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第2章　API的理解和使用
2024-11-23 00:18  浏览:80

1. Redis介绍：

　　Redis是一种基于键值对（key-value）的NoSQL数据库。

第2章　API的理解和使用

　　与很多键值对数据库不同的是，Redis中的值可以是由string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）等多种数据结构和算法组成，因此Redis可以满足很多的应用场景。

　　而且因为Redis会将所有数据都存放在内存中，所以它的读写性能非常惊人。

　　不仅如此，Redis还可以将内存的数据利用快照（RDB）和日志（AOF）的形式保存到硬盘上，这样在发生类似断电或者机器故障的时候，内存中的数据不会“丢失”。

2. Redis特性：

（1）速度快。速度快的原因：

  • Redis的所有数据都是存放在内存中的，这是Redis速度快的最主要原因。
  • Redis是用C语言实现的，一般来说C语言实现的程序“距离”操作系统更近，执行速度相对会更快。
  • Redis使用了单线程架构，预防了多线程可能产生的竞争问题。

（2）基于键值对的数据结构服务器。

　　与很多键值对数据库不同的是，Redis中的值不仅可以是字符串，而且还可以是具体的数据结构，它主要提供了5种数据结构：字符串、哈希、列表、集合、有序集合。这样不仅能便于在许多应用场景的开发，同时也能够提高开发效率。

（3）简单稳定

  • 首先，Redis的源码很少。
  • 其次，Redis使用单线程模型，这样不仅使得Redis服务端处理模型变得简单，而且也使得客户端开发变得简单。
  • 最后，Redis不需要依赖于操作系统中的类库（例如Memcache需要依赖libevent这样的系统类库），Redis自己实现了事件处理的相关功能。

（4）持久化

　　通常看，将数据放在内存中是不安全的，一旦发生断电或者机器故障，重要的数据可能就会丢失，因此Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF，即可以用两种策略将内存的数据保存到硬盘中（如图1-1所示），这样就保证了数据的可持久性。

（5）主从复制

 　　Redis提供了复制功能，实现了多个相同数据的Redis副本。

（6）高可用和分布式

　　Redis从2.8版本正式提供了高可用实现Redis Sentinel（哨兵模式），它能够保证Redis节点的故障发现和故障自动转移。

　　Redis从3.0版本正式提供了分布式实现Redis Cluster（集群模式），它是Redis真正的分布式实现，提供了高可用、读写和容量的扩展性。

3. Redis使用场景：

　　（1）缓存。合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。

　　（2）排行榜系统。Redis提供了列表和有序集合数据结构，合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统。

　　（3）计数器应用。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好。

　　（4）社交网络。赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能，由于社交网站访问量通常比较大，而且传统的关系型数据不太适合保存这种类型的数据，Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。

　　（5）消息队列系统。消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。

4. 在Linux系统上安装Redis

　　第1步：将redis的源码包上传到linux系统。

　　　　　　Alt+p打开sftp窗口：输入put "F:/java/ziyuan/redis-3.0.0.tar.gz"

　　第2步：解压：tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz

　　第3步：进行编译。 cd到解压后的目录 输入命令：make  

　　第4步：进行安装。 输入命令：make install PREFIX=/usr/local/redis 

启动：redis-server （加上配置文件）      [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-server redis.conf

连接Redis服务：redis-cli       [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-cli

停止Redes服务：redis-cli shutdown       [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-cli shutdown

2.1.1 全局命令：

keys *       ：将所有的键都输出

dbsize      ：输出键总数

exits key  ：检查某个键是否存在，如果存在返回1，不存在返回0

del key     ：删除某个键

expire key 时间 ：为某个键设置过期时间

ttl key       ：观察某键的剩余过期时间

type key   ：返回某键的数据结构类型，如果键不存在返回none

2.1.2 数据结构与内部编码：

　　type命令实际返回的就是当前键的数据结构类型，它们分别是：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合），但这些只是Redis对外的数据结构。

　　实际上每种数据结构都有自己底层的内部编码实现，而且是多种实现，这样Redis会在合适的场景选择合适的内部编码。

　　多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势，例如ziplist比较节省内存，但是在列表元素比较多的情况下，性能会有所下降，这时候Redis会根据配置选项将列表类型的内部实现转换为linkedlist。

2.1.3 单线程架构：

（1）单线程模型：　

　　Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务。

　　因为Redis是单线程来处理命令的，所以一条命令从客户端达到服务端不会立刻被执行，所有命令都会进入一个队列中，然后逐个被执行。所以假如有多个客户端命令，则这些命令的执行顺序是不确定的，但是可以确定不会有两条命令被同时执行。

　　但是像发送命令、返回结果、命令排队肯定不像描述的这么简单，Redis使用了I/O多路复用技术来解决I/O的问题。

（2）为什么单线程号还能这么快？

为什么Redis使用单线程模型会达到每秒万级别的处理能力呢？可以将其归结为三点：

　　第一，纯内存访问，Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为100纳秒，这是Redis达到每秒万级别访问的重要基础。

　　第二，非阻塞I/O，Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

　　第三，单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。

　　字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如JSON、XML））、数字（整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视频），但是值最大不能超过512MB。

1、命令：

  • 设置值：set key value
  • 获取值：get key
  • 批量设置值：mset key value key value ...　　例如：mset  a 1 b 2 c 3
  • 批量获取值：mset key key ...　　例如：mset  a b c
  • 计数：incr key（自增）、decr key（自减）、incrby key number（自增指定数字）、decrby key number（自减指定数字）

2、字符串类型的内部编码有3种：

  • int：8个字节的长整型。
  • embstr：小于等于39个字节的字符串。
  • raw：大于39个字节的字符串。

　　Redis会根据当前值的类型和长度决定使用哪种内部编码实现。

3、典型使用场景

（1）缓存功能

　　下图是比较典型的缓存使用场景，其中Redis作为缓存层，MySQL作为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。由于Redis具有支撑高并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。

　　首先从Redis中获取用户信息（伪代码）：

　　

　　如果没有从Redis获取到用户信息，需要从MySQL中进行获取，并将结果回写到Redis，添加1小时（3600秒）过期时间：（伪代码）

　　

（2）计数

 　　例如使用Redis作为视频播放数计数的基础组件，用户每播放一次视频，相应的视频播放数就会自增1：

　　

（3）共享sessio

　　一个分布式Web服务将用户的Session信息（例如用户登录信息）保存在各自服务器中，这样会造成一个问题，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户刷新一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题是用户无法容忍的。

　　为了解决这个问题，可以使用Redis将用户的Session进行集中管理，如下图所示，在这种模式下只要保证Redis是高可用和扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。

（4）限速

 　　很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录时，让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人。但是为了短信接口不被频繁访问，会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次。此功能可以使用Redis来实现，下面的伪代码给出了基本实现思路：

　　

2.2.2  哈希Hash

　　

 1、命令：

  • 设置值：hset key field value　　例：为user:1 添加一对field-value：hset user:1 name tom
  • 获取值：hget key field　　例hget user:1 name
  • 删除field：hdel key field [field ...] （可以同时删除多个）
  • 计算field的个数：hlen key
  • 批量设置或获取field-value：hmset key field value [field value ...]　　hmget key field [field ...]
  • 判断field是否存在：hexits key field
  • 获取所有field：hkeys key
  • 获取所有value：hvals key
  • 获取所有field-value：hgetall key
  • field自增：hincrby
  • 计算value的字符串长度：hstrlen key field

 2、哈希类型的内部编码：

　　哈希类型的内部编码有两种：

　　ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置（默认512个）、同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比hashtable更加优秀。

　　hashtable（哈希表）：当哈希类型无法满足ziplist的条件时，Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降，而hashtable的读写时间复杂度为O(1)。

2.2.3  列表List

 　　列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串.

1、命令：

  • 从右边插入元素：rpush key value [value ...]
  • 从左边插入元素：lpush key value [value ...]
  • 向某个元素(pivot)前或者后插入元素：linsert key before | after pivot value
  • 查找指定范围内的元素列表：lrange key start end　　例lrange listket 0 -1 查找全部元素
  • 获取列表指定索引下标的元素：lindex key index
  • 获取列表长度：llen key
  • 从列表左侧弹出元素：lpop key
  • 从列表左侧弹出元素：rpop key删除指定元素：lrem key count value （lrem命令会从列表中找到等于value的元素进行删除，根据count的不同分为三种情况：count>0，从左到右，删除最多count个元素；count<0，从右到左，删除最多count绝对值个元素；count=0，删除所有）
  • 修改：lset key index newvalue
  • 阻塞弹出：blpop key [key ...] timeout

2、内部编码　　列表类型的内部编码有两种：

  • ziplist（压缩列表）：当列表的元素个数小于list-max-ziplist-entries配置（默认512个），同时列表中每个元素的值都小于list-max-ziplist-value配置时默认64字节），Redis会选用ziplist来作为列表的内部实现来减少内存的使用。
  • inkedlist（链表）：当列表类型无法满足ziplist的条件时，Redis会使用linkedlist作为列表的内部实现。

 3、使用场景

 （1）消息队列

　　Redis的lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列，生产者客户端使用lrpush从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的“抢”列表尾部的元素，多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。

 （2）文章列表

 　　每个用户有属于自己的文章列表，现需要分页展示文章列表。此时可以考虑使用列表，因为列表不但是有序的，同时支持按照索引范围获取元素。

 实际上列表的使用场景很多，在选择时可以参考以下口诀：

  • lpush+lpop=Stack（栈）
  • lpush+rpop=Queue（队列）
  • lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）
  • lpush+brpop=Message Queue（消息队列）

2.2.4  集合Set

　　 集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。

　　一个集合最多可以存储2^32-1个元素。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。

1、命令：

  • 添加元素：sadd key element [element ...] （返回结果为添加成功的元素个数）
  • 删除元素：srem key element [element ...] （返回结果为成功删除的元素个数）
  • 计算元素个数：scard key
  • 判断元素是否在集合中：sismember key element
  • 随机从集合返回指定个数元素：srandmember key [count] （count如果不写默认为1）
  • 从集合随机弹出元素：spop key
  • 获取所有元素：smembers key

2、内部编码：

  • intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数且元素个数小于set-maxintset-entries配置（默认512个）时，Redis会选用intset来作为集合的内部实现，从而减少内存的使用。
  • hashtable（哈希表）：当集合类型无法满足intset的条件时，Redis会使用hashtable作为集合的内部实现。

3、使用场景：

　　集合类型比较典型的使用场景是标签（tag）。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点就是标签。

　　给用户添加标签：

　　

2.2.5  有序集合zset

 　　它保留了集合不能有重复成员的特性，但不同的是，有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据。

1、命令：

  • 添加成员：zadd key score member [score member ...]
  • 计算成员个数：zcard key
  • 计算某个成员的分数：zscore key member
  • 计算成员的排名：zrank key member
  • 删除成员：zrem key member [member ...]
  • 增加成员的分数：zincrby key increment member
  • 返回指定排名范围的成员：zrange key start end [withscores] （如果加上withscores选项，同时会返回成员的分数）

 2、内部编码：

  • ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实现，ziplist可以有效减少内存的使用。
  • skiplist（跳跃表）：当ziplist条件不满足时，有序集合会使用skiplist作为内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降。

3、使用场景：

　　有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的：按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。本节使用赞数这个维度，记录每天用户上传视频的排行榜。主要需要实现以下4个功能：

添加用户赞数：zadd和zincrby

取消用户赞数：zrem

展示获取赞数最多的十个用户：zrevrange

展示用户信息以及用户分数：zscore和zrank

 　　Redis提供了几个面向Redis数据库的操作，它们分别是dbsize、select、flushdb/flushall命令。

（1） 切换数据库：select dbIndex

 　　许多关系型数据库，例如MySQL支持在一个实例下有多个数据库存在的，但是与关系型数据库用字符来区分不同数据库名不同，Redis只是用数字作为多个数据库的实现。Redis默认配置中是有16个数据库。

　　例：selet 15  切换到15号数据库

能不能像使用测试数据库和正式数据库一样，把正式的数据放在0号数据库，测试的数据库放在1号数据库，那么两者在数据上就不会彼此受影响了。事实真有那么好吗？

　　Redis3.0中已经逐渐弱化这个功能，原因：

  1. Redis是单线程的。如果使用多个数据库，那么这些数据库仍然是使用一个CPU，彼此之间还是会受到影响的。
  2. 多数据库的使用方式，会让调试和运维不同业务的数据库变的困难，假如有一个慢查询存在，依然会影响其他数据库，这样会使得别的业务方定位问题非常的困难。
  3. 部分Redis的客户端根本就不支持这种方式。即使支持，在开发的时候来回切换数字形式的数据库，很容易弄乱。

　　如果要使用多个数据库功能，完全可以在一台机器上部署多个Redis实例，彼此用端口来做区分，因为现代计算机或者服务器通常是有多个CPU的。这样既保证了业务之间不会受到影响，又合理地使用了CPU资源。

 （2）flushdb/flushall

 　　flushdb/flushall命令用于清除数据库，两者的区别的是flushdb只清除当前数据库，flushall会清除所有数据库。

注意如果当前数据库键值数量比较多，flushdb/flushall存在阻塞Redis的可能性。

　　许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来，Redis也提供了类似的功能。如图3-1所示，Redis客户端执行一条命令分为如下4个部分：

1）发送命令  2）命令排队  3）命令执行  4）返回结果

　　慢查询的两个配置参数：slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len

  • slowlog-log-slower-than是预设阀值，它的单位是微秒，默认值是10000，假如执行了一条“很慢”的命令（例如keys*），如果它的执行时间超过了10000微秒，那么它将被记录在慢查询日志中。　
  • Redis使用了一个列表来存储慢查询日志，slowlog-max-len就是列表的最大长度。一个新的命令满足慢查询条件时被插入到这个列表中，当慢查询日志列表已处于其最大长度时，最早插入的一个命令将从列表中移出。

 　　获取慢查询日志：slow get

　　获取慢查询日志列表当前的长度：slowlog len

　　慢查询日志重置：slowlog reset

 　　Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmark等Shell工具。

启动：redis-server （加上配置文件）      [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-server redis.conf

连接Redis服务：redis-cli       [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-cli

停止Redes服务：redis-cli shutdown       [root@localhost bin]# https://www.cnblogs.com/toria/p/redis-cli shutdown

redis-benchmark可以为Redis做基准性能测试:

　　-c（clients）选项代表客户端的并发数量（默认是50）

　　-n（num）选项代表客户端请求总量（默认是100000）

　　Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程：1）发送命令   2）命令排队   3）命令执行   4）返回结果。     其中1）+4）称为RTT（往返时间）

　　Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。

　　Pipeline（流水线）机制能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。

3.4.1 事务

　　为了保证多条命令组合的原子性，Redis提供了简单的事务功能以及集成Lua脚本来解决这个问题。

　　事务表示一组动作，要么全部执行，要么全部不执行。例如在社交网站上用户A关注了用户B，那么需要在用户A的关注表中加入用户B，并且在用户B的粉丝表中添加用户A，这两个行为要么全部执行，要么全部不执行，否则会出现数据不一致的情况。

　　Redis提供了简单的事务功能，将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi命令代表事务开始，exec命令代表事务结束，它们之间的命令是原子顺序执行的。

　　Redis提供了简单的事务，之所以说它简单，主要是因为它不支持事务中的回滚特性，同时无法实现命令之间的逻辑关系计算。Lua脚本同样可以实现事务的相关功能，但是功能要强大很多。

3.4.2 Lua脚本

　　Redis将Lua作为脚本语言可帮助开发者定制自己的Redis命令。Lua语言提供了如下几种数据类型：booleans（布尔）、numbers（数值）、strings（字符串）、tables（表格）。

　　在Redis中执行Lua脚本有两种方法：eval和evalsha。

  • eval 脚本内容 key个数 key列表 参数列表

例：eval 'return "hello" .. KEYS[1] .. ARGV[1]' 1 redis word    （此时KEYS[1]="redis"，ARGV[1]="world"，所以最终的返回结果是"hello redisworld"。）

如果Lua脚本较长，还可以使用redis-cli--eval直接执行文件。

eval命令和--eval参数本质是一样的，客户端如果想执行Lua脚本，首先在客户端编写好Lua脚本代码，然后把脚本作为字符串发送给服务端，服务端会将执行结果返回给客户端。

  • 除了使用eval，Redis还提供了evalsha命令来执行Lua脚本。如下图所示，首先要将Lua脚本加载到Redis服务端，得到该脚本的SHA1校验和，evalsha命令使用SHA1作为参数可以直接执行对应Lua脚本，避免每次发送Lua脚本的开销。这样客户端就不需要每次执行脚本内容，而脚本也会常驻在服务端，脚本功能得到了复用。

Lua可以使用redis.call函数实现对Redis的访问，例如下面代码是Lua使用redis.call调用了Redis的get操作：

　　除此之外Lua还可以使用redis.pcall函数实现对Redis的调用，redis.call和redis.pcall的不同在于，如果redis.call执行失败，那么脚本执行结束会直接返回错误，而redis.pcall会忽略错误继续执行脚本，所以在实际开发中要根据具体的应用场景进行函数的选择。

Lua脚本功能为Redis开发和运维人员带来如下三个好处：

  • Lua脚本在Redis中是原子执行的，执行过程中间不会插入其他命令。
  • Lua脚本可以帮助开发和运维人员创造出自己定制的命令，并可以将这些命令常驻在Redis内存中，实现复用的效果。
  • Lua脚本可以将多条命令一次性打包，有效地减少网络开销。

 Redis提供了4个命令实现对Lua脚本的管理：

  • script load sript：此命令用于将Lua脚本加载到Redis内存中。
  • script exists sha1 [sha1 ...]：此命令用于判断sha1是否已经加载到Redis内存中.
  • script flush：此命令用于清除Redis内存已经加载的所有Lua脚本。
  • script kill：此命令用于杀掉正在执行的Lua脚本。

 

Redis提供了Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：

  • Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
  • 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。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

下面说下Bitmaps的命令。假设将每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id：

（1）设置值：setbit key offset value （设置键的第offset个位的值（从0算起））

　　假设现在有20个用户，userid=0，5，11，15，19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如下图所示：

　　

（2）获取值：getbit key offset  （获取键的第offset位的值（从0开始算））

（3）获取Bitmaps指定范围值为1的个数：bitcount [start] [end]

（4）Bitmaps间的运算：bitop  and | or | not | xor destkey key [key ...]   （做多个Bitmaps的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在destkey中）

 

　　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，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。

　　

　　但假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），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。

　　

 　　Redis提供了基于“发布/订阅”模式的消息机制，此种模式下，消息发布者和订阅者不进行直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息。

 

命令：

  • 发布消息：publish channel message ，返回结果为订阅者个数。
  • 订阅消息：subscribe channel [channel ...]  ，订阅者可以订阅一个或多个频道。
    • 注意：1）客户端在执行订阅命令之后进入了订阅状态，只能接收subscribe、psubscribe、unsubscribe、punsubscribe的四个命令。2）·新开启的订阅客户端，无法收到该频道之前的消息，因为Redis不会对发布的消息进行持久化。
  •  取消订阅：unsubscribe channel [channel ...]  
  • 查询订阅： 查看活跃的频道：pubsub channels [pattern] 、 查看频道订阅数：pubsub numsub [channel ...] 、查看模式订阅数：pubsub numpat

使用场景：

　　聊天室、公告牌、服务之间利用消息解耦都可以使用发布订阅模式，下面以简单的服务解耦进行说明。如下图示，图中有两套业务，上面为视频管理系统，负责管理视频信息；下面为视频服务面向客户，用户可以通过各种客户端（手机、浏览器、接口）获取到视频信息。

 　　Redis是用单线程来处理多个客户端的访问，因此作为Redis的开发和运维人员需要了解Redis服务端和客户端的通信协议，以及主流编程语言的Redis客户端使用方法，同时还需要了解客户端管理的相应API以及开发运维中可能遇到的问题。本章将对这些内容进行详细分析，本章内容如下：

  • 客户端通信协议
  • Java客户端Jedis
  • 客户端管理
  • 客户端常见异常
  • 客户端案例分析
  • 客户端与服务端之间的通信协议是在TCP协议之上构建的。
  • Redis制定了RESP（REdis Serialization Protocol，Redis序列化协议）实现客户端与服务端的正常交互，这种协议简单高效，既能够被机器解析，又容易被人类识别。

　　例如客户端发送一条set hello world命令给服务端，按照RESP的标准，客户端需要将其封装为如下格式（每行用 分隔）：

　　

　　这样Redis服务端能够按照RESP将其解析为set hello world命令，执行后回复的格式如下：+OK　　Redis的返回结果类型分为以下五种：

  • 状态回复：在RESP中第一个字节为"+"。
  • 错误回复：在RESP中第一个字节为"-"。
  • 整数回复：在RESP中第一个字节为"："。
  • 字符串回复：在RESP中第一个字节为"$"。
  • 多条字符串回复：在RESP中第一个字节为"*"。

Jedis属于Java的第三方开发包，在Java中获取第三方开发包通常有两种方式：

  • 直接下载目标版本的Jedis-${version}.jar包加入到项目中。
  • 使用集成构建工具，例如maven、gradle等将Jedis目标版本的配置加入到项目中。

通常在实际项目中使用第二种方式，但如果只是想测试一下Jedis，第一种方法也是可以的。以Maven为例子，在项目中加入下面的依赖即可：

4.2.1  Jedis使用方法

Jedis对于Redis五种数据结构的操作：

4.2.2  Jedis连接池的使用方法

  • 前面介绍的是Jedis的直连方式，所谓直连是指Jedis每次都会新建TCP连接，使用后再断开连接，对于频繁访问Redis的场景显然不是高效的使用方式。
  • 因此生产环境中一般使用连接池的方式对Jedis连接进行管理。所有Jedis对象预先放在池子中（JedisPool），每次要连接Redis，只需要在池子中借，用完了在归还给池子。

　　客户端连接Redis使用的是TCP协议，直连的方式每次需要建立TCP连接，而连接池的方式是可以预先初始化好Jedis连接，所以每次只需要从Jedis连接池借用即可，而借用和归还操作是在本地进行的，只有少量的并发同步开销，远远小于新建TCP连接的开销。另外直连的方式无法限制Jedis对象的个数，在极端情况下可能会造成连接泄露，而连接池的形式可以有效的保护和控制资源的使用。下表给出两种方式各自的优劣势。

 

　　Jedis提供了JedisPool这个类作为对Jedis的连接池。使用JedisPool操作Redis的代码示例：

 （1）Jedis连接池（通常JedisPool是单例的）：

（2）获取Jedis对象不再是直接生成一个Jedis对象进行直连，而是从连接池直接获取，代码如下：

4.2.3　Redis中Pipeline的使用方法

回顾：Pipeline（流水线）机制能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。

　　Jedis支持Pipeline特性，我们知道Redis提供了mget、mset方法，但是并没有提供mdel方法，如果想实现这个功能，可以借助Pipeline来模拟批量删除：

4.2.4　Jedis的Lua脚本

　　Jedis中执行Lua脚本和redis-cli十分类似，Jedis提供了三个重要的函数实现Lua脚本的执行：

以一个最简单的Lua脚本为例子进行说明： return redis.call('get',KEYS[1])

在redis-cli中执行上面的Lua脚本，方法如下：

　　eval "return redis.call('get',KEYS[1])" 1 hello

 在Jedis中执行，方法如下：

 

scriptLoad和evalsha函数要一起使用，首先使用scriptLoad将脚本加载到Redis中，代码如下：

然后执行结果如下：

　　client list命令能列出与Redis服务端相连的所有客户端连接信息。

　　Redis为每个客户端分配了输入缓冲区，它的作用是将客户端发送的命令临时保存，同时Redis从会输入缓冲区拉取命令并执行，输入缓冲区为客户端发送命令到Redis执行命令提供了缓冲功能，如下图所示。

　　输入缓冲使用不当会产生两个问题：

  • 一旦某个客户端的输入缓冲区超过1G，客户端将会被关闭。
  • 输入缓冲区不受maxmemory控制，假设一个Redis实例设置了maxmemory为4G，已经存储了2G数据，但是如果此时输入缓冲区使用了3G，已经超过maxmemory限制，可能会产生数据丢失、键值淘汰、OOM等情况。

　　Redis为每个客户端分配了输出缓冲区，它的作用是保存命令执行的结果返回给客户端，为Redis和客户端交互返回结果提供缓冲。与输入缓冲区不同的是，输出缓冲区的容量可以通过参数client-output-buffer-limit来进行设置，并且输出缓冲区做得更加细致，按照客户端的不同分为三种：普通客户端、发布订阅客户端、slave客户端，如下图所示。

 

　　和输入缓冲区相同的是，输出缓冲区也不会受到maxmemory的限制，如果使用不当同样会造成maxmemory用满产生的数据丢失、键值淘汰、OOM等情况。

 　　Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。

 　　RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发：

（1）手动触发分别对应save和bgsave命令：

  • save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。
  • bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。

　　显然bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化。因此Redis内部所有的涉及RDB的操作都采用bgsave的方式，而save命令已经废弃。

　　bgsave命令的运作过程：

  1. 执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如果存在bgsave命令直接返回。
  2. 父进程fork完成后，bgsave命令返回“Background saving started”信息并不再阻塞父进程，可以继续响应其他命令。
  3. 子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。
  4. 进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息。

（2）自动触发：

  • 使用save相关配置，如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。
  • 如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点。
  • 执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。
  • 默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。

 

RDB的优点：

  • RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。
  • Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

RDB的缺点：

  • RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。
  • RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。

 　　AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。

 　　AOF默认是默认不开启的，开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes。

 　　AOF工作流程：

　　　　

  1. 所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
  2. AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
  3. 随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
  4. 当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。

 注：

1. AOF为什么把命令追加到aof_buf中？

　　Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处，Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。

 2. AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制：

3. AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。重写后的AOF文件为什么可以变小？

1）进程内已经超时的数据不再写入文件。2）旧的AOF文件含有无效命令，重写使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令。3）多条写命令可以合并为一个，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。

AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是：更小的AOF文件可以更快地被Redis加载。

 

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