大家好，这篇文章带来的是有关Redis的相关内容讲解，希望各位能够有所收获~
1.set
给指定的键（Key）设置一个值（Value），覆盖已存在的旧值。
set key value
类似哈希表一样设置key和value的映射
2.get
根据键（Key），获取对应的值（Value）
get key
如果key 不存在，返回(nil)（等同于空值）
如果 key 对应的不是字符串类型（比如是列表、哈希），会报错。
值的类型：SET/GET只能存字符串，但字符串可以是：
- 普通文本（名字、描述）
- 数字（年龄、金额）
- JSON 字符串（对象数据）
- 二进制数据（图片、文件）
3.keys
3.1pattern
pattern模式匹配
- * --- 0-n个字符匹配
- ? --- 一个字符匹配
- [^x] --- 除了x的其他 --- [^xy]除了x/y的其他
- [a-z] --- 匹配a-z
- [abc] --- 匹配a/b/c --- [a^b] 匹配a/^/b
3.2风险
keys的时间复杂度：O(N)
如果使用keys *将在生产环境卡住redis服务器（单线程），出现大问题导致其他业务瘫痪
4.环境
办公环境（入职公司之后，公司给你发个电脑）
开发环境（有的时候，开发环境和办公环境是一个，有的时候，开发环境是单独的服务器）
测试环境（测试工程师使用的）
线上环境/生产环境（线上环境则是外界用户能够访问到的，一旦生产环境上出问题，一定会对于用户的使用产生影响）
5.exists
判定key是否存在 exists key [key ...]
返回key存在的个数 - 针对多个key来说
时间复杂度：O(1)
redis组织这些key就是按照哈希表的方式来组织的
redis支持很多数据结构 -> 指的是一个value可以是一些复杂度数据结构
redis自身的这些键值对，是通过哈希表的方式来组织的
redis具体的某个值，又可以是一些数据结构
上面这两种写法
分开的写法，会产生更多轮次的网络通信（和直接操作内存比效率是比较低的，成本是比较高的）
进行网络通信的时候，发送方发送一个数据，这个数据就要从应用层到物理层，层层封装
每一层协议都要加上报头或者尾 -> 发一个快递，要包装一下，要包装多层
接收方收到一个数据，这个数据就要从物理层到应用层层层分用
每一层协议中的报头或者尾拆掉 -> 收到一个快递，要拆快递，要拆很多层
redis 中很多命令都是支持一次就能操作多个key的多种操作
6.del(delete)
删除指定的key，可以一次删除一个或者多个
del key [key ...]
时间复杂度：O(1)
返回值：删除的key的个数
redis主要的应用场景，就是作为缓存
此时redis里面存的只是一个热点数据，全量数据是在mysql数据库中
此时，如果把redis中的key删除了几个，一般来说，问题不大
但是，当然如果把所有的数据或者一大半数据一下都干没了，这种影响就很大了
（大部分请求直接打给mysql容易把mysql搞挂）
如果是把redis作为数据库，此时就很大了
如果redis作为消息队列，这种情况误删数据就要视情况而定
7.expire
expire key seconds
作用是给指定的key设置过期时间
key存活时间超出这个指定的值，就会被自动删除
很多业务场景，是有时间限制的 --- 手机验证码这种
基于redis实现分布式锁，为了避免出现不能正确解锁的情况，通常会在加锁的时候设置一下过期时间。（所谓使用redis作为分布式锁，就是给redis里面写一个特殊的key value）
expire设置的时间单位是秒，如果要毫秒这种可以采用pexpire
expire设置的key是要已经存在的被set的
设置成功返回1，设置失败返回0
8.ttl
time to live 存活时间
IP协议报头中，就有一个字段TTL
IP中的TTL不是用时间衡量过期的，而是用次数的
这里的就单纯是一个时间 ttl 单位s ，pttl 单位 ms
9.redis的key的过期策略
一个redis中可能同时存在很多很多key，这些key可能有很大一部分都有过期时间，此时，redis服务器咋知道哪些key已经过期要被删除，哪些key还没过期？？
如果直接遍历所有的key，显然是行不通的，效率非常低~
redis整体策略
1.定期删除 - 每次抽取一部分，进行验证过期时间，保证这个抽取检查足够快（避免出现长时间检查导致正常业务被阻塞）
2.惰性删除 - 假设这个key已经到过期时间了，但是暂时还没删它，key还存在，紧接着，后面有一次访问，正好用到这个key，于是这次访问就会让redis服务器触发删除key的操作，同时再返回一个nil
虽然有上面两种策略结合，整体的效率还是一般，仍然可能会有很多过期的key被残留，没有及时删除掉！
redis为了对于上述进行补充，还提供了一系列的内存淘汰策略。
定时器（了解）
定时器：在某个时间到达之后，执行指定的任务
1.基于优先级队列 / 堆
将多个key设置过期时间
就可以把这些key加入到一个优先级队列中，指定优先级规则是过期时间早的，先出队列
队首元素，就是最早的要过期的key
此时定时器中只要分配一个线程，让这个线程去检查队首元素，看是否过期即可
如果队首元素还没过期，后续元素一定没过期
此时，扫描线程不需要遍历所有key，只盯住这个队首元素即可
另外在扫描检查的时候，不能太频繁，此时做法就是根据当前时刻和队首元素的过期时间设置一个等待，当时间差不多了，再唤醒这个线程
此时，扫描线程不需要高频的扫描队首元素，把cpu的开销节省下来了
万一在线程休眠的时候，来了一个新任务，可以在新任务添加的时候，唤醒一下刚才的线程，重新检查一下队首元素，再根据时间差距重新调整阻塞时间即可。
2.基于时间轮
把时间划分成很多小段（划分粒度，看实际需求）
每个小段都挂着一个链表，每个链表都代表一个要执行的任务
每次隔固定时间间隔走一个格子，到了一个格子就去尝试执行下其中的任务，对于时间轮来说，每个格子是多少时间，一共多少个格子，都是需要根据实际场景，灵活调配的
Tips：此处仅为扩展，redis并未采取上面的方案，但是这两种方案都是属于高效的定时器的实现方式，很多场景都可能用到
在Redis原码中，有一个比较核心的机制是事件循环。（类似时间轮又有不同）
10.type
redis所有的key都是string类型，key对应的value可能会存在多种类型
none, string, list, set, zset, hash 和 stream (redis作为消息队列时，使用这个类型的value)等等
type key
查询对应key的类型
时间复杂度：O(1)
11.查询地址
大家要是想要查询对应更多信息最好的就是去官方网站查询
网址：redis.io
希望大家能够有所收获~
