键值对数据库
特征
*键值型
*单线程（多线程情况 仅仅在于网络请求）
*低延迟，速度快（基于内存，IO多路复用，）
*支持持久化
*支持集群，分片
*支持多语言
常见的命令
数据结构：
string
hash
list
set
sorteSet
Geo
bitMap
发布/订阅
Keys ： 查找符合的key(谨慎使用-会阻塞)
Del ：删除
existsx:是否存在
expire:设置有效期
TTL：查看有效时间（-2就是被移除，-1就是永久有效）
string类型
*最大512M，
*底层可以存string int float，底层都是字节 只是编码方式不同。
*int 和 float可以做自增或减
命令：
set(增或改) ,get,mset(批量)，mget
*incr: 加1， incr key 整数
*incrby .加N，incrby key 6 减（负数）
*incrbyFloat 增加小数，
*setnx:添加一个string的健值对，前提是key不存在 否则不执行-setnx name zhangsan 返回1成功
*setex:添加一个string的健值对，并设置时长
hash类型
hash计算那个插槽（slot）是根据优先部分计算的（hash_tag）例如 {a}666,{a}777,根据a计算
散列，其value是无序下字典
结构 key-value(field+value)
命令
hset:加或改 （ hset no1 name 张三）
hget:获取（hget no1 name）
hmset
hmget
hgetall 获取所有的键值
hkeys
hvals 获取的一个key的所有值
hincrby 让ket自增长
hsetnx 添加一个hash类型的field值 前提的filed不存在 否则不执行
List类型
类似双向链表，linkList
*有序，可以重复，
*插入和删除快，
*查询速度一般
命令
*lpush：向左插入一个或者多个（头插入）
*rpush：向右插入一个或者多个（尾插入）
*lpop：移除并返回左侧第一个元素 没有就返回nil（取）
*rpop：移除并返回左侧第一个元素 没有就返回
*blpop和brpop,(阻塞)取 没有元素时候指定等待时间，不返回nil
*lrange ket star end 返回范围内的数据（不移除）
可以模拟 栈，队列，阻塞队列
栈：先进后出
队列：先进先出
Set类型
类似hashset 可以看作是值为null的hashMap
*无序
*不重复
*查询快
*支持交集，并集，差集的功能
命令
*sadd key member: 加一个或者多个
*srem key member:移除一个或者多个
*scard key:返回set中元素个数
*smembers:获取set中所有元素
*sinter key1 key2:求连个key的交集
*sdiff:差集
*sunion:并集
Scan:非阻塞，可以获取不到最新的key
Redis 的事务是通过 multi和 exex 命令实现的。
SortSet类型
类似java的TreeSet
*可排序
*不重复
*查询速度快
经常被用于排行榜的功能
命令
*zadd增
*zrem删
*zscore key 获取取值
*zrank 获取排名
*zcard 获取元素个数
*zcount 在范围内计数
*zincrby自增
*zrange 获取排名内的元素
*获取分数值范围的元素
*求交几 差集 并集
*在Z后面加rev就是降序
redis的java客户端
jedis:简单，线程不安全，要创建连接池
lettuce:基于netty框架，支持同步，一般，线程安全，支持redis的哨兵模式 集群模式 管道模式
Redisson：基于redis实现分布式 可以伸缩的Java数据结构入Map queue lock Atomiclong
spring Data redis 整合了 jedis和lettuce
1:jedis
使用步骤：1引入依赖-2创建jedis对象连接，-3使用方法命令-4释放资源
jedis连接池
背景：jedis是线程不安全，频繁创建和消耗对性能消耗很大。
封装并 提供一个放回jedis对象的静态方法
2:SpringDataRedis
特征
*提供了对jedis和lettuce的整合
*提供了redisTemplate统一API操作redis
*支持redis的发布/订阅模型
*支持redis的哨兵和集群模式
*支持lettuce的响应式编程
*支持基于jdk，json,字符串，spring对象的序列化和反序列化（存对象）
*支持基于redis的JDKcollection实现（（分布式）重写集合）
封装了redis的各种操作API：（每种数据类型都有）如string list等
使用注意-序列化方案
1序列化和反序列化的类型选择,
1.1(选择json序列化器l为了反序列化会把对象的class写入json中，对redis带来很大额外开销)自动
1.2选择string序列化器,然后手动完成序列化和反序列化操作（使用StringRedisTemplate）手动
StringRedisTemplate对象 string序列化器
操作Hash类型
.put .get
Redission分布式锁，
*可重入锁（对象是自己就可以进入，加入计数器）hash数据类型的方式
基于setnx()锁存在的问题
*不可以重入：同一个线程无法多次获取同一把锁
（对象是自己就可以进入，基于hash结构加入计数器）
*不可以重试：获取锁失败就直接返回，
（加等待时间 ，默认看门狗时间30秒【可以先判断剩余时间和等待时间大小，订阅别人释放锁，再重试】）等待， 换新 ，发布订阅
*超时释放：没有执行完的会有隐患（超时续约，看门狗机制）
*主从一致性问题（集群多个独立的redis节点）multiLock原理
redis分布式缓存
单节点存在的问题：
*数据丢失
*存储能力
*并发
*故障恢复
redis持久化
*rdb持久化(数据备份)
命令 save（会阻塞）-默认是服务停止的时候执行
命令bgsave,开启子线程（fork主线程得到子线程）（生成新的文件代替旧的）
配置文件定时（60秒）保存（触发bgsave），是否压缩（耗cpu，不建议启动）
恢复：开机读取
缺点：1rdb执行时间长，两次之间会有数据丢失风险，2压缩和写出rdb文件都比较耗时
*aof持久化（追加文件）
记录redis的操作日志，--命令日志文件
默认关闭，
开启方案：
1总是开启，先写到磁盘-效率低
2缓存区，先写道缓存，1秒后写磁盘 风险会丢失1秒数据（建议）
3系统写，让系统写到磁盘，风险高
恢复：开机执行
对比
rdb：整个快照 容易丢失数据，恢复快，压缩文件体积小，cpu高
aof:记录操作数据完整，恢复慢，cpu低。
redis主从架构
数据同步原理
主从第一步：全量同步，（主生成rdb发送）
redis哨兵（sentinel）架构
*监控（心跳机制）
（多数sentinel 认为下线就是下下线了）
*主从集群的自动故障恢复（自动将一个slave升级为master）
1首先判断slave断开节点长短
2判断slave优先级（配置文件）越小优先级越高 （0不选）
3判断offset，数据更新时间，时间越新优先级越高
4启动节点id，越小优先越高
*通知(充当redis客户端的作用,将故障信息发送到集群)
java用 配置redisTempalte配置哨兵地址
redis分片集群架构
作用
*海量数据存储
*高并发写的问题
特征
*多个master,每个数据不同
*每个master有多个slave
*master之间通过ping监控彼此健康状态
*客户端请求集群的任意节点，都会被转发到正确的节点（自动路由）
hash计算那个插槽（slot）是根据优先部分计算的（hash_tag）例如 {a}666,{a}777,根据a计算
java用 配置redisTempalte配置分片集群地址
redis的最佳实践
键值设计
优雅的设计key
*遵循基本格式：业务名称：数据名称：id（可读性 管理性）
*长度不超过44（）
key是String，底层包含了 int，embstr，raw
embstr（连续，小于44字节，大了会升级为row）,
row(不连续，查询会慢)
*不包含特色字符
value
拒绝bigKey（耗cpu 内存，阻塞）
*单个key的value不小于10KB
*对接集合：小于1000个
redis-cli-bigkeys找到他们
批量优化
单节点
mset(批量)插入- （M操作）
| 缺点：数据类型和key都要求一样，复杂类型不好处理
pipeline（管道）
*处理复杂类型的数据
*可以传各种命令
缺点（按照顺序执行 不具有原子性）（原子性：要么全部执行，要么全部不执行）
集群模式下
*必须将命令放到应该插槽（slot）中，否则失败，
解决方案：加一个相同的hash_tag 将key放同一个插槽（slot）
服务端优化
持久化
*缓存类型的不要持久化
*关rdb,建议用aof
*利用脚本在从节点做rdb 实现部分
慢查询
设置时间阈值-命令查出慢查询-优化
命令级安全优化
*设置密码
*禁止使用命令：（）
config set （修改配置）
flushall(不可逆清空)，flushdb(当前数据库)
keys
*不要使用默认端口
内存配置
数据内存
进程内存
缓存区内存
底层编码
String，底层包含了 int，embstr，raw
embstr（连续，小于44字节，大了会升级为row）,
row(不连续，查询会慢)
)