Redis - 简介
Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（ key-value）数据库。它是一种NoSQL（Not-Only SQL，泛指非关系型的数据库），作为关系型数据库的补充。常用的NoSQL数据库：Redis,memcache,HBase,MongoDB。
数据存储格式
redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型， key 部分永远都是字符串
应用场景
基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。一般热点信息（高频，波段性）可以使用redis来存储。（利用内存存储来减少磁盘IO次数；不存储关系，仅存储数据）
特征
数据间没有必然的关联关系
内部采用单线程机制进行工作。（最新版本支持多线程）
高性能。官方提供测试数据， 50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s。
多数据类型支持
持久化支持。可以进行数据灾难恢复
数据类型
- 字符串类型 string
- 列表类型 list
- 散列类型 hash
- 集合类型 set
- 有序集合类型 sorted_set
string类型数据操作
单数据操作
添加/修改数据
set key value
获取数据
get key
删除数据
del key
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多数据操作
添加/修改多个数据
mset key1 value1 key2 value2 …
获取多个数据
mget key1 key2 …
获取数据字符个数（字符串长度）
strlen key
追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）
append key value
mset相对于set操作能够节省数据发送返回所用时间，但是需要考虑数据量，如果过大可能影响性能，阻塞其他命令执行。
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扩展操作
应用场景1： 大型企业级应用中，分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应的主键 id 必须保证统一性，不能重复。 Oracle 数据库具有 sequence 设定，可以解决该问题，但是 MySQL数据库并不具有类似的机制，该如何解决？
解决方案： 设置数值数据增加指定范围的值
incr key
incrby key increment
incrbyfloat key increment
设置数值数据减少指定范围的值
decr key
decrby key increment
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应用场景2： “中国好声音”启动海选投票，只能通过微信投票，每个微信号每 4 小时只能投1票。电商商家开启热门商品推荐，热门商品不能一直处于热门期，每种商品热门期维持3天， 3天后自动取消热门。 新闻网站会出现热点新闻，热点新闻最大的特征是时效性，如何自动控制热点新闻的时效性。
解决方案： 设置数据具有指定的生命周期
setex key seconds value
psetex key milliseconds value
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应用场景3： 主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量。
在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可
eg: user:id:3506728370:fans → 12210947
eg: user:id:3506728370:blogs → 6164
eg: user:id:3506728370:focuss → 83
在redis中以json格式存储大V用户信息，定时刷新（也可以使用hash类型）
eg: user:id:3506728370 →
{"id":3506728370,"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":6164, "focus":83}
key 的设置约定
数据库中的热点数据key命名惯例
表名 ：主键名 ： 主键值： 字段名
eg1：order ：id ： 29437595 ：name
eg2：equip ：id ： 390472345 ：type
eg3：news ：id ： 202004150 ：title
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总结
- redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性，此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群。
- redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作
- redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速
hash类型
针对于string类型，对象数据如果需要频繁更新就会显得笨重，例如 user🆔3506728370 → {"id":3506728370,"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":6164, "focus":83}
由此引入新的数据类型hash类型： 1.新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息 2.需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据。
单数据操作
添加/修改数据
hset key field value
获取数据
hget key field
hgetall key
删除数据
hdel key field1 [field2]
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多数据操作
添加/修改多个数据
hmset key field1 value1 field2 value2 …
获取多个数据
hmget key field1 field2 …
获取哈希表中字段的数量
hlen key
获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field
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扩展操作
获取哈希表中所有的字段名或字段值
hkeys key
hvals key
置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment
用于为哈希表中不存在的的字段赋值
hsetnx key field value
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应用场景4： 电商平台的购物车设计与实现
解决方案：
以客户id作为key，每位客户创建一个hash存储结构存储对应的购物车信息
将商品编号作为field，购买数量作为value进行存储
添加商品：追加全新的field与value
浏览：遍历hash
更改数量：自增/自减，设置value值
删除商品：删除field
清空：删除key
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应用场景5： 双11活动日，各类商家优惠券，例如100元，200元，300元。
解决方案:*
以商家id作为key
将参与抢购的商品id作为field
将参与抢购的商品数量作为对应的value
抢购时使用降值的方式控制产品数量
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总结
- redis 应用于购物车数据存储设计
- redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计
list 类型
- 数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
- 需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
- list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现
基本操作
基本操作：
添加/修改数据
lpush key value1 [value2] ……
rpush key value1 [value2] ……
获取数据
lrange key start stop
lindex key index
llen key
获取并移除数据
lpop key
rpop key
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扩展操作
规定时间内获取并移除数据
blpop key1 [key2] timeout
brpop key1 [key2] timeout
brpoplpush source destination timeout
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应用场景6： 微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息。如果取消点赞，移除对应好友信息
解决方案：
移除指定数据
lrem key count value
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应用场景7： twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表需要将最 近关注的粉丝列在前面。 新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的时间顺序展示？ 企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出？
解决方案
依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
使用栈模型解决最新消息的问题
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总结
redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制
redis 应用于最新消息展
set类型
- 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
- 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
- set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（ nil），并且值是不允许重复的。
基本操作
添加数据
sadd key member1 [member2]
获取全部数据
smembers key
删除数据
srem key member1 [member2]
判断集合中是否包含指定数据
scard key
获取集合数据总量
sismember key member
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扩展操作
应用场景8： 每位用户首次使用今日头条、知乎、抖音等软件时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户 对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？
解决方案
1.系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
2.随机挑选其中部分信息
3.配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合
随机获取集合中指定数量的数据
srandmember key [count]
随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key [count]
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应用场景9： 脉脉为了促进用户间的交流，保障业务成单率的提升，需要让每位用户拥有大量的好友，事实上职场新人不 具有更多的职场好友，如何快速为用户积累更多的好友？ 新浪微博为了增加用户热度，提高用户留存性，需要微博用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门 话题，如何提高用户关注他人的总量？ QQ新用户入网年龄越来越低，这些用户的朋友圈交际圈非常小，往往集中在一所学校甚至一个班级中，如何 帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度？ 微信公众号是微信信息流通的渠道之一，增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式，如何帮助 用户积累更多关注的公众号？ 美团外卖为了提升成单量，必须帮助用户挖掘美食需求，如何推荐给用户最适合自己的美食？
解决方案：
求两个集合的交、并、差集
sinter key1 [key2]
sunion key1 [key2]
sdiff key1 [key2]
求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中
sinterstore destination key1 [key2]
sunionstore destination key1 [key2]
sdiffstore destination key1 [key2]
将指定数据从原始集合中移动到目标集合中
smove source destination member
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应用场景10： 1.集团公司共具有12000名员工，内部OA系统中具有700多个角色，3000多个业务操作， 23000多种数据，每 位员工具有一个或多个角色，如何快速进行业务操作的权限校验？ 2.公司对旗下新的网站做推广，统计网站的PV（访问量） ,UV（独立访客） ,IP（独立IP）。 PV：网站被访问次数，可通过刷新页面提高访问量 UV：网站被不同用户访问的次数，可通过cookie统计访问量，相同用户切换IP地址， UV不变 IP：网站被不同IP地址访问的总次数，可通过IP地址统计访问量，相同IP不同用户访问， IP不变
解决方案:
利用set集合的数据去重特征，记录各种访问数据
建立string类型数据，利用incr统计日访问量（ PV）
建立set模型，记录不同cookie数量（ UV）
建立set模型，记录不同IP数量（ IP）
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总结
- redis 应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用APP推荐， 大V推荐等
- redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索 显示共同关注（一度） 显示共同好友（一度） 由用户A出发，获取到好友用户B的好友信息列表（一度） 由用户A出发，获取到好友用户B的购物清单列表（二度） 由用户A出发，获取到好友用户B的游戏充值列表（二度）
- redis 应用于同类型数据的快速去重
sorted_set类型
- 新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
- 需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据
- sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段
基本操作
添加数据
zadd key score1 member1 [score2 member2]
获取全部数据
zrange key start stop [WITHSCORES]
zrevrange key start stop [WITHSCORES]
删除数据
zrem key member [member ...]
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扩展操作
按条件获取数据
zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]
条件删除数据
zremrangebyrank key start stop
zremrangebyscore key min max
获取集合数据总量
zcard key
zcount key min max
集合交、并操作
zinterstore destination numkeys key [key ...]
zunionstore destination numkeys key [key ...]
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应用场景10： 票选广东十大杰出青年，各类综艺选秀海选投票 各类资源网站TOP10（电影，歌曲，文档，电商，游戏等） QQ好友亲密度
解决方案：
为所有参与排名的资源建立排序依据
score值获取与修改
zrank key member
zrevrank key member
获取数据对应的索引（排名）,例如豆瓣电影打分
zscore key member
zincrby key increment member
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应用场景11： 迅雷下载会员试用，腾讯视频VIP体验等。当VIP体验到期后，如何有效管理此类信息。
解决方案：
1.对于基于时间线限定的任务处理，将处理时间记录为score值，利用排序功能区分处理的先后顺序
2.记录下一个要处理的时间，当到期后处理对应任务，移除redis中的记录，并记录下一个要处理的时间
3.当新任务加入时，判定并更新当前下一个要处理的任务时间
4.为提升sorted_set的性能，通常将任务根据特征存储成若干个sorted_set。例如1小时内， 1天内，周内，
月内，季内，年度等，操作时逐级提升，将即将操作的若干个任务纳入到1小时内处理的队列中
获取当前系统时间
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总结
- redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
- redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理