redis下载地址：Download | Redis
linux进入redis目录首先使用make命令进行c++的编译，修改redis.conf文件：
daemonize yes #后台启动
protected-mode no #关闭保护模式，开启的
# 需要注释掉bind
#bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）话，只有本机才可以访问redis启动退出相关命令：
# 启动redis服务
src/redis-server redis.conf
# 查看运行状态
ps -ef | grep redis
# 连接本地redis
src/redis-cli # 退出客户端
quit# 退出redis服务：
（1）pkill redis-server
（2）kill 进程号
（3）src/redis-cli shutdown redis五种数据结构图：
一、string
#查看string类型相关的命令
help @string1、常用命令
#字符串常用操作
SET key value //存入字符串键值对
MSET key value [key value ...] //批量存储字符串键值对
SETNX key value //存入一个不存在的字符串键值对
GET key //获取一个字符串键值
MGET key [key ...] //批量获取字符串键值
DEL key [key ...] //删除一个键
EXPIRE key seconds //设置一个键的过期时间(秒)
#原子加减
INCR key //将key中储存的数字值加1
DECR key //将key中储存的数字值减1
INCRBY key increment //将key所储存的值加上increment
DECRBY key decrement //将key所储存的值减去decrement
2、应用场景
1）、单值缓存
SET key value
GET key 2）、对象缓存
SET user:1 value(json格式数据)
MSET user:1:name rufeng user:1:balance 888
MGET user:1:name user:1:balance
3）、分布式锁
SETNX product:10001 true //返回1代表获取锁成功
SETNX product:10001 true //返回0代表获取锁失败
。。。执行业务操作
DEL product:10001 //执行完业务释放锁SET product:10001 true ex 10 nx //防止程序意外终止导致死锁4）、计数器
#文章点击次数
INCR article:readcount:{文章id}
GET article:readcount:{文章id}5） 、计数器
spring session + redis实现session共享6） 、分布式系统全局序列号
INCRBY orderId 1000 //redis批量生成序列号提升性能二、hash
#查看hash类型相关的命令
help @hash1、常用命令
HSET key field value //存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value //存储一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value ...] //在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field //获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field ...] //批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field ...] //删除哈希表key中的field键值
HLEN key //返回哈希表key中field的数量
HGETALL key //返回哈希表key中所有的键值HINCRBY key field increment //为哈希表key中field键的值加上增量increment
2、应用场景
1）、对象缓存
HMSET user {userId}:name rufeng {userId}:balance 888
HMSET user 1:name rufeng 1:balance 888
HMGET user 1:name 1:balance2)、 添加购物车操作
#添加商品
hset cart:用户id 商品id 1
#增加数量
hincrby cart:用户id 商品id 1
#商品总数
hlen cart:用户id
#删除商品
hdel cart:用户id 商品id
#获取购物车所有商品
hgetall cart:用户id
3、hash结构优缺点
- 优点：
1）同类数据归类整合储存，方便数据管理
2）相比string操作消耗内存与cpu更小
3）相比string储存更节省空间
缺点：
1）过期功能不能用在field上，只能用在key上
2）redis集群架构下不适合大规模使用
三、list
#查看list类型相关的命令
help @list1、常用命令
LPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
RPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
LPOP key //移除并返回key列表的头元素
RPOP key //移除并返回key列表的尾元素
LRANGE key start stop //返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定BLPOP key [key ...] timeout //从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP key [key ...] timeout //从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
2、应用场景
1）、常用数据结构
Stack(栈) = LPUSH + LPOP
Queue(队列）= LPUSH + RPOP
Blocking MQ(阻塞队列）= LPUSH + BRPOP2）、订阅消息的push和pull
比如A订阅了B还订阅了C，A的id是1，B的id是2，C的id是3
push的思路就是B和C只要发布消息就往A的list中push一个element（如果被订阅数过多的百万粉丝，往在线粉丝push也会影响性能）
LPUSH msg:1 消息id
LPUSH msg:1 消息id
#获取前5条
LRANGE msg:1 0 4pull就是比如B发布一条消息，就在自己的list中push一条，当订阅B的用户一上线就pull（拉取之后要做时间排序）
LPUSH msg:2 消息id
LPUSH msg:2 消息id
#订阅的用户一上线获取前5条
LRANGE msg:2 0 4四、set
#查看set类型相关的命令
help @set1、常用命令
#常用命令
SADD key member [member ...] //往集合key中存入元素，元素存在则忽略，若key不存在则新建
SREM key member [member ...] //从集合key中删除元素
SMEMBERS key //获取集合key中所有元素
SCARD key //获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member //判断member元素是否存在于集合key中
SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素，元素不从key中删除
SPOP key [count] //从集合key中选出count个元素，元素从key中删除#运算操作
SINTER key [key ...] //交集运算
SINTERSTORE destination key [key ..] //将交集结果存入新集合destination中
SUNION key [key ..] //并集运算
SUNIONSTORE destination key [key ...] //将并集结果存入新集合destination中
SDIFF key [key ...] //差集运算
SDIFFSTORE destination key [key ...] //将差集结果存入新集合destination中
2、应用场景
1）、抽奖程序
#点击参与抽奖加入集合
SADD key {userlD}
#查看参与抽奖所有用户
SMEMBERS key
#抽取count名中奖者
SRANDMEMBER key [count] / SPOP key [count]2）、微博点赞，收藏，标签
#点赞
SADD like:{消息ID} {用户ID}
#取消点赞
SREM like:{消息ID} {用户ID}
#检查用户是否点过赞
SISMEMBER like:{消息ID} {用户ID}
#获取点赞的用户列表
SMEMBERS like:{消息ID}
#获取点赞用户数
SCARD like:{消息ID}
3）、集合操作
#set1：{a,b,c} set2：{b,c,d} set3：{c,d,e}
SINTER set1 set2 set3 { c }
SUNION set1 set2 set3 { a,b,c,d,e }
SDIFF set1 set2 set3 { a }4）、集合操作实现微博微信关注模型
1) A关注的人:
ASet-> {B, C}
2) D关注的人:
DSet--> {A, F, B, C}
3) B关注的人:
BSet-> {A, D, F, C, G)
4) A和D共同关注:
SINTER ASet DSet--> {B, C}
5) A关注的人也关注D:
SISMEMBER BSet D
SISMEMBER CSet D
6) A可能认识的人:
SDIFF DSet ASet->(A, F}
SDIFF BSet ASet->(A, D, F, G}5）、集合操作实现电商商品筛选
SADD brand:huawei P40
SADD brand:xiaomi mi-10
SADD brand:iPhone iphone12
SADD os:android P40 mi-10
SADD cpu:brand:intel P40 mi-10
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12SINTER os:android cpu:brand:intel ram:8G -> {P40，mi-10}
五、zset
#查看zset类型相关的命令
help @sorted_set1、常用命令
#ZSet常用操作
ZADD key score member [[score member]…] //往有序集合key中加入带分值元素
ZREM key member [member …] //从有序集合key中删除元素
ZSCORE key member //返回有序集合key中元素member的分值
ZINCRBY key increment member //为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZCARD key //返回有序集合key中元素个数
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] //正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] //倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素#Zset集合操作
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key ...] //并集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key …] //交集计算2、应用命令
#点击新闻
ZINCRBY hotNews:20190819 1 xxx
#展示当日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190819 0 9 WITHSCORES
#七日搜索榜单计算
ZUNIONSTORE hotNews:20190813-20190819 7
hotNews:20190813 hotNews:20190814... hotNews:20190819
#展示七日排行前十
ZREVRANGE hotNews:20190813-20190819 0 9 WITHSCORES六、Redis的单线程和高性能
Redis是单线程吗？
Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。
Redis 单线程为什么还能这么快？
因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为 Redis 是单线程，所以要小心使用 Redis 指令，对于那些耗时的指令(比如keys)，一定要谨慎使用，一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。
Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接？
Redis的IO多路复用：redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
# 查看redis支持的最大连接数，在redis.conf文件中可修改，# maxclients 10000
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxclients##1) "maxclients"##2) "10000"其它命令
#匹配指定的key
keys *SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]#查看redis服务运行信息，分为 9 大块，每个块都有非常多的参数，这 9 个块分别是:
Server 服务器运行的环境参数
Clients 客户端相关信息
Memory 服务器运行内存统计数据
Persistence 持久化信息
Stats 通用统计数据
Replication 主从复制相关信息
CPU CPU 使用情况
Cluster 集群信息
KeySpace 键值对统计数量信息
info
![算法：移除数组中的val的所有元素---双指针[2]](https://img-blog.csdnimg.cn/00a0b6f4bc3244498610301823a21bc8.png#pic_center)
