Redis 思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

五大数据类型

String

常用API

set key value

添加一个值

get key

获取当前key的值

mset key1 value1...keyn valuen

批量添加

mget key1...keyn

批量获取

expire key time

设置过期时间，单位是秒

setex key time value

添加数据的时候直接设置过期时间

setnx key value

当key不存在时才设置

incr key

当值为int时自增

incrby key int

数学运算 int 可以为负数

位图

API

setbit key index value

设置key的第index位位value value只能取0或1

bitcount key

统计key中有多少个1

bitcount key start end

统计范围中1的个数，start end表示字符的下标

bitpos key value

查找value第一次出现的位置

数据结构

使用的类似于ArrayList的数据结构，预分配容易空间，1M以前是二倍扩容，大于1M是每次扩容1M最大512M

list

常用API

rpush key value1 value2...valuen

向右添加一个值

llen key

求长度

lpop key

左弹出一个值

rpop key

右弹出一个值

lindex key index

查找第index个值，效率低慎用

lrange key 0 -1

返回第一个到倒数第一个的集合

ltrim key start end

截取集合第start个到第end个值，其余删除

blpop key

弹出最左边元素，如果没有元素就阻塞

数据结构使用类似于LinkedList的数据结构，添加效率高查询效率低

可以作为消息队列使用，但是效率较差

hash

常用API

hset key eleKey value

添加一个key的hash并添加key为eleKey值为value的元素

hgetall key

获取所有属性的key和value

hlen key

获取属性的个数

hget key elekey

获取单个元素key的值

hincrby key elekey int

值+int，int可以为负数

数据结构

使用类似于HashMap的数据结构，同样会rehash，但是在rehash是渐进式的，会逐步的移动数据到新的hash中，在完全完成之前，旧的hash依旧会提供服务

set

常用API

sadd key value

添加一个值

smembers key

遍历key中所有值

sismember key target

查看tartget是否存在

scard key

求长度

spop key

弹出一个值

zset

常用API

zadd key score value

添加一个值为value分数为score的值

zrange key 0 -1

返回第一个到倒数第一个的集合

zrevrange key 0 -1

逆序返回第一个倒倒数第一个的集合

zcard key

求集合长度

zscore key value

获取指定长度的分数

zrank key value

返回value的分数

zrangebyscore key score1 score2

返回分数区间的集合，分数可以为-inf表示负无穷

zrem key value

删除指定的value值

数据结构

当数据量小时使用比较紧凑的ziplist，因为如果数据量很小还要存很多指针，内存开销比较大，当数据量大时使用quickList数据结构

分布式锁

核心思想

使用setnx key value命令去争抢添加一个值，谁添加了值锁归谁所有

问题及解决方案

死锁问题

当一个线程抢到了锁，但是还没有删除数据时，客户端宕机，导致无法解锁

解决方案，设置数据的过期时间，如果锁的持有者宕机也会自动删除，不影响后续逻辑

过期时间长短问题

如果业务逻辑未执行完成，数据过期了

解决方案：需要另起一个线程去不断监视着锁的持有者如果锁的持有者还没有执行完逻辑，那就延长时间

可重入问题

如果一个锁的持有者内部依然需要获取锁，那么如果不加以处理依然无法获取

解决方案:在强锁时设置value为当前客户端id,当重入锁时先查看是否被本客户端所有

未抢到锁处理

当前客户端未抢到锁该如何处理

当客户端未抢到锁时，获取锁的超时时间，然后sleep一段时间，不断轮询加锁

redis服务器宕机

当redis主服务器宕机后，备机被选为主节点，此时如果其他客户端加锁成功，之前的锁的持有者也会认为自己成功加锁

问题解决:redlock

核心思想:客户端对多台redis进行设置值如果某台客户端抢到锁最多，表明他持有锁

HyperLogLog

作用

用来估算基数

API

pfadd key value

添加一个值

pfcount key

统计基数

布隆过滤器

作用:可以理解为一个set集合，可以判断一个值有没有存在

布隆过滤器作为一个插件加载到 Redis Server 中，给 Redis 提供了强大的布隆去重功能。

API

bf.add key value

在key中加入一个值

bf.exists key value

查看某个值在key中是否存在

bf.madd key value1 value2...valuen

批量插入

bf.mexists key value1...valueN

批量查询

注意事项

当设置的initial_size过大可能会造成内存冗余，过小准确率变小

当设置的error_rate越小，需要的空间越大

简单限流

解决方案:我们可以使用zset来解决这个问题，使用时间来作为score，可以查看任意时间窗的数据，当数据过大时进行限流

不适合做量大的限流因为太浪费空间

漏斗限流

使用Redis-Cell模块

API

cl.throttle key 最大容量漏水速率(次数/时间单位为秒)

返回值

第一参数表示是否接受，第二个表示漏斗容量，第三个表示漏斗剩余空间，第四个表示拒绝了大概需要多长时间重试，第五个表示大概需要多长时间漏洞空出来

GEO

作用：存储地理位置

使用数据库来存储计算距离，效率瓶颈

GeoHash 算法

API使用

geoadd key 经度纬度 value

添加一个地理位置

geodist key 地点1 地点二单位

返回两个地方的距离

geopos key value

获取地点的经纬度

geohash key value

获取地点的hash值，可以使用这个编码值去 http://geohash.org/${hash}中进行直接定位

georadiusbymember key 地点距离单位 count 数量值 asc/desc

返回地点指定距离内的地点，返回数量可以指定，倒叙逆序也可以指定

withcoord withdist 可选参数返回经纬度，返回距离

georadius company 经度纬度距离范围 km withdist count 数量 asc/desc

返回指定经纬度周围的地点

注意事项

单个key不宜过大，建议 Geo 的数据使用单独的 Redis 实例部署

Scan

作用:用来列出所有满足特定正则字符串规则的 key。

原始写法

keys *

返回所有能匹配正则表达式的key

问题

没有 offset、limit 参数，一次性吐出所有满足条件的 key，万一实例中有几百 w 个 key 满足条件，将非常可怕

特点

复杂度为O(n)，但是不会阻塞线程

提供 limit 参数，可以控制每次返回结果的最大条数

返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复

遍历的过程中如果有数据修改，改动后的数据能不能遍历到是不确定的

单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，而要看返回的游标值是否为零