redis命令是什么

1、连接操作相关命令：

quit：关闭连接（connection）。

auth：简单密码认证。

2、value操作命令：

exists(key)：确认key否存。

del(key)：删除key。

type(key)：返值类型。

使用的注意事项

1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如、视频等等。

2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。

3、虚拟内存–Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘 。

4、过期策略–memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 10 。

Redis优点如下：

性能极高：Redis能支持超过10W的TPS

丰富的数据类型： Redis支持包括String，Hash，List，Set，Sorted Set，Bitmap和hyperloglog

丰富的特性：Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性

缺点如下：针对ACID，Redis事务不能支持原子性和持久性(A和D)，只支持隔离性和一致性(I和C)特别说明一下，这里所说的无法保证原子性，是针对Redis的事务操作，因为事务是不支持回滚（roll back），而因为Redis的单线程模型， Redis的普通操作是原子性的

上一篇文章Redis主从复制原理中简要地说明了主从复制的一个基本原理，包含全量复制、复制积压缓冲区与增量复制等内容，有兴趣的同学可以先看下。

利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能。但如果主库宕机后，需要运维人员手动地将一个从库提升为新主库，并将其他从库slaveof新主库，以此来实现故障恢复。

因此， 主从模式的一个缺点，就在于无法实现自动化地故障恢复 。Redis后来引入了哨兵机制，哨兵机制大大提升了系统的高可用性。

哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报。

Redis中的哨兵（Sentinel）， 则是一个特殊的Redis实例 ，不过它并不存储数据。也就是说，哨兵在启动时，不会去加载RDB文件。

关于Redis的持久化，可以参考我的另外一篇文章 谈谈Redis的持久化——AOF日志与RDB快照

上图就是一个典型的哨兵架构，由数据节点与哨兵节点构成，通常会部署多个哨兵节点。

哨兵主要具有三个作用， 监控、选主与通知 。

监控：哨兵会利用心跳机制，周期性不断地检测主库与从库的存活性

选主：哨兵检测到主库宕机后，选择一个从库将之切换为新主库

通知：哨兵会将新主库的地址通知到所有从库，使得所有从库与旧主库slaveof新主库，也会将新主库的地址通知到客户端上

我会在下文详细讲一下监控与选主的过程

哨兵系统是通过3个定时任务，来完成对主库、从库与哨兵之间的探活。

首先我们会在配置文件中配置主库地址，这样哨兵在启动后，会以 每隔10秒 的频率向主库发送info命令，从而获得当前的主从拓扑关系，这样就拿到了所有从库的地址。

在此基础上，哨兵会 每隔1秒 向主库、从库与其他哨兵节点发送PING命令，因此来进行互相探活。

当某个哨兵在 down-after-milliseconds（默认是30秒） 配置的连续时间内，仍然没有收到主库的正确响应，则当前哨兵会认为主库 主观下线 ，并将其标记为sdown（subjective down）

为了避免当前哨兵对主库的误判，因此这个时候还需要参考其他哨兵的意见。

接着当前哨兵会向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令， 如果有半数以上（由quorum参数决定）的哨兵认为主库确实处于主观下线状态，则当前哨兵认为主库客观下线 ，标记为odown（objective down）

一旦某个主库被认定为客观下线时，这个时候需要进行哨兵选举，选举出一个领导者哨兵，来完成主从切换的过程。

哨兵A在向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令时，同时要求其他哨兵同意将其设置为Leader，也就是想获得其他哨兵的投票。

在每一轮选举中，每个哨兵仅有一票。投票遵循先来先到的原则，如果某个哨兵没有投给别人，就会投给哨兵A。

首先获得半数以上投票的哨兵，将被选举称为Leader。

这里的哨兵选举，采用的是Raft算法。这里不对Raft做详细的探讨，有兴趣的同学，可以参考我的另外一篇文章 22张图，带你入门分布式一致性算法Raft

该文章采用大量的图例，相信你可以从中学习到全新的知识，从而打开分布式一致性算法的大门，大伙们记得等我搞完Paxos与Zab。

过半投票机制也常用于很多算法中，例如RedLock，在半数以上的节点上加锁成功，才代表申请到了分布式锁，具体可参考这篇文章的最后 我用了上万字，走了一遍Redis实现分布式锁的坎坷之路，从单机到主从再到多实例，原来会发生这么多的问题

在Zookeeper选举中，同样也用到了过半投票机制，在这篇文章中 面试官：能给我画个Zookeeper选举的图吗？ 我从源码角度分析了Zookeeper选举的过程。

在选举到领导者哨兵后，将由该哨兵完成故障恢复工作。

故障恢复分为以下两步：

详细说一下第一步，挑选是有条件的。首先要过滤出不 健康 的节点，再按某种规则排序，最后取第一个从库，我们直接从源码入手：

因此，以下从库会被过滤出：

剩下的节点，就是 健康 的节点，此时再执行一次快速排序，排序的规则如下：

本文算是Redis哨兵的一个入门文章，主要讲了哨兵的作用，例如监控、选主和通知。

在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性。

但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中。

可以

redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。

为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类型很丰富（例如有字符串、LIST、SET等），memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内存资源,而redis可以存储1G,最重要的是memcache它不如redis安全,当服务器发生故障或者意外关机等情况时,redsi会把内存中的数据备份到硬盘中,而memcache所存储的东西全部丢失;这也说明了memcache不适合做数据库来用,可以用来做缓存。

下面用redis解决瞬间秒杀活动来说明：

下面这个程序模拟了20w人一瞬间涌入这个页面进行秒杀,能够秒杀成功的只有500人,我们把先进来的用户放入redis队列中,当队列中的用户达到500时，后来用户就转到秒杀结束页面。这里用随机数来表示不同的用户。

这里我们可以看到秒杀成功的第一个用户的id是208522,秒杀成功的最后一个用户是176260,参与秒杀人数总共是20w。（让大家注意这些的原因是为了验证下面的准确性）。

接下来我们依次从队列中把秒杀成功的500个用户取出来并观察第一个用户和最后一个用户是否跟之前的记录值一样

我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。

redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。

对于任何一门技术，如果你只停留在「会用」的阶段，那就很难有所成就，甚至还有被裁员和找不到工作的风险，我相信能看此篇文章的你，一定是积极上进想有所作为的人，那么借此机会，我们来深入的解一下 Redis 的执行细节。

一条命令的执行过程有很多细节，但大体可分为：客户端先将用户输入的命令，转化为 Redis 相关的通讯协议，再用 socket 连接的方式将内容发送给服务器端，服务器端在接收到相关内容之后，先将内容转化为具体的执行命令，再判断用户授权信息和其他相关信息，当验证通过之后会执行最终命令，命令执行完之后，会进行相关的信息记录和数据统计，然后再把执行结果发送给客户端，这样一条命令的执行流程就结束了。如果是集群模式的话，主节点还会将命令同步至子节点，下面我们一起来看更加具体的执行流程。

步骤二：客户端先将命令转换成 Redis 协议，然后再通过 socket 连接发送给服务器端

客户端和服务器端是基于 socket 通信的，服务器端在初始化时会创建了一个 socket 监听，用于监测链接客户端的 socket 链接，源码如下：

当 socket 成功连接之后，客户端会先把命令转换成 Redis 通讯协议（RESP 协议，REdis Serialization Protocol）发送给服务器端，这个通信协议是为了保障服务器能最快速的理解命令的含义而制定的，如果没有这个通讯协议，那么 Redis 服务器端要遍历所有的空格以确认此条命令的含义，这样会加大服务器的运算量，而直接发送通讯协议，相当于把服务器端的解析工作交给了每一个客户端，这样会很大程度的提高 Redis 的运行速度。例如，当我们输入 set key val 命令时，客户端会把这个命令转换为 3\r\n$3\r\nSET\r\n$4\r\nKEY\r\n$4\r\nVAL\r\n 协议发送给服务器端。 更多通讯协议，可访问官方文档： >

需要启动多个Redis实例：

一台Redis服务器，分成多个节点，每个节点分配一个端口（6380，6381…），默认端口是6379。

每个节点对应一个Redis配置文件，如： redis6380conf、redis6381conf

#cp redisconfredis6380conf

#vi redis6380conf

pidfile : pidfile/var/run/redis/redis_6380pid

port 6380

logfile : logfile/var/log/redis/redis_6380log

rdbfile : dbfilenamedump_6380rdb

(其他配置文件类似修改)

启动多个redis实例：

#redis-server/usr/local/redis/redis6380conf

#redis-server/usr/local/redis/redis6381conf

redis数据结构

Redis是一种存储key-value的内存型数据库，它的key都是字符串类型，value支持存储5种类型的数据：String（字符串类型）、List（列表类型）、Hash（哈希表类型、即key-value类型）、Set（无序集合类型，元素不可重复）、Zset（有序集合类型，元素不可重复）。

针对这5种数据类型，Redis在底层都是使用的redisObject对象表示的。redisObject有3个重要的属性：type、encoding、ptr。

其中，type表示value的数据类型，也就是我们上面说的5种数据类型（REDIS_STRING、REDIS_LIST、REDIS_HASH、REDIS_SET、REDIS_ZSET）；encoding表示value的编码，即底层使用了哪种数据结构；ptr是一个指向保存value的底层数据结构的指针。

其中type和ptr属性不用做过多的解释，一看就知道什么意思，本篇文章主要分析value的encoding编码，也就是不同数据类型的value对应的底层数据结构是什么以及数据结构的原理分析。

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

redis是一个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(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。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。

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。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，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

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