Redis 完全学习指南

# 使用 Homebrew
brew install redis

# 启动服务
brew services start redis

# 开机自启
brew services enable redis

# 连接
redis-cli

# 测试
redis-cli ping

# 下载最新版本
wget https://download.redis.io/releases/redis-7.0.tar.gz
tar xzf redis-7.0.tar.gz
cd redis-7.0

# 编译安装
make
sudo make install

# 启动Redis
redis-server

# 后台启动
redis-server --daemonize yes

# Ubuntu/Debian快速安装
sudo apt update
sudo apt install redis-server

# 启动服务
sudo systemctl start redis-server
sudo systemctl enable redis-server

# 发布消息
PUBLISH channel "message"

# 订阅频道
SUBSCRIBE channel

# 订阅多个频道
SUBSCRIBE channel1 channel2 channel3

# 按模式订阅
PSUBSCRIBE news.*

# 取消订阅
UNSUBSCRIBE channel

# 查看订阅信息
PUBSUB CHANNELS
PUBSUB NUMSUB channel
PUBSUB NUMPAT

# 基本事务
MULTI
SET key1 "value1"
SET key2 "value2"
EXEC

# 取消事务
MULTI
SET key1 "value1"
DISCARD

# 事务错误
MULTI
SET key1 "value1"
ERRORCOMMAND
EXEC  # 会忽略错误命令

# Watch（乐观锁）
WATCH key1
MULTI
INCR key1
EXEC  # 如果key1被修改，事务失败

# 执行Lua脚本
EVAL "return redis.call('GET', KEYS[1])" 1 mykey

# 带参数的脚本
EVAL "return redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1])" 1 key value

# 脚本命令
EVAL "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second

# 原子操作：限制请求频率
EVAL "
  local count = redis.call('incr', KEYS[1])
  if count == 1 then
    redis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))
  end
  return count
" 1 ip:127.0.0.1 60

# 加载并缓存脚本
SCRIPT LOAD "return redis.call('GET', KEYS[1])"
EVALSHA  1 mykey

# RDB快照（手动）
SAVE              # 阻塞保存
BGSAVE            # 后台保存

# 配置自动保存
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

# AOF追加文件
CONFIG SET appendonly yes
CONFIG SET appendfsync everysec

# RDB + AOF混合模式（Redis 4.0+）
CONFIG SET aof-use-rdb-preamble yes

# 性能对比
# RDB:
# - 优点: 文件小，恢复快
# - 缺点: 可能丢失数据

# AOF:
# - 优点: 数据更安全
# - 缺点: 文件大，恢复慢

# 最佳实践: 同时启用RDB和AOF

# 缓存策略：穿透、击穿、雪崩

# 1. 缓存穿透 - 查询不存在的key
# 解决：使用布隆过滤器或缓存空值
MULTI
SET cache:user:999 "{}" EX 300
EXEC

# 2. 缓存击穿 - 热点key过期
# 解决：互斥锁
SETNX lock:key "1" EX 10
# 获取锁后查询数据库并更新缓存
DEL lock:key

# 3. 缓存雪崩 - 大量key同时过期
# 解决：随机过期时间
SET cache:data "value" EX {300 + random(0, 60)}

# 更新缓存模式
# Cache-Aside（旁路缓存）
1. 查询缓存
2. 缓存未命中则查询数据库
3. 将结果写入缓存

# 缓存预热
KEYS cache:hot_*
# 启动时批量加载热点数据到缓存

# Lua脚本实现原子加锁
local lock_key = KEYS[1]
local lock_value = ARGV[1]
local lock_timeout = tonumber(ARGV[2])
local result = redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'NX', 'EX', lock_timeout)
return result

# Python实现
import redis
import uuid
import time

class RedisLock:
    def __init__(self, redis_client, key, timeout=10):
        self.client = redis_client
        self.key = key
        self.timeout = timeout
        self.identifier = uuid.uuid4().hex
    
    def acquire(self):
        return self.client.set(
            self.key, 
            self.identifier, 
            ex=self.timeout, 
            nx=True
        )
    
    def release(self):
        lua = """
        if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
            return redis.call('del', KEYS[1])
        else
            return 0
        end
        """
        return self.client.eval(lua, 1, self.key, self.identifier)

# Redlock算法（多Redis实例）
# 多个Redis节点获得锁，获得超过半数即成功

# 游戏排行榜
ZADD game:leaderboard 1000 "player1"
ZADD game:leaderboard 2000 "player2" 3000 "player3"

# Top 10玩家
ZREVRANGE game:leaderboard 0 9 WITHSCORES

# 玩家排名
ZREVRANK game:leaderboard "player1"

# 玩家得分
ZSCORE game:leaderboard "player1"

# 增加分数
ZINCRBY game:leaderboard 100 "player1"

# 区间查询（1000-3000分的玩家）
ZRANGEBYSCORE game:leaderboard 1000 3000

# 分段统计（铜牌、银牌、金牌）
ZCOUNT game:leaderboard 0 1000     # 铜牌
ZCOUNT game:leaderboard 1001 2000   # 银牌
ZCOUNT game:leaderboard 2001 +inf  # 金牌