探索 Redis 编辑的奥秘
在现代应用程序开发中，数据存储是最基本的需求之一，而 Redis 则是一个非常受欢迎的 NoSQL 数据库。作为一个开源数据库，Redis 吸引了许多开发者来学习和使用它，因为它提供了高性能、可扩展性和灵活性，并且可以支持多种编程语言。
Redis 最初是由 Salvatore Sanfilippo 编写的，它是一个用 C 语言编写的内存键值存储。Redis 支持多种数据结构，例如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。Redis 还提供了许多高级功能，例如事务、发布-订阅和 Lua 脚本支持。
在 Redis 中，您可以使用命令行接口或 Redis 客户端来管理您的数据。这些客户端工具提供了一种灵活的方式来与 Redis 交互，并且可以在各种编程语言中使用。在本文中，我们将探索 Redis 编辑的奥秘，包括 Redis 的数据结构和一些常见的 Redis 命令。
Redis 数据结构
Redis 中的五种主要数据结构是字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。让我们看看每个数据结构是如何工作的。
1. 字符串
Redis 中的字符串可以包含任何内容，包括文本、数字和二进制数据。您可以使用字符串作为计数器或存储大块数据的方式。
下面是一个简单的示例，说明如何使用 Redis 字符串存储文本：
SET myKEY "Hello World"GET mykey
输出：
Hello World
2. 哈希表
Redis 哈希表是一个由键值对组成的未排序映射。与字符串相比，哈希表提供了更灵活的数据结构。您可以在哈希表中存储和访问多个字段。哈希表还支持更高级的操作，例如获取所有字段、获取所有值和获取哈希表中的字段数。
下面是一个示例，说明如何使用 Redis 哈希表存储用户信息：
HSET user:1 name "John"HSET user:1 age 30HSET user:1 eml "[emailprotected]"HGETALL user:1
输出：
1) "name"2) "John"3) "age"4) "30"5) "eml"6) "[emailprotected]"
3. 列表
Redis 列表是一个由值组成的有序集合。与哈希表不同，列表中的每个元素都可以通过索引进行访问。列表还支持更高级的操作，例如删除、移动和修剪列表。
下面是一个示例，说明如何使用 Redis 列表存储用户评论：
LPUSH comments:1 "Great post!"LPUSH comments:1 "Thanks for sharing"LRANGE comments:1 0 -1
输出：
1) "Thanks for sharing"2) "Great post!"
4. 集合
Redis 集合是一个由唯一值组成的未排序集合。它支持像交集、并集和差集这样的高级操作。
下面是一个示例，说明如何使用 Redis 集合存储喜欢某个话题的用户：
SADD topic:redis user:1SADD topic:redis user:2SADD topic:redis user:3SMEMBERS topic:redis
输出：
1) "user:1"2) "user:2"3) "user:3"
5. 有序集合
Redis 有序集合是一个由唯一值和分数组成的有序集合。分数用于排序和分数化集合。它还支持像范围查找和删除某些集合成员这样的高级操作。
下面是一个示例，说明如何使用 Redis 有序集合存储成绩和学生信息：
ZADD students 90 "John"ZADD students 80 "Bill"ZADD students 70 "Emily"ZREVRANGE students 0 -1 WITHSCORES
输出：
1) "John"2) "90"3) "Bill"4) "80"5) "Emily"6) "70"
常用 Redis 命令
Redis 提供了许多命令来管理数据。以下是一些常见的 Redis 命令。
SET 命令用于设置一个键值对。
SET key value
GET 命令用于获取一个键的值。
GET key
INCR 命令用于将键的值递增 1。
INCR key
HSET 命令用于设置哈希表中的一个字段。
HSET key field value
HGETALL 命令用于获取哈希表中的所有字段和值。
HGETALL key
LPUSH 命令用于将值推入列表左侧。
LPUSH key value
LRANGE 命令用于获取列表中给定范围内的所有值。
LRANGE key start stop
SADD 命令用于将一个值添加到集合中。
SADD key value
9. SMEMBERS
SMEMBERS 命令用于获取集合中所有的值。
SMEMBERS key
ZADD 命令用于将一个成员和分数添加到有序集合中。
ZADD key score member
11. ZREVRANGE
ZREVRANGE 命令用于获取有序集合中给定范围内的成员和分数。
ZREVRANGE key start stop WITHSCORES
结论
在本文中，我们探索了 Redis 编辑的奥秘，并介绍了 Redis 的五种主要数据结构以及一些常见的 Redis 命令。Redis 是一个强大而灵活的数据库，可用于存储各种类型的数据，并使用各种编程语言进行访问。如果您正在寻找高性能、可扩展和灵活的存储解决方案，则 Redis 可能是您的理想选择。
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redis可以设置生效开始的时间吗
一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。
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。
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