Redis.txt

什么是 Redis？
	Redis（全称：Remote DIctionary Server，远程字典服务器）是一个开源的、基于内存的键值存储系统。
	它通常被归类为 NoSQL 数据库，也被称为数据结构服务器。

	简单来说，你可以把它想象成一个速度极快的、存储在内存中的“大字典”。你可以通过一个“键”（Key）来快速存储、查询和操作与之关联的“值”（Value）。

为什么它如此受欢迎？
	基于内存，极致性能：
		数据主要存储在内存（RAM）中，这使得读写操作的速度非常快，通常能达到微秒级别。相比之下，传统数据库（如 MySQL）需要读写硬盘，速度要慢几个数量级。
	丰富的数据结构：
		这是 Redis 与许多其他键值数据库最大的不同之处。它的“值”不仅仅是简单的字符串，还支持多种复杂的数据结构。
	单线程架构
		Redis 使用单线程处理命令，这看起来违反直觉，但正是其高性能的关键。为什么单线程反而快？
		无锁竞争：不需要处理多线程锁的开销
		无上下文切换：避免线程切换的性能损耗
		原子性保证：每个命令都是原子操作
	持久化到磁盘：
		虽然数据主要存在内存中，但 Redis 提供了两种持久化机制（RDB 和 AOF），可以将内存中的数据定期或实时地保存到硬盘上，防止服务器重启或宕机时数据丢失。
	原子操作：
		Redis 的所有操作都是原子性的，这意味着在多客户端并发访问时，可以确保命令的执行不会被打断。这对于实现计数器、分布式锁等功能至关重要。
	其他高级功能：
		主从复制： 支持数据从主节点复制到多个从节点，实现数据备份和读写分离。
		事务： 可以将多个命令打包执行。
		发布/订阅（Pub/Sub）： 支持消息的发布和订阅模式。
		Lua 脚本： 可以在服务器端执行 Lua 脚本，实现复杂的逻辑。
		高可用与分片： 通过 Redis Sentinel 实现高可用，通过 Redis Cluster 实现自动分片和数据分布式存储。

三种过期删除策略：
	定时删除（主动删除）： 创建定时器，键过期时立即删除
	惰性删除（被动删除）： 访问键时检查是否过期，如果过期则删除
	定期删除（主动抽样）： 周期性随机抽查一部分键，删除过期键
内存淘汰策略：
	volatile-lru： 从已设置过期时间的键中淘汰最近最少使用的
	allkeys-lru： 从所有键中淘汰最近最少使用的
	volatile-lfu： 从已设置过期时间的键中淘汰最不经常使用的
	allkeys-lfu： 从所有键中淘汰最不经常使用的
	volatile-random： 从已设置过期时间的键中随机淘汰
	allkeys-random： 从所有键中随机淘汰
	volatile-ttl： 从已设置过期时间的键中淘汰存活时间最短的
	noeviction： 不淘汰，返回错误（默认）

Redis 的主要应用场景：
	缓存（Cache） - 最经典的用途
		将频繁查询但很少变更的数据库结果（如网页内容、用户会话、商品信息）存储在 Redis 中。
		后续请求可以直接从高速的 Redis 获取，极大减轻后端数据库（如 MySQL）的压力，提升应用响应速度。
		例子： 网站首页、热点新闻。
	会话存储（Session Store）
		在分布式或微服务架构中，将用户登录后的会话信息（如用户ID、权限）存储在 Redis 中，而不是单个服务器的内存里。
		这样，用户的请求可以被任何一台后端服务器处理，实现了无状态服务。
		例子： 用户登录电商网站后，购物车信息保存在 Redis 里。
	排行榜（Leaderboard）
		利用 Sorted Set 数据类型，可以非常高效地实现各种排行榜，如游戏积分榜、销量排行榜。
		例子： 实时更新游戏玩家的分数和排名。
	消息队列（Message Queue）
		利用 List 的阻塞操作或 Streams 类型，可以实现简单的消息队列，用于系统间的异步通信和解耦。
		例子： 用户注册后，将发送欢迎邮件的任务放入 Redis 队列，由邮件服务异步处理。
	实时系统
		利用 Redis 的发布/订阅功能，可以构建实时应用，如实时聊天室、实时数据推送。
		例子： 直播间的弹幕。




五大核心数据类型：
	String（字符串）
	Hash（哈希）
	List（列表）
	Set（集合）
	Sorted Set（有序集合）
其他重要数据类型：
	Stream（流）
	Bitmaps（位图）
	HyperLogLog（基数统计）
	Geospatial（地理空间）
	Bitfield（位域）
其他特殊类型：
	Bloom Filter（需模块）：高效判断元素是否存在（防止缓存穿透）。
	Time Series（需模块）：时间序列数据存储与分析。


String（字符串）：
	二进制安全，可存储任何数据（最大512MB）
	支持数值的原子性操作（如自增）
	
	应用场景：
		缓存HTML片段
		计数器（文章阅读量）
		分布式锁（SETNX）
	
	设置键值 SET				SET key value
	获取值 GET				GET key
	设置键值对 SETNX			SETNX key value 仅当键不存在时
	数值自增1 INCR			INCR counter
	数值自减1 DECR			DECR counter
	字符串追加 APPEND			APPEND key "追加内容"	
	设置值+过期时间 SETEX		SETEX SET key value EX seconds 仅适用于新建键
	查看键的过期时间 TTL		TTL key
	设置过期时间 EXPIRE		EXPIRE key 适用于已存在的键
	批量设置键值 MSET			MSET k1 v1 k2 v2
	判断键是否存在 EXISTS		EXISTS KEY
	删除键 DEL				DEL key
	清空所有键 FLUSHALL		FLUSHALL

Hash（哈希）：
	键值对集合，适合存储对象
	单个 Hash 可存储约40亿个字段
	
	应用场景
		用户属性存储
		商品信息管理
		配置项分组
	
	设置字段值 HSET			HSET user:1 name "Alice" age 30
	获取字段值 HGET			HGET user:1 name
	设置键值对值 HSETNX		HSETNX key field value 仅当字段不存在时设置值
	获取所有字段 HGETALL		HGETALL user:1
	删除字段 HDEL				HDEL user:1 age
	字段数值增加 HINCRBY		HINCRBY user:1 age 1 → 31
	判断键是否存在 HEXISTS		HEXISTS user:1
	获取所有字段名 HKEYS		HKEYS user:1 → ["name", "age"]
	获取所有字段值 HVALS		HVALS user:1 → ["Alice", "30"]
	获取字段数量 HLEN			HLEN user:1 → 2
	
	
	示例：
		"user:1": {
		"name": "Alice",
		"age": "30"
	}

List（列表）：
	双向链表结构
	支持阻塞式操作（BLPOP）
	
	应用场景
		消息队列
		最新消息排行
		记录用户操作日志
	
	左侧插入 LPUSH			LPUSH key "element"
	右侧插入 RPUSH			RPUSH key "element1"
	左侧弹出 LPOP				LPOP key
	左侧弹出 RPOP				RPOP key 2 移除并返回列表尾部的1个或多个元素
	范围查询 LRANGE			LRANGE key 0 -1
	获取指定下标元素 LINDEX	LINDEX key index
	保留指定范围 LTRIM		LTRIM key 0 99
	返回列表长度 LLEN			LLEN key
	删除相同元素 LREM			LREM key 0 "element" count > 0：从头往尾删，count < 0：从尾往头删，count = 0：删所有匹配项
	
	阻塞操作命令，适用于队列（Queue）场景，当列表为空时阻塞等待：
		从头部/尾部弹出元素，若列表为空则阻塞，直到超时（秒）或新元素插入： BLPOP/BRPOP key 30
		从 key1 尾部弹出元素并插入到 key2 头部，阻塞行为同上： BRPOPLPUSH key1 key2 60
		Redis 6.2+ 新增，更灵活的移动元素（替代 RPOPLPUSH）： LMOVE key1 key2 LEFT RIGHT

Set（集合）
	无序唯一元素集合
	支持交并差运算
	
	应用场景
		标签系统
		共同好友推荐
		抽奖系统（随机取值）
	
	添加元素 SADD				SADD tags "python"
	获取所有元素 SMEMBERS		SMEMBERS tags
	判断元素存在 SISMEMBER	SISMEMBER tags "redis"
	返回集合元素数量 SCARD		SCARD tags
	集合交集 SINTER			SINTER set1 set2
	集合并集 SUNION			SUNION tags1 tags2
	集合差集 SDIFF			SDIFF tags1 tags2（在 tags1 但不在 tags2 的元素）
	将交集存储到 comm 集合		SINTERSTORE common_tags tags1 tags2
	将并集存储到 comm 集合		SUNIONSTORE common_tags tags1 tags2
	将差集存储到 comm 集合		SDIFFSTORE common_tags tags1 tags2
	随机移除元素 SPOP			SPOP tags
	移除一个或多个元素 SREM	SREM tags "cache"
	移动元素到新集合 SMOVE		SMOVE tags new_tags "redis"

Sorted Set（有序集合）
	简称 ZSET，兼具 Set 的唯一性 和 按分数（Score）排序 特性的数据结构
	元素关联 score 实现排序
	高性能范围查询
	
	应用场景
		排行榜
		延时任务队列
		带权重的消息队列
	
	添加带分数元素 ZADD			ZADD ranking 100 "Alice" 200 "Bob"
		
		添加或更新元素（带分数）
			• NX：仅添加新元素
			• XX：仅更新已有元素
			• GT/LT：分数大于/小于当前值才更新
			• CH：返回被修改的元素总数
			• INCR：分数递增
		
		添加新元素并返回元素分数总和： ZADD ranking NX CH 150 "Jon
	
	获取元素升序排名 ZRANK			ZRANK ranking "Alice"
	获取元素降序排名 ZREVRANK		ZREVRANK ranking "Alice"
	按分数升序查询 ZRANGE			ZRANGE ranking 0 2 WITHSCORES
	按分数降序查询 ZREVRANGE		ZREVRANGE ranking 0 2 WITHSCORES
	
	获取元素分数 ZSCORE			ZSCORE ranking "Alice"
	为元素增加分数 ZINCRBY			ZINCRBY ranking 50 "Alice"
	
	删除一个或多个元素				ZREM ranking "Bob"
	按排名区间删除元素				ZREMRANGEBYRANK ranking 0 2
	按分数区间删除元素				ZREMRANGEBYSCORE ranking 0 100
	
	获取分数在 [min, max] 内的元素数量		ZCOUNT ranking 100 300
	升序获取分数在 [min, max] 的元素		ZRANGEBYSCORE ranking 100 200
	降序获取分数在 [min, max] 的元素		ZREVRANGEBYSCORE ranking 200 100
	
	计算多个有序集合的交集并存储		ZINTERSTORE result 2 zset1 zset2
	计算多个有序集合的并集并存储		ZUNIONSTORE result 2 zset1 zset2
	
	删除并返回分数最高的2个元素		ZPOPMAX ranking 2
	删除并返回分数最低的一个元素		ZPOPMIN ranking
	
	Redis 6.2+ 统一的范围查询（替代旧命令）：
		ZRANGE key min max [BYSCORE | BYLEX] [REV] [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
		
		key：有序集合的键名。
		min 和 max：范围的上下界（含义取决于 BYSCORE 或 BYLEX）。
		BYSCORE：按分数范围查询（默认按排名范围）。
		BYLEX：按字典序范围查询（需所有元素分数相同）。
		REV：反向返回结果（降序）。
		WITHSCORES：同时返回分数。
		LIMIT offset count：分页查询（类似 SQL 的 LIMIT）。
		
		升序查询分数在 [100, 200] 之间的元素： ZRANGE leaderboard 100 200 BYSCORE

Stream（流）：
	Redis 5.0+ 的消息队列
	消息队列，支持消费者组、消息持久化。
	
	应用场景：
		事件溯源
		日志收集
	
	XADD mystream * sensor1 25  # 添加消息
	XRANGE mystream - +         # 读取消息
	XGROUP CREATE mystream mygroup $  # 创建消费者组

Bitmaps（位图）：
	基于 String 的位操作
	极省空间的布尔统计

	应用场景：
		用户在线状态
		每日活跃用户统计
	
	SETBIT online_users 1001 1  # 标记用户1001在线
	GETBIT online_users 1001    # 检查用户状态
	BITCOUNT online_users       # 统计在线人数
	
HyperLogLog（基数统计）：
	极低内存估算集合基数
	标准误差0.81%
	
	应用场景：
		UV统计
		大规模去重计数
	
	PFADD visits 192.168.1.1  # 添加元素
	PFCOUNT visits           # 估算不重复量
	PFMERGE total visits1 visits2  # 合并统计

Geospatial（地理空间）：
	存储经纬度，支持位置计算。
	
	适用场景：
		附近的人、地点搜索。
	
	GEOADD key longitude latitude member： 添加地理位置。
	GEODIST key member1 member2： 计算两点距离。
	GEORADIUS key longitude latitude radius unit： 查询半径内的位置。

Bitfield（位域）：
	底层实现：将字符串视为一个虚拟的“位数组”，支持多字节整数操作（如 8/16/32/64 位）。
	原子性多bit读写
	支持有符号/无符号整数
	灵活控制溢出行为
	
	适用场景：
		高性能的布尔统计（如用户在线状态）
		紧凑存储多个计数器（如游戏中的多个属性值）
		自定义位级编码（如权限系统）
	
	BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]
	
	type：指定整数类型，格式为 u（无符号）或 i（有符号） + 位数（如 i8表示 8 位有符号整数）。
	offset：位偏移量（从 0 开始），表示操作的起始位位置。
	OVERFLOW：设置溢出行为（默认 WRAP）：
		WRAP：环绕（溢出后回绕）
		SAT：饱和（保持最大/最小值）
		FAIL：失败（不执行操作）
	
	BITFIELD mybit GET u8 0  # 从第0位开始读取8位无符号整数
	BITFIELD mybit SET u8 0 42  # 设置从第0位开始的8位无符号整数值为42
	BITFIELD mybit INCRBY u8 0 5  # 从第0位开始的8位无符号整数自增5
	BITFIELD mybit OVERFLOW SAT INCRBY u8 0 300  # 设置溢出行为为饱和（SAT），然后自增一个8位无符号整数（最大值255）
	
	SETBIT/GETBIT的区别：
		SETBIT		单bit	只能设置 0/1
		BITFIELD	多bit	支持整数读写、自增