基本命令
# key相关
keys * ：查看当前数据库中 所有的key的名字 开发中一般不用 效率低
注意：redis中默认有16个数据库 数据库的下标默认是 0-15 默认数据是存放到0号数据库中的
如何进行数据库的切换呢?
select 下标
del key：删除某一个key 这个命令可以用在缓存的同步中 1表示成功0表示删除失败
exists key：判断一个key在Redis中是否存在 (场景：判断缓存是否存在、做用户身份校验 判断token是否存在)
expire key 时间(默认是秒)：给这个key设置过期时间 场景(用户登陆成功 给token设置个过期时间) 大量数据同时过期雪崩效应
ttl key :获取一个key还剩余的过期的时间 查看一个key过期时间
move key 数据库的下标：这个表示的意思是：将这个key-value移动到另外一个数据库
randomkey ： 随机获取一个key (场景：这个经常用来做抽奖用)
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# String类型相关
set key value ：给数据库添加一个键值对
get key ：获取一个key的值
getset key value：先获取这个key的值 然后再给这个key设置值 (没找到过场景)
mset key value key value ：一次性设置多个值
mget key key ：一次性 获取多个值
setnx key 值 ：如果这个key不存在 那么就设置值 否则不设(如果key存在就不设置值)
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# Set存对象问题
-- 怎么将这个数据库的数据 存储到 Redis中呢?
-- 存储数据
set user:1:userName oooo
set user:1:password oooooo
-- 这个语句可以做一个改良
mset user:1:userName oooo user:1:password oooooo
mget user:1:userName user:1:password
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# setnx的适用场景
# incr和incrby适用场景
这个场景使用incr这个命令怎么来设计呢?
set weixin:dz:微信的这一条信息的id 0
incr weixin:dz:微信的这一条信息的id
set weixin:pl:count:微信这一条信息的id 0
incr weixin:pl:count:微信这一条信息的id
取消点赞
decr weixin:dz:微信的这一条信息的id
如果是批处理 那么 取消几个就可以了 decrby key step
# Hash结构命令相关
hset 名字 key value ：给这个hash结构设置一个键值对
hget 名字 key ：获取某一个key的值
hlen 名字 ：获取这个集合中数据的条目数
hgetall 名字 ：获取这个集合中 所有的数据
hincrby 名字 键 step ：让某一个数据自增(步长就是自增的数据)
hvals 名字 :获取这个集合中 所有的value
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# hset/hget的适用场景
hset user 1:userName oooo hset user 1:password oooo hget user 1:userName hmset user 1:userName oooo 1:password oooo hmget user 1:userName 1:password (获取多条指定的数据)
# 综合的应用场景
# 添加购物车的数据
hset cards:用户的id 商品的id 商品的数量 -------> hset card:100 70 1
hincrby card:100 70 1---------------------->点击了这里的+号
hdecrby card:100 70 1--------------------->表示的是点击了-号
hdel card:100 70 --------------------------> 点击了商品后面的删除按钮
hgetall card:100 --------------------------->这个就表示的是点击了全选
hlen card:100 ----------------------------->这个就表示的是 选中了多少件商品
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# List结构相关命令
lpush 名字 值
lpop 名字
rpush 名字 值
rpop 名字
lrange 名字 开始位置 结束位置 ：获取开始位置 到结束位置的值 位置是下标(正向索引和反向索引)
blpop 名字 从左边位置弹出一个数据 如果左边位置没有数据 那么将处于等待状态(还可以给一个等待时间)
brpop 名字 将从最右边的位置 弹出一条数据 如果最右边没有数据 那么将处于等待状态
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# 适用场景
现在某人关注了 mobtech 和 微博开放平台
你想这样一个问题：微博上 咋们如果关注了这两个平台 那么是不是我们只是接受我们关注的平台的数据
假设你是这个程序设计人员 你在发送消息的时候你只是 发送给 关注了 mobtech以及 微博公众平台的这些用户
lpush weibo-develop:msg:用户id 消息id ---------> lpush wiebo-develop:msg:100(用户id) 890(消息id)
打开微博页面 显示20条数据
lrange wiebo-develop:msg:100(用户id) 0 20 只显示最新的20条数据
lpush + brpop 可以构成阻塞队列
# Set结构相关命令
sadd 名字 值、值 ：向这个集合中添加值
srem 名字 值：删除一个指定值的数据
sismember 名字 值：判断一个值 是否存在于这个集合中
srandmember 名字 抽取多少数据 ：这个表示的是 从一个集合中 抽取多少个数据 数据不删除
spop 名字 抽取的数量 ：从集合中取出指定个数的数据 而且数据还要删除
sinter 集合1 集合2 ：求两个集合的交集
sinterstore 目的集合 集合1 集合2 ：将集合1和集合2求交集 并且放到目的集合中
sunion 集合1 集合2 ：求两个集合的并集
sunionstore 目的集合 集合1 集合2 ：将集合1和集合2求并集集 并且放到目的集合中
sdiff 集合1 集合2 ：在集合1中将集合2中拥有的元素给排除(求差集)将集合1中和集合2一样的元素给排除
scard 集合1 ：计算当前集合中 拥有的元素的个数
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假设我们要使用 set集合来进行存储
你们觉得要怎么设计才对?
sadd weixin:msg:用户id:消息id 关注的人的id
sadd weixinLmsg:101:77 100
scard weixinLmsg:101:7
研究下 如果要存储消息
hset weixin:msg:发送消息的人的id 消息的id: 评论的人的id 消息内容
场景
xx：关注了 xxSet = { liulei dashixing} liulei ：关注了 liuleiSet = { xx dashixing yangjianhui hehanyu} yjh： 关注了 yjhSet = {dashixing xx liulei chengjunbo} dsx {liulei yjh xx}
问题来了： xx 和 yjh 共同关注的人 xx 关注的人 也关注了他( liulei ) xx 可能认识的人
# sorted set相关的命令
zadd 集合的名字 打分 key的名字 ：表示的是向咋们的这个 集合中添加数据
zincrby 集合的名字 增加的分值 key的值 ：给这个键 增加多少分
zrange 集合的名字 开始的区间(下标) 结束的区间(下标)
zrevrank 集合的名字 key的名字
zscore 集合的名字 key的名字 ：获取这个key的值(分值)
zcount 集合的名字 分值的开始区间 分值的结束区间 统计一个分值区间内的人数的个数
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场景：
科普：最热商品(表示的是点击数最多 或者 购买数最多的这个商品 就是咋们的最热商品)
第一次卖出一个商品
zadd hotest:goods 10 商品的id
第二次 或者 第n次卖出这个商品 (这个表示的是每卖出一次增加10分的分值)
zincrby hotest:goods 10 商品的id
如果前端页面 要获取 这个罪人商品的前20条信息
zrange hotest:goods 0 20
直播间小姐姐的热度：
主播接受的不同的礼物的分值之和+直播时间的长短+直播间粉丝的活跃度+粉丝量的问题
现在小姐姐 需要查看自己的排名：
zrevrank 集合的名字 key的名字 ：查询当前的key在集合中的排名
平台认为小时榜中 热度在20000-40000是全球最强打野主播 40000-60000是地表最强的打野主播
是不是就要用到统计
zcount 集合的名字 分值的开始区间 分值的结束区间 这个就可以统计在这个区间内的人数
主播不播了 主播不播了 ------ 那么这个主播的热度全部都需要清空
# 发布订阅模型
相关的命令(不会用 会用MQ等去代替他)
进入客户端，一个发送，一个接收
subscribe 频道的名字 订阅一个频道
publish 频道的名字 发送的消息 ：向某一个频道发送一个消息
# 事务问题(不能保持原子性)
multi----开启事务
exec-----执行事务
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# 实现计数器
对于Redis的Key本身来说，有
INCRBY指令，实现某个值的递增递减。比如以下场景：统计某个帖子的点赞数；存放某个话题的关注数；存放某个标签的粉丝数；存储一个大体的评论数；某个帖子热度；红点消息数；点赞、喜欢、收藏数等。
- 像微博这样容易出现热点的业务，传统的数据库，肯定是撑不住的，就要借助于内存数据库。由于Redis的速度非常快，就不用再采用传统DB非常慢的
count操作，所有这种递增操作都是毫秒级别的，而且效果都是实时的。
