常用的五大数据类型
redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html
Redis键（key）
keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)
exists key判断某个key是否存在
type key 查看你的key是什么类型
del key 删除指定的key数据
unlink key 根据value选择非阻塞删除
仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。就好比它先告诉你这个数据删除了，但其实它还没删除，它会在后续慢慢删除
expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间
ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
select命令切换数据库
dbsize查看当前数据库的key的数量
127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
flushdb清空当前库
flushall通杀全部库
Redis字符串（String）
String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
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
set <key><value>添加键值对（设置值）
127.0.0.1:6379> set k1 v100
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v200
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k2"
2) "k1"
如果set了同一个key那么我们就会覆盖掉第一个key的值
*NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
*XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
*EX：key的超时秒数
*PX：key的超时毫秒数，与EX互斥
get <key> 取值
127.0.0.1:6379> get k1
"v100"
append <key> <value> 追加值
127.0.0.1:6379> set k1 v1100
OK
127.0.0.1:6379> append k1 test1
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get k1
"v1100test1"
strlen <key> 获得值的长度
127.0.0.1:6379> strlen k1
(integer) 10
setnx<key> <value> 只有在key不存在的时候，才能设置key的值，否则就不能成功
127.0.0.1:6379> setnx k1 v1
(integer) 0 #没成功
incr <key>将key中储存的数值增1
只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
decr <key>将key中储存的数字值减1
只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
测试：
127.0.0.1:6379> setnx k4 500
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get k4
"500"
127.0.0.1:6379> incr k4
(integer) 501
127.0.0.1:6379> get k4
"501"
127.0.0.1:6379> decr k4
(integer) 500
127.0.0.1:6379> get k4
"500"
incrby/decrby <key> <step>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长
127.0.0.1:6379> incrby k4 20
(integer) 520
127.0.0.1:6379> decrby k4 20
(integer) 500
拓展：原子性
所谓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 context switch （切换到另一个线程）。
（1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。
（2）在多线程中，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。
案例：
java中的i++是否是原子操作？答案：不是
i=0;两个线程分别对i进行++100次,值是多少？答案：2~200
原因：Java是多线程的，两个进程之间会相互干扰，a进程操作过程中可能会被b打断，b进程操作过程中可能会被a打断
mset <key1><value1><key2><value2>.....
同时设置一个或者多个key-value键值对
测试：
[root@LJY ~]# redis-server /etc/redis.conf #启动redis
[root@LJY ~]# redis-cli #打开客户端
127.0.0.1:6379> keys * #查看所有key
1) "k4"
2) "k1"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> flushdb #清除当前库
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 #设置key-value
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"
mget <key1><key2>....
同时获取一个或多个value
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 #获取key的值
1) "v1"
2) "v2"
msetnx<key1><value1><key2><value2>.....
同时设置一个或多个key-value键值对，当且仅当所有给定的key都不存在的时候，才OK
注意：我们设置的所有key-value中只要有一个key存在那么我们的这个语句就会失败
原子性，有一个失败则都失败
getrange <key><起始位置><结束位置>
获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
**
127.0.0.1:6379> set name luncy #设置
OK
127.0.0.1:6379> getrange name 0 3 #获取
"lunc"
setrange <key><起始位置><value>
用
127.0.0.1:6379> setrange name 3 abc
(integer) 6
127.0.0.1:6379> get name
"lunabc"
127.0.0.1:6379> get name
"lunabc"
127.0.0.1:6379> setrange name 2 qq
(integer) 6
127.0.0.1:6379> get name
"luqqbc"
setex <key><过期时间><value>
设置键值的同时，设置过期的时间，单位秒。
getset<key><value>
用我们的新值换取我们的旧值；设置新值的同时获取旧值
127.0.0.1:6379> getset name jack #以旧换新
"luqqbc"
127.0.0.1:6379> get name #查看name
"jack"
数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
Redis列表（List）
简介
单间多值
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）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
常用命令
lpush/rpush <key><value><value1><value2>...从左边/右边插入一个或多值。
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3
lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值或者理解为获取一个值，取出来之后就不还原了。值在键在，值光键亡。
127.0.0.1:6379> lpop k1
"v3"
127.0.0.1:6379> lpop k1
"v2"
127.0.0.1:6379> lpop k1
"v1"
127.0.0.1:6379> lpop k1
(nil)
127.0.0.1:6379> get k1
(nil)
rpoplpush <key1><key2>从
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush k2 v11 v22v v33
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpoplpush k1 k2 #k1是左插入，所以最右边的就是v1 因此取出来的就是v1
"v1"
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "v1"
2) "v11"
3) "v22v"
4) "v33"
lrange <key><start><stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)
127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3 #设置从左输入值
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1 #取值 0 -1 代表是从0开始到结束为止。
1) "v3"
2) "v2"
3) "v1"
从左边开始就是：比如第一个位置是v1，那么我v2设置的时候，v2就要在左边，v1就要向右移动一位，以此类推。而我们取值的时候是从左向右，所以v3是第一个
lindex <key><index> 安装索引下标获得元素（从左到右）
llen <key> 获得列表长度
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "v1"
2) "v11"
3) "v22v"
4) "v33"
127.0.0.1:6379> lindex k2 1
"v11"
127.0.0.1:6379> llen k2
(integer) 4
linsert <key> before/after <value><newvalue>在
127.0.0.1:6379> linsert k2 after "v11" "newv11" #在k2中v11的后面插入newv11
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lrange k2 1 -1
1) "v11"
2) "newv11"
3) "v22v"
4) "v33"
lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "v1"
2) "v11"
3) "v22v"
4) "newv11"
5) "v33"
127.0.0.1:6379> lset k2 1 v5 #把k2中索引为1的value改为 v5
OK
127.0.0.1:6379> lrange k2 0 -1
1) "v1"
2) "v5"
3) "v22v"
4) "newv11"
5) "v33"
数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。
当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。
Redis集合（Set）
简介
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，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，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
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)。
一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变
常用命令
sadd <key><value1><value2>...
将一个或多个member元素加入到集合key中，已经存在的member元素会被自动忽略
smembers <key>取出该集合的所有值。
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3 #设置k1集合
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers k1 # 取出k1集合
1) "v3"
2) "v1"
3) "v2"
sismember <key><value>判断集合
代表不存在
127.0.0.1:6379> sismember k1 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember k1 v11
(integer) 0
scard<key>返回该集合的元素个数。
127.0.0.1:6379> scard k1
(integer) 3
srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。
127.0.0.1:6379> srem k1 v1 v2 #删除k1集合中的v1 v2元素
(integer) 2
127.0.0.1:6379> smembers k1
1) "v3"
spop
srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3 v4 v5
(integer) 4
127.0.0.1:6379> srandmember k1 3 #从k1集合中随机取出3个元素
1) "v3"
2) "v4"
3) "v2"
smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd k2 v3 v4 v4
(integer) 2
127.0.0.1:6379> smove k1 k2 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers k1
1) "v3"
2) "v2"
127.0.0.1:6379> smembers k2
1) "v3"
2) "v1"
3) "v4"
sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
127.0.0.1:6379> sinter k1 k2
1) "v3"
sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
127.0.0.1:6379> sunion k1 k2 #返回并集
1) "v3"
2) "v4"
3) "v1"
4) "v2"
127.0.0.1:6379> sdiff k1 k2 #取出k1中有的k2中没有的元素
1) "v2"
数据结构
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。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哈希（Hasp）
简介
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map<String,Object>
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储
主要有以下2种存储方式：思考：比如：我们要存入一个{id=1,name=ljy,age=18}数据可以用什么方式：
-
user={id=1,name=ljy,age=18} 方式1
user:id 1
user:name ljy
user:age 18 方式2
方式3在下面
id 1
user name ljy
age 18 方式3
通过key(用户ID)+ field(属性标签)就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题
常用命令
hset <key><field><value>给
hget <key1><field>从<key1>集合
[root@LJY ~]# redis-server /etc/redis.conf #后台启动redis 需要配置下这个文件，前面已经说过
[root@LJY ~]# redis-cli #启动redis客户端
127.0.0.1:6379> flushdb #为了练习清空下库
OK
127.0.0.1:6379> hset user id 1 #也可以hset user:1001 id 1 加：1001 为了区分是用户多少
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET user name ljy #也可以hset user:1001 name ljy
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget user id
"1"
127.0.0.1:6379> hget user name
"ljy"
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值
hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。 1代表存在，0代表不存在
127.0.0.1:6379> hmset user:1002 id 2 name las age 30
OK
127.0.0.1:6379> hexists user:1002 id
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user:1002 name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user:1002 gender
(integer) 0
hkeys <key>列出该hash集合的所有field
hvals <key>列出该hash集合的所有value
127.0.0.1:6379> hkeys user:1002
1) "id"
2) "name"
3) "age"
127.0.0.1:6379> hvals user:1002
1) "2"
2) "las"
3) "30"
hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 . 返回1表示设置成功 反之不行
127.0.0.1:6379> hincrby user:1002 age 2 #age的值增量2
(integer) 32
127.0.0.1:6379> hsetnx user:1002 age 10 #将用户1002设置年龄为10 如果存在age
(integer) 0 #设置失败
127.0.0.1:6379> hsetnx user:1002 gender 0 #设置1002的性别 为0
(integer) 1 #设置成功
127.0.0.1:6379> hkeys user:1002
1) "id"
2) "name"
3) "age"
4) "gender"
127.0.0.1:6379> hvals user:1002
1) "2"
2) "las"
3) "32"
4) "0"
数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
Redis有序集合Zset（sorted set)
简介
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score),这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
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。
常用命令
zadd <key><score1><value1><score2><value2>…
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zrange <key><start><stop> [WITHSCORES]
返回有序集 key 中，下标在
带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
127.0.0.1:6379> zadd topn 300 c++ 200 java 500 php 400 mysql #随机设置集合
(integer) 4
127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1 #返回有序集合 注意这里它会自己给我们排序
1) "java"
2) "c++"
3) "mysql"
4) "php"
127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1 withscores # socre 和value一起返回
1) "java"
2) "200"
3) "c++"
4) "300"
5) "mysql"
6) "400"
7) "php"
8) "500"
zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]
返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
127.0.0.1:6379> zrangebyscore topn 200 400
1) "java"
2) "c++"
3) "mysql"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore topn 200 400 withscores
1) "java"
2) "200"
3) "c++"
4) "300"
5) "mysql"
6) "400"
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]同上，改为从大到小排列。
127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore topn 500 200 # 或者 zrevrangebyscore topn 500 200 withscores 显示scores
1) "php"
2) "mysql"
3) "c++"
4) "java"
zincrby <key><increment><value> 为元素的score加上增量
zrem <key><value>删除该集合下，指定值的元素
zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数
zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。
127.0.0.1:6379> zincrby topn 50 java #给java这个元素的score加50
"250"
127.0.0.1:6379> zcount topn 200 400 #统计200-400之间有多少元素
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zrange topn 0 -1
1) "java"
2) "c++"
3) "mysql"
4) "php"
127.0.0.1:6379> zrank topn php #返回php在topn这个集合中排名第几 注意是从0开始的
(integer) 3
案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？
类似于：
数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
（1）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。
（2）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
1、简介
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。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。
2、实例
对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出51
（1） 有序链表（普通的有序链表）
要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。
（2） 跳跃表
从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较。
21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层
在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下
在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高
Redis 配置文件介绍
自定义目录：/etc/redis.conf
[root@LJY ~]# vim /etc/redis.conf
Units 单位
配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit
大小写不敏感
INCLUDES 包含
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
网络相关配置
bind
建议注释掉能够支持远程访问
默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求
不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉
如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的响应
我们把bind注释掉 protected-mode改为no
保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了。
这是以前的：
这是保存后的redis
Protected-mode
将本机访问保护模式设置no
Port
端口号，默认 6379
tcp-backlog
设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
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。
注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果
timeout
一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能。即永不关闭。
tcp-keepalive
对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次。
单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60
通用
daemonize
是否为后台进程，设置为yes
守护进程，后台启动
pidfile
存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件
loglevel
指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为notice
四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning
logfile
日志文件名称
databases 16
设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT
SECURITY 安全
设置密码
访问密码的查看、设置和取消
在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。
永久设置，需要再配置文件中进行设置。
LIMITS 限制
maxclients
设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
默认情况下为10000个客户端。
如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。
maxmemory
Ø 建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机
Ø 设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
Ø 如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。
Ø 但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。
maxmemory-policy
Ø volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）
Ø allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key
Ø volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键
Ø allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key
Ø volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key
Ø noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息
maxmemory-samples
Ø 设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，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。
Ø 一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。