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redis核心命令全局命令 + redis 常见的数据结构 + redis单线程模型

news 来源：原创 2025/5/10 3:23:32

文章目录

一. 核心命令
- 1. set
- 2. get
二. 全局命令
- 1. keys
- 2. exists
- 3. del
- 4. expire
- 5. ttl
- 6. type
三. redis 常见的数据结构及内部编码
四. redis单线程模型

一. 核心命令

1. set

set key value
key 和 value 都是string类型的
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对于key value, 不需要加上引号, 就是表示字符串类型, 加上也可以
redis中, 不区分大小写

2. get

get key
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如果key不存在, 返回nil, 就是null的意思

二. 全局命令

全局命令, 就是能够搭配任意一个数据结构来使用的命令

1. keys

keys pattern
pattern就是通过一些特殊符号(通配符), 来描述key的模样, 匹配上的key就能被查询出来
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keys的时间复杂度是O(N)
在生产环境上, 一般会禁止使用keys命令, 尤其是keys *

办公环境
开发环境后端程序开发的环境, 硬件配置高
测试环境测试工程师使用的
4.线上环境/生产环境外界用户可以访问到的

2. exists

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判断key是否存在, 返回key存在的个数(针对多个key是有用的)
时间复杂度: O(1)
redis组织这些key就是按照哈希表的方式来组织的

redis自身的这些键值对, 是通过哈希表的方式来组织的, redis具体的某个值, 又可以是多种数据结构

3. del

删除指定的key, 可以一次删除一个或多个
在这里插入图片描述
返回删除key的个数(针对多个key是有用的)
时间复杂度: O(1)

如果redis作为缓存, redis中存的是热点数据, 全量数据是在mysql中存着, 那么redis使用del, 删除几个key, 一般来说问题不大, 相比之下, 如果是mysql数据, 哪怕误删了一个数据, 都可能是影响很大的
如果redis作为数据库, 此时误删数据影响就大了

4. expire

给指定的key设置过期时间, 单位是秒, key存活超出这个指定的值, 就会被自动删除
必须是针对已经存在的key设置过期时间

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(pexpire key 毫秒)

返回0设置失败, 返回1设置成功
时间复杂度: O(1)
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5. ttl

time to live 查看当前key的过期时间还剩多少
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(pttl key )
返回值: 剩余过期时间。-1 表示没有关联过期时间，-2 表示 key 不存在
时间复杂度: O(1)

redis 的 key 的过期策略是怎么实现的?
redis的整体策略是: 定期删除 和 惰性删除 相结合
惰性删除: 假设key已经过期, 但暂时还没有删除, 后面如果有一次访问, 正好用好这个key, 于是这个访问就会让redis服务器触发删除key的操作, 同时再返回一个nil
定期删除: 每次抽取一部分, 进行验证过期时间, 保证验证的过程足够快
(因为redis是单线程的程序, 如果扫描过期key消耗的时间太多了, 就可能导致正常处理请求命令就阻塞了)
上述过期策略, 任然可能有很多过期的key被残留, redis又提供了一系列的内存淘汰策略

6. type

返回key对应value的数据类型
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三. redis 常见的数据结构及内部编码

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redis在底层实现这些数据结构的时候, 会在源码层面, 针对上述实现进行特定的优化(编码方式可能有变数), 达到节省时间/空间的效果
同一个数据类型, 背后可能编码方式是不同的, 会根据具体场景优化
redis自动适应, 程序猿使用时是感觉不到的
在这里插入图片描述

raw
最基本的字符串, 底层就是一个byte数组在存放数据
int
当value是个整数的时候, 此时可能redis会直接使用int来存储数据
redis通常也可以用来实现"计数"这样的功能
embstr
针对短字符串进行的特殊优化
hashtable
最基本的哈希表
ziplist
压缩列表, 在哈希表中元素比较少的时候, 并且value的值长度比较短, 可能会优化成ziplist

压缩: 压缩的本质, 是针对数据进行重新编码, 不同的数据有不同的特点, 结合这些特点进行精妙的设计, 重新编码后, 就能够缩小体积, 但付出的代价就是读写速度慢

linkelist
链表
ziplist
压缩列表, 在列表中元素比较少的时候, 可能会优化成ziplist
(从redis3.2开始, 引入了新的quicklist, 代替上面两个)
hashtable
最基本的哈希表
inset
集合里都是整数
skiplist
跳表, 也是链表, 不同于普通的链表, 每个节点上有多个指针域, 巧妙地搭配这些指针域的指向, 就可以做到, 从跳表上查询元素的时间复杂度是O(logN)
ziplist
压缩列表, 在列表中元素比较少的时候, 可能会优化成ziplist

object encoding mylist
可以查看底层的编码方式

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四. redis单线程模型

我们知道, 如果多个客户端, 同时对服务器发起请求, 可能会引起线程不安全问题
但是, redis服务器不会发生

redis服务器实际上是单线程模型, 保证了当前收到的多个请求是串行执行的
多个请求同时到达redis服务器, 也是要先在队列中排队, 等待redis服务器一个一个取出里面的命令再执行
微观上讲, redis服务器是串行/顺序执行这么多命令的

总结: redis只使用一个线程, 来处理所有的命令请求, 但不是说redis服务器进程内部真的只有一个线程, 其他也有线程, 多个线程是在处理网络IO

redis之所以能够使用单线程工作, 是因为redis的核心业务逻辑, 都是短平快的, 不太消耗cpu资源, 单线程可以处理
但单线程带来的弊端就是, 必须特别小心, 某个操作占用时间长, 阻塞其他命令执行

redis虽然是单线程模型, 为啥效率那么高, 速度那么快?

redis访问内存, 数据库访问硬盘
redis的核心业务, 比数据库的核心功能更简单(redis干的活少, 提供的功能相比mysql也是少了不少)
单线程模型, 避免了一些不必要的线程竞争开销
处理网络IO, 使用了epoll这样的IO多路复用机制

IO多路复用:
概念: 一个线程, 管理多个socket
针对TCP来说, 服务器每次要服务一个客户端, 都需要给客户端安排一个socket
一个服务器多个客户端, 同时就有多个socket
很多情况下, 每个客户端和服务器之间的通信没有那么频繁, 此时, 这么多socket大部分时间是静默的, 上面是没有数据需要传输的
所以, 同一时刻, 只有少数socket活跃, 所以引入IO多路复用, 一个线程处理多个socket

IO多路复用, 是操作系统给程序猿提供的机制, 提供了一套API, 内部的功能都是操作系统内核实现的
Linux上提供了IO多路复用, 主要有三套: select, poll, epoll
epoll 时间通知/回调机制

文章目录

一. 核心命令

1. set

2. get

二. 全局命令

1. keys

2. exists

3. del

4. expire

5. ttl

6. type

三. redis 常见的数据结构及内部编码

四. redis单线程模型

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