本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识,其中主要介绍了关于redis的一些优势和特点,Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式存储数据库,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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Remote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。
Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中,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);
2、数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的;
3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;
4、使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;
5、使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求;
6.多路 I/O 复用模型
多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有 I/O 事件时,就从阻塞态中唤醒,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。
**这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。**采用多路 I/O 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),且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快,也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈,主要由以上几点造就了 Redis 具有很高的吞吐量。
我们首先要明白,上边的种种分析,都是为了营造一个Redis很快的氛围!官方FAQ表示,因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了(毕竟采用多线程会有很多麻烦!)。
redis 127.0.0.1:6379> SET rediskey redis OK redis 127.0.0.1:6379> GET rediskey "redis"
Redis hash 是一个 string 类型的 field(字段) 和 value(值) 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。
Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿)
Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)
一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH rediskey redis (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> LPUSH rediskey mongodb (integer) 2 redis 127.0.0.1:6379> LPUSH rediskey mysql (integer) 3 redis 127.0.0.1:6379> LRANGE rediskey 0 10 1) "mysql" 2) "mongodb" 3) "redis"
Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。
集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable。
Redis 中集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。
集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
redis 127.0.0.1:6379> SADD rediskey redis (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> SADD rediskey mongodb (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> SADD rediskey mysql (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> SADD rediskey mysql (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS rediskey 1) "mysql" 2) "mongodb" 3) "redis"
Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。
Redis 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。
在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身,所以 HyperLogLog 不能像集合那样,返回输入的各个元素。
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内,快速计算基数。
以下实例演示了 HyperLogLog 的工作过程:
//添加指定元素到 HyperLogLog 中。 redis 127.0.0.1:6379> PFADD rediskey "redis" 1) (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> PFADD rediskey "mongodb" 1) (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> PFADD rediskey "mysql" 1) (integer) 1 //添加指定元素到 HyperLogLog 中。 redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT rediskey (integer) 3
Redis 发布订阅 (pub/sub) 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。
下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系:
以下实例演示了发布订阅是如何工作的,需要开启两个 redis-cli 客户端。
在我们实例中我们创建了订阅频道名为 runoobChat:
redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE runoobChat Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1) "subscribe" 2) "runoobChat" 3) (integer) 1
现在,我们先重新开启个 redis 客户端,然后在同一个频道 runoobChat 发布两次消息,订阅者就能接收到消息。
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Redis PUBLISH test" (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Learn redis by runoob.com" (integer) 1 # 订阅者的客户端会显示如下消息 1) "message" 2) "runoobChat" 3) "Redis PUBLISH test" 1) "message" 2) "runoobChat" 3) "Learn redis by runoob.com"
gif 演示如下:
runoobChat
频道。Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下三个重要的保证:
一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:
以下是一个事务的例子, 它先以 MULTI 开始一个事务, 然后将多个命令入队到事务中, 最后由 EXEC 命令触发事务, 一并执行事务中的所有命令:
redis 127.0.0.1:6379> MULTI OK redis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days" QUEUED redis 127.0.0.1:6379> GET book-name QUEUED redis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series" QUEUED redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tag QUEUED redis 127.0.0.1:6379> EXEC 1) OK 2) "Mastering C++ in 21 days" 3) (integer) 3 4) 1) "Mastering Series" 2) "C++" 3) "Programming"
单个 Redis 命令的执行是原子性的,但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制,所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本,但批量指令并非原子化的操作,中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚,也不会造成后续的指令不做。
这是官网上的说明 From redis docs on transactions:
It’s important to note that even when a command fails, all the other commands in the queue are processed – Redis will not stop the processing of commands.
比如:
redis 127.0.0.1:7000> multi OK redis 127.0.0.1:7000> set a aaa QUEUED redis 127.0.0.1:7000> set b bbb QUEUED redis 127.0.0.1:7000> set c ccc QUEUED redis 127.0.0.1:7000> exec 1) OK 2) OK 3) OK
如果在 set b bbb 处失败,set a 已成功不会回滚,set c 还会继续执行。
Redis 脚本使用 Lua 解释器来执行脚本。 Redis 2.6 版本通过内嵌支持 Lua 环境。执行脚本的常用命令为 EVAL。
redis 127.0.0.1:6379> EVAL "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second 1) "key1" 2) "key2" 3) "first" 4) "second"
Redis GEO 主要用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作,该功能在 Redis 3.2 版本新增。
Redis GEO 操作方法有:
redis> GEOADD Sicily 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania" (integer) 2 redis> GEODIST Sicily Palermo Catania "166274.1516" redis> GEORADIUS Sicily 15 37 100 km 1) "Catania" redis> GEORADIUS Sicily 15 37 200 km 1) "Palermo" 2) "Catania" redis>
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。
Redis Stream 主要用于消息队列(MQ,Message Queue),Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub) 来实现消息队列的功能,但它有个缺点就是消息无法持久化,如果出现网络断开、Redis 宕机等,消息就会被丢弃。
简单来说发布订阅 (pub/sub) 可以分发消息,但无法记录历史消息。
而 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能,可以让任何客户端访问任何时刻的数据,并且能记住每一个客户端的访问位置,还能保证消息不丢失。
Redis Stream 的结构如下所示,它有一个消息链表,将所有加入的消息都串起来,每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容:
每个 Stream 都有唯一的名称,它就是 Redis 的 key,在我们首次使用 xadd 指令追加消息时自动创建。
上图解析:
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤:
Redis 管道技术可以在服务端未响应时,客户端可以继续向服务端发送请求,并最终一次性读取所有服务端的响应。
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