Redis详解
互联网架构的演变过程 ：
我们谈到了应用架构的演变，但我们使代码更好
但是我们应该如何处理数据呢？当需求越来越多时，相应的数据就会越来越多，所以我们需要优化数据库的操作
第1阶段：
数据访问量不大，可以通过简单的架构来完成
第2阶段
数据访问量大，缓存技术用于缓解数据库mybatis这里有类似的缓存cache下图中的功能，cache）
不同的业务访问不同的数据库，双管齐下
第3阶段
主读写分离
之前的缓存确实可以缓解数据库的压力，但是写作和阅读都集中在一个数据库上，压力又来了(下图只显示一个主数据库)
事实上，也有从库的指向，但没有显示（主从关系指向从库）
数据库负责写作，数据库负责阅读，分工合作，快乐
让master(主数据库)响应事务性(增删)操作，让slave（从数据库）来响应非事务性（查询）操作
然后用主从复制master上述事务操作(相应数据)同步到slave数据库中
mysql的master/slave是网站的标配
第4阶段
mysql主复制、读写分离的基础上，mysql主库开始出现瓶颈(多次操作的数据库)
由于MyISAM（或者说mysql）使用表锁，并发性能特别差
分库分表开始流行，mysql还提出了表分区，虽然不稳定，但我们看到了希望
开始吧，mysql集群
Redis入门介绍：
下面的介绍可以理解
互联网需求3高
并发性高，可扩展性高，性能高
Redis 它是一种运行速度快、并发性强、内存运行良好的方法NoSql（not only sql）数据库
NoSQL数据库 和 传统数据库 相比的优势：
NoSQL数据库可以随时存储自定义的数据格式，无需事先为要存储的数据建立字段
在关系数据库中，如果是大数据量的表，添加和删除字段是一件非常麻烦的事情
增加字段简直就是噩梦(因为每个数据都要操作)
Redis常用场景：
缓存：毫无疑问，这是Redis今天最著名的使用场景在提高服务器性能方面非常有效
如果在关系数据库中放置一些经常被访问的数据，每次查询的费用都会很大
而放在redis中，因为redis 它可以有效地访问内存
排名：使用传统的关系数据库（mysql oracle 等等)做这件事很麻烦
而利用Redis的SortSet数据结构可以简单地完成
计算器/限速器：使用Redis对于中原子自增操作，我们可以统计类似的用户赞数、用户访问数等
如果使用此类操作MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力
限速器的典型使用场景是限制用户访问某个用户API频率，常用于抢购，防止用户疯狂点击带来不必要的压力
朋友关系：使用一些集合命令，如交集、并集、差集等，可以方便地处理一些共同朋友、共同爱好等功能
除了Redis我们也可以使用自己的发布/订阅模式List实现队列机制
比如到货通知、邮件发送等需求不需要高度可靠，但会带来很大的影响DB(数据库)压力完全可用List完成异步解耦
Session共享：以jsp为例，默认Session如果是集群服务，则保存在服务器文件中
同一个用户可能会落在不同的机器上，这将导致用户频繁登录
采用Redis保存Session之后，用户无论落在哪台机器上，都能得到相应的Session信息
Redis/Memcache/MongoDB比较(了解):
都是nosql数据库的名称代表
Redis和Memcache：
Redis和Memcache都是内存数据库。memcache它还可以用来缓存其他东西，如图片、视频等
memcache 单一的数据结构kv，redis 更丰富，也提供 list，set， hash 存储等数据结构，有效减少网络 IO 的次数
虚拟内存–Redis当物理内存用完时，一些长期未使用的内存可以使用value交换到磁盘
安全地存储数据–memcache挂断后，数据消失(没有持久机制)，redis磁盘(持久化)可定期保存
灾难恢复–memcache挂断后，数据无法恢复，redis数据丢失后可通过RBD或AOF恢复
Redis和MongoDB：
redis和mongodb不是竞争关系，而是合作共存关系。
mongodb本质上是硬盘数据库，复杂查询时仍会消耗大量资源
此外，在处理复杂逻辑时，多次查询仍然是不可避免的
这时就需要redis或Memcache这样的内存数据库作为的内存数据库
例如，在一些复杂的页面场景中，如果整个页面的内容来自mongodb中查询可能需要几十个查询句，需要很长时间
如果需求允许，可以缓存整个页面的对象redis定期更新，这样mongodb和redis很好的合作
分布式数据库CAP原理：
CAP简介：
传统的关系数据库事务有ACID：
A：原子性，每一件事都是一个整体，不能再拆分事务中的一切SQL
要么成功，要么失败（因为回滚或失败）
C：一致性，数据库的状态应在事务执行前与事务执行后的状态一致
I：独立性，事务和事务不应相互影响，执行时应保证隔离
D：持久性，一旦事务成功执行，数据修改就会持久
分布式数据库CAP：
C（Consistency）：强一致性
“all nodes see the same data at the same time”（中文意思：所有节点在同一时间看到相同的数据），这个节点可以看成服务器
只是与zookeeper的节点（不是服务器），一样的操作，这里是服务器
即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性
一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题
从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致
A（Availability）：高可用性
可用性指"Reads and writes always succeed"（中文意思：读写始终成功），即服务一直可用，而且要是正常的响应时间
好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况
P（Partition tolerance）：分区容错性
即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障时，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务
分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体
比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求
对于用户而言并没有什么体验上的影响
CAP理论：
CAP理论提出就是针对分布式数据库环境的，所以，P这个属性必须容忍它的存在，而且是必须具备的
因为P是必须的，那么我们需要选择的就是A和C
大家知道，在分布式环境下，为了保证系统可用性，通常都采取了复制的方式，避免一个节点损坏，导致系统不可用
那么就出现了每个节点上的数据出现了很多个副本的情况，而数据从一个节点复制到另外的节点时需要时间和要求网络畅通的
所以，当P发生时，也就是无法向某个节点复制数据时（需要时间复制或者无法复制），这时候你有两个选择：
选择可用性 A，此时，那个失去联系的节点依然可以向系统提供服务（可读可写）
不过它的数据就不能保证是同步的了（失去了C属性）
选择一致性C，为了保证数据库的一致性，我们必须等待失去联系的节点恢复过来，在这个过程中
那个节点是不允许对外提供服务的（不可读和不可写），这时候系统处于不可用状态（失去了A属性）
最常见的例子是读写分离，某个节点负责写入数据，然后将数据同步到其它节点，其它节点提供读取的服务
当两个节点出现通信问题时
你就面临着选择A（继续提供服务，但是数据不保证准确，因为读取的不是更新的）
选择C（用户处于等待状态，一直等到数据同步完成），上面选择一个，其他的一个属性基本不可选择
那么你可能会有疑问：为什么偏偏只能选择一个呢，看如下具体的说明：
在上面的例子中，假设A服务器操作写入，B服务器操作读取，他们需要同步，那么由于我们必须支持P，且由于是分布式系统
那么其中某个服务器，挂掉，基本也就会影响该服务器的功能
而由于这个只是操作数据库的服务器，对应操作该数据库的页面可能会受到影响，对应的数据可能没有
而对其他页面基本不会出现太大的影响，即基本可以使得用户有好的体验，只是对应的操作可能会有所改变
而不是数据库的，基本直接操作页面，而不是对应数据，如应用的架构演变
那么在这个基础上，首先分析问题：
假设B服务器挂掉或者由于延时或者不可连接，那么首先我们选择C（保持一致性）
那么由于必须一致，所以我们在写入时，由于同步不了，或者设置不了B服务器数据，那么就会写入失败，整体失败
而正是写入失败，那么就违背了A（读写始终成功）
相反的如果，选择A，即写入成功，那么也就违背了C（保持一致性，因为没有写入成功，但实际上返回的确是写入成功信息）
所以C和A一般是不能共存的，只能选择其中一个
单点集群除外，单点集群，一般只会操作一个数据库，那么也就不分一致性和可用性的，因为再怎么一致，反正只有一个数据库
CAP总结：
分区是常态，不可避免，三者不可共存
可用性和一致性是一对冤家
一致性高，可用性低
一致性低，可用性高
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则
不分离，所以基本没有对应服务器挂掉或者由于延时，那么操作的数据库是一个，也就当然的是一致性和可用性的整体了
满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些
介绍已经说明完毕，接下来开始真正的学习
下载与安装：
下载：
redis官网：http://www.redis.net.cn/
图形工具：https://redisdesktop.com/download
安装：
虽然可以在安装在windows操作系统，但是官方不推荐，所以我们一如既往的安装在linux上
上传下载好的redis的tar.gz包，并解压：
tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz #这里下载的就是5.0.4版本
安装gcc（必须有网络），因为Redis 是使用 C 语言编写的：
yum -y install gcc
忘记是否安装过，可以使用 gcc -v 命令查看gcc版本，如果没有安装过，会提示命令不存在
进入redis目录，进行编译（redis自带Makefile文件，所以可以直接进行编译，而不用我们生成Makefile文件）：
make
编译之后，开始安装：
make install
#默认在/usr/local/bin/里面，起来会多出了对应redis命令，这些命令基本是全局的，即任意目录下都可直接使用
安装后的操作
后台运行方式：
redis默认不会使用后台运行，即当你启动redis时（在bin目录下，使用redis-server命令，启动）
他会占用当前界面，所以也就不能在对应的命令行那里操作了，当然你也可以在开一个窗口使得可以操作命令行
但对于单个窗口来说是不可以操作的
而你使用ctrl+c退出时，也顺便退出redis了，即如果你需要，修改配置文件redis.conf的对于配置变成daemonize yes
原来是no，现在改成yes，即使得他后台运行，即可后台运行（后台运行可以说是不占用当前界面的运行）
当你后台服务启动的时候，会写成一个进程文件运行
vim /opt/redis-5.0.4/redis.conf #找到自己对应redis目录下的redis.conf，我这里是解压在/opt/目录下
#使用底行模式的搜索找到对应配置，即/daemonize就可以找到
daemonize yes #改成这样
以配置文件的方式启动：
cd /usr/local/bin
redis-server /opt/redis-5.0.4/redis.conf
#平常的，直接redis-server，是默认操作daemonize no，即在没有修改配置文件之前，无论是直接的还是根据配置文件的
#就是会占用当前界面，而修改后，就需要配置文件的启动了，因为直接的默认daemonize no
#可以发现，虽然我们进行了安装，但是原来的目录还是有存放对应有用的信息的
查看是否启动成功，即端口占用
netstat -lntp | grep 6379
关闭数据库：
单实例关闭：
redis-cli shutdown
多实例关闭（用来关闭redis集群的）：
redis-cli -p 6379 shutdown
常用操作：
检测6379端口是否在监听：
netstat -lntp | grep 6379
端口为什么是6379：
6379在是手机按键（9键）上MERZ对应的号码
而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字
MERZ长期以来被antirez（redis作者）及其朋友当作愚蠢的代名词
检测后台进程是否存在：
ps -ef|grep redis
连接redis并测试：
redis-cli #执行后，就进行连接，对应的redis客户端连接
#而redis-cli shutdown虽然字面意思是关闭redis客户端，但实际上是关闭了redis，即顺便关闭了客户端
ping #在出现的命令行里，执行ping（请求一下），若出现了PONG，则说明了确定是连接成功的（测试）
设置数据和获取数据：
# 保存数据
set k1 china #保存k1字段值为china，这个数据必须设置，否则报错，第一次相当于添加
#当再次进行操作时，就是重新设置，相当于修改
#且无论是否加引号，都默认引号里面的数据，但不能少引号以及不是同一个引号，否则报错
# 获取数据
get kl #获取china数据，一般由""包括，如"china"（而git则默认消除""），而没有字段的则返回(nil)，相当于空值
#若是有两个引号的，则都默认加上""，使得不是一个引号里面的数据（包括引号了）
测试性能：
先 ctrl+c（快捷键）或者输入exit，退出redis客户端（自带的redis客户端）：
redis-benchmark
执行命令后，命令不会自动停止，需要我们手动ctrl+c停止测试
会出现下面的结果（我这里是如下）：
[root@localhost bin]# redis-benchmark
====== PING_INLINE ======
100000 requests completed in 1.80 seconds
# 1.8秒（这个基本是会变的，除非运行特别好）处理了10万个请求，性能一般要看笔记本当前的配置高低
# 可能也会受程序影响笔记本性能
50 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1
87.69% <= 1 milliseconds
99.15% <= 2 milliseconds
99.65% <= 3 milliseconds
99.86% <= 4 milliseconds
99.92% <= 5 milliseconds
99.94% <= 6 milliseconds
99.97% <= 7 milliseconds
100.00% <= 7 milliseconds
55524.71 requests per second # 每秒处理的请求数量，该数量每次的测试基本会不同（除非运气特别好）
#上面两个注释的结果基本对应推断不同，因为可能每时每刻的请求可能多，或者少
默认16个数据库：
vim /opt/redis-5.0.4/redis.conf
#使用底行模式，输入/database，找到对应配置，即
databases 16 #默认16个数据库，其中编号从0开始，到15（数据库数量-1），即
#我们在客户端里进行操作数据时，默认一开始是0号数据库，可以通过如下命令，进行数据库的切换
select 16 #切换到16号，数据库，出现(error) ERR DB index is out of range 数据库的下标超出了范围
测试：
127.0.0.1:6379> get k1 # 查询k1
"china" #前面操作过的
127.0.0.1:6379> select 16 # 切换16号数据库
(error) ERR DB index is out of range # 数据库的下标超出了范围
127.0.0.1:6379> select 15 # 切换15号数据库
OK
127.0.0.1:6379[15]> get k1 # 查询k1
(nil)
127.0.0.1:6379[15]> select 0 # 切换0号数据库
OK
127.0.0.1:6379> get k1 # 查询k1
"china"
数据库键的数量（在客户端下操作）：
dbsize
#查询的是键的数量，一般我们操作set o h，时，会加一个键，即o键，则对应数量增加1，redis一开始一般默认0个键
keys * #查询有那些键
redis在linux支持命令补全（tab），对应命令补全后，基本都是大写，是redis的操作
清空数据库：
清空当前库（当前的编号数据库）：
flushdb
清空所有（默认16个，若有更多的库，则自然清空更多的库）库，慎用：
flushall
模糊查询（key） ：
模糊查询keys命令，有三个通配符：
*：通配任意多个字符，当然包括0个字符，与mysql的%的模糊查询类似
查询所有的键：
keys *
模糊查询k开头，后面随便多少个字符：
keys k*
模糊查询e为最后一位，前面随便多少个字符：
keys *e
双 * 模式，匹配任意多个字符：查询包含k的键：
keys *k*
?：通配单个字符：
模糊查询k字头，并且匹配一个字符：
keys k? #如kj，但是kjj不可以，只能是一个字符
你只记得第一个字母是k，他的长度是3：
keys k??
[]：通配括号内的某一个字符：
记得其他字母，就第二个字母可能是a或e：
keys r[ae]dis #根据[]里进行依次匹配，基本可以写很多个
键（key）：
exists key：判断某个key是否存在
测试：
127.0.0.1:6379> exists k1
(integer) 1 # 返回1，就存在
127.0.0.1:6379> exists y1
(integer) 0 # 返回0，就不存在
move key db：移动（剪切，粘贴）键到几号库：
测试：
127.0.0.1:6379> move x1 8 # 将x1移动到8号库
(integer) 1 # 返回1，则移动成功
127.0.0.1:6379> exists x1 # 查看当前库中是否存在x1
(integer) 0 # 不存在（因为已经移走了）
127.0.0.1:6379> select 8 # 切换8号库
OK #操作成功
127.0.0.1:6379[8]> keys * # 查看当前库中的所有键
#[8]代表对应编号数据库，而没有则默认为0编号，一开始一般就默认是0编号
1) "x1"
ttl key：查看键还有多久过期（-1永不过期，新创建的键，默认是永不过期的，即返回的结果是-1，-2已过期）
即time to live（中文意思：生命周期）， 还能活多久：
测试：
127.0.0.1:6379[1]> keys *
1) "asd"
127.0.0.1:6379[1]> ttl asd #查询是否过期
(integer) -1 #永不过期
expire key 秒：为键设置过期时间（生命倒计时）：
测试：
127.0.0.1:6379[3]> set k1 v1 # 保存k1，这里只有这一个
OK #操作成功
127.0.0.1:6379[3]> ttl k1 # 查看k1的过期时间，默认为-1，即永不过期，除非设置了
(integer) -1 #永不过期
127.0.0.1:6379[3]> expire k1 10 # 设置k1的过期时间为10秒（10秒后自动销毁）
(integer) 1 #设置成功
127.0.0.1:6379[3]> ttl k1 # 等待一下，然后查看k1的过期时间，发现还有7秒过期
#这个等待和下面的等待看你决定等待多久
(integer) 7 #还有7秒过期
127.0.0.1:6379[3]> ttl k1 # 再等待一下，然后查看k1的过期时间，发现还有5秒过期
(integer) 5 #还有5秒过期
127.0.0.1:6379[3]> ttl k1 # 再等待一下，然后查看k1的过期时间，发现已经过期了
(integer) -2 #已过期
127.0.0.1:6379[3]> get k1 # 这时看一看k1是否存在
(nil) #发现不存在了
127.0.0.1:6379[3]> keys * #再看一看对应的键
(empty list or set) #若有其他键，自然会显示，但是在这之前只有k1这一个键，所以显示这个提示
#发现没有键了（因为在这之前只有一个键），即不存在对应键了，相当于删除或者说从内存中销毁了对应键
type key：查看键的数据类型：
测试：
127.0.0.1:6379[9]> set kk jj #设置或保存键和对应值
OK #操作成功
127.0.0.1:6379[9]> keys * #查看所有的键
1) "kk"
127.0.0.1:6379[9]> get kk #获取对应键的值
"jj"
127.0.0.1:6379[9]> type kk #上面的命令和返回结果前面有说明过，就不再说明了
string # kk的数据类型是会string字符串
使用Redis：
五大数据类型：
操作文档：http://redisdoc.com/
字符串String：
set，get，del，append，strlen（这一组命令）：
测试：
127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 保存数据
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2 # 保存数据
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k2"
127.0.0.1:6379> del k2 # 删除数据k2，也可以指定多个，如del k2 k1，删除两个，那么返回就是2
(integer) 1 #返回1（删除1个），删除成功
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1" #没有k2了
127.0.0.1:6379> get k1 # 获取数据k1
"v1"
127.0.0.1:6379> append k1 abc # 往k1的值追加数据abc
(integer) 5 # 返回值的长度（字符数量）
127.0.0.1:6379> get k1
"v1abc" #正好是5个字符
127.0.0.1:6379> strlen k1 # 返回k1值的长度（字符数量）
(integer) 5 #返回5个字符
incr，decr，incrby，decrby（这一组命令）：加减操作，操作的必须是数字类型
incr：意思是increment，增加
decr：意思是decrement，减少
测试：
127.0.0.1:6379> set k1 1 # 初始化k1的值为1
OK
127.0.0.1:6379> incr k1 # k1自增1（相当于java的k1++）
(integer) 2 #返回操作后的数，注意k1需要是数字类型（也就是数字字符串），否则报错
127.0.0.1:6379> incr k1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get k1
"3"
127.0.0.1:6379> decr k1 # k1自减1（相当于java的k1--）
(integer) 2 #返回操作后的数据
127.0.0.1:6379> decr k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get k1
"1"
127.0.0.1:6379> incrby k1 3
# k1自增3（相当于java的k1+=3）
#只能是整数，小数或者其他数（如字母）以及不完整数或者不合理数（如06，5.）不可，否则报错
(integer) 4 #返回操作后的数据
127.0.0.1:6379> get k1
"4"
127.0.0.1:6379> decrby k1 2
# k1自减2（相当于java的k1-=3）
#只能是整数，小数或者其他数（如字母）以及不完整数或者不合理数（如06，5.）不可，否则报错
(integer) 2 #返回操作后的数据
127.0.0.1:6379> get k1
"2"
#注意：对应的值必须只能是整数，小数或者其他数（如字母）以及不完整数或者不合理数（如06，5.）不可
#否则incr，decr，incrby，decrby，操作不了，即报错
getrange，setrange（这一组命令）：类似数据库的between…and…，也就是介于某某之间，与mysql一样的包括两边
range：意思是范围
测试：
127.0.0.1:6379> set k1 abcdef # 初始化k1的值为abcdef
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"abcdef"
127.0.0.1:6379> getrange k1 0 -1
# 查询k1全部的值，负数代表从左边数数，正数代表从右边叔叔，其中a字符的下标代表0，那么f的下标就代表-1或者5
# 但是这个5是需要知道对应长度的，所以一般我们操作-1来查询对应的全部值操作，都包括两边
"abcdef"
127.0.0.1:6379> getrange k1 0 3 # 查询k1的值，范围是下标0~下标3（包含0和3，共返回4个字符）
"abcd"
127.0.0.1:6379> setrange k1 1 xxx # 替换k1的值，从下标1开始提供为xxx
#即从下标1开始，根据替换的字符长度，将原来的从下标1开始的后面相应长度进行替换（包括下标1）
#如果后面没有字符了，则添加上，如下
(integer) 6 #返回操作后的对应的字符串长度
127.0.0.1:6379> get k1
"axxxef"
setex，setnx（这一组命令）
set with expir（英文意思：使用Expire设置），即setex
理解的意思：添加数据的同时设置生命周期
测试：
127.0.0.1:6379> setex k1 5 v1 # 添加k1 v1数据的同时，设置5秒的声明周期
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> get k1
(nil) # 等待一下，再次获取，发现已过期，k1的值v1自动销毁，相当于使用了del k1
set if not exist（英文意思：如果不存在则设置），即setnx
理解的意思：添加数据的时候判断是否已经存在，防止已存在的数据被覆盖掉
测试：
127.0.0.1:6379> setnx k1 sun
(integer) 0 # 返回0，添加失败，因为k1已经存在，这是为了解决set命令覆盖数据的
127.0.0.1:6379> get k1
"laosun"
127.0.0.1:6379> setnx k2 sun
(integer) 1 # 返回1，k2不存在，所以添加成功
127.0.0.1:6379> get k2
"sun"
mset，mget，msetnx（这一组命令）：
m：more更多
测试：
127.0.0.1:6379> set k1 v1 k2 v2 # set不支持一次添加多条数据 (error