redisdecr(redis的create)

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Redis | Redis 字符串相关命令

Redis 支持多种数据结构,比如 字符串、列表、集合、有序集合 和 哈希 等数据结构。本次我整理了关于 字符串 相关的命令,也就是关于 Strings 相关的命令,如下图。

上图中用红色圈中的部分,就是关于 字符串 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令也可以使用 help 命令来进行查看,命令如下。

在按下回车后,可以看到相应分类命令的说明,如下图。

图中就是部分关于 Strings 相关的部分命令。

常用 Strings 相关命令

为了大家能够直接复制命令进行测试,下面我就不截图了。

1、set 命令

set 命令的作用是 设置一个 key 的 value 值

设置 key 对应的字符串类型

上面的命令分别对 key1 设置为 value1,对 key2 设置为 value2。

set 命令除了基本的用法外,还有几个参数,先来说一下 nx 和 xx 两个参数。

nx 表示 key 不存在时,执行操作

xx 表示 Key 存在时,执行操作

命令 set k1 v1 nx 表示,当 k1 不存在时,给 k1 设置字符串值为 v1,此时 k1 并不存卜衡在,因此该命令被执行;

命令 set k2 v2 xx 表示,当 k2 存在时,给 k2 设置谨尺字符串值为 v2,此时 k2 并不存在,因此该命令没有被执行

再介绍另外两个参数,分别是 ex 和 px,ex 和 px 是在进行 set 命令时可以设置过期时间的命令

ex 表示 设置的过期时间以秒为单位

px 表示 设置的过期时间以毫秒为单位

2、setnx 命令

setnx 命令的作用是 当指定的键不存在时给该键设置一个值

该命令类似 set 命令附带了 nx 参数

在上面的命令中,setnx k1 value1,由于 k1 存在,因此命令没有被执行,setnx k2 value2,由于 k2 不存在,因此命令被执行。

当命令执行成功,返回值为 1

当命令执行不成功,返回值为 0

3、get 命令

get 命令的作用是 获取指定 key 的值

该命令已经被多次使用了,演示如下:

4、getset 命令

getset 命令的作用是 设置一个 key 的 value,并获取设置前的值

该命令相当于 先对指定的 key 进行一次 get 操作,再执行一次 set 操作,两个命令合并,可以保证原子性。

5、mget 命令

mget 命令的作用是 一次获取多个 key 的值,如果 key 不存在则返回 nil

可以看到,key3 是不存在型晌做的,因此 key3 返回的值是 nil

6、mset 命令

mset 命令的作用是 设置多个key value

7、msetnx 命令

msetnx 命令的作用是 设置多个key value,仅当key不存在时

可以看出,msetnx k4 vv4 k5 vv5 时,此时不存在 k4 和 k5 因此该命令执行成功,在执行 msetnx k4 v4 k5 v5 k6 v6 时,由于 k4 和 k5 已经存在,则使得这条命令执行失败,因此 k4 和 k5 的值仍然是 vv4 和 vv5,并且没有 k6 这个 key。

8、incr 命令

incr 命令的作用是 执行原子加1操作

9、decr 命令

decr 命令的作用是 整数原子减1

10、incrby 命令

incrby 命令的作用是 执行原子增加一个整数

11、decrby 命令

decrby 命令的作用是 原子减指定的整数

12、incrbyfloat 命令

incrbyfloat 命令的作用是 执行原子增加一个浮点数

13、setrange 命令

setrange 命令的作用是 修改字符串指定偏移的值

字符串的偏移从 0 开始,hello 的长度为 5,最后 1 个下标为 4,当我们 setrange kstr 6 x 时,我们将 kstr 下标 6 的位置设置为了 x,因此在下标 5 的位置处给了一个 \x00,即 ASCII 码的 0。

14、getrange 命令

getrange 命令的作用是 获取存储在key上的值的一个子字符串

下标 -1 为最后一个下标,下标 -2 为倒数第二个下标

15、append 命令

append 命令的作用是 追加一个值到key上

总结

这些基础的命令当中,除了可以当作基础的操作 字符串 的命令来用,也有其他方面的用处,比如在高并发当中可以用来设置锁等。把今天整理的命令完善了一个思维导图,图片如下。

[img]

利用Redis设计库存系统的苦与乐

在秒杀等高并发场景下,既要保证库存安全,也要拥有极高的系统性能。从存储结构上,很多同学会选用Redis,毕竟Redis的单线程操作特性,很好地避免了线程安全的问题,同时具备极高的读写性能。

我们先来看下库存系统设计的几大核心要点:

1. 库存安全:既要保证线程安全,也要防止出现超卖

2. 同步响应:业务场景基本不允许异步响应库存扣减结果

3. 性能极限:在seckill场景下,性能总是被要求越高越好

我们来看下如何利用Redis来解决上面的三个问题。

一.库存安全

利用Redis来做库存扣减,避免超限的"方法"很多,坑也很多,我们先来看下常用的陷阱有哪些。

1. 先获取当前库存和销值进行比较,再进行扣减

defdecr_stock():conn=redis_conn()key="productA"current_storage=conn.get(key)current_storage_int=int(current_storage)ifcurrent_storage_int=0 :return0result=conn.decr(key)returnresult

我们先在Redis中拿到当前的库存值,然后check是否已经扣减到了零,如果已经扣减到了零,则直接return;否则,就利用Redis的decr原子操作进行扣减,同时返回扣减后的库存值。

这种方法的问题很明显,在并发条件下,会出现脏读,设想一个场景,AB两个请求进来,A获取的库存值为1,B获取的库存值为1,然后两个请求都被发到redis中进行扣减操作,然后这种场景下,A最后得到的库存值为0;但是B最后得到的库存值为-1,超限。

2. 先扣减库存,再做比较,跟进情况是否做回滚

defdecr_stock():conn=redis_conn()key="productA"current=conn.decr(key)ifcurrent=0:returncurrentelse:          #回滚库存conn.incr(key)return0

直接先对库存值进行扣减,得到当前的库存值;然后,对此库存值进行check,如果库存=0,则返回库存值,如果库存0,则回滚库存,以便于防止负库存量的存在。

Redis Decr命令:DECR 命令会返回键 key 在执行减1操作之后的值。

这种做法引入了两个新的问题:

1).如果大批量的并发请求过来,redis承受的写操作的量,是加倍的,因为回滚库存的存在导致的。所以这种情况下,高并发量进来,极有可能将redis的写操作打出极限值,然后会出现很多redis写失败的错误唤侍游警告

2). Redis的Decr操作和回滚操作无法保证原谈码子性,在宕机情况下,容易产生数据不一致

3.先扣库存,然后通过整数溢出控制,根据情况进行回滚

defdecr_stock():conn=redis_conn()key="productA"current=conn.decr(key)      #通过整数控制溢出的做法ifcheck_overflow(current):returncurrentelse:          #回滚库存conn.incr(key)return0  defcheck_overflow(stock):      #如果当前库存未被递减到0,则check_number为int类型,isinstance方法检测结果为true      #如果当前库存已被递减到负数,则check_number为long类型,isinstance方法检测结果为falsecheck_number=sys.maxint - stockcheck_result=isinstance(check_number,int)returncheck_result

这种做法和方法2类似,只是比对部分由直接和0比对,变成了通过检测integer是否溢出的方式来进行。这样就彻底解决了高并发情况下,直接和零比对,限制不住的问题了。

虽然此种做法,相对于做法二说来,要靠谱很多,但是仍然解决不了在高并发情况下,redis写并发量加倍的问题,极有可能某个促销活动,在开始的那一刻,直接将redis的写操作打出问题来。

4.基于分布式锁的库存扣减

defdecr_stock():key ="productA"    lock = getLock(key)iflocked ==1:        current_storage = conn.get(key)        current_storage_int = int(current_storage)ifcurrent_storage_int=0:return0        result = conn.decr(key)returnresultelse:return"someone in it"

Redis在2.8以后支持Lua脚本的原子性操作,可以用来做分布式锁,解决超限的问题。

5. All in Lua

defstorage_scenario_six():        conn = redis_conn()lua ="""                local storage = redis.call('get','storage_seckill')                if  storage ~= false then                    if tonumber(storage) 0 then                        return redis.call('decr','storage_seckill')                    else                        return 'storage is zero now, can't perform decr action'                    end                else                    return redis.call('set','storage_seckill',10)                end              """result = conn.eval(lua,0)        print(result)

二、同步响应

如果只用Redis来进行存储,处理完数据直接返回前端即可。如果还要持久化到DB,要尽量避免直接操作DB,因为DB往往是最大的IO瓶颈,如果要异步落库到DB,比如使用MQ。要注意处理Redis扣减和消息发送的原子性处理。

三、性能

官网上redis的读写性能能到10W/QPS左右,这个量级应该可以解决绝大部分的场景。

但是经常有同学在压测的时候达不到这个性能,主要还是卡在网络环境上,在5W/QPS的时候,带宽就超过10M/s了。所有想追求Redis的极致性能,最好还是在同机房进行调用。

Redis --- 八种数据类型(基本命令)

String、Hash、List、Set和Zset。

等同于java中的, MapString,String string 是redis里面的最基本的数据类型,一个key对应一个value。

应用场景 :String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,如用户信息,登录信息和配置信息等;

实现方式 :String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr、decr等操作(自增自减等原子操作)时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

Redis虽然是用C语言写的,但却没有直接用C语言的字符串,而是自己实现了一套字符串。目的就是为了提升速度,提升性能。 Redis构建了一个叫做简单动态字符串(Simple Dynamic String),简称SDS。

Redis的字符串也会遵守C语言的字符串的实现规则,即 最后一个字符为空字符。然而这个空并搭字符不会被计算在len里头。

Redis动态扩展步骤:

Redis字符串的性能优势

常用命令 :set/get/decr/incr/mget等,具体如下;

ps:计数器(字符串的内容为整数的时候可以使用),如 set number 1。

补充:

等同于java中的: MapString,MapString,String ,redis的hash是一个string类型的field和value的映射表, 特别适合存储对象。 在redis中,hash因为是一个集合,所以有两层。第一层是key:hash集合value,第二层是hashkey:string value。所以判断是否采用hash的时候可以参照有两层key的设计来做参考。并且注意的是, 设置过期时间只能在第一层的key上面设置。

应用场景 :我们要存储一个用户信息对象数据,其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日,通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日枝旅;

实现方式 :Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口。如,Key是用户ID, value是一个Map。 这个Map的key是成员的属性名,value是属性值 。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。 当前HashMap的实现有两种方式 :当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成猛蔽凳真正的HashMap,此时redisObject的encoding字段为int。

常用命令 :hget/hset/hgetall等,具体如下:

等同于java中的 MapString,ListString ,list 底层是一个链表,在redis中,插入list中的值,只需要找到list的key即可,而不需要像hash一样插入两层的key。 list是一种有序的、可重复的集合。

应用场景 :Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现;

实现方式 :Redis list的实现为一个 双向链表 ,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括 发送缓冲队列 等也都是用的这个数据结构。

常用命令 :lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等,具体如下:

性能总结 :

它是一个字符串链表,left、right都可以插入添加。

等同于java中的 MapString,SetString ,Set 是一种无序的,不能重复的集合。并且在redis中,只有一个key它的底层由hashTable实现的,天生去重。

应用场景 :Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动去重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且 set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口 ,这个也是list所不能提供的;如保存一些标签的名字。标签的名字不可以重复,顺序是可以无序的。

实现方式 :set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

常用命令 :sadd/spop/smembers/sunion等,具体如下:

ZSet(Sorted Set:有序集合) 每个元素都会关联一个double类型的分数score,分数允许重复,集合元素按照score排序( 当score相同的时候,会按照被插入的键的字典顺序进行排序 ),还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

应用场景 :Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以 通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。 当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。

底层实现 : zset 是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构,常用作排行榜等功能,以用户 id 为 value ,关注时间或者分数作为 score 进行排序。实现机制分别是 zipList 和 skipList 。规则如下:

zipList:满足以下两个条件

skipList:不满足以上两个条件时使用跳表、组合了hash和skipList

为什么用skiplist不用平衡树?

主要从内存占用、对范围查找的支持和实现难易程度这三方面总结的原因。

拓展:mysql为什么不用跳表?

常用命令 :zadd/zrange/zrem/zcard等;

官网地址:

可以用来推算两地之间的距离,方圆半径内的人。

关于经度纬度的限制:

一般我们使用Hyperloglog做基数统计。

什么是基数?就是一个集合中不重复的数的个数。

集合A:{1,3,5,7,9,7}

集合B:{1,3,5,7,9}

AB集合的基数都是5

应用:统计网站的访问量(一个人访问网站很多次仍然算作一次)。

优点:占用的内存是固定的,找2^64次方个数的基数,只需要12KB内存。

缺点:有0.81%的错误率,可以忽略不计

概述: bitmap 存储的是连续的二进制数字(0 和 1),通过 bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态,key 就是对应元素本身 。 我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte,所以 bitmap 本身会极大的节省储存空间。

应用场景: 适合需要保存状态信息(比如是否签到、是否登录...)并需要进一步对这些信息进行分析的场景。比如用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计(比如是否点赞过某个视频)。

针对上面提到的一些场景,这里进行进一步说明。

使用场景一:用户行为分析 很多网站为了分析你的喜好,需要研究你点赞过的内容。

使用场景二:统计活跃用户

使用时间作为 key,然后用户 ID 为 offset,如果当日活跃过就设置为 1

那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定,统计时间内只有有一天在线就称为活跃),有请下一个 redis 的命令

使用场景三:用户在线状态

对于获取或者统计用户在线状态,使用 bitmap 是一个节约空间效率又高的一种方法。

只需要一个 key,然后用户 ID 为 offset,如果在线就设置为 1,不在线就设置为 0。

补充 :

巨人的肩膀:

关于redisdecr和redis的create的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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