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📚 内容总结1.Redis与MySQL的数据情感：延迟双删的秘密揭示深入解析 Redis 与 MySQL 数据一致性问题，介绍延迟双删机制，解决缓存一致性问题的核心思路，帮助开发者防止脏数据的读取，保障数据最终一致性。2. Redis 大键问题解析：如何管理和优化巨型数据探讨 Redis 中大键（Big Key）的存在问题，分析大键可能引发的内存占用、阻塞等风险，并提出合理的拆分与优化策略，保障 Redis 的高效运行。3. Redis的神奇之处：为什么它如此快速？通过剖析 Redis 的内部机制，揭示其高性能的原因，包括 I/O 多路复用、内存数据存储、事件驱动模型等关键技术，帮助开发者深入理解 Redis 的速度秘密。4. Redis性能滑坡：哈希表碰撞的不速之客讨论 Redis 在处理哈希表时可能遇到的碰撞问题，分析哈希表扩容、rehash 机制及其对 Redis 性能的影响，并提供避免哈希碰撞的优化方案。5. Redis数据结构的奇妙世界：一窥底层存储机制全面解析 Redis 的五大核心数据结构（String、Hash、List、Set、ZSet），分析其底层存储实现、数据组织形式，以及不同场景下的最佳使用建议。6. Redis五大数据类型及其常用命令(详细)详细介绍 Redis 的五大数据类型及其常用命令，结合实际场景分析如何选择最优的数据结构，提高数据存储与检索效率。🔗 链接地址1.标题：Redis与MySQL的数据情感：延迟双删的秘密揭示链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127178195071265062-1-1.html2. 标题：Redis 大键问题解析：如何管理和优化巨型数据链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274178194977327068-1-1.html3. 标题：Redis的神奇之处：为什么它如此快速？链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0238178194858055056-1-1.html4. 标题：Redis性能滑坡：哈希表碰撞的不速之客链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127177993433287049-1-1.html5. 标题：Redis数据结构的奇妙世界：一窥底层存储机制链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0238177993102393051-1-1.html6. 标题：Redis五大数据类型及其常用命令(详细)链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127177992949084048-1-1.html

前言在现代应用程序中，MySQL 和 Redis 是两种常用的数据存储解决方案。然而，它们之间的数据不一致性问题一直是开发人员头痛的难题。Redis 延迟双删是一种有趣的技术，能够解决这一难题，本篇博客将带你深入了解如何使用它来确保 MySQL 与 Redis 数据的一致性，就像一场奇迹一样。第一：mysql与redis数据不一致问题MySQL 与 Redis 数据不一致性问题是在将这两种数据存储系统结合使用时经常遇到的挑战。以下是一些常见的原因和挑战：异步性质：MySQL通常是一个持久性数据库，而Redis是一个内存数据库，以提供快速访问。因此，Redis通常是异步地从MySQL中读取数据，并且在同步期间可能发生延迟，这可能导致数据不一致性。数据缓存问题：Redis常用于缓存数据，以提高访问速度。但是，如果Redis中的数据与MySQL中的数据不同步，用户可能会看到过期或不一致的数据。写入操作问题：当应用程序执行写入操作时，这些操作必须同步到MySQL和Redis。如果写入到其中一个存储中失败，会导致不一致性。并发问题：在高并发环境中，多个客户端可能同时更新MySQL和Redis中的数据。如果不加以控制，这可能导致数据不一致。为解决这些问题，可以采取以下策略：事务和同步写入：使用事务确保数据同时写入MySQL和Redis，以减少不一致性。如果写入其中一个失败，回滚事务，以确保数据的一致性。定期数据同步：定期将MySQL中的数据同步到Redis中，以减少数据不一致的机会。这可以通过定时任务或触发器来实现。缓存失效策略：使用适当的缓存失效策略，以确保Redis中的数据与MySQL中的数据保持一致。例如，可以设置数据在一定时间后自动失效，或者在MySQL数据更新时手动刷新Redis中的数据。分布式锁：在并发写入场景中，使用分布式锁来协调写入操作，以避免数据不一致。需要注意的是，解决MySQL与Redis数据不一致性问题需要根据具体应用的需求和架构选择合适的方法和工具。此外，需要在代码中添加适当的注释以便维护和理解代码的逻辑。第二：为什么需要双删:warning:不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况先删除缓存如果先删除Redis缓存数据，然后还没有来得及写入MySQL，另一个线程就来读取这个时候发现缓存为空，则去MySQL数据库读取旧数据写入缓存，此时缓存中为脏数据然后数据库更新后发现Redis和MySQL出现了数据不一致的问题后删除缓存如果先写了库，然后再删除缓存，不幸的写库的线程挂了，导致了缓存没有删除这个时候就会直接读取旧缓存，最终也导致了数据不一致的情况因为写和读是并发的，没办法保证顺序，就会出现缓存和数据库不一致的问题第三：如何实现延迟双删延迟双删策略主要是为了维护数据一致性，特别是在高并发的情况下。它确保了在写入数据库之前，缓存数据被删除，然后在延迟一段时间后再次删除缓存，以应对以下情况：数据修改并发问题：如果多个请求同时尝试修改数据库中的数据，而缓存中的数据没有被删除，就有可能导致数据不一致。某个请求可能会在缓存中获取旧数据并写入数据库，然后其他请求又读取了旧数据，从而导致数据不一致。缓存与数据库同步问题：即使写入数据库是同步的，缓存的删除可能是异步的，这意味着缓存中的数据可能在数据库写入之后仍然存在，导致不一致性。延迟双删策略通过以下步骤解决了这些问题：删除缓存：首先，缓存中的数据被删除，确保了缓存中不再有旧数据。写入数据库：然后，数据被写入数据库，以确保数据的持久性。休眠一段时间：在写入数据库后，应用程序等待一段时间。这个等待时间是为了确保在这段时间内，所有可能的读取操作都能够访问数据库中的最新数据，而不再访问缓存。再次删除缓存：最后，在休眠时间结束后，再次删除缓存。这可以确保即使有一些读取操作仍然从缓存中获取数据，它们也会获得最新的数据。以下是一个使用Java代码实现延迟双删策略的示例：import java.util.concurrent.TimeUnit; public class CacheManager { public void deleteCache(String key) { // 删除缓存的实现 // 请根据您的缓存库的具体方法来删除缓存数据 } public void writeToDatabase(String data) { // 写入数据库的实现 // 请根据您的数据库访问库来执行写入操作 } public void delayDoubleDelete(String key, String data, long delayTimeInSeconds) { // 先删除缓存 deleteCache(key); // 写入数据库 writeToDatabase(data); // 休眠一段时间（根据业务需求设置的延迟时间） try { TimeUnit.SECONDS.sleep(delayTimeInSeconds); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } // 再次删除缓存 deleteCache(key); } public static void main(String[] args) { CacheManager cacheManager = new CacheManager(); String key = "example_key"; String data = "example_data"; long delayTimeInSeconds = 5; // 延迟时间为5秒 cacheManager.delayDoubleDelete(key, data, delayTimeInSeconds); } } 上述代码示例中，我们创建了一个CacheManager类，其中包含了删除缓存和写入数据库的方法，以及delayDoubleDelete方法来执行延迟双删策略。在main方法中演示了如何使用它来执行延迟双删操作。确保根据您的实际需求和缓存库、数据库库的具体方法来实现deleteCache和writeToDatabase方法。请注意，这只是一个简单的示例，实际实现可能需要考虑错误处理、并发控制和合适的延迟时间。延迟时间的选择应根据应用的需求来确定，以确保足够的时间供所有可能的读取操作从数据库中获取最新数据。

前言：Redis是一种出色的内存数据库，以其快速的读写性能和灵活的数据结构而闻名。然而，当数据量增长到巨大程度时，就会出现Redis大键问题。这些大键可能会导致性能下降、内存占用过多等问题。本篇博客将带你深入了解Redis大键问题，以及如何管理和优化这些巨型数据。第一：初涉redis大key什么是redis大keyRedis大Key其实并不是字面意思，不是指存储在Redis中的某个Key的大小超过一定的阈值，而是指该Key所对应的value过大。对于string类型来说，一般情况下超过10KB则认为是大Key，对于set，zset，hash等类型来说，一般数据超过5000条即认为是大Key。当Redis存储的Key过大时，会对Redis的性能产生负面影响，如内存使用率过高、写入和读取数据的速度变慢等。大key会照成什么问题大键（Big Keys）在Redis中可能导致以下问题：内存压力： 大键占用大量内存。如果Redis实例中存在大量大键，它们会迅速消耗系统的可用内存。这可能导致内存不足，Redis实例被迫使用交换空间（swapping），从而严重影响性能。性能问题： 对大键的读取和写入操作通常会导致显著的内存分配和处理开销，因为Redis需要处理大数据结构。这会导致降低Redis的响应时间和整体性能，尤其是在同时处理多个大键的情况下。持久性问题： 如果你使用Redis的持久性功能（如RDB快照或AOF日志），大键可能会导致备份和恢复操作变得更为耗时，因为需要处理大量数据。备份问题： 在备份Redis数据时，大键可能会增加备份文件的大小，导致备份和恢复所需的存储和传输资源更多。过期管理问题： 大键通常不会设置过期时间，因为过期检查可能导致性能问题。这意味着大键可能会一直存在，直到手动删除或替换为止，可能需要额外的管理工作。慢查询问题： 如果你使用Redis的慢查询日志功能，大键可能会导致慢查询，因为对大键的操作通常会花费更多时间。因此，大键在Redis中通常应该被避免，或者需要谨慎管理，以降低对内存和性能的不利影响。在实际应用中，应该考虑将大数据分割成更小的块，使用多个键来存储，以降低内存消耗和提高性能。合理使用Redis的数据结构和设置合适的数据过期策略也可以帮助管理大键。第二：找到大keys使用redis-cli --bigkeys--bigkeys选项是Redis的扩展工具Redis BigKeys，用于查找大keys。你可以按照以下步骤使用它：确保你的Redis服务器已经安装了Redis BigKeys扩展工具。打开终端或命令行窗口。使用以下命令来查找大keys：redis-cli --bigkeys这将启动Redis BigKeys工具，它将扫描Redis实例中的键，并标识出大keys。请注意，这个工具会列出大keys的键名和内存占用情况。使用Redis BigKeys工具是一个方便的方法来查找大keys，特别是在需要识别和处理大keys时。请确保你的Redis版本支持此工具，并已正确安装。虽然Redis BigKeys工具是一种用于查找大keys的方便工具，但它也有一些不足之处和限制：Redis版本兼容性： Redis BigKeys工具并非所有Redis版本都支持。它通常需要较新的Redis版本，因此如果你的Redis实例运行的是较旧的版本，可能无法使用此工具。性能影响： 运行Redis BigKeys工具会导致一些额外的性能开销，因为它需要扫描Redis实例中的所有键。这可能会在扫描期间稍微降低Redis的性能，特别是在具有大量键的情况下。需要额外权限： 如果Redis实例配置了密码认证或需要其他身份验证方式，你需要在运行Redis BigKeys工具时提供相应的认证信息。仅限于查找大keys： Redis BigKeys工具的主要目的是查找大keys，它不提供其他与Redis键管理相关的功能。如果你需要更多的键管理选项，可能需要考虑其他工具或编程接口。非实时性： Redis BigKeys工具是一次性的，它执行后会列出当前Redis实例中的大keys。如果你关心实时性能数据或需要监控Redis中的键，你可能需要考虑其他实时监控工具。总之，Redis BigKeys工具是一个有用的工具，但需要考虑其适用性和性能影响。在生产环境中，建议谨慎使用，并在低负载时进行测试。如果你需要更高级的键管理和监控功能，可能需要考虑其他解决方案。使用scan使用SCAN命令来查找大key是一个更灵活的方法，可以减小对Redis性能的影响。以下是如何使用SCAN命令来查找大key的示例：# 使用 SCAN 命令查找大key，将 10000 替换为适当的数值 redis-cli SCAN 0 COUNT 10000 上述命令中，SCAN 0表示从头开始扫描所有键，而COUNT 10000指定每次扫描的键的数量。你可以根据实际需求将10000替换为适当的数值。SCAN命令返回一个游标（cursor）和键的集合。你可以多次执行SCAN命令，递增游标的值，直到游标返回0，表示扫描完所有键。在每次扫描后，你可以检查返回的键，筛选出大key。这种方式相对较安全，因为它不会像KEYS *一样阻塞Redis服务器，并且可以逐步查找大key，以减小对性能的负面影响。使用编程接口使用编程接口可以更灵活地查找大key，并可以自动化这一过程。以下是使用Python的redis-py库来查找大key的示例代码：import redis # 连接到Redis服务器 r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 使用 SCAN 命令来迭代所有键 keys = [] cursor = 0 count = 1000 # 每次迭代的键的数量 while True: cursor, key_data = r.scan(cursor, count=count) keys.extend(key_data) # 遍历所有键，查找大key for key in keys: memory_usage = r.memory_usage(key) if memory_usage > 10240: # 内存占用大于10KB（10 * 1024字节）的键被认为是大key print(f"大key：{key}, 内存占用：1.15MB 字节") 这个Python示例代码连接到Redis服务器，使用SCAN命令迭代所有键，并查找大key。根据实际需求，你可以自定义内存阈值，以确定哪些键被认为是大key。这种方式可以在编程接口的帮助下更好地自动化查找大key的过程，并提供更多灵活性。使用 RdbTools 工具查找大 key安装RdbTools：首先，确保你已经安装了RdbTools，可以按照官方GitHub页面上的安装说明进行安装。导出RDB文件：使用Redis的SAVE或BGSAVE命令生成一个RDB快照文件，通常位于Redis数据目录中，例如dump.rdb。使用RdbTools查找大key：执行以下命令来查找大key，并输出到CSV文件：rdb --command memory --duplicates /path/to/dump.rdb --filter 'memory > 10240' --format csv --output big_keys.csv/path/to/dump.rdb应该替换为实际的RDB文件的路径。--command memory参数用于查找大key，而--duplicates参数用于查找具有相同值的键。--filter 'memory > 10240'参数用于筛选出内存占用大于10KB的键。--format csv参数将结果输出为CSV格式。--output big_keys.csv参数用于指定输出的CSV文件名。这将生成一个CSV文件（big_keys.csv），其中包含了大于10KB的大key的名称和内存占用。这个文件可以在Excel中打开或导入，以满足你的需求。第三：删除大keys当需要删除大量大key时，可以使用UNLINK命令以异步方式批量删除键，这有助于减小对Redis性能的直接影响。以下是整合的步骤：连接到Redis服务器：使用Redis的客户端或命令行工具，连接到你的Redis服务器。使用SCAN命令查找大key：首先，使用SCAN命令查找大key。你可以遍历所有键并识别大key，将它们的名称保存在一个列表中。使用UNLINK命令删除大key：接下来，使用UNLINK命令批量删除大key。你可以将大key的名称列表传递给UNLINK命令。例如，如果大key的名称列表是key1、key2、key3，你可以执行以下命令：shellCopy code UNLINK key1 key2 key3这将以异步方式删除这些键，不会立即释放内存，但可以减小直接影响。控制删除的速度：UNLINK命令支持一次删除多个键，但你可以通过调整每次删除的键数来控制其对Redis服务器的影响。例如，你可以批量删除10个键，然后等待一段时间，然后继续删除下一个批次。这种方法允许你以异步方式删除大key，减小对Redis性能的直接影响，并逐步释放内存。请注意，UNLINK命令是在Redis 4.0及更高版本中引入的，因此确保你的Redis版本支持它。第四：相关优化措施避免大key的生成和优化大key是关键的，因为它们可以显著影响Redis的性能。以下是一些方法来避免大key的生成和优化现有的大key：避免大key的生成：数据模型设计： 在设计数据模型时，避免将大量数据存储在一个键中，特别是在字符串类型的键中。尽量将数据分散存储在多个键中，以降低每个键的大小。数据分片： 将数据分散存储在多个Redis实例上，以分散负载和减小单个实例的内存占用。使用合适的数据结构： 选择适当的数据结构以最小化内存占用。例如，使用有序集合代替列表，使用哈希表代替字符串等。设置合理的TTL： 对于不再需要的数据，设置适当的TTL（生存时间），以确保数据会自动过期并被删除。限制数据大小： 通过应用层面的限制，确保在Redis中存储的数据不会超过某个合理的阈值。优化大keys：键的拆分： 如果已经存在大key，考虑将其拆分为多个较小的键。这有助于减小每个键的大小。数据结构优化： 使用Redis的数据结构操作，如LTRIM（修剪列表）或HDEL（删除哈希表字段），以删除不再需要的数据。数据压缩： 对于文本类型的大key，可以考虑使用压缩算法来减小内存占用。数据归档： 将不常用的数据归档到其他存储系统，以减小Redis的内存占用。性能监控和分析： 定期监控Redis的性能和大key的数量，以及内存占用情况。这有助于识别性能问题并采取相应的措施。定期维护： 制定定期维护策略，包括删除不再需要的数据和执行键的清理操作。数据清理策略： 制定数据清理策略，包括定期删除过期键和无用数据。合理设置内存限制： 在Redis的配置中，设置适当的内存限制，以防止大key占用过多内存。总之，避免生成大key的关键在于良好的数据模型设计和适当的数据管理策略。优化现有的大key则需要考虑数据结构操作、拆分、压缩和清理策略。根据实际情况，可以采取多种方法来降低大key的影响。

前言Redis的速度一直是它备受欢迎的原因之一。在这篇博客中，我们将深入研究Redis的性能，揭示它为什么如此之快。不需要成为性能专家，我们将以易懂的方式解释Redis背后的原理，帮助你理解为什么Redis是一个如此出色的数据存储和缓存解决方案。第一：redis为什么使用单线程Redis使用单线程的执行模型是一个关键设计决策，这与其内存存储引擎有关，以及为了实现高性能、简单性和一致性。以下是为什么Redis使用单线程的一些主要原因：内存存储引擎：Redis主要将数据存储在内存中，而内存操作通常是非阻塞的，这意味着对内存的读写操作不会被阻塞。这使得Redis能够在单线程中有效地处理大量并发请求，而不需要涉及多线程的复杂性和开销。避免锁和竞争条件：使用单线程可以避免多线程并发访问数据时可能出现的锁和竞争条件。这简化了Redis的实现，并提高了可维护性。事件驱动模型：Redis使用事件驱动模型来处理客户端请求。它通过非阻塞I/O和事件轮询机制来监听和处理客户端请求，允许高效地处理多个连接。原子性：Redis提供多个原子性操作，这意味着即使在单线程中执行，操作也是不可中断的。这对于保持数据的一致性非常重要。简化的并发控制：Redis使用一些数据结构，如哈希表和跳跃表，这些结构天生是非阻塞的。这减少了在数据结构上进行并发控制的复杂性。降低开销：多线程和多进程模型通常伴随着额外的开销，如线程切换、上下文切换和内存开销。Redis的单线程模型减少了这些开销，使其更高效。尽管Redis使用单线程，但它能够处理大量的并发请求，并在许多情况下实现了卓越的性能。对于CPU密集型操作，Redis可能会出现性能瓶颈，但许多常见的用例，如缓存和快速数据检索，与单线程模型非常匹配。如果您需要充分利用多核CPU来处理大规模的CPU密集型工作负载，可以考虑使用Redis集群，它将多个Redis实例连接在一起，每个实例仍然是单线程的，但您可以平行处理多个请求。第二：深入探讨Redis内存存储，包括内存布局、数据存储和索引机制Redis内存存储是一个重要的主题，特别是对于软件开发人员来说。让我们深入探讨Redis内存存储的内部工作原理，包括内存布局、数据存储和索引机制，并确保对代码实现的注释进行详细说明。1. 内存布局：Redis使用内存存储数据，其内存布局通常包括以下几个部分：字符串对象（String Objects）： 这是存储键值对中值的部分。Redis的字符串对象采用SDS（Simple Dynamic Strings）来管理，这使其能够动态调整大小。哈希表（Hash Tables）： 用于存储键值对的索引，使Redis能够快速查找数据。跳跃表（Skip Lists）： 用于实现有序集合和有序散列，允许快速范围查询。压缩列表（Ziplists）： 用于存储小型列表和哈希表，以节省内存。对象共享池： Redis会尝试共享相同的字符串对象，以减小内存占用。2. 数据存储：Redis内存中的数据存储是以键值对的方式进行的。对于不同数据类型，Redis采用不同的内部结构进行存储。例如：字符串：以SDS形式存储在内存中。列表：使用压缩列表或双端链表。哈希表：使用哈希表结构。集合：使用哈希表或有序集合。有序集合：使用跳跃表和哈希表。3. 索引机制：Redis使用哈希表作为主要的索引机制，通过哈希表来快速查找键，然后从哈希表中获取值的地址。此外，Redis还使用跳跃表来实现有序集合，允许快速查找和范围查询。哈希表和跳跃表的高效性是Redis快速执行各种操作的关键。第三：解释Redis的单线程执行模型，包括事件循环、非阻塞I/O和事件驱动。Redis的单线程执行模型是其关键特性之一，它通过事件循环、非阻塞I/O和事件驱动来实现高性能的数据存储和检索。下面是对Redis单线程执行模型的深入详细解释：1. 事件循环（Event Loop）：Redis使用一个主事件循环来管理所有客户端请求和服务器内部的事件。事件循环是一个持续运行的过程，它不断地等待和监听事件的发生，然后调用相应的处理函数来响应这些事件。Redis的事件循环采用非阻塞方式运行，这意味着它不会等待事件完成，而是在等待时可以处理其他事件，从而充分利用了CPU资源。2. 非阻塞I/O（Non-blocking I/O）：Redis的单线程模型中，I/O操作通常是非阻塞的。这意味着当Redis执行一个I/O操作时，它不会等待数据的读取或写入完成，而是立即返回并继续处理其他事件。非阻塞I/O是通过操作系统提供的异步I/O或多路复用（Multiplexing）机制来实现的。Redis常用的多路复用技术包括select、epoll（Linux）、kqueue（BSD）等。多路复用允许Redis同时监视多个套接字，以确定哪个套接字有数据可读或可写，从而避免了线程或进程切换的开销。3. 事件驱动（Event-Driven）：Redis采用事件驱动的方式来处理客户端请求和服务器内部的事件。当客户端连接到Redis服务器时，Redis会为每个连接创建一个套接字，然后使用事件循环来监听这些套接字上的事件。当有新数据到达或客户端发送命令时，Redis会触发相应的事件，然后执行相应的事件处理程序。这允许Redis异步地处理多个客户端请求。4. 阻塞操作的处理方式：尽管Redis主要是单线程的，但它能够执行一些可能会导致阻塞的操作，如持久化操作（RDB快照和AOF文件写入）。Redis通过在后台线程中执行这些操作，以保持主事件循环的非阻塞性，以便继续响应其他客户端请求。Redis使用了一些技术，如写时复制（Copy-On-Write），以确保在持久化期间不会对数据进行写操作。总结来说，Redis的单线程执行模型通过事件循环、非阻塞I/O和事件驱动来充分利用系统资源，使其能够处理大量并发请求，同时保持了高性能和可伸缩性。这种模型使Redis成为一种优秀的内存数据库和缓存系统，并在许多应用场景中得到广泛应用。但需要注意的是，它在处理CPU密集型操作方面可能会有一些性能限制，对于这些情况，可以使用Redis集群或其他方法来扩展性能。第四：最佳实践和性能调优技巧，帮助读者最大程度地利用Redis的快速性能。使用Redis时，以下最佳实践和性能调优技巧可以帮助您最大程度地利用其快速性能：1. 合理选择数据结构： Redis支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合。选择最适合您数据访问模式的数据结构，以提高性能。2. 使用适当的数据过期策略： 为缓存数据设置合理的过期时间，以确保缓存的数据不会永久存储，从而节省内存资源。3. 使用批量操作： Redis支持批量操作，如MGET和MSET，这可以减少往返时间，提高效率。// Java示例代码 List<String> keysToGet = Arrays.asList("key1", "key2", "key3"); List<String> values = jedis.mget(keysToGet); // ... // 可以使用`MSET`一次性设置多个键值对 Map<String, String> keyValueMap = new HashMap<>(); keyValueMap.put("key1", "value1"); keyValueMap.put("key2", "value2"); jedis.mset(keyValueMap); 4. 避免频繁的大批量写入： 避免在短时间内进行大批量的写入操作，这可能会导致Redis的阻塞。5. 使用Pipeline操作： Redis的Pipeline可以将多个命令一次性发送到服务器，减少网络往返的开销。这在需要执行多个命令的情况下可以提高性能。// Java示例代码 Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); pipeline.set("key1", "value1"); pipeline.get("key2"); pipeline.incr("counter"); Response<String> response = pipeline.get("key3"); pipeline.sync(); // 执行命令 String value = response.get(); // ... 6. 合理使用缓存： 使用Redis作为缓存时，确保缓存的数据经过分析，只缓存频繁访问的数据，以防止缓存膨胀。7. 使用Lua脚本： Redis支持Lua脚本，允许您在Redis服务器上原子性地执行多个命令。这对于复杂操作和业务逻辑非常有用。:link:：【Redis和Spring Boot的绝佳组合：Lua脚本的黑科技】https://blog.csdn.net/Mrxiao_bo/article/details/133783127// Java示例代码 String luaScript = "local val = redis.call('get', KEYS[1]) return val"; String[] keys = {"key1"}; String[] args = {}; Object result = jedis.eval(luaScript, Arrays.asList(keys), Arrays.asList(args)); 8. 使用连接池： 在使用Redis客户端时，使用连接池来管理连接，以避免频繁的连接和断开连接操作。// Java示例代码 JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379); try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { // 执行Redis命令 jedis.set("key", "value"); String value = jedis.get("key"); } 9. 监控和性能分析： 使用Redis的监控工具和性能分析工具，如Redis Slow Log和INFO命令，来查找潜在的性能问题。10. 水平扩展： 如果单个Redis实例无法满足性能需求，考虑使用Redis集群或分片技术进行水平扩展。11. 合理配置持久化： 如果使用持久化，根据需要合理配置RDB快照和AOF日志，以避免对性能产生不利影响。12. 使用合适的数据序列化： 根据需要选择适当的数据序列化格式。通常，JSON和MessagePack等格式具有较好的性能。13. 冷热数据分离： 将热数据和冷数据分开存储，热数据可以放在内存中，而冷数据可以存储在持久化存储中。14. 网络和硬件优化： 确保网络延迟较低，Redis服务器与应用程序之间的网络连接快速，并使用高性能硬件，如快速存储设备。15. 定期维护： 定期进行Redis服务器维护，包括内存碎片整理、重启和备份。在使用Redis时，根据您的具体应用需求和使用情境，可以根据上述最佳实践和性能调优技巧来调整配置和优化性能。同时，持续监控和性能测试也是确保Redis保持高性能的关键。

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前言Redis是一款强大的内存数据库，但在处理大规模数据时，可能会遇到性能下滑的问题。其中一个潜在的性能瓶颈是Redis哈希表中的冲突。这些冲突可能导致操作变慢，甚至影响应用程序的响应时间。在这篇博客中，我们将探讨Redis哈希表冲突的根本原因，以及如何解决它们。无论您是一位Redis用户、开发人员还是系统管理员，这篇博客将为您提供宝贵的见解，帮助您优化Redis性能。第一部分：Redis哈希表简介Redis哈希表是一个数据结构，它允许将多个键值对存储在一个Redis键下。与普通的Redis字符串键不同，哈希表中的值本身也可以包含键值对，这使得它在存储和检索多个相关信息时非常有用。下面是Redis哈希表的基本工作原理：存储键值对：Redis哈希表使用一个唯一的键作为标识，你可以将多个键值对与这个键相关联。这个键相当于哈希表的名称，它可以用来区分不同的哈希表。每个键值对都有一个字段（field）和一个值（value），你可以将它们存储在哈希表中。访问键值对：要访问Redis哈希表中的键值对，你需要提供哈希表的键和字段。通过指定键和字段，你可以获取相应的值。这是哈希表的快速查找特性，因为它不需要遍历整个数据结构，而是直接访问指定字段的值。哈希算法：Redis使用哈希算法来高效地存储和检索数据。当你执行哈希表操作时，Redis会使用哈希算法来确定字段在内部存储结构中的位置，从而快速定位和访问值。灵活性：Redis哈希表不仅用于存储简单的键值对，还可以存储复杂的数据结构。字段和值都可以是字符串，因此你可以存储各种类型的数据，包括文本、数字、甚至嵌套的哈希表。在Redis中，你可以使用一系列命令来操作哈希表，包括HSET（设置字段值）、HGET（获取字段值）、HDEL（删除字段）、HGETALL（获取所有字段和值）等等。这些命令让你能够方便地管理和检索数据，适用于许多应用场景，如缓存、配置存储、计数器等。在实际的软件开发中，你可以使用适当的客户端库（如Jedis、redis-py等）来与Redis服务器交互，实现Redis哈希表的操作，并添加注释以提高代码的可维护性和可读性。第二部分：哈希表冲突原因哈希表中发生冲突的主要原因包括哈希函数碰撞和数据增长。下面详细探讨这两个原因：哈希函数碰撞：哈希函数设计不佳：如果哈希函数不足够均匀地将键映射到哈希表的索引，就会导致碰撞。一个好的哈希函数应该尽可能均匀地分布键，以减少碰撞的发生。如果哈希函数过于简单，例如只取键的某一部分作为哈希值，那么碰撞的概率就会增加。数据分布不均匀：即使哈希函数很好，但如果数据的分布不均匀，某些键的哈希值集中在同一索引位置，就会导致碰撞。这可能是因为数据本身的特性，如大量的相似前缀或特定数据分布模式。哈希表大小不合适：如果哈希表的大小不足以容纳要存储的数据，也可能导致碰撞。一个过小的哈希表容易使不同的键映射到同一位置。数据增长：插入新数据：当不断往哈希表中插入新数据时，数据的数量逐渐增加，这可能导致已有的索引位置上存储的数据量增加，从而增加了碰撞的概率。这种情况下，通常需要考虑动态调整哈希表的大小，以适应更多的数据。删除数据：数据的删除也可能导致冲突。当你从哈希表中删除数据时，会留下空的索引位置。如果插入新数据时正好哈希到这些空位置，就会发生冲突。因此，一些哈希表实现会采用特定策略来处理删除操作，以减少碰撞。解决哈希表中的碰撞通常需要采用一种碰撞解决方法，如拉链法（Chaining）或线性探测法（Linear Probing）。这些方法允许在同一索引位置存储多个键值对，以处理碰撞情况。不同的解决方法在性能和实现复杂性上有所不同，你可以根据应用的要求选择合适的方法。在软件开发中，对于哈希表的操作和处理碰撞的逻辑，通常需要添加注释以提高代码的可维护性和可读性，同时需要监控数据增长情况，以及根据实际需求调整哈希表的大小，以降低碰撞的概率。第三部分：Redis哈希函数Redis中的哈希函数对于哈希表的性能至关重要。哈希函数的作用是将键（key）映射到哈希表中的索引位置，以实现快速的存储和检索操作。以下是关于Redis中哈希函数的工作方式以及它对哈希表性能的影响的解释：哈希函数的作用：键映射：哈希函数将键转换为一个数字，这个数字通常被称为哈希值。这个哈希值确定了键在哈希表中的存储位置。均匀分布：一个好的哈希函数应该尽可能均匀地将键分布到哈希表的各个索引位置，以减少碰撞的概率。碰撞是指多个不同的键具有相同的哈希值，导致它们存储在相同的索引位置，需要额外的处理来解决。哈希函数的性能影响：碰撞的影响：如果哈希函数不均匀地将键映射到索引位置，就会导致碰撞。碰撞会降低哈希表的性能，因为在发生碰撞时，需要额外的步骤来解决，例如使用拉链法（Chaining）或线性探测法（Linear Probing）。查找效率：一个好的哈希函数应该能够快速地映射键到索引位置，从而实现高效的查找操作。如果哈希函数的计算成本很高，将会影响哈希表的性能。分布均匀性：如果哈希函数无法实现均匀的键分布，某些索引位置可能会存储更多的键，而其他位置则较少。这会导致不均匀的负载，降低了哈希表的性能，因为某些位置的操作会更耗时。如何选择好的哈希函数：均匀分布：选择一个哈希函数要确保它能够将键均匀地分布到哈希表的索引位置。这通常需要考虑键的不同部分，如字符、数字等，以及哈希函数的设计。计算效率：哈希函数的计算效率也是一个关键因素。它不应该过于复杂，以免成为性能瓶颈。同时，哈希函数应该能够在不同的编程语言和平台上实现。在Redis中，哈希函数的选择通常是内部实现的一部分，而用户通常无需过多关注。然而，了解好的哈希函数如何工作以及如何影响性能可以帮助你更好地理解Redis的内部机制，并在需要时更好地调整哈希表的大小以应对数据增长。同时，注释代码以解释哈希函数的工作方式也有助于代码的可维护性。第四部分：哈希表冲突的性能影响哈希表冲突对Redis性能有实际的影响，尤其是在读写操作的延迟方面。以下是一些哈希表冲突可能产生的性能影响：读操作性能影响：查找时间增加：当哈希表中存在冲突时，读操作需要额外的步骤来处理碰撞。通常，这涉及在冲突的位置上搜索目标键，这可能需要遍历链表（如果使用了拉链法）或者执行线性探测。这导致了额外的查找时间，从而增加了读操作的延迟。不均匀负载：如果冲突严重，某些索引位置可能会存储大量的键值对，而其他位置则较少。这导致不均匀的负载，某些操作需要更长的时间来找到目标键，而其他位置则可能更快。这种不均匀性会使部分读操作的延迟增加。写操作性能影响：冲突的处理：在写操作中，当新键与已有键产生冲突时，需要执行额外的步骤来处理碰撞。具体处理方式取决于哈希表的解决碰撞方法，如拉链法或线性探测。这些额外的操作会增加写操作的延迟。扩容开销：当哈希表中的数据量不断增加，为了减少碰撞，Redis可能需要自动扩容哈希表。这涉及创建新的哈希表，重新计算哈希值，并将现有数据迁移到新表中。这个过程会带来一定的性能开销，并在扩容期间可能导致写操作的延迟。缓存命中率下降：冲突降低了缓存命中率：如果哈希表中的冲突严重，缓存命中率可能会下降，因为某些数据在哈希表中无法高效存储和检索。这意味着更多的读操作需要到后端存储系统（如数据库）中查找数据，从而导致性能下降。为了应对哈希表冲突对Redis性能的影响，可以采取以下措施：选择合适的哈希函数，以减少碰撞的发生，提高数据均匀分布性。监控哈希表的负载情况，及时调整哈希表的大小以应对数据增长。使用合适的碰撞解决方法，如拉链法或线性探测，以降低读写操作的延迟。考虑使用Redis的持久性选项，以避免数据丢失，尤其在扩容哈希表时。总之，哈希表冲突可以对Redis性能产生负面影响，但通过选择适当的策略和合理的配置，可以降低这些影响，保持高性能的Redis实例。第五部分：解决冲突策略解决哈希表冲突的策略通常包括以下几种方法：拉链法（Chaining）：工作原理：在这种策略中，每个哈希表的槽（索引位置）不仅可以存储一个键值对，而是可以存储一个链表或其他数据结构。当冲突发生时，新的键值对被附加到链表上，而不是覆盖旧的键值对。这样，同一索引位置可以存储多个键值对。优点：拉链法简单且易于实现，对于处理冲突效果良好，不需要频繁扩容哈希表。缺点：当链表变得很长时，查找特定键的性能可能会下降，因为需要遍历链表。线性探测法（Linear Probing）：工作原理：在线性探测法中，当冲突发生时，哈希表会顺序查找下一个可用的槽，直到找到一个空槽来存储键值对。这意味着键值对被依次存储在哈希表中，而不是在链表中。优点：线性探测法不需要额外的数据结构来存储键值对，它可以更好地利用内存，减少链表的开销。缺点：性能可能在连续冲突较多的情况下下降，因为可能需要查找多个槽才能找到可用位置。再哈希（Rehashing）：工作原理：再哈希是一种处理冲突的策略，其中当冲突发生时，哈希表会使用另一个哈希函数来计算新的索引位置，直到找到一个空槽来存储键值对。优点：再哈希方法可以减少冲突的发生，并在一定程度上提高性能，因为新的哈希函数可能更均匀地分布键。缺点：重新哈希可能是一个耗时的操作，因为需要重新计算和移动数据，此时哈希表可能不可用。二次探测、双散列等：除了上述方法，还存在其他方法，如二次探测（quadratic probing）、双散列（double hashing）等，它们在处理冲突时采用不同的探测策略和哈希函数。这些方法适用于不同的情况和性能需求。第六部分：redis是如何解决hash冲突的Redis解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。:arrow_up:：上图可以看到，entry1、entry2和entry3都存到了哈希桶3号位置，而解决冲突的方式就是把它们连起来。这样就形成一个链表，也叫做哈希冲突链。:question:：但是如果这了链表越来越长，那么效率就会降低，对此Redis会对哈希表做rehash操作。rehash也就是增加现有的哈希桶数量，让逐渐增多的entry元素能在更多的桶之间分散保存，减少单个桶中的元素数量，从而减少单个桶中的冲突。:v:：为了使rehash操作更高效，Redis默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；释放哈希表1的空间。:next_track_button:：到此，我们就可以从哈希表1切换到哈希表2，用增大的哈希表2保存更多数据，而原来的哈希表1留作下一次rehash扩容备用。:next_track_button:：这个过程看似简单，但是第二部涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表1中的数据都迁移完，会造成Redis线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis就无法快速访问数据了。:recycle:：==为了避免这个问题，Redis采用了==渐进式rehash简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表1中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有entries拷贝到哈希表2中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表1中的下一个索引位置的entries。如下图所示：:older_man:：这样就可以避免因为一次导入导致大量的开销，从而避免了耗时操作。:last_quarter_moon:：对于String类型来说，找到哈希桶就能直接增删查改，所以，哈希表的O(1)操作复杂度就是它的复杂度。但是对于集合来说虽然找到了哈希桶，但是还要在集合中再进一步操作。

前言Redis是一款强大的开源内存数据库，它以其高性能和灵活性而闻名。其中一个关键特点是其支持多种基本数据类型，每个类型都有其独特的特性和应用场景。这些数据类型包括字符串、列表、集合以及有序集合。本文将深入探讨Redis的基本数据类型，解释它们的用途以及如何充分发挥它们的优势。我们将研究字符串的应用，列表的实际用例，集合的使用场景，以及有序集合在排行榜中的应用，为您提供了解Redis核心数据结构的完美起点。无论您是初学者还是有经验的Redis用户，本文将帮助您更好地理解如何有效地利用这些数据类型来构建高性能和灵活的应用程序。让我们开始吧！第一：为什么要使用redisRedis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库，通常被称为数据结构服务器。它是一种高性能、非关系型的键值存储系统，常用于缓存、会话管理以及实时分析等应用中。下面我会给你一些关于为什么要使用Redis的理由：快速的数据存取：Redis的数据存储在内存中，这使得它能够以非常快的速度进行数据读写操作，远快于传统的基于磁盘的数据库系统。这使得Redis在需要快速响应的应用中非常有用，如实时分析、缓存等。支持多种数据结构：Redis不仅支持简单的键值存储，还支持多种复杂的数据结构，如字符串、列表、哈希表、集合等。这使得它非常灵活，能够用于各种不同类型的应用。持久化：虽然Redis主要是内存数据库，但它提供了多种持久化机制，允许将数据保存到磁盘上，从而防止数据丢失。分布式支持：Redis支持分布式架构，可以配置成主从模式或集群模式，以提高可用性和性能。这使得它非常适合构建大规模、高可用性的应用。发布与订阅：Redis支持发布与订阅模式，可以用于构建实时通信系统，消息队列等。丰富的客户端库：Redis有多种客户端库支持多种编程语言，使得开发者能够方便地与Redis集成。社区支持：Redis有一个庞大的开发社区，提供了丰富的文档和支持，这使得学习和使用Redis变得更加容易。总之，Redis是一个强大的工具，适用于多种用途，特别是需要高性能和实时数据处理的应用。在使用Redis时，确保使用适当的数据结构和设置，以最大限度地发挥其优势。如果需要代码示例或更多细节，请告诉我。第二：redis的底层数据结构当谈论Redis的底层数据结构时，它们确实与Redis的高级数据类型有关。下面将详细介绍Redis的底层数据结构，并将它们与Redis的高级数据类型联系起来。简单动态字符串（SDS）：SDS是Redis中的字符串数据类型的底层表示。它支持可变长度的字符串，这在字符串数据类型中非常有用。关联数据类型：字符串数据类型(String)。在Redis中，字符串是一种最基本的数据类型，SDS用于表示这些字符串。双向链表（Doubly Linked List）：双向链表是一种底层数据结构，用于实现Redis的列表数据类型。这种数据结构支持快速的元素插入和删除操作。关联数据类型：列表数据类型(List)。Redis的列表数据类型使用双向链表来存储多个元素。压缩列表（Ziplist）：压缩列表是一种紧凑的数据结构，用于存储小型值。它节省内存并可以高效地存储整数和较短的字符串。关联数据类型：列表数据类型和哈希数据类型(List,Hash,Sorted set,Set )。Redis的列表和哈希数据类型在某些情况下可以使用压缩列表来存储数据。哈希表（Hash Table）：Redis的哈希数据类型使用哈希表作为底层数据结构，它支持字段和值之间的映射。关联数据类型：哈希数据类型(Hash,Set)。Redis的哈希数据类型使用哈希表来存储字段和值的关系。跳跃表（Skip List）：跳跃表是一种用于高效元素查找和范围查询的有序数据结构。在Redis中，它用于实现有序集合数据类型。关联数据类型：有序集合数据类型(Sorted Set)。Redis的有序集合使用跳跃表来存储元素和相关分数，支持高效的排序和查询操作。整数数组：整数数组是用于存储有序集合中元素分值的数据结构。它用于提高在有序集合中的整数元素的存储和检索效率。关联数据类型：集合数据类型(Set)。在Redis中，集合中的元素分值可以使用整数数组来存储。这些底层数据结构提供了Redis高级数据类型的支持，包括字符串、列表、哈希、有序集合和集合。它们的设计使Redis能够在内存中高效地存储和检索数据，从而成为一种出色的数据存储和缓存解决方案。第三：Redis的基本数据类型这是关于Redis数据结构的简介，其中包括字符串、列表、集合和有序集合，以及它们的特性和操作命令。下面我将为每种数据结构提供一些代码实现示例，并为每个操作添加注释。1. 字符串（String）字符串是Redis中最基本的数据结构，它用于存储基本数据。下面是一些字符串操作命令的示例：# 存储和获取数据 redis-cli set my_key "Hello, Redis" # 存储字符串 redis-cli get my_key # 获取存储的字符串 2. 列表（List）列表是有序集合，可以存储多个值，允许重复。以下是一些列表操作命令的示例：# 列表的特性 # 列表操作命令 redis-cli lpush my_list 1 # 在列表左侧插入元素 redis-cli rpush my_list 2 # 在列表右侧插入元素 redis-cli lrange my_list 0 -1 # 获取列表中的所有元素 3. 集合（Set）集合是无序集合，不允许重复的值。以下是一些集合操作命令的示例：# 集合的特性 # 集合操作命令 redis-cli sadd my_set "item1" # 向集合添加元素 redis-cli sadd my_set "item2" redis-cli smembers my_set # 获取集合中的所有元素 4. 有序集合（Sorted Set）有序集合是有序的数据结构，每个元素都有一个分数，用于排序。以下是一些有序集合操作命令的示例：# 有序集合的特性 # 有序集合操作命令 redis-cli zadd my_sorted_set 1 "value1" # 向有序集合添加元素 redis-cli zadd my_sorted_set 2 "value2" redis-cli zrange my_sorted_set 0 -1 # 获取有序集合中的所有元素 5. 哈希（Hash）哈希是一种键值对的数据结构，适用于存储多个字段和它们的值。以下是一些哈希操作命令的示例：# 哈希的特性 # 哈希操作命令 redis-cli hset my_hash_field1 key1 "value1" # 在哈希中设置字段和值 redis-cli hset my_hash_field1 key2 "value2" redis-cli hget my_hash_field1 key1 # 获取哈希中指定字段的值 redis-cli hgetall my_hash_field1 # 获取哈希中所有字段和值 第四：Redis数据结构的内部机制1. Redis的内部存储方式Redis使用内存数据库，它将数据存储在主内存中，这使得数据的读写速度非常快。Redis的数据持久化方式包括快照（RDB）和追加文件（AOF）两种方法：RDB快照：Redis周期性地将内存中的数据保存到磁盘上的快照文件。这个文件包含了一个时间点的数据快照，以便在需要时进行数据还原。AOF日志：Redis还会记录所有写操作（如SET、INCR等）到一个追加文件中，以便在服务器重启后重放这些操作来还原数据。AOF日志是一个追加写入的文件，它包含一系列Redis命令。2. 数据结构的序列化Redis支持两种主要的序列化方式：RDB文件：RDB文件中的数据以二进制格式序列化，这使得它在存储和加载数据时非常高效。AOF日志：AOF日志中的命令以文本格式保存，这样可以方便地查看和分析。这种格式对人类可读性较强，但相对于二进制格式的RDB文件来说，它在存储和加载时可能会稍慢。3. Redis的性能考虑Redis的性能非常出色，这要归功于以下几个因素：基于内存：Redis将数据存储在主内存中，因此可以实现非常快的读写操作。单线程模型：Redis的主要线程是单线程的，这意味着它不需要考虑多线程的竞争条件，从而简化了许多操作。事件驱动：Redis使用事件驱动的方式处理客户端请求，这使得它可以高效地处理大量并发连接。数据结构的优化：Redis使用了多种底层数据结构，如哈希表、跳跃表等，这些数据结构的选择是为了提供高性能的数据操作。持久化优化：Redis的快照和AOF日志的持久化方式都经过优化，以确保性能和数据安全。集群和分片：Redis支持数据分片和集群，使其可以横向扩展以处理大量数据和请求。总的来说，Redis的内部机制和性能考虑使其成为一种出色的缓存和数据存储解决方案，适用于多种应用场景。第五：基本数据类型的使用场景当使用Redis时，不同的数据结构具有不同的用途。下面是一些关于Redis数据结构的使用场景：1. 字符串的应用:缓存: Redis最常用的场景之一是缓存，其中字符串用于存储缓存数据，如页面片段、API响应或其他经常被请求的数据。通过将数据存储在内存中，可以快速检索它们，从而提高性能。计数器: 字符串可以用于实现计数器，例如用户的访问次数、商品的库存数量等。2. 列表的实际用例:消息队列: Redis列表结构非常适合用作消息队列。生产者可以将消息附加到列表的一端，而消费者可以从另一端弹出消息，实现了可靠的消息传递。新闻流: 列表可用于存储用户的新闻流，新消息可以从头部添加，用户可以浏览并删除旧消息。3. 集合的使用场景:标签系统: Redis集合可以用于实现标签系统，其中每个标签是一个集合，然后可以查找包含特定标签的项目。共同好友: 集合可以用于查找共同好友，例如社交媒体平台可以使用集合来查找两个用户的共同关注者。4. 有序集合在排行榜中的应用:排行榜: 有序集合是实现排行榜的理想数据结构。分数（通常是分数或分数值）与成员相关联，根据分数排序成员。这可用于创建各种排行榜，如游戏分数排行榜、音乐排行榜等。需要注意的是，Redis的数据结构通常用于解决特定问题的最佳方式，因此在选择数据结构时，需要根据具体的应用需求来决定。

redis五大数据类型String（字符串）# 设置值 set test test1 # 获取值 get test # 查看所有值 keys * # 判断值是否存在 EXISTS test # 追加值，如果没有相当于set APPEND test ',ceshichenggong' # 查看key的长度 strlen test # 数字类型增加1 INCR view # 数字类型减少1 DECR view # 指定增量为5 INCRBY view 5 # 指定减量为3 DECRBY view 3 # 截取字符串[1,4] GETRANGE key 1 4 # 获取全部的字符串，相当于get GETRANGE key 0 -1 ############################################## # setex (set with expire) #设置过期时间 # setnx (set if not exist) #不存在再设置（在分布式锁中会常常使用！） # 设置key1 的值为hello，30秒后过期 setex key1 30 'hello' # 查看还有多久过期 ttl key1 # 如果mykey不存在，创建mykey setnx mykey redis #如果mykey存在，创建失败！ setnx mykey 'nihao' ############################################# #对象 # 设置一个user:1对象 值为json字符串来保存一个对象 set user:1 {name:zhangsan,age:3} # 获取对象值 get user:1 "{name:zhangsan,age:3}" # 这里的key是一个巧妙的设计：user:{id}:{filed},如此设计在Redis中是完全OK mset user:1:name zhangsan user:1:age 2 mget user:1:name user:1:ageLIst基本的数据类型，列表;在redis里面，我们可以把list玩成栈，队列，阻塞队列,所有的List命令都是用L开头的# 左边插入 LPUSH list one # 获取 LRANGE list 0 -1 # 右边插入 RPUSH list four # 获取 LRANGE list 0 -1 ################################### # 移除列表的右边第一个 RPOP list # 移除列表的左边第一个 ################################# # 查询值 Lindex list 1 # 移除值 lrem list 1 one 小结他实际上是一个链表，before Node after ， left，right都可以插入值如果key不存在，创建新的链表如果key存在，新增内容如果移除了所有值，空链表，也代表不存在！在两边插入或者改动值，效率最高！中间元素，相对来说效率会低一点~setset中的值是不能重复的！# set集合中添加值 sadd myset hello # 查看指定set的所有值 smembers myset # 判断某一个值是不是在set集合中！ SISMEMBER myset hello #移除set集合中的指定元素 srem myset hello # 查看集合中还有几个元素 scard myset # 随机抽选一个元素 srandmember myset # 随机抽选出指定个数的元素 srandmember myset 2 ######################################################## # 随机删除一些set集合中的元素！ spop myset # 将一个指定的值，移动到另外的一个set集合中！ smove myset myset2 "nihao" 数字集合类： - 交集 SINTER - 并集 SUNION - 差集 SDIFFHash(哈希)Map集合，key-map！时候这个值是一个map集合！本质和String类型没有太大区别，还是一个简单的key-value！set myhash field xiaobohset myhash field1 xiaobo # set一个具体 key-value hget myhash field1 xiaobo # 获取一个字段值 hmget myhash field1 field2 # 获取多个字段值 hgetall myhash # 获取全部的数据 hdel myhash field1 # 删除hash指定key字段！对应的value值也就消失了！ hgetall myhash hlen myhash # 获取hash表的字段数量！ ####################################################### #只获得所有field #只获得所有value hkeys myhash #只获得所有field hvals myhash #只获得所有value Zset（有序集合）zadd myset 1 0ne #添加一个值 zadd myset 2 two 3 three #添加多个值 zadd salary 2500 zhangsan #添加三个值 zadd salary 5000 lisi zadd salary 500 wangwu zrangebyscore salary -inf +inf #从小到大排序 zrevrang salary 0 -1 #从大到小进行排序 zrangebyscore salary -inf +inf withscores #显示全部的用户并且附带成绩 zrangebyscore salary -inf 2500 withscores #显示工资小于2500员工的升降排序 ###################################################################### #移除rem中的元素 zrem salary xiaobo #移除有序集合中的指定元素 zcard salary #获取有序集合中的个数 zcount myset 1 3 #获取指定区间的成员数量！

索引的长度太长有影响吗?为什么更推荐前缀索引？

联合索引是越多越好吗?我多建几个索引不是更好吗?

为什么MySQL会选错索引，如何解决？它是怎么进行索引选择的？

大学一直强调数据库范式，外键约束，但是实际工作中经常是反范式，不做外键约束。是正常的吗？为什么工作中不建议使用外键约束。