「2022 年什么会火？什么该学？本文正在参与“聊聊 2022 技术趋势”征文活动 」

Redis(Remote Dictionary Server ) 使用 C 语言编写的，开源的 高性能

• Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射

  值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合

• 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以：读写速度非常快

• Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案;

• Redis是单线程+多路IO复用技术

Redis 端口：6379，默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库：

优点：

• Redis 是基于内存进行的直接操作，因此读取速度非常快： 有效处理程序：高性能 高并发
• 虽然Redis 是基于内存的操作，同时为了保证数据安全可靠，会定时对数据进行持久化： 两种持久化方式
• 支持事务，丰富数据结构，支持多种集群操作

缺点：

• 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写

Windows 版本：下方网盘连接中提供解压包，解压即用… 可以学习使用.

实际工作中，都是使用linux 的更多,所以这里顺便，记录学习下Redis Linux服务安装：

安装 C语言环境：

因为，Redis 是 C语言开发的，所以，运行需要C语言的开发环境需要安装

C语言环境安装：

查看 C语言环境的版本

Linux安装 Redis：

① 下载安装包：官方网址🚀 点击页面的，Download 下载最新版本的安装包

② 通过工具：等工具将，安装包上传到Linux 上：

③ 解压，配置，启动运行：

Redis高级配置：

上面已经将 Redis 服务安装完毕：

• 我们可以通过 可以启动redis服务,但有些效果并不方便，可以通过修改 Redis配置文件设置Redis服务的配置

• 为了方便操作，建议将 上传的安装包路径中配置文件 拷贝一份在方便操作的目录：

  将linux 目录下文件，复制一份到 /MyRedis 目录下方便操作更改;

• 在Redis 启动服务时候可以指定，启动的配置文件来进行Redis 设置：

  通过指定路径下配置文件，来启动加载Redis 服务

Redis 后台启动：

• redis 默认不是后台启动的，在服务上操作，会一直占着页面，不方便后面的操作… 需要将Redis 设置为：

• 将 更改为： 此时Redis 为

Redis 远程访问：

• 在服务器上并不方便操作，Redis命令官方提供一个远程连接的工具：可以在Windows上操作远程Redis

• redis默认只允许本地访问，要使redis可以远程访问可以修改redis.conf

  注释掉：

• 在redis3.2之后，redis增加了protected-mode，在这个模式下，即使注释掉了bind 127.0.0.1，再访问redisd时候还是报错

  修改 redis.conf： 关闭保护模式

Redis 启动：

• Redis 启动成功： 可以在服务器启动客户端操作Redis命令;
• 开启了远程连接之后： 也可以在 Windows 上直接操作, Linux上的Redis~

Redis服务关闭：

服务根路径执行： 或，在客户端：

Linux查看Redis 服务是否启动：

设置密码：

这个非常重要, 我学习的时候使用的是 阿里服务器上面搭建的Redis

开始着只是为了学习，随便搞搞，没想到因为没有密码第二天就被 黑客攻击了，用我的 去挖矿？ 人都傻了，赶紧上一个密码

Redis 设置密码：

• 持久密码： 通过设置 配置文件来设置密码，设置之后需要重启更新配置文件… 每次启动都是这个密码

• 临时密码： 不在 中设置，而是每次启动服务的时候设置一次临时密码，同样，重启服务就没有密码…

持久密码：

• redis.conf 文件中： 参数设置Redis 登录密码
• 示例： 设置Redis持久密码为：123

临时密码：

• 每次服务启动的时候，如果需要设置密码时使用：
• 建立连接之后执行： 设置临时密码为 123456，临时|持久 密码都存在时候，就近原则 使用临时密码🤯

密码登录：

• 设置密码之后的控制台登录就需要输入密码了：
• 就可以完成登录✔

以上基础操作非常简单，多多练习即可！

String是Redis最基本的类型，因为Redis 是k, v 存储的所以可以理解为：是一个HashMap<String，String>

• String 是二进制存储的：

  String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M.

常用命令：

• Redis 下标都是从 0开始计算的

原子性：

incr | decr 是原子性操作：

• 原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作

• 这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何

  单线程中：能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"

  多线程中：不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作

• Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程

java中的i++是否是原子操作：

• 答：

  i++ 本质被分为：

数据结构：

Redis： String的数据结构为简单动态字符串

• 类似于 Java 的Arraylist 采用， 方式来减少内存的频繁分配

  当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间 乘2

  字符长度超过 1M 时，每次扩容只会扩容 1M 需要注意的是字符串最大长度是

Redis 的列表类型，类似于Java 的List 集合：

• 同时它的存储方式又像一个

  你可以添加一个元素到队列

  

• 它底层是一个 队列

• 当一个队列 的所有值被取走，Redis 的这个k 就会消失… 这样的结构就像是Java的：

常用命令：

数据结构：

Redis 中的 list数据结构为：

是由多个 组成的一个链表

• **因为List 是一个双向列表为了节省空间，普通的链表需要附带 **
• 对于少量的数据都是直接创建一个，连续的存储空间 ,

Redis 功能与 类似

• 当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择
• set 还提供了一个：

Redis的Set是string类型的无序集合：

• 它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)

常用命令：

Set 不像 List 取值不会删除值

数据结构：

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的

Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值

Redis hash 是一个键值对集合：

• hash特别适合用于存储对象 类似Java里面的

• 通过Redis 的Hash 可以很好的表示一个对象：

  以 对应的 value 又是一个 HashMap

常用命令：

数据结构：

Hash类型对应的数据结构是两种：

• （压缩列表） 否则使用：

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似：

• 不同之处在于，Zset 有序集合的每个成员都关联了一个

  Redis 通过这个 对每个元素进行 排序集合中的成员

• 通过评分，Zset 集合中的元素是

• 访问有序集合的中间元素也是非常快的，因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表

有序集合可以用于实现，

常用命令：

数据结构：

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构：

zset底层使用了两个数据结构

• Hash

  hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性; 可以通过元素value找到相应的score值

• 跳跃表

  跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表.

跳跃表：

• 有序集合在生活中比较常见

  例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等

  对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等…

  Redis采用的是跳跃表

跳跃表 类似于是一种算法：

跳表，是基于链表实现的一种类似“二分”的算法。它可以快速的实现增，删，改，查操作

正常查询 16 需要依次比较 10次

而使用 跳跃表：我们每隔一个节点就提取出来一个元素到上一层，把这一层称作索引

每次查询先比较最上层的索引间隔，通过down 到下一层索引继续比较，知道比较对的结果…

• ，， 不成立—>往后没有了down 往下 第一级索引
• 原始链表：16==16

但这种，方式是以空间换取时间，随着数据增大 索引也会越来越多，

Redis 发布订阅 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息 Redis 客户端可以订阅任意数量的频道

• Redis 客户端可以

  发消息客户端，通过往固定的 上发布消息.

  接收消息客户端，可以订阅 多个客户端可以订阅同一个 类似于MQ的

WSM1 对频道 www 发布消息 hello

WSM2 WSM3 订阅 www 评到，可以事实监听到消息订阅…

Redis6中除了有5中基本的数据类型外，还有另外3中新数据类型：

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节byte 等于8位bit

• 例如： 是由三个字节组成 等于

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

• Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同.

• 把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，

  

常用命令：

setbit 根据偏移量设置 v 位上的值，

• 语法： 设置Bitmaps中某个 的值

getbit 根据偏移量获取该位上的值

• 语法： 获取Bitmaps中某个偏移量的值

bitcount 这个和上面很不同✨

• 正常清空下可以查询指定 下所有的 1 的个数

• **除此之外还提供两个参数 **

  就是这个 start 和 end 正常人都会认为这个是数值下标其实不是, Redis可能为了方便表示的是一个字节单位而且是个范围

  实际上的 对应数据的下标是 例如是0 表示的是：0-7 Redis 对start end 设置的是字节单位所以需要 才是数组真实坐标

• 语法： [] 可选, 如果不输入 start end 则直接返回改key 所有的1

bitop and 是一个复合操作：

• 语法： and|or|not|xor选其一即可

  and交集

  or并集 集合A差集合B：集合A中排除掉和集合B中共同元素 后剩下的元素

  not非 是一种二进制算法

  xor异或 A|B集合 中互相没有的元素.

实际场景：

模拟场景：

• 统计一个网站，每天的用户浏览量：

• 定义一个：

  用户的 id 就是，BitMaps 的下标： 只需要通过用户 id 就可以得到改用户在这一天有没有登录系统;

很多应用的用户id以一个指定数字

• 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费

  在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞

• Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字

Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

很明显， 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

• 但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少
• 只有10万 ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0

简介：

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV

可以使用Redis的、轻松实现

• 但像UV 、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决? 对每个浏览的ip进行统计, 统计该网站每天被多少个ip 访问…

  这要求对每个不同的 ip 进行存储，并统计集合中

• 解决基数问题有很多种方案：

  数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

  Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

什么是基数：就是一组不重复的数据~

• 数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8} 那么这个基数数据集就是：

Hyperloglog

• 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，
• 在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的.
• 可以理解HypeLogLog就是高级的 Set

常用命令：

将指定的元素添加到

• 语法： 插入成功返回1

统计 中的元素个数.

• 语法：

将一个|多个 合并并存储到另外一共

• 语法： 会自动过滤 重复的值…

简介：

Redis 3.2 中增加了对类型的支持

Redis 可以通过记录地图上的坐标 来设置地理信息：提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作

常用命令：

添加一个经纬度坐标

• 语法：

• 实例： 创建一个 上海的坐标是

• 注意： 两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入

  有效的经度从 -180 度到 180 度

  有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度 当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误

  南北极，无法暂时直接添加…

根据 获取该位置的

• 语法：
• 实例： 获取上海的坐标.

获取两个坐标之间的

• 语法： 两个地址首先要在同一个 中

  如果没有指定则，默认使用 m 做单位;

以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

• 语法：

  以指定 为中心，查找附近的设备…

请结合配置文件： 配置文件进行管理;

• Units 单位：

  Redis 开头定义了一些基本度量单位， 配置文件：敏感大小写…

• 这里无需更改了解，Redis的规则单位说明:

引入外部配置：

类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

• 引入外部的配置文件，就像 jsp 的 < include > 可以引入外部的小脚本~

自定义模块配置：

• redis3.0的爆炸功能是新增了集群

• redis4.0就是在3.0的基础上新增了许多功能

  通过 loadmodule 配置将引入自定义模块来新增一些功能.

网络配置：

• 绑定redis服务器网卡IP，默认为127.0.0.1,即本地回环地址 这样访问 Redis服务只能通过本机的客户端连接，而

  如果bind选项为空的话，那会接受所有来自于可用网络接口的连接…

• 指定redis运行的端口，默认是

  由于Redis是单线程模型，因此单机开多个Redis进程的时候会修改端口

• 设置客户端连接的超时时间

  当客户端在这段时间内没有发出任何指令，那么Redis服务自动关闭该连接。

• 对访问客户端的一种，每个n秒检测一次

  将周期性的使用SO_KEEPALIVE检测客户端是否还处于健康状态，避免服务器一直阻塞.

• 设置tcp的backlog backlog其实是一个

  在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题.

Redis 总体常用的配置：

• 设置为 表示指定Redis以守护进程的方式启动

• 配置PID文件路径，当redis作为守护进程运行的时候，会将服务 pid 默认写到： Linux系统可以通过查看该文件获取 redis服务pid

• 定义日志级别：默认值为，有如下4种取值

  debug（记录大量日志信息，适用于开发、测试阶段

  verbose（较多日志信息

  notice（适量日志信息，使用于生产环境

  warning（仅有部分重要、关键信息才会被记录

• 配置log文件地址, 默认打印在命令行终端的窗口上, 默认不输出配置文件;

• 设置数据库的索引。默认的数据库是 0

SNAPSHOTTING 快照：

• 配置触发 Redis的持久化条件, 也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘

  如果你只是用Redis的缓存功能，不需要持久化，那么你可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能：

• 默认值为yes

  当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败，Redis是否停止接收数据

  这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上，否则没有人会注意到灾难（disaster）发生了 Redis重启 又可以重新开始接收数据了

• 默认值是yes

  对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行

  如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能，但是存储在磁盘上的快照会比较大

• 默认值是yes

  在存储快照后，我们还可以让redis使用CRC64算法来进行

• 设置快照的文件名，默认是

• 设置快照文件的存放路径，这个配置项一定是个目录，而不能是文件名

SECURITY 安全保护：

• 命令重命名，对于一些危险命令例如： 一些黑客不法分子，输入命令执行…

  服务端redis-server，常常需要禁用以上命令来使得服务器更加安全： 禁用 flushdb命令

  也可以保留命令但是不能轻易使用，重命名这个命令即可： 重命名，之后更简单了😀

• 置redis连接密码…

CLIENTS 客户端设置：

• 设置客户端最大并发连接数，默认无限制

  当客户端连接数到达限制时，Redis会关闭新的连接并向客户端返回

MEMORY MANAGEMENT 内存管理：

• 设置Redis的最大内存，如果设置为0 表示不作限制

  建议设置，否则, 内存满了造成服务器宕机 可以对内存满载进行设置…

• 当内存使用达到maxmemory设置的最大值时，redis使用的

  volatile-lru 利用LRU算法移除设置过过期时间的key

  volatile-ttl

  volatile-random

  allkeys-lru

  allkeys-random

  no-enviction 默认值

• lru ttl 样本数量

  LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，

  所以：你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个

APPEND onLY MODE 追加模式：

默认值为no 关闭

• 默认redis使用的是rdb方式持久化
• Append only File是另一种持久化方式 设置 yes 开启 aof

• aof文件名，默认是"appendonly.aof"

aof持久化策略的配置

• no：表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快
• always：表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘
• everysec：表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据

默认值为no

• 在aof重写或者写入rdb文件的时候，会执行大量IO，此时对于和的aof模式来说：

• 执行fsync会造成阻塞过长时间，如果对延迟要求很高的应用，这个字段可以设置为yes：

  默认为no，建议yes Linux的默认fsync策略是30秒。可能丢失30秒数据

64mb

• 设置允许重写的最小aof文件大小，避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写

默认值为 yes

• aof文件可能在尾部是不完整的，当redis启动的时候，aof文件的数据被载入内存，会执行异常
• 如果选择的是yes，当截断的aof文件被导入的时候，会自动发布一个log给客户端然后
• 如果是no，用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以

LUA scriptING lua脚本设置：

• lua-time-limit：一个lua脚本执行的最大时间，单位为ms。默认值为5000

REPLICATION 复制：

Redis 集群的配置, 下面介绍…

Redis 集群的配置, 下面介绍…

Redis 为了方便提供了一共依赖， 就想Java 操作数据库一样需要引入一个

里面定义了大量操作 Redis 的接口方法… 这个不需要太细致精通，了解即可，毕竟现在Java 都是SpringBoot 的工程了. 下面整合SpringBoot 才是关键！

① 创建一共Maven工程： 本地Git 进行管理…

② 添加Maven依赖：

③ 编写测试类：

• 为了方便管理创建一个包：

• 执行测试连接，

• 通过 获取的 进行操作Redis 的各种方法… 下面进行逐一简单测试~

• 使用完毕之后，记得 回收资源

注意：使用远程连接操作时候：

Redis 配置文件要打开允许网络远程调用： 关闭保护模式

如果是Linux 操作系统，要关闭

Redis 的大部分方法都和 Jedis 中API 一致不详细一一介绍了

个人代码，需要的可以下方地址下载…

Spring Boot整合Redis非常简单：

创建

发送一请求

• 请求发送成功，后台成功接收到请求，
• 但，Redis存储的k 是乱码

之前通过，Redis 整合Java 使用的是

• 可以直接通过 我个人感觉良好，挺好用的但是 Springboot2 移除了…
• Jedis 采用直连方式，多个线程操作是不安全的，A B线程同时操作Redis共享数据… 为了避免需要使用
• Lettuce 实例可以在多线程中共享，不存在线程安全问题，可以减少线程的数据.

查看SpringBoot 自动注入的

自动配置文件下：

• SpringBoot 自动集成的配置类，不可更改，是 默认实现
• 注解，当程序中没有 则使用，注入改配置类对象到 Spring容器

StringRedisTemplate 只能对 key=String

• StringRedisTemplate 继承了 RedisTemplate

• RedisTemplate 是一个泛型类，而 StringRedisTemplate 则不是

• 他们各自序列化的方式不同，但最终都是得到了一个字节数组

  StringRedisTemplate 使用的是 StringRedisSerializer 类

  RedisTemplate 使用的是 JdkSerializationRedisSerializer 类

• 两者的数据是不共通的：

  StringRedisTemplate 只能管理 StringRedisTemplate 里面的数据

  RedisTemplate 只能管理 RedisTemplate中 的数据

定义 配置包

重启配置执行：

Redis 存储的key 不在乱码…

正常情况下，公司存储对象都是JSON 类型所以，发送的value

当然 Redis 也支持发送存储 对象，实体类要进行序列化配置，不然不可以进行网络传输…

• 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速

• 数据存储结构，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的 时间复杂度都是O(1)

• 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件

• 多路IO复用，非阻塞IO

  这里不好解释多路复用，可以理解为：网络IO多路复用技术来

  多路-指的是多个socket网络连接

  复用-指的是复用一个线程

  多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术.

  复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗，Redis在内存中操作数据的速度非常快，内存内的操作不会成为这里的性能瓶颈

多路复用：

多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll

select | poll

• 两者很类似，大概是一种轮询的形式进行多路执行，每个请求与服务建立连接，对多个连接进行轮询操作处理，未处理的会进入堵塞

• 缺点：会有空操作情况，大量的连接如果有的连接没有操作，也会进行轮询…浪费上下文切换时间

• select | poll 区别：

epoll

• 每个连接，的操作会进行统计，如果没有操作的连接，不会进行操作