复集合
// 所有的set命令都是s开头
sadd key value : 添加值
smembers key : 查看指定set所有元素
sismember key value : 查看该set是否存在value值
scard key : 获取元素集合中内容个数
srem key value : 移除指定元素
srandmember key count : 随机获取指定set中指定个数的元素，可以用来设计抽奖系统
spop key : 随机移除元素
// 将指定的值移动到另外的set集合中
smove set1 set2 value : 移动set1中指定元素到set2中
//
sdiff k1 k2 : k1角度 k1和k2的差集
sinter k1 k2 : k1 k2的交集 ， 微博的共同好友功能通过这个实现
sunion k1 k2 : k1 k2 的并集
微博场景 ： A用户将所有关注的人放在一个set集合中，将它的粉丝也方法在一个集合中
共同关注 ，共同爱好， 推荐好友
Zset(有序集合) : 排行榜应用，取Top N测试
// 在set的基础上，增加了一个score值 set k1 v1 zset k1 score v1
zadd key score value : 添加一个值
zrange key 0 -1 : 查看所有的值
zrangebyscore key min max ： 对set进行区间筛选
zrangebyscore key -inf +inf : 对set所有数据排序
zrangebyscore key min max withscores : 对set进行区间筛选并且显示score
zrem key member : 移除指定member元素
zcard key : 获取有序集合的个数
zrevrange key start stop withscores : 反向排序，从大到小
zcount key min max : 统计指定区间值的数量
三种特殊数据类型 ：
- geospatial 地理位置： 朋友的定位，附近的人，打车距离计算？
附近的人 ？ 获取所有附近的人的地址，通过半径来查询
geoadd key longitude latitude member : 添加地理位置（经度 纬度 名称）
geopos key member : 查询指定城市的经纬度
geodist key member1 member2 unit : 返回2个位置的距离
georadius key longitude latitude radius km/m withdist withcoord(显示他人的定位信息): 以给定的位置为中心，找出某一半径的元素
georadiusbymember key member radius km : 查看某个位置周边的信息
geohash key member : 将二维的经纬度，转换成一维的hash码
/// geo底层是zset ,因此可以执行zset的移除命令，移除查找geo中的元素
- Hyperloglog : 网站访问统计 ,0.81%错误率，统计uv任务
基础统计的算法！
优点：占用的内存是固定的，只需要12kb内存，如果从内存的角度来比较Hyperloglog首选
网页的UV(一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个访问量)
传统方式，使用set保存用户的id,然后统计set中的元素个数为标准判断！
这个方式如果保存了大量的用户id,就会比较麻烦，我们的目的是为了计数，而不是保存id
如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog ! 如果不允许，就使用set或者自己的数据类型 pfadd key element : 添加元素 pfcount key ： 统计key中的元素个数 pfmerge destkey key1 key2 : 查看并集的数量
- Bitmap : 统计用户活动信息，活跃不活跃，登录未登录，打卡等
位图 ： 数据结构，都是操作二进制位来记录状态，就是只有0和1 两个状态
setbit key offset value ： 设置offset值 0 或者1
打卡举例 ： setbit sign 1（周一） 0（未打卡）
getbit key offset : 获取offset值
bitcount key : 获取1的数量
Redis事务 ：
Redis事务的本质： 一组命令的集合，一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行！一次性，顺序性，排他性
Redis事务没有隔离级别的概念！
所有的命令在事务中，并没有直接被执行，只有发起exec命令的时候才会执行
Redis单挑命令保证原子性，但是事务部保证原子性
////
开启事务 ：multi
入队：输入命令
执行： exec
编译异常（代码有问题/ 命令有错） 事务中所有的命令都不会被执行
运行时异常（1/0）如果事务队列中存在语法错误，那么执行命令的时候，其他命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常
监控 ：Watch 解除监控unWatch
悲观锁 ： 认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁
乐观锁： 很乐观，认为什么时候都不会出现问题，所以不会上锁！在更新数据的时候判断一下，在此期间是否有人修改过数据
获取version
更新的时候比较version
如果发现事务执行失败，就先解锁，获取最新的值，再次监视
redis-benchmark : 一个压力测试工具
// 测试： 100个并发连接， 100000 请求 redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000