技术的分类 1、解决功能性的问题：Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN 2、解决扩展性的问题：Struts、Spring、SpringMVC、Hibernate、Mybatis 3、解决性能的问题：NoSQL、Java线程、Hadoop、Nginx、MQ、ElasticSearch

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。 ①不遵循SQL标准。 ②不支持ACID。 ③远超于SQL的性能。

①对数据高并发的读写 ②海量数据的读写 ③对数据高可扩展性的

①需要事务支持 ②基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系,需要即席查询

很早出现的NoSql数据库 数据都在内存中，一般不持久化 支持简单的key-value模式，支持类型单一 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能 数据都在内存中，支持持久化，主要用作备份恢复 除了支持简单的key-value模式，还支持多种数据结构的存储，比如 list、set、hash、zset等。 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

高性能、开源、模式自由(schema free)的文档型数据库 数据都在内存中， 如果内存不足，把不常用的数据保存到硬盘 虽然是key-value模式，但是对value（尤其是json）提供了丰富的查询功能 支持二进制数据及大型对象 可以根据数据的特点替代RDBMS ，成为独立的数据库。或者配合RDBMS，存储特定的数据。

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。 HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程

计算机存储单位 计算机存储单位一般用B，KB，MB，GB，TB，EB，ZB，YB，BB来表示，它们之间的关系是： 位 bit (比特)(Binary Digits)：存放一位二进制数，即 0 或 1，最小的存储单位。 字节 byte：8个二进制位为一个字节(B)，最常用的单位。 1KB (Kilobyte 千字节)=1024B， 1MB (Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB， 1GB (Gigabyte 吉字节 又称“千兆”)=1024MB， 1TB (Trillionbyte 万亿字节 太字节)=1024GB，其中1024=2^10 ( 2 的10次方)， 1PB（Petabyte 千万亿字节 拍字节）=1024TB， 1EB（Exabyte 百亿亿字节 艾字节）=1024PB， 1ZB (Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节)= 1024 EB, 1YB (Jottabyte 一亿亿亿字节 尧字节)= 1024 ZB, 1BB (Brontobyte 一千亿亿亿字节)= 1024 YB. 注：“兆”为百万级数量单位。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)

1. Redis是一个开源的key-value存储系统。
2. 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。
3. 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
4. 在此基础上，Redis支持各种不同方式的排序。
5. 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
6. 区别的是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。
7. 并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1. 高频次，热门访问的数据，降低数据库IO
2. 分布式架构，做session共享

1. 6.2.1 for Linux（redis-6.2.1.tar.gz）
2. 不用考虑在windows环境下对Redis的支持

2.2.2.1.准备工作：下载安装最新版的gcc编译器 安装C 语言的编译环境

yum install centos-release-scl scl-utils-build

yum install -y devtoolset-8-toolchain 
scl enable devtoolset-8 bash

测试 gcc版本

gcc --version

2.2.2.2.下载redis-6.2.1.tar.gz放/opt目录 2.2.2.3.解压命令：

tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz

2.2.2.4.解压完成后进入目录：

cd redis-6.2.1

2.2.2.5.在redis-6.2.1目录下再次执行make命令（只是编译好） 2.2.2.6.如果没有准备好C语言编译环境，make 会报错—Jemalloc/jemalloc.h：没有那个文件 2.2.2.7.解决方案：运行make distclean 2.2.2.8.在redis-6.2.1目录下再次执行make命令（只是编译好） 2.2.2.9.跳过make test 继续执行: make install

redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何 redis-check-aof：修复有问题的AOF文件，rdb和aof后面讲 redis-check-dump：修复有问题的dump.rdb文件 redis-sentinel：Redis集群使用 redis-server：Redis服务器启动命令 redis-cli：客户端，操作入口

前台启动，命令行窗口不能关闭，否则服务器停止

2.2.5.1.备份redis.conf 拷贝一份redis.conf到其他目录

cp  /opt/redis-3.2.5/redis.conf  /myredis

2.2.5.2.后台启动设置daemonize no改成yes 修改redis.conf(128行)文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动 2.2.5.3.Redis启动

redis-server/myredis/redis.conf

2.2.5.4.用客户端访问：redis-cli 2.2.5.5.多个端口可以：redis-cli -p6379 2.2.5.6.测试验证： ping 2.2.5.7.Redis关闭 单实例关闭：

redis-cli shutdown

也可以进入终端后再关闭 多实例关闭，指定端口关闭：

redis-cli -p 6379 shutdown

端口6379从何而来 Alessia Merz 默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库 使用命令 select 来切换数据库。如: select 8 统一密码管理，所有库同样密码。 dbsize查看当前数据库的key的数量 flushdb清空当前库 flushall通杀全部库 Redis是单线程+多路IO复用技术 多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符（Socket）的就绪状态，比如调用select和poll函数，传入多个文件描述符，如果有一个文件描述符就绪，则返回，否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正的操作可以在同一个线程里执行，也可以启动线程执行（比如使用线程池） 串行 vs 多线程+锁（memcached） vs 单线程+多路IO复用(Redis) （与Memcache三点不同: 支持多数据类型，支持持久化，单线程+多路IO复用）

哪里去获得redis常见数据类型操作命令 http://www.redis.cn/commands.html

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

set <key><value>添加键值对 图片上set 命令后面的单词代表的意思 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

原子性: 有一个失败则都失败 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。

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。

缓存

在web服务中，使用MySQL作为数据库，Redis作为缓存。由于Redis具有支撑高并发的特性，通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。web端的大多数请求都是从Redis中获取的数据，如果Redis中没有需要的数据，则会从MySQL中去获取，并将获取到的数据写入redis。

计数

Redis中有一个字符串相关的命令incr key，incr命令对值做自增操作，返回结果分为以下三种情况： 值不是整数，返回错误 值是整数，返回自增后的结果 key不存在，默认键为0，返回1 比如文章的阅读量，视频的播放量等等都会使用redis来计数，每播放一次，对应的播放量就会加1，同时将这些数据异步存储到数据库中达到持久化的目的。

共享Session

在分布式系统中，用户的每次请求会访问到不同的服务器，这就会导致session不同步的问题，假如一个用来获取用户信息的请求落在A服务器上，获取到用户信息后存入session。下一个请求落在B服务器上，想要从session中获取用户信息就不能正常获取了，因为用户信息的session在服务器A上，为了解决这个问题，使用redis集中管理这些session，将session存入redis，使用的时候直接从redis中获取就可以了。

限速

为了安全考虑，有些网站会对IP进行限制，限制同一IP在一定时间内访问次数不能超过n次。

单键多值 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。

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。

消息队列

列表用来存储多个有序的字符串，既然是有序的，那么就满足消息队列的特点。使用lpush+rpop或者rpush+lpop实现消息队列。除此之外，redis支持阻塞操作，在弹出元素的时候使用阻塞命令来实现阻塞队列。

栈

由于列表存储的是有序字符串，满足队列的特点，也就能满足栈先进后出的特点，使用lpush+lpop或者rpush+rpop实现栈。

文章列表

因为列表的元素不但是有序的，而且还支持按照索引范围获取元素。因此我们可以使用命令lrange key 0 9分页获取文章列表

朋友圈点赞业务

在上边我们知道了list的基础操作 执行 lpop key 或者 rpop key可以从做或者从右进行删除，但是现在有个场景是朋友圈点赞业务，然后从中间取消数据。案例如下图 我们先往list5里边添加 a b c d 然后移除c 在查看就剩下a b d了

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

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 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3种存储方式： 每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。

用户ID数据冗余 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

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。

由于hash类型存储的是一个键值对，比如数据库有以下一个用户表结构 将以上信息存入redis，用表明:id作为key，用户属性作为值： hsetuser:1nameJava旅途 age 18 使用哈希存储会比字符串更加方便直观

hash业务场景之购物车 在上图中，我们可以看到购物车里的信息，下来咱们使用redis来对这个购物车的实现。

这里实现了一个添加购物车和获取购物车，keys的命名为 表名+主键+主键值 在上图中，我们会有一个问题就是商品信息存储会大量重复，所有我们也需要将商品单独给一直hash。如下图，只存储商品id 这里提供了俩种设置方式，一种是设置多个字段，一种是直接存储为json。信息不经常变动的话可以使用json 给大家再提供一个方法hsetnx key field value,如果有则不进行添加，没有则添加。这个功能就使用在不同的用户添加同样的商品时不会执行覆盖和无用操作

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。

案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？

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。

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 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

排行榜

用户发布了n篇文章，其他人看到文章后给喜欢的文章点赞，使用score来记录点赞数，有序集合会根据score排行。流程如下 用户发布一篇文章，初始点赞数为0，即score为0 zadd user:article 0 a 有人给文章a点赞，递增1 zincrby user:article 1 a 查询点赞前三篇文章 zrevrangebyscore user:article 0 2 查询点赞后三篇文章 zrangebyscore user:article 0 2

延迟消息队列

下单系统，下单后需要在15分钟内进行支付，如果15分钟未支付则自动取消订单。将下单后的十五分钟后时间作为score，订单作为value存入redis，消费者轮询去消费，如果消费的大于等于这笔记录的score，则将这笔记录移除队列，取消订单。

自定义目录：/myredis/redis.conf

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

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

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 保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了。

将本机访问保护模式设置no

端口号，默认 6379

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

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。

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

是否为后台进程，设置为yes 守护进程，后台启动

存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件

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

日志文件名称

设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id

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。

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。

建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机 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。 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。 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。

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） allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key 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 allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

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。 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。

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

1、客户端可以订阅频道如下图

2、当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

1、打开一个客户端订阅channel1

SUBSCRIBE channel1

2、打开另一个客户端，给channel1发布消息hello

publish channel1 hello

返回的1是订阅者数量 3、打开第一个客户端可以看到发送的消息 注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图 合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。 Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作： （1）Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。 （2）Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

（1）格式 setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1） *offset:偏移量从0开始 （2）实例 每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。 设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图 unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps 注： 很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。 在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。

（1）格式