系统时间设置-Redis中时间调整的精彩之处-redis

Redis中时间调整的精彩之处

Redis是一款非常强大的内存数据库，可以用于缓存、消息队列、计数器等多种场景。其中，时间调整功能是Redis中的一个非常实用的功能，下面我们就来探讨Redis中时间调整的精彩之处。

一、Redis中时间调整的功能

Redis中的时间调整功能是指Redis可以对时间进行精确的控制，通过时间调整功能，我们可以随意地调整时间，修改系统时间，增加或减少时间，甚至调整时间点的时间精度，这为应用程序开发者提供了更加灵活的开发方式，同时也更加适合特定的业务场景。

二、Redis中时间调整的应用场景

1.调整时间点的精度：Redis可以调整时间点的精度，可以将时间点根据实际业务需要向一定范围内进行调整，这对于需要控制精度的计时和任务调度非常有用，有利于避免因为时间点不精确而带来的问题。

2.调整系统时间：通过Redis的时间调整功能，我们还可以在系统运行时随意调整系统时间，这在进行灰度测试、调试以及异常处理方面都非常有用。例如，可以在一些紧急情况下快速调整时间以避免系统僵死等问题。

3.实现数据过期功能：Redis中的数据过期功能依赖于时间调整功能。通过时间调整功能，我们可以实时地控制数据过期时间，这在缓存和消息队列中非常有用，可以有效避免由于数据长时间堆积所致的系统瘫痪。

三、Redis中时间调整的实现

Redis中的时间调整功能通过config set命令来实现，主要包括以下几个方面：

1.通过config set命令来修改系统和Redis中的时间。

例如，下面的命令可以将系统时间调整为2019年12月29日10点：

config set bgsave "0"config set save "0 0"config set appendonly "no"config set stop-writes-on-bgsave-error "no"config set dir "/etc/redis"config set logfile "/var/log/redis/redis.log"config set dbfilename "dump.rdb"config set bind "0.0.0.0"config set maxmemory-policy "allkeys-lru"config set appendfsync "everysec"config set daemonize "yes"config set pidfile "/var/run/redis/redis.pid"config set unixtime 1577581200

注意：如果修改时间失败，需要先将bgrewriteaof设置为NO，然后再执行config set命令。

2.通过time命令来获取Redis中的时间戳。

例如，执行下面的命令，可以获取当前的Redis时间戳：

time

输出结果如下：

1) "1577583375"2) "172271"

其中，第一个数据表示从1970年到现在的秒数，第二个数据表示从查询执行的时候到现在的微秒数。

3.通过ttl命令来获取Redis中数据的过期时间。

例如，执行下面的命令，可以获取某个key的过期时间：

ttl key

输出结果如下：

其中，100表示还有100秒key才会过期。

四、Redis中时间调整的注意事项

1.不要滥用时间调整功能。虽然时间修正功能非常强大，但也非常危险，不应该滥用。特别是当单独使用它时，会对Redis中的数据和逻辑产生很大的影响。

2.合理规划时间修正的操作。时间调整操作必须在特定的情况下才能使用，需要合理规划时间调整的操作，避免对数据产生误操作。

3.注意时间修正的时序。在启动或关机容器时，以及在切换容器时，需要注意时间修正的时序，避免出现时间偏移等问题。

五、结语

总体而言，Redis中的时间调整功能非常实用，是Redis中的一个非常重要的功能。通过使用这一功能，我们可以更好地控制Redis中的数据过期时间、调整精度以及实现特定的业务场景。当然，在使用时间调整功能时，也需要注意安全和准确性问题，避免因为误操作而导致的问题。

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redis对象操作setTimeout()，在哪里可以查到用法？

redis对象操作setTimeout()的用法如下：setTimeout, expire设定一个key的活动时间（s）$redis->setTimeout(x, 3);有关redis的一系列set操作总结如下：//SET 集合的相关操作// sadd 集合添加数据初始化数据for($i=0; $i < 10 ; $i++){$redis->sadd(myset,$i+rand(10,99));}//srem 删除集合中的一个元素$bool = $redis->srem(myset,16);echo (int) $bool;//sMove 将value元素从名称为srckey的集合移到名称为dstkey的集合$bool = $redis->sMove(myset, myset1, 35);echo $bool;//smembers 显示集合中的元素$data = $redis->smembers(myset);// sIsMember, sContains 名称为key的集合中查找是否有value元素，有ture 没有 false$bool = $redis->sismember(myset,555);echo (int)$bool;//scard ssize集合key元素的个数echo $redis->scard(myset); //sInterStore//求交集并将交集保存到output的集合//$redis->sInterStore(output, key1, key2, key3)$redis->sinterstore(output,myset,myset1);$data = $redis->smembers(output);echo

;print_r($data);// sUnionStore求并集并将并集保存到output的集合//$redis->sUnionStore(output, key1, key2, key3);$redis->sunionstore(uoutput,myset,myset1);$data = $redis->smembers(uoutput);echo ;print_r($data);//sort// 排序，分页等// 参数// by => some_pattern_*,// limit => array(0, 1),// get => some_other_pattern_* or an array of patterns,// sort => asc or desc,// alpha => TRUE,// store => external-key$data = $redis->sort(myset,array(sort=>desc));echo ;print_r($data);//ZSET 有序集合的相关操作//zadd添加元素 zAdd(key, score, member)：for($i=0; $i < 10 ; $i++){$redis->zadd(zset,$i+rand(10,99),$i+rand(100,999));}//zrangezRange(key, start, end,withscores) 返回指定范围的元素//zRevRange(key, start, end,withscores)：返回名称为key的zset（元素已按score从大到小排序）中的index从start到end的所有元素: 是否输出socre的值，默认false，不输出//zRangeByScore, zRevRangeByScore//$redis->zRangeByScore(key, star, end, array(withscores， limit ));//返回名称为key的zset中score >= star且score <= end的所有元素$data = $redis->zrange(zset,0,3,withscores);//end -1 返回所有元素加withscoreswithscores做值 使用echo ;print_r($data);//zDelete, zRem//zRem(key, member) ：删除名称为key的zset中的元素member$redis->zrem(zset,456);//zCount//$redis->zCount(key, star, end);//返回名称为key的zset中score >= star且score <= end的所有元素的个数echo $redis->zcount(zset,10,50);//zRemRangeByScore, zDeleteRangeByScore$redis->zRemRangeByScore(key, star, end);//zremrangebyscore 删除 socre 大于star score 小于 end d的元素//删除名称为key的zset中score >= star且score <= end的所有元素，返回删除个数//zScore 返回名称为key的zset中元素val2的scoreecho $redis->zScore(zset, 503);//zrank, zRevRankzrank(set,value) 返回value 在集合中的位置 索引从0开始echo$redis->zrank(zset,723);//zIncrBy//$redis->zIncrBy(key, increment, member);//如果在名称为key的zset中已经存在元素member，则该元素的score增加increment；否则向集合中添加该元素，其score的值为increment//zUnion/zInter 就集合的合集和交集//HASH 哈希的相关操作//hset 初始化数据for( $i=0; $i < 10 ;$i++){$redis->hset(myhash,$i,rand(10,99)+$i);}//hget(myhash,key1) 返回哈希 myhash 中键为key1的对应的数值echo $redis->hget(myhash,0);//hLen 返回名称为h的hash中元素个数echo $redis->hlen(myhash);//hDel 删除名称为h的hash中键为key1的域echo $redis->hdel(myhash,0);// hKeys返回名称为key的hash中所有键$data = $redis->hkeys(myhash);//hVals返回名称为h的hash中所有键对应的value$data = $redis->hvals(myhash);//hGetAll 返回名称为h的hash中所有的键（field）及其对应的value$data = $redis->hgetall(myhash);echo ;print_r($data);//hExists 判断某个hash的对应的键是否存在echo $redis->hexists(myhash,0);//hMset 向名称为key的hash中批量添加元素$redis->hmset(user:1,array(name1=>name1,name2=>Joe2));//hMGet 返回名称为h的hash中field1,field2对应的value$data = $redis->hmget(user:1, array(name, salary));echo ;print_r($data);//Redis 相关操作//flushDB 清空当前数据库//flushAll 清空所有数据库//select 选择数据库//$redis->select(0);//move 把key1 移动到数据库2 $redis->move(key1,2);//rename, renameKey 给key从新命名//renameNx与remane类似，但是，如果重新命名的名字已经存在，不会替换成功//setTimeout, expire 设置key的生命时间$redis->settimeout(user:1,10);//expireat 指定一个key的生命时间为一个时间戳//expireAtkey存活到一个unix时间戳时间$redis->expireat(myhash,time()+ 10);//dbSize查看现在数据库有多少key $count = $redis->dbSize();//auth 密码认证$redis->auth(foobared);//bgrewriteaof使用aof来进行数据库持久化$redis->bgrewriteaof();//slaveof 通过执行 SLAVEOF host port 命令，可以将当前服务器转变为指定服务器的从属服务器(slave server)。$redis->slaveof(10.0.1.7, 6379);//save将数据同步保存到磁盘//bgsave 将数据异步保存到磁盘//lastSave返回上次成功将数据保存到磁盘的Unix时戳//info 返回redis的版本信息等详情echo ;print_r($redis->info());// type 返回key的类型值 1-5 //string: Redis::REDIS_STRING 1//set: Redis::REDIS_SET 2//list: Redis::REDIS_LIST 3//zset: Redis::REDIS_ZSET 4//hash: Redis::REDIS_HASH 5//other: Redis::REDIS_NOT_FOUND 6echo $redis->type(myset); //2


 memcached和redis的区别


 medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。
  
  
  与MySQL数据库数据一致性问题。
  
  
  数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。
  
  
  4.跨机房cache同步问题。
  
  
  众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。
  
  
  此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
  
  
  2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。
  
  
  3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。
  
  
  前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。
  
  
  free，auto-sharding等。
  
  
  比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。
  
  
  面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。
  
  
  Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
  
  
  2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
  
  
  3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
  
  
  抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。
  
  
  在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。
  
  
  这是和Memcached相比一个最大的区别。
  
  
  Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。
  
  
  然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。
  
  
  这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。
  
  
  当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。
  
  
  同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。
  
  
  使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。
  
  
  这里就存在一个I/O线程池的问题。
  
  
  在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。
  
  
  这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。
  
  
  但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。
  
  
  所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。
  
  
  如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。