redisset命令

1. Redis的Setnx命令实现分布式锁

首先，分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

在一个进程中，也就是一个jvm或者说应用中，我们很容易去处理控制，在 java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁，比如 synchronized 关键字或者 Lock 锁，都可以处理。

但是如果在分布式环境下，要保证多个线程同时只有1个能访问某个资源，就需要用到分布式锁。这里我们将介绍用Redis的 setnx 命令来实现分布式锁。

其实目前通常所说的 setnx 命令，并非单指redis的 setnx key value 这条命令，这条命令可能会在后期redis版本中删除。

一般代指redis中对 set 命令加上 nx 参数进行使用， set 这个命令，目前已经支持这么多参数可选：

从 Redis 2.6.12 版本开始， SET 命令的行为可以通过一系列参数来修改：

注入bean

这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key（key可以自定义，但需要一致），同时设置10秒的过期时间。
setIfAbsent 这个函数实现的功能与 setnx 命令一样，代表如果没有这个key则set成功获取到锁，否则set失败没有获取到锁。
获得锁后进行资源的操作，最后释放锁。

执行效果 ：

可以看到同时只有1个线程能够获取到锁。

使用 setnx 命令方式虽然操作比较简单方便，但是会有如下问题：

可以在丛肢再次获取锁时，如果锁被占用就get值，判断值是否是当前线程存的随机值，如果是则再次执行 set 命令重新上锁；当然为了保证原子性这些操作都要用 lua 脚本来执行。

可以使用 while 循环重复执行 setnx 命令，并设置一个超时时间退出循环。

可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些。但也不能绝橡彻底解决。

可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值，只有相同才执行渗宏世删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性。

分布式锁需要满足的特性

综上：使用 setnx 命令来实现分布式锁并不是一个很严谨的方案，如果是Java技术栈，我们可以使用 Redisson 库来解决以上问题，接下来的文章会介绍如何使用。

Redisson实现分布式锁
Redlock实现分布式锁

2. Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理

Redis-哈希对象（hash）

Redis-集合对象（set）

其中hashtable的key为set中元素的值，而value为null

inset为可以理解为数组，使用inset数据结构需要满足下述两个条件：

intset的底层结构

查询方式一般采用二分查找法，实际查询复杂度也就在log(n)
Redis-有序集合对象（zset）
底层实现为 字典（dict） + 跳表（skiplist），当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储。

同时满足以下两个条件采用ziplist存储：

ziplist存储方式

总结

3. Redis --- 八种数据类型（基本命令）

String、Hash、List、Set和Zset。

等同于java中的， Map<String,String> string 是redis里面的最基本的数据类型，一个key对应一个value。

应用场景 ：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，如用户信息，登录信息和配置信息等；

实现方式 ：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作（自增自减等原子操作）时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

Redis虽然是用C语言写的，但却没有直接用C语言的字符串，而是自己实现了一套字符串。目的就是为了提升速度，提升性能。 Redis构建了一个叫做简单动态字符串（Simple Dynamic String），简称SDS。

Redis的字符串也会遵守C语言的字符串的实现规则，即 最后一个字符为空字符。然而这个空字符不会被计算在len里头。

Redis动态扩展步骤：

Redis字符串的性能优势

常用命令 ：set/get/decr/incr/mget等，具体如下；

ps：计数器（字符串的内容为整数的时候可以使用），如 set number 1。

补充：

等同于java中的： Map<String,Map<String,String>> ，redis的hash是一个string类型的field和value的映射表， 特别适合存储对象。 在redis中，hash因为是一个集合，所以有两层。第一层是key：hash集合value，第二层是hashkey：string value。所以判断是否采用hash的时候可以参照有两层key的设计来做参考。并且注意的是， 设置过期时间只能在第一层的key上面设置。

应用场景 ：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；

实现方式 ：Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。如，Key是用户ID, value是一个Map。 这个Map的key是成员的属性名，value是属性值 。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。 当前HashMap的实现有两种方式 ：当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时redisObject的encoding字段为int。

常用命令 ：hget/hset/hgetall等，具体如下：

等同于java中的 Map<String,List<String>> ，list 底层是一个链表，在redis中，插入list中的值，只需要找到list的key即可，而不需要像hash一样插入两层的key。 list是一种有序的、可重复的集合。

应用场景 ：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现；

实现方式 ：Redis list的实现为一个 双向链表 ，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括 发送缓冲队列 等也都是用的这个数据结构。

常用命令 ：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等，具体如下：

性能总结 :

它是一个字符串链表，left、right都可以插入添加。

等同于java中的 Map<String,Set<String>> ，Set 是一种无序的，不能重复的集合。并且在redis中，只有一个key它的底层由hashTable实现的，天生去重。

应用场景 ：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是可以自动去重的，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；如保存一些标签的名字。标签的名字不可以重复，顺序是可以无序的。

实现方式 ：set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

常用命令 ：sadd/spop/smembers/sunion等，具体如下：

ZSet(Sorted Set：有序集合) 每个元素都会关联一个double类型的分数score，分数允许重复，集合元素按照score排序（ 当score相同的时候，会按照被插入的键的字典顺序进行排序 ），还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

应用场景 ：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以 通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。 当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

底层实现 ： zset 是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构，常用作排行榜等功能，以用户 id 为 value ，关注时间或者分数作为 score 进行排序。实现机制分别是 zipList 和 skipList 。规则如下：

zipList：满足以下两个条件

skipList：不满足以上两个条件时使用跳表、组合了hash和skipList

为什么用skiplist不用平衡树？

主要从内存占用、对范围查找的支持和实现难易程度这三方面总结的原因。

拓展：mysql为什么不用跳表？

常用命令 ：zadd/zrange/zrem/zcard等；

官网地址： https://redis.io/commands/geoadd

可以用来推算两地之间的距离，方圆半径内的人。

关于经度纬度的限制： https://www.redis.net.cn/order/3685.html

一般我们使用Hyperloglog做基数统计。

什么是基数？就是一个集合中不重复的数的个数。

集合A：{1,3,5,7,9,7}

集合B：{1,3,5,7,9}

AB集合的基数都是5

应用：统计网站的访问量（一个人访问网站很多次仍然算作一次）。

优点：占用的内存是固定的，找2^64次方个数的基数，只需要12KB内存。

缺点：有0.81%的错误率，可以忽略不计

概述： bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。 我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 bitmap 本身会极大的节省储存空间。

应用场景: 适合需要保存状态信息（比如是否签到、是否登录...）并需要进一步对这些信息进行分析的场景。比如用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。

针对上面提到的一些场景，这里进行进一步说明。

使用场景一：用户行为分析 很多网站为了分析你的喜好，需要研究你点赞过的内容。

使用场景二：统计活跃用户

使用时间作为 key，然后用户 ID 为 offset，如果当日活跃过就设置为 1

那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定，统计时间内只有有一天在线就称为活跃)，有请下一个 redis 的命令

使用场景三：用户在线状态

对于获取或者统计用户在线状态，使用 bitmap 是一个节约空间效率又高的一种方法。

只需要一个 key，然后用户 ID 为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。

补充 ：

巨人的肩膀：

https://www.cnblogs.com/Small-sunshine/p/11687809.html
https://mp.weixin.qq.com/s/CMu7oXVIKp2s-PXTdMlimA

4. redis 命令执行过程

redis数据淘汰原理
redis过期数据删除策略
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redis cluster mget 引发的讨论
redis 3.x windows 集群搭建
redis 命令执行过程
redis string底层数据结构
redis list底层数据结构
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redis set底层数据结构
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redis rdb持久化
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redis TTL实现原理
redis cluster集群建立
redis cluster集群选主

 这篇文章的目的是为了描述redis server在处理client命令的执行过程，大概包括流程图、源码、以及redis的命令格式说明，redis的通信协议参考自redis的则颂 官网 。

 整个redis的server端命令执行过程就如下面这个流程图：

 nread = read(fd, c->querybuf+qblen, readlen);负责读取命令数，通过processInputBuffer进行下一步处理。

 核心在于processInlineBuffer处理内联命令，processMultibulkBuffer处理批量命令包括get/set等，核心的processCommand用于执行命令。

 执行命令的过程其实主要是寻找命令对应的执行函数，通过lookupCommand查找对应的执行命令，通过call执行命令。

 负责执行命令 c->cmd->proc 并更新统计信息，执行完成后负责同步数据 propagate 。

 主要是负责同步数据到AOF文件和slave节点，feedAppendOnlyFile负责友盯罩同步到AOF文件，replicationFeedSlaves负责同步

 AOF涉及的缓存有多份，包括

 包含了命令和对应执行函数的映射关系，应该看上去很清晰命令。

协议的一般格式如下，注意前面的*或者$等字符，结尾的 是分隔符。

其中， 回复中的第二个元素为空。

5. redis鏀鎸佹湇锷＄阌佸畾

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