一 通用命令
1.1 通用命令
####1-keys
#打印出所有key
keys *
#打印出所有以he开头的key
keys he*
#打印出所有以he开头，第三个字母是h到l的范围
keys he[h-l]
#三位长度，以he开头，？表示任意一位
keys he？
#keys命令一般不在生产环境中使用，生产环境key很多，时间复杂度为o(n),用scan命令
####2-dbsize 计算key的总数
dbsize #redis内置了计数器，插入删除值该计数器会更改，所以可以在生产环境使用，时间复杂度是o(1)
###3-exists key 时间复杂度o(1)
#设置a
set a b
#查看a是否存在
exists a
(integer) 1
#存在返回1 不存在返回0
###4-del key 时间复杂度o(1)
删除成功返回1，key不存在返回0
###5-expire key seconds 时间复杂度o(1)
expire name 3 #3s 过期
ttl name #查看name还有多长时间过期
persist name #去掉name的过期时间
###6-type key 时间复杂度o(1)
type name #查看name类型，返回string
1.2 数据结构和内部编码
1.3 单线程架构
1.3.1 单线程架构，
一个瞬间只会执行一条命令
1.3.2 单线程为什么这么快
1 纯内存
2 非阻塞IO （epoll），自身实现了事件处理，不在网络io上浪费过多时间
3 避免线程间切换和竞态消耗
1.3.3 注意
1 一次只运行一条命令
2 拒绝长慢命令
-keys，flushall,flushdb,慢的lua脚本，mutil/exec，operate，big value
3 其实不是单线程（在做持久化是另外的线程）
-fysnc file descriptor
-close file descriptor
二 字符串类型
2.1 字符串键值结构
key value
hello world 可以很复杂，如json格式字符串
counter 1 数字类型
bits 10101010 二进制（位图）
#字符串value不能大于512m，一般建议100k以内
#用于缓存，计数器，分布式锁...
2.2基于redis实现分布式锁
'''
为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用并发处理相关的功能进行互斥控制。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的应用并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨机器的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！
分布式锁应该具备哪些条件：
1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；
2、高可用的获取锁与释放锁；
3、高性能的获取锁与释放锁；
4、具备可重入特性；
5、具备锁失效机制，防止死锁；
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败
1、选用Redis实现分布式锁原因：
（1）Redis有很高的性能；
（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便
2、使用命令介绍：
（1）SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
（3）delete
delete key：删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
3、实现思想：
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
'''
python代码实现分布式锁
#连接redis
import time
import uuid
from threading import Thread
import redis
redis_client = redis.Redis(host="localhost",
port=6380,
password=123,
db=10)
#获取一个锁
# lock_name：锁定名称
# acquire_time: 客户端等待获取锁的时间
# time_out: 锁的超时时间
def acquire_lock(lock_name, acquire_time=10, time_out=10):
"""获取一个分布式锁"""
identifier = str(uuid.uuid4())
end = time.time() + acquire_time
lock = "string:lock:" + lock_name
while time.time() < end:
if redis_client.setnx(lock, identifier):
# 给锁设置超时时间, 防止进程崩溃导致其他进程无法获取锁
redis_client.expire(lock, time_out)
return identifier
elif not redis_client.ttl(lock):
redis_client.expire(lock, time_out)
time.sleep(0.001)
return False
#释放一个锁
def release_lock(lock_name, identifier):
"""通用的锁释放函数"""
lock = "string:lock:" + lock_name
pip = redis_client.pipeline(True)
while True:
try:
pip.watch(lock) # 监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
lock_value = redis_client.get(lock)
if not lock_value:
return True
if lock_value.decode() == identifier:
pip.multi() # 标记一个事务块的开始。
pip.delete(lock)
pip.execute() # 执行所有事务块内的命令。
return True
pip.unwatch()
break
except redis.exceptions.WatchError:
pass
return False
count=10
def seckill(i):
identifier=acquire_lock('resource')
print("线程:{}--获得了锁".format(i))
time.sleep(1)
global count
if count<1:
print("线程:{}--没抢到，票抢完了".format(i))
return
count-=1
print("线程:{}--抢到一张票，还剩{}张票".format(i,count))
release_lock('resource',identifier)
for i in range(50):
t = Thread(target=seckill,args=(i,))
t.start()
2.3 常用命令
###1---基本使用get，set，del
get name #时间复杂度 o(1)
set name zhang #时间复杂度 o(1)
del name #时间复杂度 o(1)
###2---其他使用incr,decr,incrby,decrby
incr age #对age这个key的value值自增1
decr age #对age这个key的value值自减1
incrby age 10 #对age这个key的value值增加10
decrby age 10 #对age这个key的value值减10
#统计网站访问量（单线程无竞争，天然适合做计数器）
#缓存mysql的信息（json格式）
#分布式id生成（多个机器同时并发着生成，不会重复）
###3---set，setnx，setxx
set name zhang #不管key是否存在，都设置
setnx name zhang #key不存在时才设置（新增操作）
set name zhang nx #同上
set name zhang xx #key存在，才设置（更新操作）
###4---mget mset
mget key1 key2 key3 #批量获取key1，key2.。。时间复杂度o(n)
mset key1 value1 key2 value2 key3 value3 #批量设置时间复杂度o(n)
#n次get和mget的区别
#n次get时间=n次命令时间+n次网络时间
#mget时间=1次网络时间+n次命令时间
###5---其他：getset，append，strlen
getset name lqznb #设置新值并返回旧值 时间复杂度o(1)
append name 666 #将value追加到旧的value 时间复杂度o(1)
strlen name #计算字符串长度(注意中文) 时间复杂度o(1)
###6---其他：incrybyfloat,getrange,setrange
increbyfloat age 3.5 #为age自增3.5，传负值表示自减 时间复杂度o(1)
getrange key start end #获取字符串制定下标所有的值 时间复杂度o(1)
setrange key index value #从指定index开始设置value值 时间复杂度o(1)
三 哈希类型
3.1 哈希值结构
3.2 重要api
###1---hget,hset,hdel
hget key field #获取hash key对应的field的value 时间复杂度为 o(1)
hset key field value #设置hash key对应的field的value值 时间复杂度为 o(1)
hdel key field #删除hash key对应的field的值 时间复杂度为 o(1)
#测试
hset user:1:info age 23
hget user:1:info ag
hset user:1:info name zhang
hgetall user:1:info
hdel user:1:info age
###2---hexists,hlen
hexists key field #判断hash key 是否存在field 时间复杂度为 o(1)
hlen key #获取hash key field的数量 时间复杂度为 o(1)
hexists user:1:info name
hlen user:1:info #返回数量
###3---hmget，hmset
hmget key field1 field2 ...fieldN #批量获取hash key 的一批field对应的值 时间复杂度是o(n)
hmset key field1 value1 field2 value2 #批量设置hash key的一批field value 时间复杂度是o(n)
###4--hgetall,hvals，hkeys
hgetall key #返回hash key 对应的所有field和value 时间复杂度是o(n)
hvals key #返回hash key 对应的所有field的value 时间复杂度是o(n)
hkeys key #返回hash key对应的所有field 时间复杂度是o(n)
###小心使用hgetall
##1 计算网站每个用户主页的访问量
hincrby user:1:info pageview count
user:1:info={
pageview:10
name:lqz
age:18
}
##2 缓存mysql的信息，直接设置hash格式
3.3 hash vs string
3.3.1相似的api
| get | hget |
|---|---|
| set /sentnx | hset hsetnx |
| del | hdel |
| incr incrby decr decrby | hincrby |
| mset | hmset |
| mget | hmget |
3.3.2 缓存三种方案
直接json格式字符串
每个字段一个key
使用hash操作
3.4 其他操作
##其他操作 hsetnx，hincrby，hincrbyfloat
hestnx key field value #设置hash key对应field的value（如果field已存在，则失败），时间复杂度o(1)
hincrby key field intCounter #hash key 对应的field的value自增intCounter 时间复杂度o(1)
hincrbyfloat key field floatCounter #hincrby 浮点数 时间复杂度o(1)
四 列表类型
4.1 列表特点
有序队列，可以从左侧添加，右侧添加，可以重复，可以从左右两边弹出
4.2 API操作
4.2.1 插入操作
#rpush 从右侧插入
rpush key value1 value2 ...valueN #时间复杂度为o(1~n)
#lpush 从左侧插入
#linsert
linsert key before|after value newValue #从元素value的前或后插入newValue 时间复杂度o(n) ，需要遍历列表
linsert listkey before b java
linsert listkey after b php
4.2.2 删除操作
lpop key #从列表左侧弹出一个item 时间复杂度o(1)
rpop key #从列表右侧弹出一个item 时间复杂度o(1)
lrem key count value
#根据count值，从列表中删除所有value相同的项 时间复杂度o(n)
1 count>0 从左到右，删除最多count个value相等的项
2 count<0 从右向左，删除最多 Math.abs(count)个value相等的项
3 count=0 删除所有value相等的项
lrem listkey 0 a #删除列表中所有值a
lrem listkey -1 c #从右侧删除1个c
ltrim key start end #按照索引范围修剪列表 o(n)
ltrim listkey 1 4 #只保留下表1--4的元素
4.2.3 查询操作
lrange key start end #包含end获取列表指定索引范围所有item o(n)
lrange listkey 0 2
lrange listkey 1 -1 #获取第一个位置到倒数第一个位置的元素
lindex key index #获取列表指定索引的item o(n)
lindex listkey 0
lindex listkey -1
llen key #获取列表长度
4.2.3 修改操作
lset key index newValue #设置列表指定索引值为newValue o(n)
lset listkey 2 ppp #把第二个位置设为ppp
4.3 实战
实现timeLine功能，时间轴，微博关注的人，按时间轴排列，在列表中放入关注人的微博的即可
4.4 其他操作
blpop key timeout #lpop的阻塞版，timeout是阻塞超时时间，timeout=0为拥有不阻塞 o(1)
brpop key timeout #rpop的阻塞版，timeout是阻塞超时时间，timeout=0为拥有不阻塞 o(1)
#要实现栈的功能
lpush+lpop
#实现队列功能
lpush+rpop
#固定大小的列表
lpush+ltrim
#消息队列
lpush+brpop
五 集合类型
5.1 特点
无序，无重复，集合间操作（交叉并补）
5.2 API操作
sadd key element #向集合key添加element（如果element存在，添加失败） o(1)
srem key element #从集合中的element移除掉 o(1)
scard key #计算集合大小
sismember key element #判断element是否在集合中
srandmember key count #从集合中随机取出count个元素，不会破坏集合中的元素
spop key #从集合中随机弹出一个元素
smembers key #获取集合中所有元素 ，无序，小心使用，会阻塞住
sdiff user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的差集
sinter user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的交集
sunion user:1:follow user:2:follow #计算user:1:follow和user:2:follow的并集
sdiff|sinter|suion + store destkey... #将差集，交集，并集结果保存在destkey集合中
5.3 实战
抽奖系统 ：通过spop来弹出用户的id，活动取消，直接删除
点赞，点踩，喜欢等，用户如果点了赞，就把用户id放到该条记录的集合中
标签：给用户/文章等添加标签，sadd user:1:tags 标签1 标签2 标签3
给标签添加用户，关注该标签的人有哪些
共同好友：集合间的操作(交集)
5.4 总结
sadd:可以做标签相关
spop/srandmember:可以做随机数相关
sadd/sinter：社交相关
六 有序集合类型
6.1 特点
#有一个分值字段，来保证顺序
key score value
user:ranking 1 zhang
user:ranking 99 zhang2
user:ranking 88 zhang3
#集合有序集合
集合：无重复元素，无序，element
有序集合：无重复元素，有序，element+score
#列表和有序集合
列表：可以重复，有序，element
有序集合：无重复元素，有序，element+score
6.2 API使用
zadd key score element #score可以重复，可以多个同时添加，element不能重复 o(logN)
zrem key element #删除元素，可以多个同时删除 o(1)
zscore key element #获取元素的分数 o(1)
zincrby key increScore element #增加或减少元素的分数 o(1)
zcard key #返回元素总个数 o(1)
zrank key element #返回element元素的排名(索引)（升序）
zrevrank key element # 降序，返回element元素的排名(索引)
zrange key 0 -1 #返回排名，不带分数 o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrange key 0 -1 withscores #返回排名，带分数
zrevrange key 0 8 # 从高到低排序取一定范围
zrangebyscore key minScore maxScore #返回指定分数范围内的升序元素 o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrevrangebyscore #返回指定分数范围内的降序元素
zrangebyscore user:1:ranking 90 210 withscores #获取90分到210分的元素
zcount key minScore maxScore #返回有序集合内在指定分数范围内的个数 o(log(n)+m)
zremrangebyrank key start end #删除指定排名内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyrank user:1:rangking 1 2 #删除升序排名中1到2的元素
zremrangebyscore key minScore maxScore #删除指定分数内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyscore user:1:ranking 90 210 #删除分数90到210之间的元素
6.3 实战
排行榜：音乐排行榜，销售榜，关注榜，游戏排行榜
6.4 其他操作
zrevrank #从高到低排序
zrevrange #从高到低排序取一定范围
zrevrangebyscore #返回指定分数范围内的降序元素
zinterstore #对两个有序集合交集
zunionstore #对两个有序集合求并集
6.5 总结
| 操作类型 | 命令 |
|---|---|
| 基本操作 | zadd/ zrem/ zcard/ zincrby/ zscore |
| 范围操作 | zrange/ zrangebyscore/ zcount/ zremrangebyrank |
| 集合操作 | zunionstore/ zinterstore |