redis位图(bitmap) — 底子还是string
由0和1状态表现的二进制位的bit数组
位图本质是数组,它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成,每个二进制位都对应一个偏移量(我们称之为一个索引)。
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基本命令图示
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setbit key offset value setbit 键 偏移位 只能零或者1
Bitmap的偏移量是从零开始算的
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getbit key offset 查看
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获取字符串长度 strlen
不是字符串长度而是占据几个字节,超过8位后自己按照8位一组一byte再扩容
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统计key中包含1的个数 bitcount key
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bitop 统计两个比特key是否都为1
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技术落地:打卡签到,频繁修改数据库的,结果只有0和1
redis基数统计(HyperLogLog) — 底子是string
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定且是很小的。
在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身,所以 HyperLogLog 不能像集合那样,返回输入的各个元素。
记录的不是数据本身,而是统计数;是去重脱水后的真实数据
统计本身也存在些许误差,误差范围在0.81%
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UV:Unique Visitor,独立访客;统计搜索词条
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基数统计算法
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基数
是一种数据集,去重复后的真实个数
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基本命令图示
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基数落地:天猫统计亿级UV
redis地理空间 (GEO) — 底子上是有序集合
Redis GEO 主要用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作,包括
添加地理位置的坐标。
获取地理位置的坐标。
计算两个位置之间的距离。
根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合
核心思想就是将球体转换为平面,区块转换为一点
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获取经纬度
百度提供的api:https://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/
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添加经纬度坐标 GEOADD key 经度1 纬度1 位置名称1 经度2 纬度2 位置名称2...
处理中文乱码
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GEOPOS key value1 value2 从键里面返回所有给定位置元素的位置 (经度和纬度)
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GEODIST key value1 value2 [m | km | ft | mi] 返回两个给定位置之间的距离
ft:英尺;mi英里
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GEORADIUS key 经度 纬度 10km... 以给定的经纬度为中心,返回与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素
GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord count 10 withhash desc
GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord withhash count 10 desc
WITHDIST: 在返回位置元素的同时, 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。 距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。 WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式, 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试, 实际中的作用并不大 COUNT 限定返回的记录数。
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GEORADIUSBYMEMBER key value 10km ... 跟GEORADIUS类似
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GEOHASH key value1 value2 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示
geohash算法生成的base32编码值
redis流 (Stream) — 自成一脉stream
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。
Redis Stream 主要用于消息队列(MQ,Message Queue),Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub) 来实现消息队列的功能,但它有个缺点就是消息无法持久化,如果出现网络断开、Redis 宕机等,消息就会被丢弃。
简单来说发布订阅 (pub/sub) 可以分发消息,但无法记录历史消息。
而 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能,可以让任何客户端访问任何时刻的数据,并且能记住每一个客户端的访问位置,还能保证消息不丢失
总结:redis流就是Redis版的MQ消息中间件+阻塞队列
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底层结构与原理
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基础命令图示
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特殊符号
符号 含义 -
、+
最小和最大可能出现的Id $
$
表示只消费新的消息,当前流中最大的id,可用于将要到来的信息>
用于XREADGROUP命令,表示迄今还没有发送给组中使用者的信息,会更新消费者组的最后ID *
用于XADD命令中,让系统自动生成id -
向队列添加消息到队列末尾 XADD key * id 1 cname z3
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消息ID必须要比上个 ID 大
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默认用星号表示自动生成规矩
*
用于XADD命令中,让系统自动生成 id -
客户端显示传入规则:
Redis对于ID有强制要求,格式必须是时间戳-自增Id这样的方式,且后续ID不能小于前一个ID
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范围检索 XRANGE key start end [COUNT count]
- 用于获取消息列表 (可以指定范围忽略删除的消息
- start 表示开始值,-代表最小值
- end 表示结束值,+代表最大值
- count 表示最多获取多少个值
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XREVRANGE KEY + -
与XRANGE 的区别在于,获取消息列表元素的方向是相反的,end在前,start在后
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XDEL key MQID 按照主键删除
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XLEN key 消息队列长度
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截取 XTRIM key maxlen|minlen 2
允许的最小id,从某个id值开始比该id值小的将会被抛弃
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读取消息(阻塞、非阻塞),只会返回ID大于某值的消息 XREAD [COUNT count] stream key ID
非阻塞
阻塞
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消费组执行-XGROUP
- $表示从Stream尾部开始消费
- 0表示从Stream头部开始消费
- 创建消费者组的时候必须指定 ID, ID 为 0 表示从头开始消费,为 $ 表示只消费新的消息,队尾新来
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消费组执行-XREADGROUP GROUP
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>
表示从第一条尚未被消费的消息开始读取 -
消费组groupA内的消费者consumer1从mystream消息队列中读取所有消息
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但是,不同消费组的消费者可以消费同一条消息
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负载均衡
让组内的多个消费者共同分担读取消息,所以,我们通常会让每个消费者读取部分消息,从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的
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重要问题-ACK机制
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XPENDING 查询每个消费组内所有消费者 r已读取、但尚未确认]的消息
查询每个消费组内所有消费者 r已读取、但尚未确认]的消息
查看某个消费者具体读取了哪些数据
下面抓图所示:consumer2已读取的消息的 ID是1659430293537-0
- 一旦消息1659430293537-0被consumer2处理了consumer2就可以使用 XACK 命令通知 Streams,然后这条消息就会被删除
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XACK 向消息队列确认消息处理已完成
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XINFO stream key 打印出详情信息
redis位域(bitfield)
通过bitfield命令可以一次性操作多个比特位域(指的是连续的多个比特位),它会执行一系列操作并返回一个响应数组,这个数组中的元素对应参数列表中的相应操作的执行结果。
说白了就是通过bitfield命令我们可以一次性对多个比特位域进行操作。
将一个Redis字符串看作是一个由二进制位组成的数组并能对变长位宽和任意没有字节对齐的指定整型位域进行寻址和修改
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应用、用途 — 位域修改、溢出控制
hello 等价于 0110100001100101011011000110110001101111
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基本语法 BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]
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BITFIELD key [GET type offset]
hello 等价于 0110100001100101011011000110110001101111
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BITFIELD key [SET type offset value]
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BITFIELD key [INCRBY type offset increment]
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溢出控制OVERFLOW [WRAPISAT|FAIL]
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WRAP:使用回绕 (wrap around) 方法处理有符号整数和无符号整数的溢出情况
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SAT:使用饱和计算 (saturation arithmetic)方法处理溢出下溢计算的结果为最小的整数值,而上溢计算的结果为最大的整数值
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-429313.html -
FAIL:命令将拒绝执行那些会导致上溢或者下溢情况出现的计算并向用户返回空值表示计算未被执行
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-429313.html
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