一、本地安装设置

1.本地测试安装

在电脑开始页面 输入 cmd

2.输入redis-cli打开redis系统

注意:redis里面会出现这种情况 是因为没有登录的原因 解决输入密码 auth 123456

二、基础常用命令

• set key value 用于设置给定 key 的值。如果 key 已经存储其他值， set 就重写旧值，且无视类型。

set k1 v1   //向Redis中设置一个k1的键值对 set k1 100 //将k1的值由v1重置为100

• get key 用于获取指定 key 的值。如果 key 不存在，返回 nil 。

• append key value 将给定的value追加到key原值末尾。

       如果 key 已经存在并且是一个字符串， append 命令将 value 追加到 key 原来的值的末尾。

       如果 key 不存在， append 就简单地将给定 key 设为 value ，就像执行 set key value 一样。

• setex key time value 给指定的 key 设置值及time 秒的过期时间。如果 key 已经存在， setex命令将会替换旧的值，并设置过期时间。

setex k1 10 v1 //向Redis中设置一个k1的键值对并且10秒后过期

• setnx key value当key不存在时，设置给定 key 的值。如果key存在，则没有任何影响。

setnx k1 v1 //向Redis中设置一个k1的键值对 setnx k1 v2 //Redis中存在k1，则没有影响，k1的值仍然为v1

• incr key 将 key 中储存的数字值增一。

        如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 incr 操作。

        如字符串类型的值不能表示为数字、或者是其他类型，那么返回一个错误。

incr k1 //因为Redis中不存在k1，所以先初始化为0，再递增，值为1 incr k1 //存在k1，递增后k1的值为2 set k2 v2 incr k2 //因为k2不为数值，Redis返回一个错误

• decr key将 key 中储存的数字值减一。

        如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 decr 操作。

        如字符串类型的值不能表示为数字、或者是其他类型，那么返回一个错误。

decr k1 //因为Redis中不存在k1，所以先初始化为0，再递增，值为-1 decr k1 //存在k1，递增后k1的值为-2 set k2 v2 decr k2 //因为k2不为数值，Redis返回一个错误

• incrby/decrby key step 将key存储的数字值按照step进行增减。

      如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 incrby/decrby 命令。

      如字符串类型的值不能表示为数字、或者是其他类型，那么返回一个错误。

• mset key1 value1 key2 value2 ……同时设置一个或多个 key-value 。

mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 //同时向Redis中设置了k1 k2 k3

• mget key1 key2 ……返回所有(一个或多个)给定 key 的值。

       如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。

mget k1 k2 //同时获取k1 k2

• msetnx key1 value1 key2 value2 ……用于所有给定 key 都不存在时，同时设置一个或多个key-value 。

        msetnx具有原子性特性，有一个失败，则都失败。

msetnx k1 v1 k2 v2 //向Redis中设置k1 k2两个键值对 msetnx k1 v2 k3 v2 //Redis中存在k1，k1设置失败，由于原子性特性，k3也设置失败

• getrange key start end用于获取存储在指定 key 中字符串的子字符串。字符串的截取范围由start 和 end 两个偏移量决定(包括 start 和 end 在内)。

set java helloworld //设置一个key为java，value为helloworld的值 getrange java 0 3 //获取索引0-3的值，结果为hell

• setrange key offset value用指定的字符串重写给定 key 所储存的字符串值，重写的位置从偏移量 offset 开始。

set java helloworld //设置一个key为java，value为helloworld的值 setrange java 5 baizhan //从偏移位置5（w）开始，用baizhan重写key

• move key db 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中。

move k1 8 //将k1从当前数据库移动到8号库

• type key 查看当前key 所储存的值的类型。

       返回当前key所储存的值的类型，如string 、list等。

• del key 删除已存在的key，不存在的 key 会被忽略。可以设置多个key，返回删除成功的个数。

       del k1 删除k1，如果成功返回1，失败返回0

       del k1 k2 k3 删除k1 k2 k3，如果k1 k2存在，k3不存在，则返回2

• 可以使用select 进行数据库切换。

select 8 //切换到8号数据库

三. 五大数据类型-List（列表）

3.1 简介

List是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

底层是一个双向链表，对两段操作性能极高，通过索引操作中间的节点性能较差。

3.2 常用命令

• lpush/ rpush key1 value1 value2 value3……从左边（头部）/右边（尾部）插入一个或多个值。

lpush k1 v1 v2 v3 //从左边放入v1 v2 v3

rpush k1 v4 v5 v6 //从右边放入v4 v5 v6

• lrange key start end返回key列表中的start和end之间的元素（包含start和end）。 其中 0 表示列表的第一个元素，-1表示最后一个元素。

lrange k1 0 2 //取出列表里前3个值，结果为v3 v2 v1 lrange k1 0 -1 //取出列表里全部值，结果为v3 v2 v1 v4 v5 v6

• lpop/rpop key移除并返回第一个值/最后一个值。

          值在键在，值光键亡。

lpop k1 //从列表中删除v3，并返回，当前列表全部值v2 v1 v4 v5 v6 rpop k1 //从列表中删除v6，并返回，当前列表全部值v2 v1 v4 v5

• lindex key index 获取列表index位置的值（从左开始）。

• llen key获取列表长度。

• lrem key count value从左边开始删除与value相同的count个元素。

lrem k1 2 v1 //从左边开始删除k1列表中2个v1元素

• linsert key before/after value newvalue 在列表中value值的前边/后边插入一个newvalue值

     （从左开始）。

linsert k1 before v1 v5 //在v1前面插入一个v5

• lset key index value将索引为index的值设置为value

四. 五大数据类型-Set（集合）

4.1 简介

与List类似是一个列表功能，但Set是自动排重的，当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。

Set是String类型的无序集合，它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。

一般来说，一个算法如果是O(1)，随着数据增加，查找数据的时间不变。集合中最大的成员数为 （ 每个集合超过40亿个元素）。

4.2 常用命令

• sadd key value1 value2……将一个或多个元素添加到集合key中，已经存在的元素将被忽略。

sadd k1 v1 v2 v2 v3 v4 v5 v6 //向集合中添加值，最终只有v1 v2 v3 v4 v5 v6

• smembers key取出该集合的所有元素。

smembers k1

• sismember key value判断集合key中是否含有value元素，如有返回1，否则返回0。

sismember k1 v1

• scard key返回该集合的元素个数。

scard k1

• srem key value1 value2……删除集合中的一个或多个成员元素，不存在的成员元素会被忽略。

srem k1 v1 v2 //删除v1 v2

• spop key随机删除集合中一个元素并返回该元素。

spop k1 //随机删除一个元素，并返回

• srandmember key count随机取出集合中count个元素，但不会删除。

srandmember k1 2 //随机取出集合中的2个元素

• smove sourcekey destinationkey value将value元素从sourcekey集合移动到destinationkey集合中。

如果 sourcekey集合不存在或不包含指定的 value元素，则 smove 命令不执行任何操作，仅返回 0。

smove k1 k2 v5 //将元素v5从集合k1中移动到集合k2

1. sinter key1 key2返回两个集合的交集元素。
2. sunion key1 key2返回两个集合的并集元素。
3. sdiff key1 key2返回两个集合的差集元素（key1中的，不包含key2）

sinter k1 k2 //返回v3 sunion k1 k2 //返回v1 v2 v3 v4 v5 sdiff k1 k2 //返回v1 v2 sdiff k2 k1 //返回v4 v5

五、 五大数据类型-Hash（哈希）

5.1 简介

Hash是一个键值对的集合。

Hash 是一个 String 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

每个 Hash 可以存储 键值对（40多亿）。

Hash存储结构优化

如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构

如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构

5.2 常用命令

• hset key field value给key集合中的field赋值value。

如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。

如果字段已经存在于哈希表中，旧值将被重写。

hset user name baizhan //创建一个key为user的哈希，并创建name字段，给name字段赋值为 baizhan hset user age 3     //在key为user的哈希中，创建age字段赋值为3 hset user name shangxuetang //将key为user的哈希name字段修改为shangxuetang

• hget key field从key哈希中，取出field字段的值。

hget user name //从key为user的哈希中取出name字段的值，结果为shangxuetang

• hmset key field1 value1 field2 value2……批量设置哈希的字段及值。

hmset user1 name bjsxt age 15 //创建一个key为user1的哈希，有两个字段name和age

• hexists key field 判断指定key中是否存在field

如果哈希表含有给定字段，返回 1 。 如果哈希表不含有给定字段，或 key 不存在，返回 0 。

hexists user name //返回1

• hkeys key获取该哈希中所有的field。

• hvals key获取该哈希中所有的value。

• hincrby key field increment为哈希表key中的field字段的值加上增量increment。

增量也可以为负数，相当于对指定字段进行减法操作。

如果哈希表的 key 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 hincrby 命令。

如果指定的字段不存在，那么在执行命令前，字段的值被初始化为 0 。

对一个储存字符串值的字段执行 hincrby 命令将造成一个错误。

hincrby user age 10 //对user中的age字段做运算，增加10

• hdel key field1 field2……删除哈希表 key 中的一个或多个指定字段，不存在的字段将被忽略。

返回被成功删除字段的数量，不包括被忽略的字段。

hdel user name age //删除user中的name和age字段

• hsetnx key field value给key哈希表中不存在的的字段赋值 。

如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 hsetnx 操作。

如果字段已经存在于哈希表中，操作无效。

如果 key 不存在，一个新哈希表被创建并执行 hsetnx 命令。

hsetnx user name

六、 五大数据类型-Zset（有序集合）

6.1 简介

Zset与Set非常相似，是一个没有重复元素的String集合。

不同之处是Zset的每个元素都关联了一个分数（score），这个分数被用来按照从低分到高分的方式排序集合中的元素。集合的元素是唯一的，但分数可以重复。

因为元素是有序的，所以可以根据分数（score）或者次序（position）来获取一个范围内的元素。

6.2 常用命令

• zadd key score1 value1 score2 value2……将一个或多个元素（value）及分数（score）加入到有序集key中。

如果某个元素已经是有序集的元素，那么更新这个元素的分数值，并通过重新插入这个元素，来保证该元素在正确的位置上。

分数值可以是整数值或双精度浮点数。

如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 zadd 操作。

zadd k1 100 java 200 c++ 300 python 400 php

• zrange key start end [withscores]返回key集合中的索引start和索引end之间的元素（包含start和end）。

其中元素的位置按分数值递增(从小到大)来排序。 其中 0 表示列表的第一个元素，-1表示最后一个元素。

withscores是可选参数，是否返回分数。

zrange k1 0 -1 //返回集合中所有元素 zrange k1 0 -1 withscores //返回集合中所有元素，并携带元素分数

• zrangebyscore key minscore maxscore [withscores]返回key集合中的分数minscore 和分数

maxscore 之间的元素（包含minscore 和maxscore ）。其中元素的位置按分数值递增(从小到大)来排序。

zrangebyscore k1 200 400 //返回200-400分之间的元素递增排序

• zrevrangebyscore key maxscore minscore [withscores]返回key集合中的分数maxscore和

分数minxscore 之间的元素（包含maxscore和minxscore ）。其中元素的位置按分数值递减(从大到小)来排序。

zrevrangebyscore k1 400 200 //返回200-400分之间的元素递减法排序

• zincrby key increment value为元素value的score加上increment的值。

zincrby k1 50 java //给java元素加上50分

• zrem key value删除该集合下value的元素。

zrem k1 php 删除php

• zcount key minscore maxscore统计该集合在minscore 到maxscore分数区间中元素的个数。

zcount k1 100 300 统计100分到300分中间元素的个数

• zrank key value返回value在集合中的排名，从0开始。

zrank k1 c++ 返回c++排名

七、新数据类型-Bitmaps

7.1 简介

在计算机中，用二进制（位）作为存储信息的基本单位，1个字节等于8位。

例如 "abc" 字符串是由 3 个字节组成，计算机存储时使用其二进制表示，"abc"分别对应的ASCII码是97、98、99，对应的二进制是01100001、01100010、01100011，在内存中表示如下：

合理地使用 位 能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个 “数据结构” 可以实现对位的操作：

• Bitmaps 本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串（key 对应的 value 就是上图中的一串二进

制），但是它可以对字符串的位进行操作。

• Bitmaps 单独提供了一套命令，所以在 Redis 中使用 Bitmaps 和使用字符串的方法不太相同。可以把 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储 0 和 1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

7.2 常用命令

• setbit key offset value设置Bitmaps中某个偏移量的值。

偏移量从0开始，且value值只能为0或1。

setbit sign 0 1 设置sign的第一位值为1 setbit sign 1 1 设置sign的第二位值为1 setbit sign 2 0 设置sign的第三位值为0 setbit sign 3 1 设置sign的第四位值为1

• getbit key offset 获取Bitmaps中某个偏移量的值。

获取key的offset 的值。

getbit sign 3 //获取偏移量为3的值，结果为1

• bitcount key [start end]统计字符串被设置为1的bit数量。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行统计，可以选择通过额外的start和end参数，指定字节组范围内进行统计（包括start和end），0表示第一个元素，-1表示最后一个元素。

bitcount sign //获取整个字符串被设置为1的bit数量，结果为3

如：当前存在一个key为k1的bitmaps存储着[00000001,00000001,00000010,00000011]，分别对应[1,1,2,3]。

setbit num 7 1 setbit num 15 1 setbit num 22 1 setbit num 30 1 setbit num 31 1 bitcount num 1 2 统计索引1、2两个字节组中bit=1的数量，即统计00000001,00000010中 bit=1的数量，结果为2 bitcount num 1 3 统计索引1、2、3三个字节组中bit=1的数量，即统计 00000001,00000010,00000011中bit=1的数量，结果为4 bitcount num 0 -1 统计所有的字节组中bit=1的数量，结果为5

setbit设置或获取的是bit（位）的位置，bitcount计算的是byte（字节）位置。

• bitop and/or destkey sourcekey1 sourcekey2……将多个bitmaps通过求交集/并集方式合并成一个新的bitmaps。

bitop and k3 k1 k2 通过求交集将k1 k2合并成k3 bitop or k3 k1 k2 通过求并集将k1 k2合并成k3

八、 新数据类型-Geospatia

8.1 简介

GEO，Geographic,地理信息的缩写。

该类型就是元素的二维坐标，在地图上就是经纬度。Redis基于该类型，提供了经纬度设置、查询、范围查询、距离查询、经纬度Hash等常见操作。

8.2 常用命令

• geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ..……]用于存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中。

geoadd chinacity 116.405285 39.904989 beijing //将北京的经纬度和名称添加到chinacity geoadd chinacity 104.065735 30.659462 chengdu 121.472644 31.231706 shanghai //将成都和上海的经纬度、名称添加到chinacity

有效的经度：-180 ~ +180 有效的纬度：-85.05 ~ +85.05，当设置的经度纬度值超过范围会报错。

两级无法直接添加。

一般会直接下载城市数据，直接通过java程序直接一次性导入。

• geopos key member [member ……]**从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。

• geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]用于返回两个给定位置之间的距离。

最后一个距离单位参数说明：

m ：米，默认单位。 km ：千米。mi ：英里。ft ：英尺。

geodist chinacity shanghai beijing //返回shanghai和beijing之间的距离，结果1067597.9668，单位米 geodist chinacity shanghai chengdu km // 返回shanghai和chengdu之间的距离，结果1660.0198，单位是千米

• georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度（longitudelatitude）为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离（radius ）的所有位置元素。

georadius chinacity 116 40 1200 km //获取经纬度116 40为中心，在chinacity内1200公里范围内的所有元素。结果shanghai beijing

九、 新数据类型-Hyperloglog

9.1 简介

在我们做站点流量统计的时候一般会统计页面UV(独立访客:unique visitor)和PV(即页面浏览量：pageview)。

什么是基数？

数据集｛1，2，5，7，5，7，9｝，那么这个数据集的基数集为｛1，2，5，7，9｝，基数（不重复元素）为5，基数估计就是在误差可接受范围内，快速计算基数。

如果是通过Redis来处理，我们可以使用String类型然后自增计数即可达到统计PV，统计UV可以使用Set，每个用户id是唯一的可以放到这个集合里。

以上方案虽然结果准确，但随着数据不断增加，导致占用的内存空间越来越大，对于非常大的数据集是不合适的。

Hyperloglog 是一种基数估算统计，在输入元素的数量特别巨大时，计算基数所需的空间是固定的，并且很小。

在Redis中，每个Hyperloglog 只占用12KB内存，就可以计算接近 个不同元素的基数。

因为HyperLogLog 只会更具输入元素来计算基数，而不会存储输入元素本身，所以Hyperloglog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

9.2 常用命令

• pfadd key element1 element2……将所有元素参数添加到 Hyperloglog 数据结构中。

如果至少有个元素被添加返回 1， 否则返回 0。

pfadd book1 java c++ 添加两个元素，当前book1数量为2 pfadd book1 java php 添加一个元素，当前book1数量为3

• pfcount key1 key2……计算Hyperloglog 近似基数，可以计算多个Hyperloglog ，统计基数总数。

pfcount book1 //计算book1的基数，结果为3 pfadd book2 chinese math //添加两个元素到book2中 pfcount book1 book2 //统计两个key的基数总数，结果为5

• pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2……将一个或多个Hyperloglog（sourcekey1） 合并成一个Hyperloglog （destkey ）。

比如每月活跃用户可用每天活跃用户合并后计算。

pfmerge book book1 book2 //将book1和book2合并成book，结果为5

十一、发布与订阅

11.1 什么是发布与订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

11.2 Redis的发布与订阅

• 客户端订阅频道

• 当给这个频道发送消息后，消息就会发送给订阅的客户端

• Redis中发布与订阅命令

订阅：subscribe channel 订阅频道channel。

发布：publish channel msg向频道channel 发送一条msg消息。

11.3 发布与订阅命令行实现

• 打开一个客户端订阅channel 1频道。