轻松学习redis——第一篇
前言：
学习本是快乐的事情！！想必大家，经常在学习的时候，看到很多很难理解的概念，很多初学者都无法摸透，看完之后又忘记了。这种学习方式太不快乐了。
所以，今天，我想用一种轻松的方式，跟大伙们一起来学习redis。我会在抽象的概念中，举例子，把概念形象生动的描绘出来。让读者们轻松阅读，轻松学习。
let's go！！
正文：
1.首先给大伙提供一下，官方文档，
英文文档：https://redis.io/
中文文档：http://www.redis.cn/commands.html
我们要学会去观看文档。最好是英文文档。
官网中简单的描述了，redis是个啥东西：
Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker. Redis provides data structures such as strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes, and streams. Redis has built-in replication, Lua scripting, LRU eviction, transactions, and different levels of on-disk persistence, and provides high availability via Redis Sentinel and automatic partitioning with Redis Cluster.
翻译过来就是：
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。
好了，概念很生硬。我们就理解成，redis是一个支持多数据结构类型，效率极高的存储系统即可。那么接下来就去分析这句话。
还有，在这里，我们需要先在linux操作系统中安装一下redis。可以去这里（https://www.cnblogs.com/takeyblogs/p/14316098.html）照着安装一下。
2.我们来看看，redis支持存储的5种类型的数据结构，看下图：
（1）第一种是，string类型。
先介绍一下，字符串结构常用的操作：
SET key value //存入字符串键值对
MSET key value [key value...] //批量存储字符串键值对
SETNX key value //存入一个不存在的字符串键值对
GET key //获取一个字符串键值
MGET key [key...] //批量获取字符串键值
DEL key [key...] //删除一个键
EXPIRE key seconds //设置一个键的过期时间(秒)
原子加减：
INCR key //将key中存储的数字值加1
DECR key //将key中存储的数字值减1
INCRBY key increment //将key所存储的值加上increment
DECRBY key decrement //将key所存储的值减去decrement
这个枯燥的指令是必须要记住的，因为这基础。接下来，我来举例子说明一下string数据结构的应用场景：
当我们对数据库查询比较频繁的时候，我们可以用redis缓存，将数据存储在缓存中，来提高查询的效率。因为查询数据库，IO操作的效率远低于redis缓存查询的效率。
如果有一个表：
（1）单值存在，我们可以利用string数据结构的set操作：SET key value
将name当作key，balance当作value，即 ：
SET zhuge 1888
SET yangguo 16000
。。。
我们可以通过 GET key，来获取set入的值：
GET zhuge
我们就可以获取到1888 这个值。
这是string最常用，也是最基础的一个使用方式了。
（2）我们可以用来做简单的分布式锁：
SETNX product:10001 true //返回1代表获取锁成功
SETNX product:10001 true //返回0代表获取锁失败
。。。执行业务操作
DEL product:10001 //执行完业务后释放锁
SET prodoct:10001 true ex 10 nx //防止程序意外终止导致死锁。给key值设置一个时间
说明：例如有一个请求，先设置锁成功了，那么另一个请求就无法再设置锁，直到等待第一个请求结束去删除掉锁的时候，其他请求才可以去设置锁。
（3）计数器：我们微信观看公众号推文的时候，文章末尾总会出现一个计数器，来展示该文章有多少人看过，如图：
那么我们可以用redis来实现这个功能：
INCR article:readcount:{文章id} //用户每点击一次，就执行一下这个命令，去给"article:readcount:{文章id}"这个key的值加1
GET article:readcount:{文章id} //通过GET命令，去获取"article:readcount:{文章id}"这个key的值
string的数据结构存在，就讲到这里，算是比较简单的操作。技术存储键值对就可以了。
（2）第二种是Hash数据结构： hash我们并不陌生，java中常用的hashmap是键值对的存在数据结构，我们不妨可以联系在一起，进行学习。
我们先看看hash的常用操作：
HSET key field value //存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value //存在一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value ...] //在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field //获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field ...] //批量获取哈希表key中的field键值
HDEL key field [field...] //删除哈希表key 中的field的键值
HLEN key //返回哈希表key中field的数量
HGETALL key //返回哈希表key中所有的键值对
HINCRBY key field increment //为哈希表key中field键的值加上增量increment
好了，这些命令还是得记一记的，接下来我们举例子：
（1）如果有一个数据表：
我们可以用hash数据结构来存在对象：
命令：HMSET user {userId}:name zhuge {userId}:balance 1888 [field value...]
具体操作：
HMSET user 1:name zhuge 1:balance 1888 2:name yangguo 2:balance 16000
HMGET user 1:name 1:balance 2:name 2:balance
操作完之后，我们就已经把id为1，和2的2个对象存入hash数据结构中了，大致结构如图：
（2）电商购物车：我们对购物车并不陌生，那么购物车的功能我们也可以借助redis来实现，先看看一个购物车的图：
（1）我们可以以用户ID为key
（2）商品ID为field
（3）商品数量为value
购物车操作：
1）添加商品：hset cart:1001 10088 1
2) 增加数量：hincrby cart:1001 10088 1
3) 商品总数：hlen cart:1001
4) 删除商品：hdel cart:1001 10088
5) 获取购物车所有商品：hgetall cart:1001
OK，到处位置，购物车的简单功能实现就是这些，主要就是对redis hash存在结构的简单操作。
那么hash结构的优缺点是什么呢：
优点：
1）同类数据归类整合存在，方便数据管理 （如上面的购物车例子，我们可以把每个人的购物车都归类起来，即每个key值每个人的购物车，key中的filed-value键值对所代表这个人购物车下的商品及数量）
2）相比string操作消耗内存和cpu更小了
3）相比string存在更节省空间了
缺点：
1）过期功能不能使用在field上，只能使用在key上。 （存储格式，如下图，类似于一个hashMap<key,hashMap<field,aclue>>,双层hashmap结构）
2）redis集群架构下不适合大规模使用。 （因为hash结构是一个整体，原则上不能分开存储，所以如果有多台机器，我们只能存储在其中一台机器上面，这样如果hash里面存储了很大的值，就会导致存储不平衡，大多数请求都打在一台机器上，所以不太适合）
（3）List结构：
List常用操作：
LPUSH key value [value...] //将一个或者多个值value插入到key列表的表头(最左边，下图，LPUSH 指的是从列表的左边插入，L指的是left)
RPUSH key value [value...] // /将一个或者多个值value插入到key列表的表尾(最右边，下图，LPUSH 指的是从列表的右边插入，R指的是right)
LPOP key //移除并返回key的头元素
RPOP key //移除并返回key的尾元素
LRANGE key start stop //返回key列表中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定
BLPOP key [key...] timeout //从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒，如果timeout=0，则一直阻塞等待。
BRPOP key [key...] timeout //从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒，如果timeout=0，则一直阻塞等待。
（B表示 BLOCK ，L表示left，R表示right。这2个命令可以当做消息队列来用。即如果有消息就消费掉，如果没有消息就处于阻塞状态）
常用的数据结构：
Stack（栈，栈的特点先进后出FILO）：LPUSH+LPOP。 即从队头进从队头出，就可以实现先进后出。
Queue(队列，队列的特点先进先出FIFO)：LPUSH+RPOP。 即从队头进，从队尾出，就可以实现先进先出。
Blocking MQ（阻塞队列）: LPUSH+BRPOP。即从队头进，从队尾阻塞出，就可以实现阻塞队列。
举例子：我们对微博和微信公众号消息流并不陌生吧。我们每天都会随手刷一刷，如下图：
以上2张图是微博和公众号的页面。相信我们经常会看见这个页面。我们可以利用我们学习的redis知识，来实现这些功能。
就拿第二张图片来说，我关注了MacTalk和备胎说车2个大V。他们发推文的时候，我可以用一个List来存储他们的消息：
1）MacTalk发推文，消息ID为10081；
命令：LPUSH msg:{userId} 10081 //把10081这条消息插入到队列的头部
2）备胎说车发推文，消息ID10082
命令：LPUSH msg:{userId} 10082 //把10082这条消息插入到队列的头部
3）查看最新消息：
命令：LRANGE msg:{userId} 0 4 //从头部开始查询队列下标为0-4的元素
简简单单的几个命令，就可以高性能的完成这个功能。当然微博和微信公众号里面的实现逻辑不仅仅是这么简单，还需要根据功能去分析，这里只是简单的代入。还需要各位小宝贝自行脑补思考。
（4）Set结构：
常用的Set操作：
SADD key member [member ...] //往集合key中存入元素，元素存在则忽略，若集合key不存在则新建集合key
SREM key member [member...] //从集合key'中删除元素
SMEMBERS key //获取集合key中所有元素
SCARD key //获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member //判断member元素是否在集合key中
SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素，元素不从集合key中删除
SPOP key [count] //从集合key中选出count个元素，元素从集合key中删除
上面是Set（集合）结构的一些基操。接下来，是Set结构的一些运算操作：
SINTER key [key...] //交集运算
SINTERSTORE destination key [key...] //将交集的结构存入新集合destination中
SUNION key [key...] //并集运算
SUNIONSTORE destination key [key...] //将并集的结构存入新集合destination中
SDIFF key [key..] //差集运算
SDIFFSTORE destination key [key...] //将差集的结构存入新集合destination中
OK，概念非常生硬，这里画几个图来解释一下：
1）什么是集合运算：
例如：有3个集合，集合set1，集合set2，集合set3
集合set1通过SADD set1 a b c，执行之后通过SMEMBERS set1 查询出来集合set1 ={a,b,c}
集合set2通过SADD set2 b c d，执行之后通过SMEMBERS set2 查询出来集合set2 ={b,c,d}
集合set2通过SADD set3 c d e，执行之后通过SMEMBERS set3 查询出来集合set2 ={c,d,e}
那么我们执行 SINTER set1 set2 set3 ，我们会获得set1，set2，set3，3个集合的交集我们可以发现3个集合都有“c”,所以我们获得 {c} 
那么我们执行 SUNION set1 set2 set3 ，我们会获得set1，set2，set3，3个集合的并集，我们把集合的所有元素加起来并去除重复的,所以我们获得 {a,b,c,d,e} 
那么我们执行 SDIFF set1 set2 set3 ，我们会获得set1，set2，set3，3个集合的差集（差集我们可以用第一个减去后面的来实现）,所以我们获得 {a} 
2）拿几个生活中的例子来说说Set集合的运用吧。看下图：
上图是我们经常会在微信小程序上看见的抽奖活动，
1）当我们点击“参与抽奖”时：
SADD key {userId} //我们将我们的userId存入集合key中，有则不存
2）按钮“参与抽奖”下面有一排头像，我们可以查看参与抽奖的用户：
SMEMBERS key //查看key中所有的元素
3）开奖的时候，我们可以执行：
SRANDMEMBER key [count] //获取集合key中count名用户，用户不移除，接着下轮抽奖
或者：
SPOP key [count] //获取集合key中count名用户，用户移除，下轮抽奖不参加了
3）我们日常经常会刷微博吧，细心的小伙伴们肯定会发现，微博经常给我们推荐”共同关注“朋友，”我关注的人也关注了她“，如下图：
ok，那这个功能是怎么实现的呢？
例子：假如 刘一 关注了 王二，张三，李四 即 刘一 -》 {王二，张三，李四}
王二 关注了 张三，孙五 即 王二 -》 {张三，孙五}
张三 关注了 刘一，李四，孙五 即 张三 -》 {刘一，李四，孙五}
1》 那么刘一 跟 张三 的共同关注好友，就可以利用命令：SINTER liuList zhangList ，获取到交集的结果是 =》{李四}
2》 如果刘一 来到了 孙五 的微博，系统就会给刘一展示刘一关注的人中谁关注了孙五：
我们就可以利用命令：
SISMEMBER wangList sun //查看刘一关注的王二中是否关注了孙五
SISMEMBER zhangList sun //查看刘一关注的张三中是否关注了孙五
SISMEMBER liList sun //查看刘一关注的李四中是否关注了孙五
如果存在的话，说明他们也关注了孙五。 好了，可能名字比较多，小伙伴们细品，我相信可以品清楚的。
4）我们日常中也经常刷淘宝吧，相信对下面这个图，肯定不陌生：
当我们在选择条件的时候，最终系统会快速的帮我们筛选出来满足条件的商品，那它是怎么实现的呢？
1》我们把每一个选项对应的商品都存在一个集合中，例如：
SADD brand:huawei P40 //创建一个集合 brand:huawei 把元素 P40 存入
SADD brand:xiaomi mi-10 //创建一个集合 brand:xiaomi 把元素 mi-10 存入
SADD brand:iphone iphone12 //创建一个集合 brand:iphone 把元素 iphone12 存入
SADD os:android P40 mi-10 //创建一个集合 os:android 把元素 P40 mi-10 存入
SADD cpu:brand:inter P40 mi-10 //创建一个集合 cpu:brand:inter 把元素 P40 mi-10 存入
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12 //创建一个集合 ram:8G 把元素 P40 mi-10 iphone12 存入
当我们选择选项为安卓系统，CPU是inter，内存是8G的时候，可以执行命令：
SINTER os:android cpu:brand:inter ram:8G ==》 {P40 mi-10} //我们求os:android cpu:brand:inter ram:8G 这3个集合的交集，为 {P40 mi-10}
好了，到此为止Set结构就讲完了，举的例子比较多，小伙伴们可以细细品味。然后结合你在公司中具体的项目，看看是否也能运用redis来操作。
（5）ZSet 有序集合结构：
常用操作：
ZADD key score member [[score member]...] //往有序集合key中存放带分值（排序的值）的元素
ZREM key member [member...] //从有序集合key中删除元素
ZSCORE key member //返回有序集合key中元素member的分值
ZINCRBY key increment member //为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZCARD key //返回有序集合key中的元素个数
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] //正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] //倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
集合操作：
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key...] //并集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key...] //交集计算
1）我们每天在刷微博热搜的时候，都是有顺序排列的，有榜一，榜二等等，如下图：
那么我们用有序集合ZSet来实现排行榜：
1》点击新闻：
ZINCRBY hotNews:20210130 1 1001 //我们给集合 hotNews:20210130 中的新闻ID为1001的新闻加1
2》展示当日排行前十：
ZREVRANGE hotNews:20210130 0 9 WITHSCORES //倒序的查询集合 hotNews:20210130 10条新闻
3》七日搜索榜单计算：
ZUNIONSTORE hotNews:20210130-20210205 7 hotNews:20210130 hotNews:20210131... hotNews:20210205
4》展示七日排行前十：
ZREVRANGE hotNews:20210130-20210205 0 9 WITHSCORES
总结：
上面就是redis中，5大数据结构的操作。希望对初学者能够有帮助，如果对你有帮助的话，请留下的赞，如果有问题可以留言，我会尽量回复哦！！！
