1. 简介

Redis 全程是 REmote Dictionary Server，是一个基于键值对（key - value）的 NoSQL 数据库。它将所有数据存放在内存中，所以它的读写性能非常惊人。

Redis 官网：Redis

Redis 中的值包含 string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）五种基础的数据结构，另外还支持 Bitmaps（位图）、HyperLogLog、GEO（地理信息定位）等数据结构。此外，Redis 还提供了键过期、发布订阅、事务、流水线、Lua 脚本等功能。

Redis 官方宣称读写性能可以达到 10 万/秒，执行读写命令的速度非常快，主要是因为以下几点：

所有的数据都存放在内存中，访问速度比硬盘快很多倍
使用 C 语言实现，代码简介高效
使用单线程结构，避免了线程切换和竞态产生的消耗
使用 epoll 实现非阻塞 I/O 多路复用

Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方式，将内存的数据保存到硬盘中，避免断电和重启导致的数据丢失。

Redis 提供了复制功能，实现了多个相同数据的副本，提升了可用性。

Redis 从 3.0 版本开始提供分布式实现的 Redis Cluster，提供了高可用，扩展了读写性能和容量。

Redis 典型的使用场景：

缓存：加快数据的访问速度，降低数据库的压力，通过键过期时间和内存淘汰策略更合理地对数据进行缓存
排行榜系统：列表和有序集合数据结构可以用于构建排行榜系统
计数器：如视频播放数、电商网页浏览数的统计
消息队列：提供了基础的发布订阅功能和阻塞队列功能

由于 Redis 的数据是存放在内存中的，成本相较于硬盘更高，所以不适合用于存储大规模的数据。数据根据是否频繁操作，分为热数据与冷数据，Redis 更适合存储热数据而非冷数据。

2. 数据结构与命令

2.1 全局命令

2.1.1 状态

Redis 实例状态，包含服务器、客户端、CPU、内存等信息。

info

2.1.2 键

列出键，参数支持匹配规则，* 表示任意数量字符，? 表示任意一个字符，[] 表示匹配部分字符，\ 表示转义字符。线上环境可能保存了大量的键，不要直接查看所有键。

# 符合匹配规则的键
keys <format>

# 所有键
keys *

# 列出部分键
# cursor 是游标，从 0 开始，每次会返回当前游标，到 0 表示遍历结束
# count 是每次遍历的键数量，默认值为 10
scan <cursor> [<format>] [<count>]

# 针对哈希、集合、有序集合的键扫描命令有：hscan、sscan、zscan，用法类似

当前键的总数量。

dbsize

检查键是否存在，不支持匹配规则。

exists <key>

删除一到多个键，返回成功删除的键数量。

del <keys>

重命名键。

# 如果新名字存在键，则覆盖
rename <key> <newkey>

# 如果新名字存在键，则会失败
renamenx <key> <newkey>

随机返回一个键。

randomkey

对一个键设置过期时间，过期后键会自动删除，过期时间为负会被立刻删除。

# 指定有效时长，单位为秒
expire <key> <second>

# 指定过期秒级时间戳
expireat <key> <timestamp>

# 指定有效时长，单位为毫秒
pexpire <key> <millisecond>

# 指定过期毫秒级时间戳
pexpireat <key> <timestamp>

# 清除过期时间，字符串用 set 也会去除过期时间，其他类型不会
persist <key>

查看键的剩余过期时间。正整数表示剩余的过期时间，-1 表示未设置过期时间，-2 表示键不存在。

# 秒级精度
ttl <key>

# 毫秒级精度
pttl <key>

查看键的数据结构类型，键不存在则返回 none。

type <key>

查看键的内部编码实现。

object encoding <key>

2.1.3 数据库

Redis 默认配置有 16 个数据库，各个数据库之间的数据是分隔无关联的，键名称不会冲突。默认数据库为 0 号。

从 Redis 3.0 开始将逐渐弱化该功能，如果需要部署多个 Redis 实例，可以用端口号来进行区分。

切换数据库。

select <dbindex>

清除数据库。

# 清除当前数据库
flushdb

# 清除所有数据库
flushall

2.1.4 配置

Redis 从配置文件启动客户端后，可以通过命令获取配置以及修改配置。

获取配置。

config get <config>

修改配置。

config set <config> <value>

将配置改动持久化到配置文件。

config rewrite

2.2 基础数据结构

Redis 中有五种基础的数据结构类型，分别是 string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）。

每种数据结构都有多种内部编码实现，Redis 根据实际的数据自动选择使用哪种内部编码实现。

2.3 字符串

字符串（string）类型的值实际可以是字符串、数字、或是二进制的图片视频，最大长度为 512 MB。

字符串的内部编码有 3 种：

int：8 字节的长整形
embstr：小于等于 39 字节的字符串
raw：大于 39 字节的字符串

命令

设置值。

可选选项：

ex seconds：设置秒级过期时间
px milliseconds：设置毫秒级过期时间
nx：键不存在时才设置
xx：键存在时才设置

set <key> <value> [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]

# 设置键
set key value

# 设置键 10 秒过期
set key value ex 10

# 键不存在时才设置
set key value nx

这两个命令和 ex nx 选项等同。

setex <key> <seconds> <value>
setnx <key> <value>

获取值，如果键不存在，则返回 nil（空）。

get <key>

# 设置值并返回之前的值
getset <key> <value>

批量设置和获取值。相比多个单次设置和获取值，批量操作只有一次网络时间。

mset <key> <value> [<key> <value>...]
mget <keys>

自增和自减。如果键不存在则从 0 开始计算。

# 对整数自增
incr <key>
incrby <key> <increment>

# 对整数自减
decr <key>
decrby <key> <increment>

# 对浮点数自增
incrbyfloat <key> <increment>

字符串操作。

# 字符串尾部追加
append <key> <value>

# 字符串长度
strlen <key>

# 获取部分字符串
getrange <key> <start> <end>

# 设置指定位置的字符
setrange <key> <offset> <value>

使用场景

字符串比较常用的使用场景是用作缓存，通过将一些数据以字符串的形式保存在 Redis，可以提高读写速度，同时降低读写底层存储的数据库的压力。如分布式 Web 服务将用户的 Session 信息存储在 Redis 中集中管理。

还可以作为计数的基础工具，实现快速计数功能。

使用键过期的功能，实现限制用户操作频率的功能。如限制一个手机号每分钟接收验证码次数，限制短信接口不被频繁调用，或者网站限制同一个 IP 地址每秒访问次数。

2.4 哈希

哈希（hash）类型又叫字典、关联数组，是一个键值对（field - value）的结构。

哈希的内部编码有 2 种：

ziplist：压缩列表，当元素个数和所有的值都小于配置值（默认为 512 和 64 字节）时使用该实现，结构更紧凑，节省内存
hashtable：哈希表，不满足使用压缩列表的条件时，读写效率会变差，使用该实现，内存占用更大但读写效率更优

命令

设置哈希的键值对。

hset <key> <field> <value>
hmset <key> <field> <value> [<field> <value>...]

获取哈希的对应 field 的 value 值。

hget <key> <field>
hmget <key> <fields>

删除 field，返回成功删除的个数。

hdel <key> <fields>

计算 field 的个数。

hlen <key>

判断 field 是否存在。

hexists <key> <fields>

获取哈希的内容所有 field。

# 获取所有 field
hkeys <key>

# 获取所有 value
hvals <key>

# 获取所有 field - value
hgetall <key>

对 value 自增。

# 对整数自增
hincrby <key> <field> <increment>

# 对浮点数自增
hincrbyfloat <key> <field> <increment>

计算 value 字符串长度。

hstrlen <key> <field>

使用场景

对于关系型数据库保存的数据，如果很多字段为空时，保存的数据较为稀疏，可以通过哈希的结构来保存必要的 field - value 内容。无法实现关系型数据库的复杂查询，但是对于简单的读写效率更优。

2.5 列表

列表（list）类型是一个双向链表，用于存储多个有序的字符串，列表中的每个字符串成为元素（element），列表存储元素上限为 2^32-1 个。可以对列表两段进行插入和弹出，获取指定下标或指定范围的元素。

对于一个长度为 n 的列表，它的索引下标从左到右为 0 到 n-1，也可以从右到左用 -1 到 -n 来表示。

列表的内部编码有 3 种：

ziplist：压缩列表，当元素个数和所有的值都小于配置值（默认为 512 和 64 字节）时使用该实现，结构更紧凑，节省内存
linkedlist：链表，不满足使用压缩列表的条件时，读写效率会变差，使用该实现，内存占用更大但读写效率更优
quicklist：以 ziplist 为节点的 linkedlist，结合了二者的优势

命令

插入元素。

# 在右边插入元素
rpush <key> <values>

# 在左边插入元素
lpush <key> <values>

# 在某个元素前或后插入元素，只在从左向右查找到第一个时插入一次
linsert <key> before|after <oldvalue> <value>

获取元素。

# 获取指定范围元素，这里的下标范围包含 start 和 end
lrange <key> <start> <end>

# 获取指定下标元素
lindex <key> <index>

获取列表长度。

llen <key>

修改元素。

lset <key> <index> <value>

删除元素。

# 从左侧弹出元素
lpop <key>

# 从右侧弹出元素
rpop <key>

# 删除指定元素，匹配等于 value 的元素
# count > 0 从左向右查找并删除，最多删除 count 个
# count < 0 从右向左查找并删除，最多删除 count 个
# count = 0 删除所有匹配的元素
lrem <key> <count> <value>

# 修剪列表，只保留索引范围内的元素
ltrim <key> <start> <end>

阻塞等待的方式弹出元素。

等待弹出的键可以是一到多个。

timeout 指阻塞时间，单位为秒。如果列表有元素则立刻返回，如果列表为空，则会最多阻塞指定时间，当插入了数据会立刻返回。timeout = 0 表示永远阻塞直到有值返回。

# 从左侧弹出元素
blpop <keys> timeout

# 从右侧弹出元素
brpop <keys> timeout

使用场景

列表可以用作消息队列，使用 lpush 和 brpop 命令组合实现阻塞队列，使用 lpush 和 rpop 命令组合实现队列。

队列也可以用于实现栈，使用 lpush 和 lpop 命令组合实现。

2.6 集合

集合（set）类型用来保存多个字符串元素的集合，集合中的元素是去重的和无序的。一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素。

集合的内部编码有 2 种：

intset：整数集合，所有元素都是整数切元素个数小于配置值（默认 512）时使用，可以减少内存使用
hashtable：哈希表

命令

添加元素，返回成功添加的元素个数。

sadd <key> <elements>

判断元素是否属于集合。

sismember <key> <element>

获取集合内容。

# 元素数量
scard <key>

# 获取所有元素
smembers <key>

删除元素，返回成功删除的元素个数。

srem <key> <elements>

随机获取元素。

# 获取元素，不删除，count 指元素数量，不传默认为 1
srandmember <key> [<count>]

# 获取元素，并从集合删除，count 指元素数量，不传默认为 1
spop <key> [<count>]

集合操作。

# 交集
sinter <keys>

# 并集
sunion <keys>

# 差集，第一个集合减去后面集合的重复元素
sdiff <keys>

# 将集合操作结果保存到目标集合
sinterstore <dstkey> <keys>
sunionstore <dstkey> <keys>
sdiffstore <dstkey> <keys>

使用场景

集合的典型使用场景是保存标签，对于不同用户的多个标签分别用集合来保存，方便计算用户间标签的交集、并集和差集。

2.7 有序集合

有序集合（zset）也是集合，用于保存一系列去重的元素，但是元素是有序的，对于每个元素要设置一个分数（score）作为排序依据，分数可以是整型或浮点数。

集合的内部编码有 2 种：

ziplist：压缩列表，元素个数和分数较小时的实现，可以减少内存使用
skiplist：跳跃表

命令

添加元素，返回成功添加的元素个数。

有序集合为了保持有序，添加元素的时间复杂度为 O(logn)，而集合的时间复杂度为 O(1)。

可选选项：

nx：元素不存在时才设置
xx：元素存在时才设置
ch：命令返回元素和分数发生变化的数量
incr：对 score 做增加

zadd <key> <score> <element> [<score> <element>...]

元素数量。

zcard <key>

获得某个元素的分数。

zscore <key> <element>

增加元素的分数。

zincrby <key> <increment> <element>

计算元素排名，排名从 0 开始算。

# 分数从低到高排名
zrank <key> <element>

# 分数从高到低排名
zrevrank <key> <element>

返回指定分数范围成员个数。

zcount <key> <min> <max>

返回指定排名范围的元素。withscores 可选，表示同时返回元素的分数。

# 排名从低到高
zrange <key> <start> <end> [withscores]

# 排名从高到低
zrevrange <key> <start> <end> [withscores]

返回指定分数范围的元素。可以用 limit 限制返回的下标范围。min 和 max 还支持开区间和闭区间，如 (100 和 [100，-inf 和 +inf 表示无限小和无限大。

# 分数从低到高
zrangebyscore <key> <min> <max> [withscores] [limit <offset> <count>]

# 分数从高到低
zrevrangebyscore <key> <max> <min> [withscores] [limit <offset> <count>]

删除元素，返回成功删除的元素个数。

# 删除指定元素
zrem <key> <elements>

# 删除指定排名的升序元素
zremrangebyrank <key> <start> <end>

# 删除指定分数范围元素
zremrangebyscore <key> <min> <max>

集合操作。keynumber 指明接下来有几个有序集合，weights 列出每个有序集合的权重，aggregate 表示成员计算求和、最小值或最大值。

# 交集
zinterstore <dstkey> <keynumber> <keys> [weights <weights>] [aggregate sum｜min|max]

# 交集
zunionstore <dstkey> <keynumber> <keys> [weights <weights>] [aggregate sum｜min|max]

使用场景

有序集合的典型使用场景是排行榜系统，如视频网站对每个视频按照播放数、点赞数等维度的排行榜。

2.8 Bitmaps

Bitmaps 是一个以二进制位为单位的数组，实际上保存在一个字符串中，根据使用到的位的下标来分配字符串的长度。数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量，支持按偏移量设置某一位的值为 0 或 1。

也可以将一个字符串类型的键看作 Bitmaps，使用它的命令。

命令

设置值，可以设置为 0 或 1。

setbit <key> <offset> <value>

获取某一位的值。

getbit <key> <offset>

获取指定范围值为 1 的数量，可以指定查找范围。

bitcount <key> [<start> <end>]

位运算，将多个的运算结果保存到目标键中。op 运算可以是 and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）。

bitop <op> <dstkey> <keys>

返回第一个值为 0 或 1 的偏移量。bit 可以是 0 或 1，可以指定查找范围。

bitpos <key> <bit> [<start> <end>]

使用场景

Bitmaps 适用于保存大量用户的状态，相比每个用户用一个字节来保存，Bitmaps 对于每个用户只用一个字节来保存状态，只需要使用 1/8 大小的内存。

但当设置为 1 的位较少时，会有大量的内存占用浪费，这时候使用集合反而比 Bitmaps 更节省内存。

2.9 HyperLogLog

HyperLogLog 是一种基于概率的统计算法，使用相对少的内存空间来完成总数的统计，但是它的统计结果是不完全准确存在误差的。

这个算法是由 Philippe Flajolet 提出的，因此它的命令都以 pf 为开头。

命令

添加元素。

pfadd <key> <elements>

计算元素数量，如果有多个键则求它们的并集。

pfcount <keys>

合并，将多个 HyperLogLog 的并集复制给一个键。

pfmerge <dstkey> <keys>

使用场景

使用 HyperLogLog 可以减少内存的占用率，但是需要满足以下几点要求：

只计算独立的元素总数，不需要获取单个元素
元素只能增加不能删减
容忍一定的误差率

HyperLogLog 可以用于统计页面的总访问量、视频的总播放量，容忍一定的误差率，但是可以大大减少内存消耗。

2.10 GEO

GEO 用于表示地理信息定位，存储地理位置的信息，用来实现附近位置的功能。

GEO 是将信息存放在 zset 中来实现它的功能的。

命令

增加地理位置，指定经纬度和成员。

geoadd <key> <longitude> <latitude> <member>

获取成员位置。

geopos <key> <members>

获取两个成员间距离。unit 表示单位，可以是m（米）、km（千米）、mi（英里）、ft（尺）。

geodist <key> <member> <member> [<unit>]

找出一个位置一定半径内的成员集合。

georadius <key> <longitude> <latitude> <unit>
georadiusbymember <key> <member> <unit>

删除成员，需要借助 zset 的命令来实现。

zrem <key> <member>

3. 功能

3.1 慢查询分析

一条命令的执行包含了发送命令、命令在队列中排队等待、命令执行、返回结果四部分，慢查询只针对命令执行统计时间。

慢查询相关的配置参数为：

slowlog-log-slower-than：慢查询判断的执行时间阈值，单位为微秒
slowlog-max-len：保存的慢查询日志数量，超过时会讲最旧的删除

获取慢查询日志。可以指定条数。

slowlog get [<count>]

获取慢查询日志数量。

slowlog len

清理慢查询日志。

slowlog reset

3.2 Pipeline

一条命令的执行包含了发送命令、命令在队列中排队等待、命令执行、返回结果四部分。Redis 提供了一些批量操作命令如 mget、mset 等，将多个命令合并为一次命令，但对于其他命令，每次请求都需要经历命令的发送和返回。

Pipeline（流水线）可以将一组 Redis 命令进行组装，一次过传输给 Redis，最后将他们的执行结果按顺序返回给客户端。多条命令只需要一次发送和返回，节省了网络传输时间。

原生的批量命令是原子操作，而 Pipeline 是非原子操作。可以支持多个命令一起执行。

当封装进 Pipeline 的请求过多时，可能会增加网络阻塞和客户端等待时间，因此需要适当控制 Pipeline 的大小。

3.3 事务

在 Redis 客户端中可以通过命令来实现事务功能，实现多条命令全部执行或全部不执行。

multi 命令表示事务开始，然后每个命令返回结构都是 QUEUED，表示命令被添加到待执行队列中，exec 命令表示事务结束。

multi
set a 1
set b 2
exec

discard 命令表示事务停止执行。

对于语法错误，整个事务都会无法执行，而对于运行时错误，将会有部分命令执行了，而部分命令执行错误。Redis 针对事务不支持回滚，需要开发者自己修复该错误。

Redis 支持执行 Lua 语言脚本，对于 Lua 脚本的执行是原子执行的，开发人员可以通过 Lua 实现复杂的操作，定制自己的命令。整个 Lua 脚本会一次性发送到服务器，减少了网络消耗。

通过客户端执行 Lua 脚本文件。

redis-cli --eval a.lua <参数列表>

通过命令执行 Lua 脚本。

eval <lua脚本> <参数数量> <参数列表>

evalsha 命令则是将 Lua 脚本加载到 Redis 服务器，并得到该脚本的 SHA1 校验值，

在 Lua 脚本中，KEYS[1]、KEYS[2] 等表示传递的参数列表。

Lua 脚本中也可以使用 redis.call 函数实现对 Redis 的访问。

redis.call("get", "a")

Redis 支持将 Lua 脚本加载到服务器，会返回脚本的 SHA1 校验值，然后通过校验值来执行已加载的脚本。

# 加载脚本到服务器
script load <script>

# 启动客户端加载脚本到服务器
redis-cli script load "$(cat a.lua)"

# 执行已加载脚本
evalsha <lua脚本SHA1值> <参数数量> <参数列表>

# 判断脚本是否加载
script exists <SHA1>

# 清除已加载脚本
script flush

# 杀掉执行中的脚本
script kill

3.4 发布订阅

Redis 提供了基于发布订阅模式的消息机制，生产者客户端向指定频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到消息。

命令

发布消息。

publish <channel> <message>

订阅消息。

subscribe <channels>

# 按照模式订阅
psubscribe <channels>

取消订阅。

unsubscribe <channels>

# 按照模式取消订阅
punsubscribe <channels>

查看活跃的频道，即至少有一个订阅者的频道，可以指定频道名称的模式。

pubsub channels [<format>]

查看频道订阅数。

pubsub numsub <channels>

查看按模式订阅数。

pubsub numpat

使用场景

发布订阅模式通常应用于聊天室、公告牌，以及服务之间的消息传递解耦。

4. 通信协议

Redis 服务器和客户端之间通过 TCP 协议通信，制定了它的通信协议 RESP（REdis Serialization Protocal，Redis 序列化协议）。这种协议以明文传输，简单高效，人可以直接读明白。

发送一条命令的格式如下，CRLF 表示 “\r\n” 换行符：

*<参数数量> CRLF
$<参数1字节数> CRLF
<参数1> CRLF
$<参数2字节数> CRLF
<参数2> CRLF
...
$<参数n字节数> CRLF
<参数n> CRLF

例如以下命令：

set a hello

转化为 RESP 协议发送的格式为：

*3
$3
SET
$1
a
$5
hello

返回结果的格式有五种情况：

状态回复：第一个字节为 +
错误回复：第一个字节为 -
整数回复：第一个字节为 :
字符串回复：第一个字节为 $
多条字符串回复：第一个字节为 *

4. 持久化

Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化机制，避免因服务器进程退出造成的数据丢失问题，下次重启时可以利用之前持久化的文件实现数据恢复。

4.1 RDB

RDB 持久化是把当前进程的数据生成快照保存到硬盘。

RDB 文件将会保存在配置 dir 指定的目录下，文件名则由配置 dbfilename 指定，Redis 默认采用 LZF 算法对生成的 RDB 文件做压缩处理。

RDB 是在某个时间点的全量数据快照，适用于数据备份、全量复制的场景，且加载 RDB 文件回复数据远快于 AOF 方式。但 RDB 方式执行成本过高，没办法做到实时或秒级持久化，并且存在不同版本的 Redis 格式兼容的问题。

可以通过命令手动触发 RDB 持久化。

# 阻塞服务器执行持久化，直到完成，线上环境应避免使用
save

# fork子进程进行持久化，完成后结束子进程
bgsave

Redis 还支持自动触发持久化的机制，需要在配置中配置。

以下配置表示在 m 秒内数据集存在 n 次修改时，自动触发 bgsave。

save <m> <n>

服务器关闭时，如果没有开启 AOF 持久化功能，也会自动触发 bgsave。

4.2 AOF

AOF（append only file）持久化是以独立日志的方式记录每条写命令，重启时再依次重新执行命令来恢复数据，是目前主流的持久化方式。

开启 AOF 需要配置为 appendonly yes，默认是不开启的。AOF 持久化文件名由配置 appendfilename 指定。AOF 命令写入的内容是依照 RESP 协议来转化的。

AOF 的工作流程为：将所有写入命令追加到缓冲区 aof_buf，根据对应策略从缓冲区写入硬盘。

AOF 缓冲区写入硬盘策略由配置 appendfsync 决定：

always：每条命令都会触发 fsync 写入操作
everysec：每秒触发 fsync 写入操作
no：不对 AOF 文件做 fsync 同步，同步操作由操作系统负责

随着 AOF 文件越来越大，Redis 会定期对 AOF 文件进行重写，方式是直接把进程中的数据传化为写命令，同步到 AOF 文件中。

5. 复制

Redis 为了解决单点问题，将实例分为主节点（master）和从节点（slave），每个主节点可以有 0 到多个从节点，将数据从主节点复制到多个从节点作为副本，满足故障恢复和负载均衡的需求。数据复制是从主节点到从节点单向流动的。

当主节点的读写压力过大时，可以对其配置多个从节点。将读写分离，写命令都对主节点操作，而读命令可以分摊至各个从节点，从而降低 Redis 压力。

配置方法有：

# 配置文件
slaveof <masterhost> <masterport>

# 服务器启动参数
redis-server --slaveof <masterhost> <masterport>

# 执行命令
slaveof <masterhost> <masterport>

从节点也可以断开复制，断开与主节点的复制关系后，从节点晋升为主节点。之前同步过来的数据仍然保留，只是不会再同步新的数据过来了。

需要执行以下命令：

slaveof no one

也可以配置为另一个主节点的从节点，称为切主。

6. 参考

《Redis开发与运维》

1. 简介#

2. 数据结构与命令#

2.1 全局命令#

2.1.1 状态#

2.1.2 键#

2.1.3 数据库#

2.1.4 配置#

2.2 基础数据结构#

2.3 字符串#

2.4 哈希#

2.5 列表#

2.6 集合#

2.7 有序集合#

2.8 Bitmaps#

2.9 HyperLogLog#

2.10 GEO#

3. 功能#

3.1 慢查询分析#

3.2 Pipeline#

3.3 事务#

3.4 发布订阅#

4. 通信协议#

4. 持久化#

4.1 RDB#

4.2 AOF#

5. 复制#

6. 参考#

1. 简介

2. 数据结构与命令

2.1 全局命令

2.1.1 状态

2.1.2 键

2.1.3 数据库

2.1.4 配置

2.2 基础数据结构

2.3 字符串

2.4 哈希

2.5 列表

2.6 集合

2.7 有序集合

2.8 Bitmaps

2.9 HyperLogLog

2.10 GEO

3. 功能

3.1 慢查询分析

3.2 Pipeline

3.3 事务

3.4 发布订阅

4. 通信协议

4. 持久化

4.1 RDB

4.2 AOF

5. 复制

6. 参考