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一、redis常用的全局命令
对于键来说Redis的5种数据结构有一些通用的命令
1.查看所有键：keys * （不建议使用，redis单线程模式会造成堵塞）
将所有的键输出keys命令 会遍历所有键，所以它的时间复杂度是O（n），当Redis保存了大量键 时，线上环境禁止使用。
2.查看键总数：dbsize
将返回当前数据库中键的总数，不会遍历所有键，而是直接获取Redis内置的键总数变量，所以dbsize命令的时间复杂度是O（1）
3.检查键是否存在：exists key
键存在则返回1，不存在则返回0
4.删除键：del key [key ...]
返回结果为成功删除键的个数，支持一条命令删除多个，删除不存在的键就会返 回0
5.键设置过期时间：expire key seconds
超过过期时间后，会自动删除 键，例如为键hello设置了10秒过期时间，十秒之后自动删除：
> set hello world #设置键
> expire hello 10 #给键添加过期时间6.查看键剩余过期时间：ttl key
返回键的剩余过期时间,三种返回值类型：
·大于等于0的整数：键剩余的过期时间
·-1：键没设置过期时间
·-2：键不存在
7.键的数据结构类型：type key
如果键不存在，则返回none，存在返回键的数据结构类型，五种数据结构的其中一种
在文章开头我们简单讲键的几个通用命令，在下面文章里我们将会按照单个键、遍历键、数据库管理三个维度对剩余的一些通用命令进行介绍。
二、Redis数据结构对应的内部编码以及使用场景
1.五种数据结构类型
string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）
2.五种数据结构对应的内部编码
type命令查询键的数据类型实际返回的是当前键对外的数据结构类型：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有 序集合）,实际上每种数据结构都有自己底层的内部编码实现，而且是多种实现；
Redis会在合适的场景选择合适的内部编码，每种数据结构都有两种以上的内部编码实现，同时有些内部编码，例如 ziplist，可以作为多种外部数据结构的内部实现，可以通过object encoding命令查询键的内部编码：object encoding key；
Redis这样设计有两个好处：
- 1、当redis改进内部编码进行内部编码的升级时，对外的数据结构和命令是没有影响的，对外部用户来说基本是无感知的；
- 2、多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势，例如ziplist比较节省内存，但是在列表元素比较多的情况下，性能会有所下降，这时候Redis会根据配置选项将 列表类型的内部实现转换为linkedlist
3.五种数据结构常见的使用场景
string（字符串）：缓存功能、计数、共享Session、限速
hash（哈希）：存储用户信息（数据库）
list（列表）：消息队列、文章列表（分页查询）
set（集合）：标签、社交
zset（有序集合）：排行榜系统、社交
三、Redis的单线程架构
Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务
1.redis的命令执行流程
因为Redis是单线程来处理命令的，所以一条命令从客户端达到服务端不会立刻被执行，所有命令都会进入一 个队列中，然后逐个被执行。
命令执行流程：
所以上面3个客户端命令的执行顺序是不确定的，但是可以确定不会有两条命令被同时执行 ；所以两条incr命令无论怎么执行最终结果都是2，不会产生并发问题，这就是Redis单线程的基本模型。
2.redis的单线程如何做到快速响应的
redis单线程还能这么快的原因总结以下三点：
第一，纯内存访问，Redis将所有数据放在内存中，内存的响应时 长大约为100纳秒，这是Redis达到每秒万级别访问的重要基础。
第二，非阻塞I/O，Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再 加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为 事件，不在网络I/O上浪费过多的时间
第三，单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗
- 单线程可以简化数据结构和算法的实现；
- 单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手；但是单线程会有一个问题：对于每个命令的执行时间是有要求的。 如果某个命令执行过长，会造成其他命令的阻塞，对于Redis这种高性 能的服务来说是致命的，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。
四、string（字符串）类型
字符串类型是Redis最基础的数据结构，redis中键都是字符串类型；字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如JSON、 XML））、数字（整数、浮点数），甚至是二进制（图片、音频、视 频），但是值最大不能超过512MB。
1.常用命令
设置值：set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]
·ex seconds：为键设置秒级过期时间。
·px milliseconds：为键设置毫秒级过期时间。
·nx：键必须不存在，才可以设置成功，用于添加。
·xx：与nx相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新。
Redis还提供了setex和setnx两个命令，它们的作用和ex和nx选项是一样的；
在实际使用中有什么应用场景吗？以setnx命令为例 子，由于Redis的单线程命令处理机制，如果有多个客户端同时执行 setnx key value，根据setnx的特性只有一个客户端能设置成功，setnx可 以作为分布式锁的一种实现方案，Redis官方给出了使用setnx实现分布 式锁的方法：http://redis.io/topics/distlock 。
获取值：get key
如果要获取的键不存在，则返回nil（空）
批量设置值：mset key value [key value ...]
> mset a 1 b 2 c 3 d 4
批量获取值：mget key [key ...]
> mget a b c d
如果有些键不存在，那么它的值为nil（空）
计数：incr key
incr命令用于对值做自增操作，返回结果分为三种情况：
·值不是整数，返回错误。
·值是整数，返回自增后的结果。
·键不存在，按照值为0自增，返回结果为1。
Redis提供了decr（自减）、incrby（自增指定数字）、decrby（自减指定数字）、incrbyfloat（自增浮点数）：
decr key
incrby key increment
decrby key decrement
incrbyfloat key increment
追加值：append key value
字符串长度：strlen key（每个中文占用3个字节）
设置并返回原值：getset key value（set一样会设置值，但是它同时会返回键原来的值）
设置指定位置的字符：setrange key offeset value
获取部分字符串：getrange key start end
各命令的时间复杂度：
2.批量处理命令的优点
批量操作命令可以有效提高开发效率，假如没有mget这样的命令， 要执行n次get命令需要按照下图的方式来执行：
使用mget命令后，要执行n次get命令操作方式：
Redis可以支撑每秒数万的读写操作，但是这指的是Redis服务端的处理能力，对于客户端来说，一次命令除了命令时间还是有网络时间， 假设网络时间为1毫秒，命令时间为0.1毫秒（按照每秒处理1万条命令 算），那么执行1000次get命令和1次mget命令的区别如表2-1，因为 Redis的处理能力已经足够高，对于开发人员来说，网络可能会成为性 能的瓶颈。
学会使用批量操作，有助于提高业务处理效率，但是要注意的是每次批量操作所发送的命令数不是无节制的，如果数量过多可能造成 Redis阻塞或者网络拥塞；
3.内部编码
Redis会根据当前值的类型和长度决定使用哪种内部编码实现，字符串类型的内部编码有3种：
·int：8个字节的长整型。
·embstr：小于等于39个字节的字符串。
·raw：大于39个字节的字符串。
4.常见使用场景
- 1.缓存功能：
- 1.收到请求后首先从Redis获取需要的信息
- 2.如果没有从Redis获取到信息，需要从MySQL中进行获取，并将结果回写到Redis，添加过期时间；
Redis作为缓存层， MySQL作为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。由于 Redis具有支撑高并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后 端压力的作用。
- 2.计数
许多应用都会使用Redis作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源。例如笔者 所在团队的视频播放数系统就是使用Redis作为视频播放数计数的基础 组件，用户每播放一次视频，相应的视频播放数就会自增1；一个真实的计数系统要考虑的问题会很多：防作弊、按照不 同维度计数，数据持久化到底层数据源等。
- 3.共享Session
一个分布式Web服务将用户的Session信息（例如用 户登录信息）保存在各自服务器中，这样会造成一个问题，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户刷新 一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题是用户无法容忍的。
为了解决这个问题，可以使用Redis将用户的Session进行集中管 理，如图所示，在这种模式下只要保证Redis是高可用和扩展性的， 每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取;
- 4.限速
例如很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录时，让用户输入手机 验证码，从而确定是否是用户本人。但是为了短信接口不被频繁访问， 会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次；
phoneNum = "138xxxxxxxx";
key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;
// SET key value EX 60 NX
isExists = redis.set(key,1,"EX 60","NX");
if(isExists != null || redis.incr(key) <=5){
// 通过
}else{
// 限速
}通过手机号设置一个key加上60秒的过期时间,每次收到发送请求后做一个key的自增并比较当前值是否大于等于5，如果大于等于5就不发送；
例如一些网站限制一个IP地址 不能在一秒钟之内访问超过n次也可以采用类似的思路；
五、hash（哈希）类型
在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一 个键值对结构，形如value={{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}
哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field，对应的值，不是键对应的值，请注意value在不同上下文的作用；
1.常用命令
- 设置值：hset key field value
如果设置成功会返回1，反之会返回0。此外Redis提供了hsetnx命 令，它们的关系就像set和setnx命令一样，只不过作用域由键变为field
- 获取值：hget key field
如果键或field不存在，会返回nil
- 删除field：hdel key field [field ...]
hdel会删除一个或多个field，返回结果为成功删除field的个数
- 计算field个数：hlen key
- 批量设置field-value：hmset key field value [field value ...]
- 批量获取field-value：hmget key field [field ...]
- 判断field是否存在：hexists key field
包含域，所以返回结果为1，不包含时返回0
- 获取所有field：hkeys key
hkeys命令应该叫hfields更为恰当，它返回指定哈希键所有的field
- 获取所有value：hvals key
- 获取所有的field-value：hgetall key
注意：在使用hgetall时，如果哈希元素个数比较多，会存在阻塞Redis的可 能。如果开发人员只需要获取部分field，可以使用hmget，如果一定要 获取全部field-value，可以使用hscan命令，该命令会渐进式遍历哈希类型
- field自增指定数字：hincrby key field和hincrbyfloat key field
hincrby和hincrbyfloat，就像incrby和incrbyfloat命令一样，但是它们 的作用域是filed
- 计算value的字符串长度：hstrlen key field
各命令时间复杂度：
2.内部编码
哈希类型的内部编码有两种：
- ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplistentries配置（默认512个）、同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配 置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使 用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比 hashtable更加优秀。
- hashtable（哈希表）：当哈希类型无法满足ziplist的条件时，Redis 会使用hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下 降，而hashtable的读写时间复杂度为O（1）
1）当field个数比较少且没有大的value时，内部编码为ziplist
2）当有value大于64字节，内部编码会由ziplist变为hashtable
3）当field个数超过512，内部编码也会由ziplist变为hashtable
3.常见使用场景
关系型数据表记录的两条用户信息，用户的属性作为表的 列，每条用户信息作为行
将其用哈希类型存储
相比于使用字符串序列化缓存用户信息，哈希类型变得更加直观， 并且在更新操作上会更加便捷。可以将每个用户的id定义为键后缀，多 对field-value对应每个用户的属性
哈希类型和关系型数据库有两点不同之处：
- ·哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的，例如哈希 类型每个键可以有不同的field，而关系型数据库一旦添加新的列，所有 行都要为其设置值（即使为NULL），如图2-17所示。
- ·关系型数据库可以做复杂的关系查询，而Redis去模拟关系型复杂 查询开发困难，维护成本高
4.三种方法缓存用户信息，实现方法和优缺点分析：
1）原生字符串类型：每个属性一个键。
set user:1:name tom
set user:1:age 23
set user:1:city beijing优点：简单直观，每个属性都支持更新操作。
缺点：占用过多的键，内存占用量较大，同时用户信息内聚性比较 差，所以此种方案一般不会在生产环境使用。
2）序列化字符串类型：将用户信息序列化后用一个键保存。
set user:1 serialize(userInfo)
优点：简化编程，如果合理的使用序列化可以提高内存的使用效 率。
缺点：序列化和反序列化有一定的开销，同时每次更新属性都需要 把全部数据取出进行反序列化，更新后再序列化到Redis中。
3）哈希类型：每个用户属性使用一对field-value，但是只用一个键 保存。
hmset user:1 name tomage 23 city beijing优点：简单直观，如果使用合理可以减少内存空间的使用。
缺点：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换， hashtable会消耗更多内存
六、list（列表）类型
列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串，列表中的每个字符串称为元素（element），一个列表最多可以存储（2 的32次幂 -1个)元素，在Redis中，可以对列表两端插入（push）和弹出（pop），还可以获取 指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等;
它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景;
1.常用命令
列表两端插入和弹出操作:
子列表获取、删除等操作:
列表中可以包含重复元素:
列表类型有两个特点：
1、列表中的元素是有序的，通过索引下标获取某个元素或者某个范围内的元素列表
2、列表中的元素可以是重复的
- 1.添加操作
（1）从右边插入元素：rpush key value [value ...]
（2）从左边插入元素：lpush key value [value ...]
（3）向某个元素前或者后插入元素：linsert key before|after pivot value
- 2.查找
（1）获取指定范围内的元素列表：lrange key start end
从左到右获取列表的所有元素：lrange listkey 0 -1
（2）获取列表指定索引下标的元素：lindex key index
（3）获取列表长度：llen key
- 3.删除
（1）从列表左侧弹出元素：lpop key
将列表最左侧的元素c会被弹出
（2）从列表右侧弹出：rpop key
它的使用方法和lpop是一样的，只不过从列表右侧弹出
（3）删除指定元素：lrem key count value
lrem命令会从列表中找到等于value的元素进行删除，根据count的 不同分为三种情况： ·count>0，从左到右，删除最多count个元素。
·count<0，从右到左，删除最多count绝对值个元素。
·count=0，删除所有
（4）按照索引范围修剪列表：ltrim key start end
只保留列表listkey第start个到第end个元素
- 4.修改
修改指定索引下标的元素：lset key index newValue
- 5.阻塞操作
阻塞式弹出如下：
blpop key [key ...] timeout
brpop key [key ...] timeout
blpop和brpop是lpop和rpop的阻塞版本，阻塞弹出时的两个参数：
key[key...]：多个列表的键。
timeout：阻塞时间（单位：秒），只在列表为空时生效
1）列表为空：如果timeout=3，那么客户端要等到3秒后返回，如果 timeout=0，那么客户端一直阻塞等下去;
如果等待期间列表中添加了数据，客户端立即返回；
2）列表不为空：客户端会立即返回。
在使用brpop时，有两点需要注意：
1）如果是brpop多个键，那么brpop会从左至右遍历键，一旦有一 个键能弹出元素，客户端立即返回
2）如果多个客户端对同一个键执行brpop，那么最先执行 brpop命令的客户端可以获取到弹出的值，而其他客户端继续阻塞；
各命令的时间复杂度：
2.内部编码
列表类型的内部编码有两种：
- ·ziplist（压缩列表）：当列表的元素个数小于list-max-ziplist-entries 配置（默认512个），同时列表中每个元素的值都小于list-max-ziplist-value配置时（默认64字节），Redis会选用ziplist来作为列表的内部实现 来减少内存的使用。
- ·linkedlist（链表）：当列表类型无法满足ziplist的条件时，Redis会 使用linkedlist作为列表的内部实现。
127.0.0.1:6379> rpush listkey e1 e2 e3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"ziplist"Redis3.2版本提供了quicklist内部编码，简单地说它是以一个ziplist 为节点的linkedlist，它结合了ziplist和linkedlist两者的优势，为列表类型 提供了一种更为优秀的内部编码实现，它的设计原理可以参考Redis的 另一个作者Matt Stancliff的博客：https://matt.sh/redis-quicklist 。
3.常见使用场景
- 1.消息队列
Redis的lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列，生 产者客户端使用lrpush从列表左侧插入元素，多个消费者客户端使用 brpop命令阻塞式的“抢”列表尾部的元素，多个客户端保证了消费的负 载均衡和高可用性。
- 2.文章列表
每个用户有属于自己的文章列表，现需要分页展示文章列表。此时 可以考虑使用列表，因为列表不但是有序的，同时支持按照索引范围获 取元素。
1）每篇文章使用哈希结构存储，例如每篇文章有3个属性title、 timestamp、content：
hmset acticle:1 title xx timestamp 1476536196 content xxxx
...
hmset acticle:k title yy timestamp 1476512536 content yyyy
...2）向用户文章列表添加文章，user：{id}：articles作为用户文章列 表的键：
lpush user:1:acticles article:1 article3
...
lpush user:k:acticles article:5
...3）分页获取用户文章列表，例如下面伪代码获取用户id=1的前10 篇文章：
articles = lrange user:1:articles 0 9
for article in {articles}
hgetall {article}使用列表类型保存和获取文章列表会存在两个问题：
第一，如果每 次分页获取的文章个数较多，需要执行多次hgetall操作，此时可以考虑 使用Pipeline批量获取，或者考虑将文章数据序列化为字符串类型，使用mget批量获取。
第二，分页获取文章列表时，lrange 命令在列表两端性能较好，但是如果列表较大，获取列表中间范围的元 素性能会变差，此时可以考虑将列表做二级拆分，或者使用Redis3.2的quicklist内部编码实现，它结合ziplist和linkedlist的特点，获取列表中间范围的元素时也可以高效完成。
列表的使用场景很多，在选择时可以参考以下口诀：
·lpush+lpop=Stack（栈）
·lpush+rpop=Queue（队列）
·lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）
·lpush+brpop=Message Queue（消息队列）
七、set（集合）类型
集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交 集、并集、差集；最多可以存储2的 32次幂 -1 个元素，这里和hash有点类似，下面我们通过两张图来看一下hash和set的区别：
hash：哈希类型是指键值本身又是一 个键值对结构，形如value={{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}
set：保存多个的字符串元素，和列表类型类似，不一样的是集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的
通过上边的两张图我们就能清晰的看出set和hash的区别了，下面我们来看一下set的常用命令和该数据结构的特点；
1.常用命令
一、集合内操作
- （1）添加元素：sadd key element [element ...]
返回结果为添加成功的元素个数
- （2）删除元素：srem key element [element ...]
返回结果为成功删除元素个数
- （3）计算元素个数：scard key
scard的时间复杂度为O（1），它不会遍历集合所有元素，而是直 接用Redis内部的变量
- （4）判断元素是否在集合中： sismember key element
如果给定元素element在集合内返回1，反之返回0
- （5）随机从集合返回指定个数元素： srandmember key [count]
[count]是可选参数，如果不写默认为1，只返回不删除该元素
- （6）从集合随机弹出元素 spop key
spop操作可以从集合中随机弹出一个元素，随机抽出一个元素返回并删除该元素
需要注意的是Redis从3.2版本开始，spop也支持[count]参数；srandmember和spop都是随机从集合选出元素，两者不同的是spop 命令执行后，元素会从集合中删除，而srandmember不会；
- （7）获取所有元素：smembers key
代码获取集合key所有元素，并且返回结果是无序的
smembers和lrange、hgetall都属于比较重的命令，如果元素过多存 在阻塞Redis的可能性，这时候可以使用sscan来完成，有关sscan命令下面会介绍;
二、不同集合之间的操作
user：1：follow和user：2：follow：
127.0.0.1:6379> sadd user:1:follow it music his sports
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sadd user:2:follow it news ent sports
(integer) 4- （1）求多个集合的交集：sinter key [key ...]
是求user：1：follow和user：2：follow两个集合的交集，返回结果是sports、it；
- （2）求多个集合的并集：suinon key [key ...]
是求user：1：follow和user：2：follow两个集合的并 集，返回结果是sports、it、his、news、music、ent
- （3）求多个集合的差集 sdiff key [key ...]
求user：1：follow和user：2：follow两个集合的差 集，返回结果是music和his
- （4）将交集、并集、差集的结果保存：
sinterstore destination key [key ...]
suionstore destination key [key ...]
sdiffstore destination key [key ...]
原命令+store将集合间交集、并集、差集的结果保存 在destination key中
127.0.0.1:6379> sinterstore user:1_2:inter user:1:follow user:2:follow
(integer) 2
127.0.0.1:6379> type user:1_2:inter
set
127.0.0.1:6379> smembers user:1_2:inter
1) "it"
2) "sports"各命令的时间复杂度：
2.内部编码
集合类型的内部编码有两种：
- ·intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数且元素个数小于set-max-intset-entries配置（默认512个）时，Redis会选用intset来作为集合的 内部实现，从而减少内存的使用。
- ·hashtable（哈希表）：当集合类型无法满足intset的条件时，Redis 会使用hashtable作为集合的内部实现。
3.常见使用场景
集合类型比较典型的使用场景是标签（tag）
例如一个用户可能 对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣， 这些兴趣点就是标签。有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人， 以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于用户体验以及增强用户黏度 比较重要。
（1）给用户添加标签
sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4（2）给标签添加用户
sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:2注意：用户和标签的关系维护应该在一个事务内执行，防止部分命令失败 造成的数据不一致，（3）和（4）也是尽量放在一个事务执行；
（3）删除用户下的标签
srem user:1:tags tag1 tag5（4）删除标签下的用户
srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1（5）计算用户共同感兴趣的标签 （交集）
sinter user:1:tags user:2:tags·sadd=Tagging（标签）
·spop/srandmember=Random item（生成随机数，比如抽奖）
·sadd+sinter=Social Graph（社交需求）
八、zset（有序集合）类型
zset保留了集合不能有重复成员的特性，但不同的是，有序集合中的元素可以排序；是它和列表使用 索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个分数（score） 作为排序的依据。有序集合中的元素不能重复，但是score可以重复，就和一个班里的 同学学号不能重复，但是考试成绩可以相同。
列表、集合和有序集合三者的异同点：
1.常用命令
一、集合内：
- （1）添加成员： zadd key score member [score member ...]
返回结果代表成功添加成员的个数
·Redis3.2为zadd命令添加了nx、xx、ch、incr四个选项：
·nx：member必须不存在，才可以设置成功，用于添加。
·xx：member必须存在，才可以设置成功，用于更新。
·ch：返回此次操作后，有序集合元素和分数发生变化的个数
·incr：对score做增加，相当于后面介绍的zincrby。
·有序集合相比集合提供了排序字段，但是也产生了代价，zadd的 时间复杂度为O（log（n）），sadd的时间复杂度为O(1)。
- （2）计算成员个数： zcard key
zcard的时间复杂度为O(1)
- （3）计算某个成员的分数: zscore key member
如果成员不存在则返回nil
- （4）计算成员的排名： zrank key member(正序排名) zrevrank key member(反序排名)
例如下面操作 中，tom在zrank和zrevrank分别排名第5和第0（排名从0开始计算）
127.0.0.1:6379> zrank user:ranking tom
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zrevrank user:ranking tom
(integer) 0- （5）删除成员 zrem key member [member ...]
返回结果为成功删除的个数
- （6）增加成员的分数 zincrby key increment member
- （7）返回指定排名范围的成员
zrange key start end [withscores]
zrevrange key start end [withscores]有序集合是按照分值排名的，zrange是从低到高返回，zrevrange反 之。下面代码返回排名最低的是三个成员，如果加上withscores选项， 同时会返回成员的分数：
127.0.0.1:6379> zrange user:ranking 0 2 withscores
1) "kris"
2) "1"
3) "frank"
4) "200"
5) "tim"
6) "220"
127.0.0.1:6379> zrevrange user:ranking 0 2 withscores
1) "tom"
2) "260"
3) "martin"
4) "250"
5) "tim"
6) "220"- （8）返回指定分数范围的成员
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]其中zrangebyscore按照分数从低到高返回，zrevrangebyscore反之；withscores选项会同时 返回每个成员的分数；[limit offset count]选项可以限制输出的起始位置和个数；同时min和max还支持开区间（小括号）和闭区间（中括号），-inf 和+inf分别代表无限小和无限大；
127.0.0.1:6379> zrangebyscore user:ranking (200 +inf withscores
1) "tim"
2) "220"
3) "martin"
4) "250"
5) "tom"
6) "260"- （9）返回指定分数范围成员个数 zcount key min max
- （10）删除指定排名内的升序元素 zremrangebyrank key start end
- （11）删除指定分数范围的成员 zremrangebyscore key min max
二、集合间的操作
- （1）交集
zinterstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]
[aggregate sum|min|max]命令参数：
·destination：交集计算结果保存到这个键。
·numkeys：需要做交集计算键的个数。
·key[key...]：需要做交集计算的键。
·weights weight[weight...]：每个键的权重，在做交集计算时，每个 键中的每个member会将自己分数乘以这个权重，每个键的权重默认是 1。
·aggregate sum|min|max：计算成员交集后，分值可以按照 sum（和）、min（最小值）、max（最大值）做汇总，默认值是sum。
- （2）并集、
zunionstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]
[aggregate sum|min|max]该命令的所有参数和zinterstore是一致的，只不过是做并集计算；
各命令时间复杂度：
2.内部编码
有序集合类型的内部编码有两种：
- ·ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实 现，ziplist可以有效减少内存的使用。
- ·skiplist（跳跃表）：当ziplist条件不满足时，有序集合会使用 skiplist作为内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降。
3.常见使用场景
有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要 对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的：按照时 间、按照播放数量、按照获得的赞数。本节使用赞数这个维度，记录每 天用户上传视频的排行榜。
（1）添加用户赞数
例如用户mike上传了一个视频，并获得了3个赞，可以使用有序集 合的zadd和zincrby功能：
zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3如果之后再获得一个赞，可以使用zincrby：
zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1（2）取消用户赞数
由于各种原因（例如用户注销、用户作弊）需要将用户删除，此时 需要将用户从榜单中删除掉，可以使用zrem。例如删除成员tom
zrem user:ranking:2016_03_15 mike
（3）展示获取赞数最多的十个用户
此功能使用zrevrange命令实现：
zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9（4）展示用户信息以及用户分数
此功能将用户名作为键后缀，将用户信息保存在哈希类型中，至于 用户的分数和排名可以使用zscore和zrank两个功能：
hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike
总结回顾：
- 1）Redis提供5种数据结构，每种数据结构都有多种内部编码实 现。
- 2）纯内存存储、IO多路复用技术、单线程架构是造就Redis高性能 的三个因素。
- 3）由于Redis的单线程架构，所以需要每个命令能被快速执行完， 否则会存在阻塞Redis的可能，理解Redis单线程命令处理机制是开发和 运维Redis的核心之一。
- 4）批量操作（例如mget、mset、hmset等）能够有效提高命令执行 的效率，但要注意每次批量操作的个数和字节数。
- 5）了解每个命令的时间复杂度在开发中至关重要，例如在使用 keys、hgetall、smembers、zrange等时间复杂度较高的命令时，需要考 虑数据规模对于Redis的影响。