BoyChai's Blog - redis

Redis-NoSQL数据库(主从)

BoyChai — Sun, 11 Sep 2022 01:22:00 +0000

概述

主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机的 master/slaver 机制，Master 以写为主，Slaver 以读为主。

作用

读写分离，性能扩展
容灾快速恢复
一主多从！

搭建一主两从

三台Redis，主节点无需操作，从节点需要连接redis之后执行一下命令

slaveof    # 成为某个实例的从服务器
info replication # 查看状态role是slave即可

一主二仆

当主节点挂掉或者宕机了之后，slave节点不会进行上位变成主节点。

薪火相传

上一个 slave 可以是下一个 slave 的 master，slave 同样可以接收其他 slave的连接和同步请求，那么该 slave 作为了链条中下一个的 master，可以有效减轻 master 的写压力，去中心化降低风险。

# 链接从redis执行
slaveof

中途变更转向：会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的。

当某个 slave 宕机，后面的 slave 都没法备份。

即当主机挂掉，从机还是从机，但是无法继续写数据。

反客为主

当一个 master 宕机后，后面的 slave 可以立刻升为 master，其后面的 slave 不用做任何修改。

# 链接从redis执行
slaveof no one

哨兵模式

反客为主的自动版，即能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

配置

建立一个sentinel.conf文件，内容如下

sentinel monitor mymaster 172.16.88.168 6379 1

# mymaster：监控对象起的服务器名称
# 1：至少有多少个哨兵同意迁移的数量。

在redis的配置文件中配置

redis-sentinel

选举规则

根据优先级别，slave-priority/replica-priority，优先选择优先级靠前的。

replica-priority 100 ## 在从redis配置文件中

根据偏移量，优先选择偏移量大的。
根据 runid，优先选择最小的服务。

复制延时

由于所有的写操作都是先在 master 上操作，然后同步更新到 slave 上，所以从 master 同步到 slave 从机有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，slave 机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

复制原理

slave 启动成功连接到 master 后会发送一个 sync 命令（同步命令）。
master 接到命令启动后台的存盘进程，对数据进行持久化操作，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕之后，master 将传送整个数据文件（rdb）到 slave，以完成一次完全同步。
当主服务进行写操作后，和从服务器进行数据同步。
全量复制：而 slave 服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
增量复制：master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给 slave，完成同步。
只要是重新连接 master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行。

Redis-NoSQL数据库(持久化)

BoyChai — Sat, 10 Sep 2022 11:21:00 +0000

RDB

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，即 Snapshot 快照，恢复时是将快照文件直接读到内存里。

Redis 会单独创建一个子进程（fork）来进行持久化。

先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程完成后，再将这个临时文件内容覆盖到 dump.rdb。

整个过程中，主进程是不进行任何 IO 操作的，这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那 RDB 方式要比 AOF 方式更加的高效。

RDB 的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

Fork

作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
在 Linux 程序中，fork() 会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会 exec 系统调用，出于效率考虑，Linux 中引入了 写时复制技术
一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程

配置

dbfilename dump.rdb  dump #文件名字,默认为 dump.rdb,当redis启动时会在相对目录./生成（dir配置指定）

dir ./ #相关持久化文件生成位置

stop-writes-on-bgsave-error yes #即当 redis 无法写入磁盘，关闭 redis 的写入操作。

rdbcompression yes #持久化的文件是否进行压缩存储。

rdbchecksum yes #完整性的检查，即数据是否完整性、准确性。

save     #写操作在多少秒内写多久保存一次，格式：save 秒 写操作次数

优点

适合大规模的数据恢复；
对数据完整性和一致性要求不高更适合使用；
节省磁盘空间；
恢复速度快。

缺点

Fork 的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致 2 倍的膨胀性需要考虑；
虽然 Redis 在 fork 时使用了写时拷贝技术，但是如果数据庞大时还是比较消耗性能；
在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果 Redis 意外 down 掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

AOF

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将 Redis 执行过的所有写指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件但不可以改写文件，Redis 启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，如果 Redis 重启就会根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

执行流程

客户端的请求写命令会被 append 追加到 AOF 缓冲区内；
AOF 缓冲区根据 AOF 持久化策略 [always,everysec,no] 将操作 sync 同步到磁盘的 AOF 文件中；
AOF 文件大小超过重写策略或手动重写时，会对 AOF 文件 Rewrite 重写，压缩 AOF 文件容量；
Redis 服务重启时，会重新 load 加载 AOF 文件中的写操作达到数据恢复的目的。

AOF 和 RDB 同时开启时，系统默认读取 AOF 的数据（数据不会存在丢失）

配置

appendonly on # AOF默认开启

appendfilename "appendonly.aof" # 文件名称，保存位置收到dir配置影响

appendfsync everysec # 同步频率设置
- always
始终同步，每次 Redis 的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好。
- everysec
每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。
- no
Redis 不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。

Rewrite压缩

AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制,当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof。

优点

备份机制更稳健，丢失数据概率更低；
可读的日志文本，通过操作 AOF 稳健，可以处理误操作。

缺点

比起 RDB 占用更多的磁盘空间；
恢复备份速度要慢；
每次读写都同步的话，有一定的性能压力；
存在个别 Bug，造成不能恢复。

选择

官方推荐两个都启用。
如果对数据不敏感，可以选单独用 RDB。
不建议单独用 AOF，因为可能会出现 Bug。
如果只是做纯内存缓存，可以都不用。

Redis-NoSQL数据库(事务和锁机制)

BoyChai — Fri, 09 Sep 2022 11:21:14 +0000

事务

Redis 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis 事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

Multi、Exec、Discard

从输入 Multi 命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入 Exec 后，Redis 会将之前的命令队列中的命令依次执行。组队的过程中可以通过 Discard 来放弃组队。

当组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

特性

单独的隔离操作
事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念
队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行。
不保证原子性
事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚。

持久化

锁

悲观锁

悲观锁（Pessimistic Lock），即每次去拿数据的时候都认为有其他线程会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样其他线程想要拿到这个数据就会被 block 直到成功拿到锁。（效率低）

乐观锁

乐观锁（Optimistic Lock），即每次去拿数据的时候都认为其他线程不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间有没有其他线程去更新这个数据，可以使用版本号等机制。

乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。

Redis 就是利用这种 check-and-set 机制实现事务的。

Watch、unwatch

在执行 multi 之前，先执行 watch key1 [key2]**，可以监视一个（或多个）**key 。如果在事务执行之前这个 key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行，那么就不需要再执行 UNWATCH 。

Redis-NoSQL数据库(数据操作)

BoyChai — Thu, 08 Sep 2022 13:34:49 +0000

简单操作

设置key

使用命令set 来创建一个key

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK

查看key

通过命令get 来查看key数据

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"

切换数据库

Redis默认16个数据库，类似数组从0开始，默认操作使用0号数据库

使用命令select 来切换数据库，操作如下

127.0.0.1:6379> select 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> select 2
OK
127.0.0.1:6379[2]> select 0
OK

查看key数量

使用命令dbsize查看当前数据库的key数量

127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 1

查看当前库中所有key

使用命令keys *来查看当前库中所有的key

127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"

判断某个key是否存在

使用命令exists 来查看某个key是否存在

127.0.0.1:6379> exists k1
(integer) 1

查看key类型

通过命令type 来查看key是什么类型

127.0.0.1:6379> type k1
string

删除key

通过命令del 来删除key数据

127.0.0.1:6379> del k1
(integer) 1

根据value选择非阻塞删除

使用命令unlink 不阻塞删除key

和del 效果一样都是删除对应key,不同的是使用非阻塞删除会在后续异步进行操作，不卡主线程

127.0.0.1:6379> UNLINK k1
(integer) 1

给key设定过期时间

通过命令expire <时间(s)>来设置过期时间

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> EXPIRE k1 10
(integer) 1
# 等待十秒查看
127.0.0.1:6379> get k1
(nil)

查看还剩多少秒过期

通过命令ttl 来查看某个key还剩多少时间过期

-1表示永不过期，-2表示已经过期

127.0.0.1:6379> expire k1 60
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl k1
(integer) 57

清空当前库

使用命令flushdb来清空当前库的key

127.0.0.1:6379> FLUSHDB
OK

清空全部库

使用命令flushall来清空全部库的key

127.0.0.1:6379> FLUSHALL
OK

分类

下面是常用数据类型

1、string(字符串)是redis最常用的类型，可以包含任何数据，一个key对应一个value，在Rediss中是二进制安全的。

2、hash(哈希)是一个string 类型的field和value的映射表，适合被用于存储对象。

3、list(列表)是一个链表结构，按照插入顺序排序。

4、set(集合)是 string 类型的无序集合。

5、zset(有序集合)是string类型元素的集合,zset是插入有序的，即自动排序。

下面是新数据类型

1、Bitmaps，二进制存储

2、HyperLogLog，基数

3、Geospatial，坐标

String(字符串)

简介

String是Redis最基本的类型，可以理解为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，一位置redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。一个Redis字符串value最多可以存储512M。

常用命令

set ：添加键值对
get ：查询对应键值
appen ：将value的值追加到原本value的末尾
strlen ：获取键的长度
setnx ：当key不存在时设置键值对，如果key存在则不会设置
incr ：将key中存储的数字值+1(前提是字符串里面全部存储的数字)
decr ：将key中存储的数字值-1(前提是字符串里面全部存储的数字)
incrby / decrby <步长>和incr / decr ：都是对数字值进行加减，不同的是crby可以设置增减大小(步长)
mset ：同时设置一个或多个键值对
mget ：同时获取一个或多个value
msetnx ：同时设置一个或多个键值对，并且key是不存在的，存在会操作失败(有一个失败全部失败)
getrange <起始位置> <结束位置>获得值的范围
setrange <起始位置> 覆盖原始value的值(覆盖的是从起始位置到新value的长度)
setex <过期时间> 设置键值的同时设定过期时间
getset 以旧换新，设置新值并获取旧值

数据结构

string的数据结构为简单动态字符串。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于java的ArrayList，采用预分配冗余的方式来减少内存的频繁分配。当字符串长度小于1m时，会进行扩容，扩容都是加倍现有空间，如果超过1m则扩容时一次只会多扩1m的空间，要住的是字符串最大长度为512m。

List(列表)

简介

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，对两端的操作性很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

常用命令

lpush/rpush ....：从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop ：从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush ：从列表右边吐出一个值，插到列表左边。
lrange ：按照索引下标获得元素（从左到右）
lrange mylist 0 -1 0：左边第一个，-1右边第一个，（0 -1表示获取所有）
lindex ：按照索引下标获得元素（从左到右）
llen ：获得列表长度
linsert before/after ：在的前面/后面插入插入值
lrem ：从左边删除 n 个 value（从左到右）
ltrim ：按照索引截取下标元素（从左到右）
lset：将列表 key 下标为 index 的值替换成 value

数据结构

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。

Set(合集)

简介

Set对外提供的功能和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。Set是string类型的无序集合。它的底层其实是一个value为null的hash表，所以添加、删除、查找的复杂程度都是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。

常用命令

sadd ..... ：将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
smembers ：取出该集合的所有值。
sismember ：判断集合是否为含有该值，有返回 1，没有返回 0
scard：返回该集合的元素个数。
srem ....：删除集合中的某个元素
spop ：随机从该集合中吐出一个值
srandmember ：随机从该集合中取出 n 个值，不会从集合中删除
smove value：把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
sinter ：返回两个集合的交集元素
sunion ：返回两个集合的并集元素
sdiff ：返回两个集合的差集元素（key1 中的，不包含 key2 中的）

数据结构

Set 数据结构是字典，字典是用哈希表实现的。

Hash(哈希)

简介

Hash是一个键值的合集。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。

常用命令

hset ：给集合中的键赋值
hget ：从集合取出 value
hmset ...：批量设置 hash 的值
hexists ：查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在
hkeys ：列出该 hash 集合的所有 field
hvals ：列出该 hash 集合的所有 value
hincrby ：为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
hsetnx ：将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在

数据结构

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。

Zset(有序集合)

简介

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的。因为元素是有序的，所以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，因此能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

常用命令

zadd …：将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中
zrange [WITHSCORES] ：返回有序集 key 中，下标在之间的元素
当带 WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]：返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间（包括等于 min 或 max ）的成员。有序集成员按 score 值递增（从小到大）次序排列。
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] ：同上，改为从大到小排列
zincrby ：为元素的 score 加上增量
zrem ：删除该集合下，指定值的元素
zcount ：统计该集合，分数区间内的元素个数
zrank ：返回该值在集合中的排名，从 0 开始。

数据结构

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，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

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
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

Bitmaps

概述

Redis 提供了 Bitmaps 这个 “数据类型” 可以实现对位的操作：

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。
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。

常用命令

setbit ：设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
getbit ：获取Bitmaps中某个偏移量的值
bitcount [start end]：统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
bitop and(or/not/xor) [key…]：它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。

HyperLoglog

概述

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

常用命令

pfadd < element> [element ...]：添加指定元素到 HyperLogLog 中。
pfcount [key ...]：计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并`计算即可。
pfmerge [sourcekey ...]：将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使·用每天的活跃用户来合并计算可得。

Geospatial

概述

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

常用命令

geoadd < longitude> [longitude latitude member...]：添加地理位置（经度，纬度，名称）
geopos [member...]：获得指定地区的坐标值
geodist [m|km|ft|mi ]：获取两个位置之间的直线距离
georadius radius m|km|ft|mi：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

Redis-NoSQL数据库(Redis-7.0.4安装)

BoyChai — Wed, 07 Sep 2022 08:06:00 +0000

环境

Rocky8.5 防火墙selinux都关闭

gcc (GCC) 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-3)

GNU Make 4.2.1

redis-7.0.4.tar.gz

gcc和make可以直接使用yum安装，redis的包在官网下载即可

安装

# 上传redis-7.0.4.tar.gz
[root@redis ~]# ls redis-7.0.4.tar.gz
redis-7.0.4.tar.gz

# 解压
[root@redis ~]# tar xf redis-7.0.4.tar.gz

# 编译
[root@redis ~]# cd redis-7.0.4
[root@redis redis-7.0.4]# make
......
Hint: It's a good idea to run 'make test' ;)
make[1]: Leaving directory '/root/redis-7.0.4/src'

# 安装
[root@redis redis-7.0.4]# make install
......
make[1]: Leaving directory '/root/redis-7.0.4/src'

# 查看安装命令
[root@redis redis-7.0.4]# ls /usr/local/bin/|grep redis
redis-benchmark
redis-check-aof
redis-check-rdb
redis-cli
redis-sentinel
redis-server

命令

命令	介绍
redis-benchmark	性能测试工具，可以在自己本地运行，用来测试本机性能
redis-check-aof	修复有问题的AOF文件
redis-check-rdb	修复有问题的rdb文件
redis-sentinel	Redis集群使用
redis-server	Redis服务器启动命令
redis-cli	客户端连接工具

启动

# 前台启动，前台不能关闭
[root@redis ~]# redis-server
......
                _._
           _.-``__ ''-._
      _.-``    `.  `_.  ''-._           Redis 7.0.4 (00000000/0) 64 bit
  .-`` .-```.  ```\/    _.,_ ''-._
 (    '      ,       .-`  | `,    )     Running in standalone mode
 |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'|     Port: 6379
 |    `-._   `._    /     _.-'    |     PID: 14388
  `-._    `-._  `-./  _.-'    _.-'
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |           https://redis.io
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'
      `-._    `-.__.-'    _.-'
          `-._        _.-'
              `-.__.-'
......

# 后台启动
# 后台启动需要使用配置文件启动
# 把源码包的redis.conf复制到/etc下,之后修改"daemonize on"为yes,大概在309行
[root@redis ~]# cp redis-7.0.4/redis.conf /etc/redis.conf
[root@redis ~]# vim /etc/redis.conf
......
daemonize yes
......
[root@redis ~]# redis-server /etc/redis.conf

连接

# 使用redis-cli进行连接
# 启动之后默认会监听127.0.0.1的6379端口
# 默认redis-cli不加任何参数就会去链接127.0.0.1:6379
# 输入ping返回pong代表成功
[root@redis ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> exit
[root@redis ~]# redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> exit

关闭

# 使用redis-cli进行关闭
[root@redis ~]# redis-cli shutdown
[root@redis ~]# redis-cli
Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused

# 使用kill
[root@redis ~]# ps -aux|grep redis
root       18982  0.0  0.2  62632 10044 ?        Ssl  04:22   0:00 redis-server                                                                               127.0.0.1:6379
root       19048  0.0  0.0  12136  1104 pts/1    S+   04:22   0:00 grep --color=                                                                              auto redis
[root@redis ~]# ps -aux|grep redis
root       18982  0.0  0.2  62632 10044 ?        Ssl  04:22   0:00 redis-server 127.0.0.1:6379
root       19074  0.0  0.0  12136  1136 pts/1    S+   04:22   0:00 grep --color=auto redis
[root@redis ~]# kill -9 18982
[root@redis ~]# redis-cli
Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused

Redis-NoSQL数据库(认识)

BoyChai — Wed, 07 Sep 2022 07:16:00 +0000

Redis概述

Redis 是一个开源（BSD 许可）的内存数据结构存储，用作数据库、缓存、消息代理和流引擎。Redis 提供数据结构，例如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超日志、地理空间索引和流。Redis 内置了复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供高可用性。

Redis特点

Redis是一个开源的key-value存储系统。
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(合集)、zset(sorted set 有序合集)和hash(哈希类型)。
这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及其交集并集和差集更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
在此基础上，Redis支持各种不同方式的排序。
与Memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
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最佳到记录文件。
可实现master-slave主从同步

应用场景

高频次，热门访问的数据，降低数据库IO
分布式架构，做session共享
消息队列
计数器、秒杀
发布订阅消息系统
时效性的数据、比如消息验证码