Redis命令执行生命周期：
发送命令--->排队（单线程）--->执行命令--->返回结果
慢查询：
只是针对命令执行阶段
慢查询日志通过一个固定长度的FIFO queue，这个queue保存在内存中，通过设置命令执行时间慢查询范围，超过这个范围进入慢查询范围，就
会保存到queue中
慢查询有两个相关参数：
slowlog-log-slower-than 1000
slowlog-max-len 1000
可以通过修改redis.conf或者命令config set slowlog-log-slower-than 1000设置，通过config get获取参数
慢查询命令：
slowlog get：
127.0.0.1:6379> slowlog get
1) 1) (integer) 2
2) (integer) 1558081229
3) (integer) 293
4) 1) "COMMAND"
5) "127.0.0.1:58194"
6) ""
2) 1) (integer) 1
2) (integer) 1552552609
3) (integer) 15589
4) 1) "save"
5) "127.0.0.1:54516"
6) ""
参数说明：
1、慢查询记录id
2、发起命令的时间戳
3、 命令耗时，单位为微秒
4、 该条记录的命令及参数
5、客户端网络套接字（ip: port）
slowlog len：慢查询队列长度
127.0.0.1:6379> slowlog len
(integer) 2
slowlog reset：清空慢查询队列
127.0.0.1:6379> slowlog reset
OK
慢查询日志优化：
1、slowlog-log-slower-than默认10000微秒，就是10ms，通常设置1ms
2、slowlog-max-lan默认128，通常设置1000，当超过最大queue长度，最先进入的记录被剔除，最新的一条记录加入slow log
3、参数可以动态设置，前面说了
4、可以定期将慢查询日志进行持久化，因为它保存在内存中
pipeline：
1次网络+n次命令时间
pipeline也就是流水线，将多个命令进行打包，在Redis server端计算出来，然后依次将结果返回
简单应用：
@Test
public void countTimes() {
SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("hh:mm:ss");
String startTime = format.format(new Date());
log.info("开始时间：{}", startTime);
String realKey = "test";
Pipeline pipeline = redisService.pipeline();
for (int i=0; i<10000; i++) {
pipeline.set(realKey + i, "a" );
}
for (int i=0; i<10000; i++) {
pipeline.del(realKey +i);
}
pipeline.sync();
log.info("结束时间：{}", format.format(new Date()));
}
2019-05-17 16:57:14.357 INFO 11132 --- [ main] com.it.RedisServiceTest : 开始时间：04:57:14
2019-05-17 16:57:16.184 INFO 11132 --- [ main] com.it.RedisServiceTest : 结束时间：04:57:16
如果使用set和del各自操作10000次，由于本人在上海，买的阿里云归属地是北京，加上配置太渣，网络问题等，1分钟过后才插入5000条。是
在等不下去了可以看出pipeline的速度是有多快
注意点：
m相关命令是原子操作，而pipeline不是，会拆分为很多子命令
计数器：
通过incr、incrby实现
应用场景：
用户登录次数记录
社交点赞等
消息队列：
一般可以用来单对单消息队列，这不是Redis本身的功能，而是通过list实现，不保证可靠性投递。如果真的需要消息队列，还是通过MQ实现
实现：
127.0.0.1:6379> lpush list 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> blpop list 10 //blpop，从左边弹出一个元素，在timeout时间内如果没有元素就阻塞
1) "list"
2) "1"
(4.98s)
127.0.0.1:6379> brpop list 10 //brpop，从右边谈，和blpop相同
1) "list"
2) "1"
(4.98s)
java代码实现：
Redis基本方法：lpush、rpush、lpop、rpop、brpop、blpop
public void lpush(byte[] key, byte[] value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.lpush(key, value);
} finally {
returnToPool(jedis);
}
}
public void rpush(byte[] key, byte[] value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.rpush(key, value);
} finally {
returnToPool(jedis);
}
}
public Object lpop(String key) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String message = jedis.lpop(key);
return message;
} finally {
returnToPool(jedis);
}
}
public byte[] rpop(byte[] key) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
return jedis.rpop(key);
} finally {
returnToPool(jedis);
}
}
public List<byte[]> brpop(int timeout, String key) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
return jedis.brpop(timeout, key.getBytes());
} finally {
returnToPool(jedis);
}
}
@Data
@AllArgsConstructor
public class RedisMessage implements Serializable { private int id;
private String message; }
@Slf4j
@Service
public class RedisQueue {
@Autowired
private RedisService redisService; public void sendRedisMessage(int id, String message) {
RedisMessage redisMessage = new RedisMessage(id, message);
String key = RedisConstant.LIST_KEY + id;
try {
redisService.lpush(key.getBytes(), ObjectUtils.object2Bytes(redisMessage));
} catch (IOException e) {
log.error("Redis消息发送失败：{}",e);
}
} public RedisMessage receiveMessage(int id){
String key = RedisConstant.LIST_KEY + id;
List<byte[]> list = redisService.brpop(0, key);
RedisMessage message = null;
try {
message = (RedisMessage)ObjectUtils.bytes2Object(list.get(1));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
return message; }
}
@Slf4j
public class RedisServiceTest extends ApplicationTests{ @Autowired
private RedisQueue redisQueue; @Test
public void sendMessage() {
for (int i=0; i<5; i++)
redisQueue.sendRedisMessage(1, "send redis message!!!");
} @Test
public void receiveMessage() {
RedisMessage message = redisQueue.receiveMessage(1);
log.info("接收redis message：{}",message.getMessage());
}
}
发送消息：
127.0.0.1:6379> lrange redisQueue1 0 -1
1) "\xac\xed\x00\x05sr\x00\x19com.it.redis.RedisMessage$\xd4D'>[g\xf8\x02\x00\x02I\x00\x02idL\x00\amessaget\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x01t\x00\x15send redis message!!!"
2) "\xac\xed\x00\x05sr\x00\x19com.it.redis.RedisMessage$\xd4D'>[g\xf8\x02\x00\x02I\x00\x02idL\x00\amessaget\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x01t\x00\x15send redis message!!!"
3) "\xac\xed\x00\x05sr\x00\x19com.it.redis.RedisMessage$\xd4D'>[g\xf8\x02\x00\x02I\x00\x02idL\x00\amessaget\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x01t\x00\x15send redis message!!!"
4) "\xac\xed\x00\x05sr\x00\x19com.it.redis.RedisMessage$\xd4D'>[g\xf8\x02\x00\x02I\x00\x02idL\x00\amessaget\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x01t\x00\x15send redis message!!!"
5) "\xac\xed\x00\x05sr\x00\x19com.it.redis.RedisMessage$\xd4D'>[g\xf8\x02\x00\x02I\x00\x02idL\x00\amessaget\x00\x12Ljava/lang/String;xp\x00\x00\x00\x01t\x00\x15send redis message!!!"
接收消息：
2019-05-20 10:35:04.576 INFO 3780 --- [ main] com.it.RedisServiceTest : 接收redis message：send redis message!!!
解释：
RedisMessage：实体，实现Serializable，作为收发消息载体
RedisQueue：消息队列，包含收发消息方法
RedisServiceTest：测试类
brpop(timeout, key)，timeout取0，表示如果无法取到消息，就会一直阻塞
发布订阅：
一个新的订阅者订阅一个频道是无法收到以前的消息的，没有消息堆积的能力
角色：
发布者publisher、订阅者subscriber、频道channel
命令：
127.0.0.1:6379> subscribe myChannel
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "myChannel"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "myChannel"
3) "aaa"
127.0.0.1:6379> psubscribe channel*
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "psubscribe"
2) "channel*"
3) (integer) 1
1) "pmessage"
2) "channel*"
3) "channel2"
4) "bbb"
1) "pmessage"
2) "channel*"
3) "channel1"
4) "aaa"
127.0.0.1:6379> unsubscribe myChannel
1) "unsubscribe"
2) "myChannel"
3) (integer) 0 127.0.0.1:6379> publish myChannel aaa
(integer) 1
psubscribe pattern：安装某种方式进行订阅，可以使用通配符
抽奖功能：set实现
127.0.0.1:6379> sadd choujiang zhangsan lisi wanger //添加抽奖名单到set
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers choujiang //获取抽奖名单
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "wanger"
127.0.0.1:6379> srandmember choujiang 2 //从名单中随机抽取2名，并且不删除已中奖名单
1) "zhangsan"
2) "wanger"
127.0.0.1:6379> spop choujiang 2 //从名单中随机抽取2名，并且删除已中奖名单
1) "wanger"
2) "lisi"
127.0.0.1:6379> smembers choujiang
1) "zhangsan"
实现点赞、签到具体用户列表：set实现
127.0.0.1:6379> sadd article:1001 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd article:1001 lisi //lisi给1001文章点赞
(integer) 1
127.0.0.1:6379> srem article:1001 lisi //lisi给1001文章取消点赞
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember article:1001 zhangsan //检查lisi是否给1001文章点过赞，个人觉得sadd也是一样的，如果返回0，证明set已经包含了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd article:1001 lisi1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd article:1001 lisi2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers article:1001 //获取点赞列表
1) "zhangsan"
2) "lisi2"
3) "lisi1"
127.0.0.1:6379> scard article:1001 //点赞人数
(integer) 3
共同关注列表：set实现
通过sinter实现
127.0.0.1:6379> sadd zhangsanlist jesen kobe
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sadd lisilist jesen gakki hebe
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sinter zhangsanlist lisilist
1) "jesen"
排行榜：zset实现
127.0.0.1:6379> zadd NouthAmercianMovieRanking 5702 Speed_preparation 2841 The_Avengers 2482 Big_detective_Pikachu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zrevrange NouthAmercianMovieRanking 0 2 withscores
1) "Speed_preparation"
2) "5702"
3) "The_Avengers"
4) "2841"
5) "Big_detective_Pikachu"
6) "2482"