第九章：了解特殊场景下的redis

  一.特殊场景下的redis命令

概念: 

Redis 提供了多种高级数据类型来应对不同的业务需求，其中 Streams 是一种日志结构化的消息队列类型，支持多生产者、多消费者模型，适用于事件流处理和任务分发等场景；Geospatial 则用于存储地理空间数据（如经纬度坐标），支持基于位置的半径查询，非常适合实现“附近的人”、“附近的商家”等功能；HyperLogLog 是一种基于概率的计数器，用于高效估算集合中唯一元素的个数，极大地节省内存，常用于 UV 统计；Bitmaps 通过位图实现高效状态标记，适用于布尔值记录场景，比如用户是否登录、是否签到等操作；Bitfields 是位图的进一步扩展，允许以结构化的方式存储和操作多个位段，可进行位级别的加减、赋值等操作，用于实现节省空间的复杂数值存储结构。这些数据类型都围绕“高性能、低内存”设计，在特定场景下比常规数据结构（如 String、List、Set 等）更具优势。

 ps:因为用的少,所以不展示演示,需要用到请查看官方文档

1.1Streams 

Stream 是 Redis 中用于处理消息流的数据类型，可在特定场景中使用，例如模拟实现事件传播机制。它类似于一个阻塞队列，是 Redis 作为消息队列的重要支撑，属于 List 的 blpop/brpop 升级版。 

1.2Redis geospatial

实体信息：Redis geospatial 是 Redis（一种开源的内存数据结构存储系统，用作数据库、缓存和消息代理）的一个数据类型。
背景知识：它主要用于存储地理空间坐标（经纬度），在存储了一些点之后，用户可以给定一个坐标，在这些存储的点里按照半径、矩形区域等方式进行查找，在地图类应用中具有重要作用，例如查找附近的商家、用户等场景。

1.3Redis HyperLogLog

实体信息：Redis HyperLogLog 是 Redis 的一种数据类型。
背景知识：其唯一的应用场景是估算集合中的元素个数。在统计服务器 UV（用户访问次数）时，若使用 Set 存储 userld（假设每个 userld 为 8 个字节），1 亿 UV 会占用约 800MB 内存，而 HyperLogLog 最多仅需 12KB 空间就能实现类似效果。它不存储元素内容，而是记录元素特征，以此来判断新增元素是否为新元素，不过存在约 0.81% 的标准误差。

1.4Redis bitmaps

实体信息：Redis bitmaps 是 Redis 的一种数据类型。
背景知识：它使用 bit 位来表示整数，本质上是 Set 类型针对整数的特化版本，能够节省空间。与 HyperLogLog 相比，它更节省空间，且既可以存储数字也可以存储字符串，同样不存储元素内容，仅起到计数效果。但 HyperLogLog 在存储元素时提取特征的过程是不可逆的，会丢失信息。

1.5Redis bitfields

实体信息：Redis bitfields 是 Redis 的一种数据类型。
背景知识：它与 C 语言中的位域（位段）概念相似，可理解为一串二进制序列（字节数组）。用户可以把字节数组中的某几个位赋予特定含义，并进行读取、修改、算术运算等操作。其主要目的也是节省空间，相较于 Redis 中的 String 和 hash 数据类型，在空间利用上更具优势。

二.scan

Redis 渐进式遍历（Scan 命令）

2.1渐进式遍历的概念

Redis 中的 keys * 命令会一次性获取 Redis 中所有的键，这个操作比较危险，可能会一下子得到太多的键，从而阻塞 Redis 服务器。而通过渐进式遍历（即使用 scan 命令及其相关命令），可以做到既能获取到所有的键，同时又不会卡死服务器。

渐进式遍历不是一个命令就能把所有的键都拿到，而是每执行一次命令，只获取其中的一小部分，这样能保证当前这一次操作不会太卡。要想得到所有的键，就需要多次执行渐进式遍历命令，也就是 “化整为零”。

2.2Scan 命令

1. 基本语法：

   ​​​​​​​SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

2. 关键概念 - 光标（cursor）：光标指向了当前遍历的位置。需要注意的是，cursor 不能理解成 “下标”，它不是一个连续递增的整数，仅仅就是一个 “字符串”。程序 / 客户端不能识别这个光标概念，只有 Redis 服务器知道这个光标对应的元素位置。当光标设置成 0 时，意味着这次遍历是从头开始获取。返回值的前半部分是下次继续遍历时光标要从哪里开始，后半部分是真正遍历到的键的内容。
3. MATCH pattern：用于匹配指定的键模式，和之前介绍的 keys 命令功能类似（keys * 命令可以忘记，推荐使用 scan 命令）。
4. COUNT count：用于限制这一次遍历能够获取到的元素数量，默认是 10。但需要注意的是，此处的 count 和 MySQL 的 limit 不一样，它只是给 Redis 服务器一个 “提示” 或 “建议”，写入的 count 和实际返回的键的个数不一定完全相同，但不会差很多。
5. TYPE type：可以指定要遍历的键的类型。

2.3Scan 命令的执行过程

以实际示例来看，比如执行 scan 0 count 3 等命令，每次执行会返回下次 scan 光标的位置以及本次遍历拿到的键。当命令返回的 cursor 回到 0 时，才说明遍历结束了。另外，scan 命令有可能返回空的集合。在渐进式遍历过程中，不会在服务器端存储任何状态信息，遍历随时可以终止，不会对服务器产生任何副作用，而且每次遍历设置的 count 数字也不要求每次都一样。

2.4Redis 键值类型说明

Redis 里的键（key）都是字符串类型，但值（value）的类型不一样，包括 5 个通用的数据类型（String、List、Hash、Set、ZSet）和 5 个特殊场景使用的类型（如 Stream、Geospatial、HyperLogLog、Bitmaps、Bitfields）。

 提醒：

渐进性遍历 scan 虽然解决了阻塞的问题，但如果在遍历期间键有所变化（增加、修改、删

除），可能导致遍历时键的重复遍历或者遗漏，这点务必在实际开发中考虑。

三.数据库管理命令

3.1Redis 中 Database 的概念

1. 与 MySQL 的对比
   • 在 MySQL 中，一个服务器可以有多个 database，一个 database 上可以有多个表，并且可以随意创建和删除数据库。
   • Redis 也有 database 的概念，但不像 MySQL 那样随意。Redis 中的 database 是现成的，用户不能创建新的数据库，也不能删除已有的数据库。
2. Redis 数据库的数量与隔离性
   • 默认情况下，Redis 提供了 16 个数据库，编号为 0 到 15。
   • 这 16 个数据库中的数据是相互隔离的，即不同数据库之间的数据不会相互影响。
3. 默认使用的数据库
   • 默认情况下，Redis 使用的是 0 号数据库。
   • 可以使用 select dbIndex 命令来切换数据库，例如 select 1 会切换到 1 号数据库。
   • 实际使用 Redis 时，很少会关注到数据库，一般默认使用 0 号数据库即可。

3.2相关命令

1. FLUSHDB
   • 作用：删除当前数据库中的所有 key。
   • 语法：FLUSHDB [ASYNC | SYNC]
     • ASYNC：异步执行，不会阻塞 Redis 服务器，立即返回 OK，但实际删除操作在后台进行。
     • SYNC：同步执行，会阻塞 Redis 服务器，直到删除操作完成才返回 OK。
2. FLUSHALL
   • 作用：删除所有数据库中的所有 key。
   • 注意：这个命令非常危险，在公司尤其是生产环境中千万不能乱用，否则会造成严重的数据丢失。
3. DBSIZE
   • 作用：获取当前数据库中 key 的个数。
   • 可用性：从 Redis 1.0.0 版本开始可用。
   • 时间复杂度：O (1)，即获取键数量的操作是常数时间复杂度。
   • ACL 分类：属于 @keyspace、@read、@fast 类别。

 举个栗子~：

切换数据库: