Redis其他特性和功能

慢查询

定义

慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（慢查询ID，发生时间戳，耗时，命令的详细信息）记录下来，可将其持久化到磁盘中供开发人员分析。

客户端请求生命周期

请求生命周期.png

慢查询是一个先进先出的队列，该队列固定长度，保存在内存中。若一条命令在第三阶段的执行过程中被判断为慢查询，则会进行该队列。

慢查询配置

慢查询.png

1. slowlog-log-slower-than: 命令是否是慢查询的界定条件（阈值），单位微秒，例如超过10毫秒就认为该命令是慢查询，= 0 是代表记录所有命令，< 0 不记录任何命令，默认：10000。
2. slowlog-max-len: 慢查询列表的固定长度，默认：128
3. slowlog list: 指明有哪些慢查询
4. 参数配置：
   • 修改配置文件
   • 动态配置：config set slowlog-max-len 1000

慢查询命令

1. slowlog get [n] # 获取慢查询队列， n 指明获取几个慢查询记录
2. slowlog len # 获取慢查询队列长度
3. slowlog reset # 清空慢查询队列

注意事项

1. slowlog-max-len：线上环境建议调大慢查询日志的列表，记录慢查询日志时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除出列表的可能性。例如线上可以设置为1000以上。
2. slowlog-log-lower-than：需要根据redis的并发量调整该值。由于redis采用单线程，对于高流量的场景，如果执行命令的时间在1毫秒以上，那么redis最多可支撑OPS（每秒操作次数）不到1000，因此高OPS场景的redis建议设置为1毫秒。
3. 慢查询日志是一个先进先出队列，慢查询较多的情况下，可能会丢失部分慢查询命令，可以定期执行slow get命令将慢查询日志持久化到其他存储中，然后制作可视化界面查询。

pipeline

定义

利用pipeline可以一次从发送多条命令（打包），在服务端执行之后，在把结果一次性返回，节省了命令/结果在网络中的传输时间。若没有使用pipeline，n次命令的操作，要额外花费n-1网络时间，因为redis的命令执行都是微秒级别，所以网络时间通常是瓶颈所在。

pipeline.png pipeline2.png

使用

Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.set("product","computer");
pipeline.set("producttwo","microwave");
pipeline.syncAndReturnAll();

注意事项

1. 注意每次pipeline携带数据量
2. pipeline每次只能作用在一个Redis节点上
3. M操作（mset）是原子操作，pipeline命令非原子操作。

发布订阅

发布订阅模型

发布订阅.png

API

1. publish channel message # 发布者向对应频道发布消息, 返回订阅者数量
   e.g., publish sohu:tv "hello!"
2. subscribe [channel] # 订阅一个或多个频道
3. unsubscribe [channel] # 取消订阅一个或多个频道
4. psubscribe [pattern..] # 订阅一个或多个符合给定模式的频道
   e.g., psubscribe it* # 将会订阅以it开头的频道
5. punsubscribe [pattern..] # 取消订阅一个或多个符合给定模式的频道
6. pubsub channels # 列出至少有一个订阅者的频道
7. pubsub numsub [channels..] # 列出给定频道的订阅者数量

与消息队列的区别

发布订阅时，所以订阅者都可以收到发布者的信息，而消息队列是消息订阅者从消息队列中取消息，不保证每个消息订阅者都可以得到消息。

位图

定义

位图（也称为位数组，位向量等）是紧凑存储位的数组数据结构。redis提供了对位的操作。

位图.png

特征

位数组是自动扩展的，如果超出现有内容范围，它会自动将位数组进行零扩充。

位图特征.png

API

1. setbit key offset value # 给位图指定偏移量设置值
2. getbit key offset # 得到指定偏移量的值
3. bitcount key [start end] # 获取位图指定范围(start - end, 单位为字节， 不指定则代表获取全部)位值位1的个数
4. bitop op destkey key[key…] # 对多个位图进行 and (交集)，or(并集)，not(非)，xor(异或)操作，并把结果保存在 destkey 中
5. bitpos key targetBit [start] [end] #计算位图指定范围(start-end, 单位为字节, 不指定则代表获取全部)第一个值等于 targetBit 的偏移量

注意事项

1. Type = String, 最大512MB
2. 注意setbit时的偏移量，可能损耗大
3. 活跃用户统计/用户的签到等等应用都有奇效

HyperLogLog

定义

基于HyperLogLog算法，极小空间完成独立数量（基数）统计。本质还是字符串。
基数统计：一个集合（注意：这里集合的含义是 Object 的聚合，可以包含重复元素）中不重复元素的个数。例如集合 {1,2,3,1,2}，它有5个元素，但它的基数/Distinct 数为3。

API

1. pfadd key element [element.. # 向hyperloglog添加元素
2. pfcount key [key… # 计算hyperloglog的独立总数
3. pfmerge destkey sourcekey[sourcekey… # 合并多个hyperloglog

注意事项

1. 存在错误率 - 0.81%
2. 不能取出单条数据
3. 鉴于 HyperLogLog 不保存数据内容的特性，所以，它只适用于一些特定的场景。例如计算日活、月活数据等等

GEO - redis 3.2+支持

定义

GEO: 地理信息定位，存储经纬度，计算两地距离，范围计算等。redis的geo实现采用数据结构为zset

API

1. geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member.. # 增加地理位置信息
   e.g., geoadd city:location 116.28 39.55 bejing
2. geopos key member [member.. # 获取地理位置信息
3. geolist key member1 member2 [unit] # 获取两个地理位置的距离 unit: m, km, mi, ft

4. georadius

   
   GEO.png
5. zrem key member # edis的geo实现采用数据结构为 zset，遂可以使用zset API进行删除

参考资料

[1] https://coding.imooc.com/class/151.html