慢查询
生命周期
我们配置一个时间，如果查询时间超过了我们设置的时间，我们就认为这是一个慢查询.
慢查询发生在第三阶段
客户端超时不一定慢查询，但慢查询是客户端超时的一个可能因素
两个配置
slowlog-max-len
慢查询是一个先进先出的队列
固定长度
保存在内存中
slowlog-max-len
慢查询阈值（单位：微秒）
slowlog-log-slower-than=0，记录所有命令
slowlog-log-slower-than <0，不记录任何命令
配置方法
默认配置
config get slowlog-max-len=128
Config get slowly-log-slower-than=10000
修改配置文件重启
动态配置
# 设置记录所有命令
config set slowlog-log-slower-than 0
# 最多记录100条
config set slowlog-max-len 100
# 持久化到本地配置文件
config rewrite
'''
config set slowlog-max-len 1000
config set slowlog-log-slower-than 1000
'''
三个命令
slowlog get [n] # 获取慢查询队列
'''
日志由4个属性组成：
1）日志的标识id
2）发生的时间戳
3）命令耗时
4）执行的命令和参数
'''
slowlog len # 获取慢查询队列长度
slowlog reset # 清空慢查询队列
经验
1 slowlog-max-len 不要设置过大，默认10ms，通常设置1ms
2 slowlog-log-slower-than不要设置过小，通常设置1000左右
3 理解命令生命周期
4 定期持久化慢查询
pipeline
什么是pipeline(管道)
Redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有，但redis是支持pipeline的，而且在各个语言版的client中都有相应的实现
将一批命令，批量打包，在redis服务端批量计算(执行)，然后把结果批量返回
1次pipeline(n条命令)=1次网络时间+n次命令时间
pipeline期间将“独占”链接，此期间将不能进行非“管道”类型的其他操作，直到pipeline关闭；如果你的pipeline的指令集很庞大，为了不干扰链接中的其他操作，你可以为pipeline操作新建Client链接，让pipeline和其他正常操作分离在2个client中。不过pipeline事实上所能容忍的操作个数和socket-output缓冲区大小/返回结果的数据尺寸都有很大的关系；同时也意味着每个redis-server同时所能支撑的pipeline链接的个数，也是有限的，这将受限于server的物理内存或网络接口的缓冲能力
客户端实现
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.10', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
# 创建pipeline
pipe = r.pipeline(transaction=True)
# 开启事务
pipe.multi()
pipe.set('name', 'hkw')
# 其他代码，可能出异常
pipe.set('role', 'nb')
pipe.execute()
与原生操作对比
通过pipeline提交的多次命令，在服务端执行的时候，可能会被拆成多次执行，而mget等操作，是一次性执行的，所以，pipeline执行的命令并非原子性的
使用建议
-
注意每次pipeline携带的数据量
-
pipeline每次只能作用在一个Redis的节点上
-
M(mset，mget....)操作和pipeline的区别
发布订阅
角色
发布者/订阅者/频道
发布者发布了消息，所有的订阅者都可以收到，就是生产者消费者模型（后订阅了的，无法获取历史消息）
模型
API
publish channel message # 发布命令
publish souhu:tv "hello world" # 在souhu:tv频道发布一条hello world 返回订阅者个数
subscribe [channel] # 订阅命令，可以订阅一个或多个
subscribe souhu:tv # 订阅sohu:tv频道
unsubscribe [channel] # 取消订阅一个或多个频道
unsubscribe sohu:tv # 取消订阅sohu:tv频道
psubscribe [pattern...] # 订阅模式匹配
psubscribe c* # 订阅以c开头的频道
unpsubscribe [pattern...] # 按模式退订指定频道
pubsub channels # 列出至少有一个订阅者的频道,列出活跃的频道
pubsub numsub [channel...] # 列出给定频道的订阅者数量
pubsub numpat # 列出被订阅模式的数量
发布订阅和消息队列
发布订阅数全收到，消息队列有个抢的过程，只有一个抢到
Bitmap位图
位图是什么
下面是字符串big对应的二进制
相关命令
set hello big #放入key位hello 值为big的字符串
getbit hello 0 #取位图的第0个位置，返回0
getbit hello 1 #取位图的第1个位置，返回1 如上图
# 我们可以直接操纵位
setbit key offset value #给位图指定索引设置值
setbit hello 7 1 #把hello的第7个位置设为1 这样，big就变成了cig
setbit test 50 1 #test不存在，在key为test的value的第50位设为1，那其他位都以0补
bitcount key [start end] #获取位图指定范围(start到end,单位为字节,注意按字节一个字节8个bit为，如果不指定就是获取全部)位值为1的个数
bitop op destkey key [key...] #做多个Bitmap的and(交集)/or(并集)/not(非)/xor(异或)，操作并将结果保存在destkey中
bitop and user hkw hkw2 #把hkw和hkw2按位与操作，放到user中
bitpos key targetBit start end #计算位图指定范围(start到end，单位为字节，如果不指定是获取全部)第一个偏移量对应的值等于targetBit的位置
bitpos hkw 1 #big 对应位图中第一个1的位置，在第二个位置上，由于从0开始返回1
bitpos hkw 0 #big 对应位图中第一个0的位置，在第一个位置上，由于从0开始返回0
bitpos hkw 1 1 2 #返回9：返回从第一个字节到第二个字节之间 第一个1的位置，看上图，为9
独立用户统计
-
使用set和Bitmap对比
-
1亿用户，5千万独立（1亿用户量，约5千万人访问，统计活跃用户数量）
| 数据类型 | 每个userid占用空间 | 需要存储用户量 | 全部内存量 |
|---|---|---|---|
| set | 32位(假设userid是整形，占32位) | 5千万 | 32位*5千万=200MB |
| bitmap | 1位 | 1亿 | 1位*1亿=12.5MB |
假设有10万独立用户，使用位图还是占用12.5mb，使用set需要32位*1万=4MB
总结
-
位图类型是string类型，最大512M
-
使用setbit时偏移量如果过大，会有较大消耗
-
位图不是绝对好用，需要合理使用
HyperLogLog
介绍
基于HyperLogLog算法：极小的空间完成独立数量统计
本质还是字符串
三个命令
pfadd key element #向hyperloglog添加元素,可以同时添加多个
pfcount key #计算hyperloglog的独立总数
pfmerge destroy sourcekey1 sourcekey2#合并多个hyperloglog，把sourcekey1和sourcekey2合并为destroy
pfadd uuids "uuid1" "uuid2" "uuid3" "uuid4" #向uuids中添加4个uuid
pfcount uuids #返回4
pfadd uuids "uuid1" "uuid5"#有一个之前存在了，其实只把uuid5添加了
pfcount uuids #返回5
pfadd uuids1 "uuid1" "uuid2" "uuid3" "uuid4"
pfadd uuids2 "uuid3" "uuid4" "uuid5" "uuid6"
pfmerge uuidsall uuids1 uuids2 #合并
pfcount uuidsall #统计个数 返回6
内存消耗&总结
百万级别独立用户统计，百万条数据只占15k
错误率 0.81%
无法取出单条数据，只能统计个数
GEO
介绍
GEO（地理信息定位）：存储经纬度，计算两地距离，范围等
北京：116.28，39.55
天津：117.12，39.08
可以计算天津到北京的距离，天津周围50km的城市，外卖等
5个城市纬度
| 城市 | 经度 | 纬度 | 简称 |
|---|---|---|---|
| 北京 | 116.28 | 39.55 | beijing |
| 天津 | 117.12 | 39.08 | tianjin |
| 石家庄 | 114.29 | 38.02 | shijiazhuang |
| 唐山 | 118.01 | 39.38 | tangshan |
| 保定 | 115.29 | 38.51 | baoding |
相关命令
geoadd key longitude latitude member #增加地理位置信息
geoadd cities:locations 116.28 39.55 beijing #把北京地理信息天津到cities:locations中
geoadd cities:locations 117.12 39.08 tianjin
geoadd cities:locations 114.29 38.02 shijiazhuang
geoadd cities:locations 118.01 39.38 tangshan
geoadd cities:locations 115.29 38.51 baoding
geopos key member #获取地理位置信息
geopos cities:locations beijing #获取北京地理信息
geodist key member1 member2 [unit] # 获取两个地理位置的距离 unit:m(米) km(千米) mi(英里) ft(尺)
geodist cities:locations beijing tianjin km # 北京到天津的距离，89公里
georadius key logitude latitude radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key]
georadiusbymember key member radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key]
#获取指定位置范围内的地理位置信息集合
'''
withcoord:返回结果中包含经纬度
withdist：返回结果中包含距离中心节点位置
withhash：返回解雇中包含geohash
COUNT count：指定返回结果的数量
asc|desc：返回结果按照距离中心店的距离做升序/降序排列
store key：将返回结果的地理位置信息保存到指定键
storedist key：将返回结果距离中心点的距离保存到指定键
'''
georadiusbymember cities:locations beijing 150 km
'''
1) "beijing"
2) "tianjin"
3) "tangshan"
4) "baoding"
'''
总结
3.2以后版本才有
geo本质是zset类型
可以使用zset的删除，删除指定member：zrem
geoadd key longitude latitude member # 增加地理位置信息
geoadd cities:locations 116.28 39.55 beijing # 把北京地理信息天津到cities:locations中
geoadd cities:locations 117.12 39.08 tianjin
geoadd cities:locations 114.29 38.02 shijiazhuang
geoadd cities:locations 118.01 39.38 tangshan
geoadd cities:locations 115.29 38.51 baoding
geopos key member # 获取地理位置信息
geopos cities:locations beijing # 获取北京地理信息
geodist key member1 member2 [unit] # 获取两个地理位置的距离 unit:m(米) km(千米) mi(英里) ft(尺)
geodist cities:locations beijing tianjin km # 北京到天津的距离，89公里
georadius key logitude latitude radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key]
georadiusbymember key member radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key][storedist key]
# 获取指定位置范围内的地理位置信息集合
'''
withcoord:返回结果中包含经纬度
withdist：返回结果中包含距离中心节点位置
withhash：返回解雇中包含geohash
COUNT count：指定返回结果的数量
asc|desc：返回结果按照距离中心店的距离做升序/降序排列
store key：将返回结果的地理位置信息保存到指定键
storedist key：将返回结果距离中心点的距离保存到指定键
'''
georadiusbymember cities:locations beijing 150 km
'''
1) "beijing"
2) "tianjin"
3) "tangshan"
4) "baoding"
'''