redis高级指令

一、慢查询

1、定义：配置一个时间，如果查询时间超过该设置值，就认为这是一个慢查询

2、生命周期：客户端=>发送指令=>服务端=>排队=>执行指令(慢查询发生的阶段)=>返回结果

3、慢查询日志配置：

①慢查询日志队列是一个先进先出队列，可以设置队列的最大长度：config get slowlog-max-len 1000(默认128)

②判定慢查询的阈值(微秒)：config get slowly-log-slower-than 2000(默认10000，等于0代表记录所有指令，小于0代表不判定慢查询)

4、慢查询日志由4个属性组成：日志id，加入队列的时间戳，指令耗时，指令语句

5、查询慢查询日志队列的指定index：slowlog get

6、查询慢查询日志队列的长度：slowlog len

7、清空慢查询日志队列：slowlog reset

二、管道

1、原生的redis指令没有pipeline功能，但是redis是支持pipeline的，在各个语言的语法中都有对应的方法

2、就是在客户端将若干条指令打包在一条pipeline指令中，再整体发送给服务端，服务端批量执行，再批量返回结果

3、1次pipeline指令的耗时=1次网络时间+n次执行指令时间

4、pipeline中的指令会同步成功或同步失败

5、pipeline与mget等操作的区别：通过pipeline提交的多次命令，在服务端执行的时候，可能会被拆成多次执行，而mget等操作，是一次性执行的，所以，pipeline执行的命令并非原子性的

6、一条pipeline只能作用于同一个节点上

7、python端实现：

import redis

# 创建连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
# 取出连接对象
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 创建pipeline对象，声明事务性
pipe = r.pipeline(transaction=True)
# 开启事务，开启后只能进行pipeline的操作，若执行其他操作可能抛异常
pipe.multi()
# 批量写入指令
pipe.set('name', 'lqz')
pipe.set('role', 'nb')
# 执行pipeline
pipe.execute()

三、事务

1、开启事务：multi

2、编写指令：set name tom => set age 18 => set gender male

3、执行事务：exec

四、事务加watch实现乐观锁

1、进程一：watch age => multi => decr age

2、进程二：mutil => decr age => exec

3、进程一：exec => 因为进程一的事务提交前对数据进行了比对，发现数据已被修改，所以执行失败

五、发布订阅

1、基于消费者生产者模型，发布者与订阅者都是redis客户端，频道是redis服务端

2、发布者将消息推发布到频道中，频道会将消息推送给所有订阅了该频道的订阅者

3、发布消息：publish channel message

4、订阅频道，可多个：subscribe channel

5、取消订阅，可多个：unsubscribe channel

6、订阅模式匹配，订阅c开头的频道：psubscribe c*

7、订阅模式退订，取消c开头频道的订阅：unpsubscribe c*

8、列出所有至少有一个订阅者的频道：pubsub channels

9、列出指定频道的订阅者的数量：pubsub numsub channel

10、列出所有订阅模式的数量：pubsub numpat

11、发布订阅与消息队列的区别：订阅者都可以收到消息，无竞争，消息队列中的消息只有一份需要竞争

六、位图

1、查询指定bitsite的bit，返回0或1：getbit key bitsite

2、修改指定bitsite的bit：setbit key bitsite bit => 若key不存在，则创建key，把index前面的位都第以0填充

3、查询指定index(index等于8bitsite)范围的bit为1的个数：bitcount key start end => 不指定范围则表示全部范围

4、查询key1与key2的交集|并集|非运算|异或运算的结果，并保存于newkey：bitop and|or|not|xor newkey key1 key2

5、查询指定index(index等于8bitsite)范围的bit为targetbit的bitsite：bitpos key targetbit start end => 不指定范围则表示全部范围

6、唯一id统计集合与位图的区别：

①集合：每个id占空间32位，用户量为5000万，需要存储的用户量为5000万，所需内存：32*5000万=200M

②位图：每个id空空间1位，用户量为5000万，需要存储的用户量为1亿(是否登录两种状态)：所需内存：1*1亿=12.5M

七、HyperLogLog

1、HyperLogLog中只保留唯一元素，无法读出原值，只能统计个数，100万条数据只占15k，重复率0.81%

2、向hyperloglog中添加元素，可同时添加多个：pfadd key element

3、查询hyperloglog中独立元素的个数：pfcount key

4、将key1与key2的合并结果存于newkey：pfmerge newkey key1 key2

八、地理位置

1、存储经纬度，用于计算距离

2、写入：geoadd key longitude latitude member

3、查询：geopos key member

4、查询两个member之间的距离：geodist key member1 member2 m/km/mi/ft

5、查询指定位置指定半径范围内的地理位置信息集合：georadius key logitude latitude radius m/km/mi/ft [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key]

①withcoord:返回结果中包含经纬度

②withdist：返回结果中包含距离中心节点的距离

③withhash：返回解雇中包含geohash

④count count：指定返回结果的数量

⑤asc|desc：返回结果按照距离中心点的距离升序/降序排列

⑥store newkey：将返回结果存于newkey

⑦storedist newkey：将返回结果距离中心点的距离存于newkey

6、删除(同有序集合的方法)：zrem key member