一、Redis简介：
关于关系型数据库和nosql数据库
关系型数据库是基于关系表的数据库，最终会将数据持久化到磁盘上，而nosql数据 库是基于特殊的结构，并将数据存储到内存的数据库。从性能上而言，nosql数据库 要优于关系型数据库，从安全性上而言关系型数据库要优于nosql数据库，所以在实 际开发中一个项目中nosql和关系型数据库会一起使用，达到性能和安全性的双保证。
（1）、什么是Redis？
redis是一个用C语言编写的（C语言编写，最贴近系统底层，速度快）、开源高性能的、支持网络交互的、基于内存、可持久化的Key-Value数据库。
其中value支持五种数据类型：
1.字符串（string）
2.字符串列表（list）
3.字符串集合（set）
4.有序字符串集合（sorted set）
5.哈希（hash）
而关于key，有几个点要提醒大家：
1.key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，而且会降低查找的效率；
2.key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低；
3.在一个项目中，key最好使用统一的命名模式，例如user:10000:passwd。
（2）、Redis能做什么？
1、缓存（最多使用），数据查询、短连接、新闻内容、商品内容；
2、应用排行榜，如果使用传统的关系型数据库来做这个事儿，非常的麻烦，而利用Redis的SortSet数据结构能够非常方便搞定；
3、简单消息队列，除了Redis自身的发布/订阅模式，我们也可以利用List来实现一个队列机制，秒杀、抢购、到货通知、邮件发送等，不需要高可用，但是会带来非常大的DB压力，完全可以用List来完成异步解耦；
计算器/限速器，利用Redis中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等，这类操作如果用MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力；限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率，常用的有抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力；
注：限速器也是对请求限流的一种实现方式。
4、聊天室，在线好友列表。
好友关系，利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的功能；
5、网站访问统计；
6、分布式集群架构中的Session共享，默认Session是保存在服务器的文件中，即当前服务器，如果是集群服务，同一个用户过来可能落在不同机器上，这就会导致用户频繁登陆；采用Redis保存Session后，无论用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。
（3）、Memecache、Redis、MongoDB三者区别
Memecache、Redis、MongoDB三者都可用于数据库的缓存，但在业务上有所区分：
1、Memcached：内存型数据库，无持久化功能，掉电即失，可靠性差，用于动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况（如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等）。
2、Redis：内存型数据库，有持久化功能，具备分布式特性，可靠性高，适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）。
3、MongoDB: Mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，主要解决海量数据的访问效率问题。
（4）、Redis数据淘汰策略
如果：“MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?”
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能，在内存限定的情况下是很有用的。设置最大内存大小可以保证redis对外提供稳健服务。
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略通过maxmemory-policy设置策略：
- volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
- no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）。
二、Redis的安装
（1）、Windows上的安装
下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。
下载之后直接解压到你想要安装的文件夹（不用安装，解压即可用）
解压目录：
1、点击redis-server.exe，打开Redis服务端。
2、点击redis-cli.exe，打开Redis客户端，进行查询……等功能。
（2）、Linux安装Redis
查看这个博客，相当的详细：https://www.cnblogs.com/wangchunniu1314/p/6339416.html
redis在Linux上的安装
1）安装redis编译的c环境，yum install gcc-c++
2）将redis-2.6.16.tar.gz上传到Linux系统中
3）解压到/usr/local下 tar -xvf redis-2.6.16.tar.gz -C /usr/local
4）进入redis-2.6.16目录 使用make命令编译redis
5）在redis-2.6.16目录中 使用make PREFIX=/usr/local/redis install命令安装 redis到/usr/local/redis中
6）拷贝redis-2.6.16中的redis.conf到安装目录redis中
7）启动redis 在bin下执行命令redis-server redis.conf
8）如需远程连接redis，需配置redis端口6379在linux防火墙中开发
/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT
/etc/rc.d/init.d/iptables save
启动后看到如上欢迎页面，但此窗口不能关闭，窗口关闭就认为redis也关闭了(类 似Tomcat通过bin下的startup.bat的方式)
解决方案：可以通过修改配置文件 配置redis后台启动，即服务器启动了但不会 穿件控制台窗口
将redis.conf文件中的daemonize从false修改成true表示后台启动
使用命令查看6379端口是否启动ps -ef | grep redis
9）Linux停止
三、Redis的学习，主要是对数据的存储，下面将来学习各种Redis的数据类型的存储操作：
1．存储字符串string
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这 便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。 在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M
1）set key value：设定key持有指定的字符串value，如果该key存在则进行覆盖 操作。总是返回”OK”
2）get key：获取key的value。如果与该key关联的value不是String类型，redis 将返回错误信息，因为get命令只能用于获取String value；如果该key不存在，返 回null。
3）getset key value：先获取该key的值，然后在设置该key的值。
4）incr key：将指定的key的value原子性的递增1.如果该key不存在，其初始值 为0，在incr之后其值为1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
5）decr key：将指定的key的value原子性的递减1.如果该key不存在，其初始值 为0，在incr之后其值为-1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
6）incrby key increment：将指定的key的value原子性增加increment，如果该 key不存在，器初始值为0，在incrby之后，该值为increment。如果该值不能转成 整型，如hello则失败并返回错误信息
7）decrby key decrement：将指定的key的value原子性减少decrement，如果 该key不存在，器初始值为0，在decrby之后，该值为decrement。如果该值不能 转成整型，如hello则失败并返回错误信息
8）append key value：如果该key存在，则在原有的value后追加该值；如果该key 不存在，则重新创建一个key/value
2．存储lists类型
在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表 一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不 存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移 除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是 4294967295。
从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将 会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间 内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是 非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言，这一点并不难理解。
1）lpush key value1 value2...：在指定的key所关联的list的头部插入所有的 values，如果该key不存在，该命令在插入的之前创建一个与该key关联的空链 表，之后再向该链表的头部插入数据。插入成功，返回元素的个数。
2）rpush key value1、value2…：在该list的尾部添加元素
3）lrange key start end：获取链表中从start到end的元素的值，start、end可 为负数，若为-1则表示链表尾部的元素，-2则表示倒数第二个，依次类推…
4）lpushx key value：仅当参数中指定的key存在时（如果与key管理的list中没 有值时，则该key是不存在的）在指定的key所关联的list的头部插入value。
5）rpushx key value：在该list的尾部添加元素
6）lpop key：返回并弹出指定的key关联的链表中的第一个元素，即头部元素。
7）rpop key：从尾部弹出元素。
8）rpoplpush resource destination：将链表中的尾部元素弹出并添加到头部
9）llen key：返回指定的key关联的链表中的元素的数量。
10）lset key index value：设置链表中的index的脚标的元素值，0代表链表的头元 素，-1代表链表的尾元素。
11）lrem key count value：删除count个值为value的元素，如果count大于0，从头向尾遍历并删除count个值为value的元素，如果count小于0，则从尾向头遍历并删除。如果count等于0，则删除链表中所有等于value的元素。
12）linsert key before|after pivot value：在pivot元素前或者后插入value这个 元素。
3．存储sets类型
在Redis中，我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合，和List类型一样，我 们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要 说明的是，这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。
和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比，Set类 型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计 算操作，如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成， 因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销
1）sadd key value1、value2…：向set中添加数据，如果该key的值已有则不会 重复添加
2）smembers key：获取set中所有的成员
3）scard key：获取set中成员的数量
4）sismember key member：判断参数中指定的成员是否在该set中，1表示存 在，0表示不存在或者该key本身就不存在
5）srem key member1、member2…：删除set中指定的成员
6）srandmember key：随机返回set中的一个成员
7）sdiff sdiff key1 key2：返回key1与key2中相差的成员，而且与key的顺序有 关。即返回差集。
8）sdiffstore destination key1 key2：将key1、key2相差的成员存储在 destination上
9）sinter key[key1,key2…]：返回交集。
10）sinterstore destination key1 key2：将返回的交集存储在destination上
11）sunion key1、key2：返回并集。
12）sunionstore destination key1 key2：将返回的并集存储在destination上
4．存储sortedset
Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出 现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分 数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然 而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score) 却是可以重复的。
在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为 集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的，因此， 即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上，Redis所具有的这一 特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的，换句话说，在该点上要想达到和Redis 同样的高效，在其它数据库中进行建模是非常困难的。
例如：游戏排名、微博热点话题等使用场景。
1）zadd key score member score2 member2 … ：将所有成员以及该成员的 分数存放到sorted-set中
2）zcard key：获取集合中的成员数量
3）zcount key min max：获取分数在[min,max]之间的成员
zincrby key increment member：设置指定成员的增加的分数。
zrange key start end [withscores]：获取集合中脚标为start-end的成员，[withscores]参数表明返回的成员包含其分数。
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]：返回分数在[min,max]的成员并按照分数从低到高排序。[withscores]：显示分数；[limit offset count]：offset，表明从脚标为offset的元素开始并返回count个成员。
zrank key member：返回成员在集合中的位置。
zrem key member[member…]：移除集合中指定的成员，可以指定多个成员。
zscore key member：返回指定成员的分数
5．存储hash
Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所 以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果 Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash 可以存储4294967295个键值对。
1）hset key field value：为指定的key设定field/value对（键值对）。
2）hgetall key：获取key中的所有filed-vaule
3）hget key field：返回指定的key中的field的值
4）hmset key fields：设置key中的多个filed/value
5）hmget key fileds：获取key中的多个filed的值
6）hexists key field：判断指定的key中的filed是否存在
7）hlen key：获取key所包含的field的数量
8）hincrby key field increment：设置key中filed的值增加increment，如：age 增加20