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[大数据]redis基本命令

安装redis?https://redis.io/

?解压redis : tar -zxvf redis-6.25.tar.gz /opt

解压后的文件就是redis的配置文件

基本环境安装: yun install gcc-c++

make

make install

redis默认安装路径

?把之前解压好的文件redis-conf复制移动到/usr/local/bin下

进入到? /usr/local/bin 下 创建 保存redis.conf文件的文件夹 如:redisconf

创建文件:mkdir?redisconf

cp /opt/redis-6.2.5/redis.conf? redisconf

redis默认不是后台启动的,修改配置文件 vim?redis.conf

将daemonize 修改成yes

?

启动

?

?redis-server redisconf/redis.conf

连接redis? ======> redis-cli? -p 6379

端口号为默认本机

测试链接 ping

set get 测试下

基本命令:

查看所有的key ==>? keys *

查看redis是否开启 ps -ef |grep redis 此命令为外部命令

如何关闭redis ===> shutdown 即可? 之后 exit

性能测试:

redis-benchmark 是一个压力测试工具?

?redis-benchmark性能测试命令:

?基础知识:

redis默认有16个数据库 select可以切换数据库 如: select 2 进入第三个库

dbsize可以看数据库的大小

key * 可以查看所有的key

flushall清除所有的库里面的内容

flushdb清空当前库

redis是单线程的!redistribution是很快的,官方表示,redis是基于内存操作,且cpu不是redis的性能瓶颈,redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽,既然可以使用单线程实现就是用单线程了,redis是c语言写的,官方提供的数据为100000+的qps,完全不比同样使用key-value的memecache差

redis单线程为什么还这么快! :

误区1:高性能的服务器一定是多线程的?不一定

误区2:多线程(cpu上下文切换)一定比单线程效率高?不一定

核心:redis是将所有的数据全部放在内存中的,所以说使用单线程操作就是效率最高的!多线程cpu上下文切换耗时的操作对于内存系统来说!

基本命令:

exists: 判断key是否存在 exists key

move 移除???move key db? db(第几个数据库)

?expire:设置过期时间 如: expire name 10 (十秒之后移除name)

ttl : 看指定的key还多长的过期时间? ttl name

type: 查看当前key是什么类型 type name

redis 的 string类型

append : 追加字符串?append key value 如果当前key不存在就自动set 相当于set key value

strlen : 查看指定key的长度? strlen key

incr:是指定的key自增 相当于 i++? ? incr key??

decr : 是指定的key自减相当于i--? ?decr key

?设置步长:

  1. ? ? ? ? incrby 是指定的key增加指定的值??incrby key increment(增量 如: 10 ,20 )
  2. ? ? ? ? decrby 是指定的key自减指定的值? ?decrby key decrement(自减 如:10 ,20)

getrange: 截取指定key 起始位置 最后结束位置的字符串?getrange key start end
查看全部的字符串getrange key 0 -1

setrange: 替换指定key的指定下标的字符?setrange key offset value 如: setrange k1 2 "abc"

setex(set with expire)?setex key seconds value? ?设置过期时间? ? 该命令相当于将下面两行操作合并为一个原子操作??

  1. SET key value

  2. EXPIRE key seconds

setnx : 不存在就设置(在分布式锁中常常用到)? setnx key value key不存在就返回1 key存在就返回0不能两个相同,不存在才设置

?
?

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加:2021-09-06 11:13:37  更:2021-09-06 11:14:43 
 
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