Redis从入门到精通：一文搞定环境搭建、核心命令与高性能奥秘

前言

在当今这个追求极致性能和高并发的互联网时代，Redis已然成为后端技术栈中不可或缺的“瑞士军刀”。无论是作为高速缓存、分布式锁，还是实现消息队列，它无处不在。但你是否曾好奇，小小的Redis为何能拥有如此惊人的性能？它赖以成名的单线程模型，究竟是如何“单枪匹马”地处理数以万计的并发请求的？
本文将带你开启一场Redis的深度探索之旅。我们不谈空洞的理论，而是从零开始，手把手教你如何在Linux上搭建环境、修改配置。随后，我们将深入浅出地讲解set、keys、expire等一系列核心命令，并重点剖析keys *命令在生产环境中的潜在风险。最后，我们将直面那个“百万美元”的面试题——Redis为什么这么快？通过对其底层数据结构、单线程模型和IO多路复用机制的层层剖析，让你不仅知其然，更知其所以然。准备好了吗？让我们一起揭开Redis高性能的神秘面纱！

环境搭建

我们安装的Redis5版本

在Linux中进行安装

Redis官方是不支持Windows版本的

打开Linux，先切换到root用户

然后使用apt命令来搜索Redis相关的软件包

apt search redis

这里我们已经安装好了

apt install redis

安装好了之后，我们可以输入命令进行查询Redis是否在运行中

netstat -app |grep redis

我们这里的ip是0.0.0.0说明别的主机也是可以进行访问的

但是你如果一开始是127.0.0.1的话，绑定这个127.0.0.1的ip意味着只能由当前主机上的客户端访问，跨主机就访问不了

那么我们就得进行配置文件的修改操作了，不然的话别的主机是访问不了你的redis的

我们输入命令进入到配置文件路径下

cd /etc/redis/

可以看到一个redis.conf文件，这个就是redis的配置文件

进入到文件中，找到这个bind

改成我这个样子0.0.0.0
然后我们还需要将保护模式给关闭了
将后面改成no

这里的端口号是6379

我们的redis是不需要配置密码的
虽然我们没有密码，但是非常安全

因为我们的数据不值钱

在修改配置文件之后，如果想生成改变的话，我们得重新启动redis服务器

srevice redis-server restart

输入命令之后，看到active running就说明你重启成功了

使用redis自带的客户端链接服务器

在终端输入命令

redis-cli

为了验证是否链接成功，我们这里发送一个ping命令，成功的话会显示一个PONG的

如果想退出redis的话，我们输入ctrl d即可进行退出操作了

Ctrl c也可以退出

Redis的客户端也有很多的形态
1、自带了命令行客户端

redis-cli

如果想要连接别的redis的话
-h就是ip地址，-p是端口号

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379

2、图形化界面的客户端
（桌面程序，web程序）

我们谈到mysql这样的快，是相对于mysql这样的关系型数据库的

如果我们直接和内存中的操作变量相比的话，就没有优势了，甚至更慢了

使用hash mcp的话是直接操作内存
而我们使用redis是先通过网络，再操作内存

是否使用redis，要结合实际的需求来确定

未来要扩展分布式系统，使用redis是更佳的

redis核心命令

get和set

Redis中最核心的两个命令

get #根据key来取valueset #把key和value存储进去

redis是按照键值对的方式存储数据的

set key value

这里的key和value必须都是字符串
redis中的命令是不区分大小写的

get命令直接输入key就能得到value

如果key不存在的话，会返回一个nil，和null/NULL是一个意思

使用简单，学习成本很低
将redis当成一个网络版本的哈希表

keys（全局命令）

redis支持很多种数据结构

整体来说，redis是键值对结构，key固定就是字符串，valude实际上会有很多种类型(字符串、哈希表、列表、集合、有序集合)

操作不同的数据结构，就会有不同的命令

全局命令，就是能够搭配任意一个数据结构来使用的命令

keys 用来查询当前服务器上匹配的key

通过一些特殊符号（通配符）来描述key的摸样，匹配上述摸样的key就能被查询出来

语法结构

keys pattren

pattren存在的意义，是去描述另外的字符串长啥样

• ?匹配任意一个字符
  我们这里插入了三个键值对，然后使用?通配符进行查找
  

• • 匹配一个或者n个相同字符
    

• [ae]只能匹配到a或者e，别的不行，相当于给出固定的选项
  

• [^e]排除e，只有e匹配不了，其他的都能匹配
  

• [a-c]a到c中间的字母都是可以的，包含a和c

keys命令的时间复杂度是O(N)
因为在执行这个命令的时候会遍历我们所有的key
所以在生产环境上，一般都会禁止使用keys命令
尤其是大杀器keys *

因为生产环境上的key可能非常多，而redis是一个单线程的服务器

执行Keys * 的时间非常长，就使redis服务器被阻塞了，无法给其他客户端提供服务
整个系统基本瘫痪

exists(判断Key是否存在)

判断某个key是否存在

返回的是key存在的个数

针对多个key来说是很有用的

时间复杂度是O(1)

reids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可以是一些复杂的数据结构

redis自身的键值对值通过哈希表来组织的

redis具体的某个值，又可以是一些数据结构

返回对应key的个数
上面我们是分开的写法，会产生更多轮次的网络通信，成本高，效率低

下面是合并在一起的，直接返回两个Key存在的总数值

redis的很多命令都是支持一次就能操作多个key的

del（删除key）

删除指定的key
可以一次删除一个或者多个Key

返回值是删除掉的Key的个数

如果redis存储的是全量数据的话，那么误删数据问题就很大了

如果是热点数据的话误删一两个还是无所谓的

expire（设置过期时间）

给指定的key设置过期时间
key存活的值超过这个指定的时间就会被自动删除了

很多的业务场景都是有时间限制的，比如说手机验证码

基于redis实现分布式锁，为了避免出现不能正常解锁的情况，通常都会在加锁的时候设置一下过期时间（所谓的使用redis作为分布式锁，就是给redis里写一个特殊的额key value）我们将这个Key value删除掉就相当于自动解锁

使用格式如下：

expire key seconds

如果给不存在的key进行过期时间的设置的话是会设置失败的，那么就会返回0

如果返回0就说明你设置失败了，如果是1的话就说明成功了

ttl(查询存活时间)

查看当前key的过期时间还剩多少

TTL key

返回的是过期时间

返回值是剩余过期时间

-1表示没有关联过期时间 ，-2表示key不存在

key的过期策略的实现

redis怎么知道那些Key要过期，那些key要被删除，哪些key还没过期？

如果直接遍历所有的key，他的效率是很低的

redis整体的策略是：
定期删除
比喻理解：超时老板会定期检查过期的产品，每次抽取一部分进行验证过期时间，保证这个抽取检查的过程，足够快
惰性删除
假设这个Key已经到了过期时间了，但是还没删除他，key还存在，紧接着，后面又一次访问用到这个key，于是这次访问就让redis服务器触发删除key的操作，同时再返回一个nil
比喻理解：当我买东西的时候，结账的时候老板发现过期了，然后不卖了

为什么这里对于定期删除的时间，有明确的要求呢？
因为redis是单线程的程序

如果扫描过期key消耗的时间太多了，就可能导致正常请求命令就被阻塞了（产生了类似执行与keys * 的效果）

redis为了对上述进行补充，还提供了一系列的内存淘汰策略

redis中并没有采取定时器的方式来实现过期key删除
如果有多个key过期，也可以通过一个定时器来高效/节省CPU的前提下来处理多个key

我们目前还不知道为啥redis没有采取这种定时器的方式

定时器的实现，势必就得引入多线程了

redis的早起版本就奠定了单线程的基调，引入多线程就打破了作者的初衷了

定时器的实现原理

在某个时间到达之后，执行指定的任务

基于优先级队列/堆
正常的队列是先进先出
优先级队列是啊按照指定的优先级，先出
啥叫优先级高，这个是我们自定义的

在redis过期key的场景中，就可以通过过期时间越早，就是优先级越高

针对队首元素即可，不用遍历所有的key

第二种基于时间轮实现的定时器

把时间划分为很多的小块儿
这两种方法都是比较高效的定时器实现方案

type(查看value的类型)

返回key对应的value的类型

key都是string类型的，但是value可能存在多种类型

总结

上面我们已经学习了几个简单的命令

下面就围绕每个数据结构来介绍相关的命令了

常用数据结构

redis底层在实现上述数据结构的时候，会在源码层面，针对上述实现 进行特定的优化，来达到节省时间/空间的效果

内部的具体实现的具体实现结构（编码方式），会有变数

数据结构：redis承诺给你的，也可以理解成数据类型
编码方式：redis内部底层的实现

同一个数据类型，背后可能得编码实现方式是不同的，会根据特定场景优化


raw是最基本的字符串，底层就是持有一个char数组

int类型：redis通常也可以实现一些计数这样的功能
当value就是一个整数的时候，此时可能吧redis会直接使用int来保存

embstr针对短字符串进行的特殊优化

hashtable是最基本的哈希表

ziplist叫做压缩列表：在哈希表里面元素较少的时候，可能就优化成ziplist了
压缩列表，节省空间

那么为啥要压缩呢？
redis上可能有很多的key
可能某些key的value是key

linkedlist：链表，一个节点指向另一个节点

ziplist就是压缩列表，如果列表中元素个数少，就使用ziplist
如果元素多的话就使用linkedlist

在redis3.2开始，引入了新的实现方式quicklist同时兼顾了linkedlist和ziplist的优点
quicklist就是一个链表，每个元素又是一个ziplist
这样把空间和效率都兼顾到了
类似于C++中的std::deque

intset ：集合中存的都是整数的话，那么就会优化会intset

skiplist：跳表也是链表，不同于普通的链表，每个节点上有多个指针域，巧妙的搭配这些指针域的指向，就可以做到，从跳表啥啊昂查询元素的时间复杂度是O(logn)

我们可以使用object encoding key查看key对应的value对应的编码类型

redis会自动根据当前情况选择内部的编码方式

redis单线程模型

单线程模型的工作过程

redis只使用一个线程，处理所有的命令请求

不是说一个redis服务器进程内部真的就只有一个线程
其实也有多个线程，多个线程是在处理网络IO

这里我们的两个客户端访问服务器中的Key对应的value ，让value进行自增，

在多线程中，针对于类似的场景，两个线程尝试同时对一个变量进行自增，表面上是自增两次，实际上可能是一次
当前这两个客户端，也相当于并发的发起上述的请求
此时就意味着服务器这边也会存在类似的线程安全问题呢?

幸运的是，并不会，redis服务器实际上是单线程模型，保证了当前收到的这多个请求是串行执行的

这两个请求在排队，依次进行执行，顺序执行

多个请求同时到达redis服务器，也是在队列中进行排队

redis能够使用单线程模型很好的工作，原因主要在于redis的核心业务逻辑都是短平快的，不太消耗CPU资源也不太吃多核了

redis要特别小心，某个操作占用时间长，就会阻塞其他命令的执行，比如说keys *

redis为什么这么快（重要面试题）

为什么效率这么高，速度为什么这么快

谈到快以及效率高，都是我们和其他的关系型数据库进行对比的

我们参照物是数据库

1、redis访问内存，数据库则是访问硬盘，

2、redis核心功能，比数据库的核心功能更简单
数据库对于数据的插入删除查询，都有更复杂的功能支持，这样的功能势必要花费更多的开销，针对插入删除，数据库中的各种约束，都会使数据库做额外的工作，Redis干的活少，提供的功能相较于redis也是少了不少了
3、redis采取单线程模型，避免了一些不必要的线程竞争开销
redis每个操作都是短平快的，就是简单操作一下内存数，不是特别小号cpu的操作，就算是搞多个线程，也提升不大
4、处理网络IO的时候，使用了epoll这样的IO多路复用机制
一个线程就可以管理多个socket
针对tcp来说，服务器这边每次要服务一个客户端，都需要给这个客户安排一个socket

一个服务器服务很多客户端，同时就有很多的socket
这些socket上都是无时无刻的在传输数据么？

很多情况下，每个客户端和服务器之前的通信也没有那么频繁
此时这么socket大部分时间都是静默的，上面是没有数据需要传输的

同一时刻，只有少数socket是活跃的

最开始介绍TCP服务器的时候，有一个版本就是每个客户端给分配一个线程
客户端多了，线程就多了，系统开销就大了

通过IO多路复用，一个线程来处理多个socket

总结

总的来说，本文为我们提供了一份从实践到理论的Redis核心知识图谱。
我们从最基础的环境搭建入手，详细走过了在Linux上安装、配置Redis的全过程，确保你能顺利启动并连接到自己的Redis服务器。
接着，我们深入学习了Redis的核心全局命令，包括最基本的GET/SET，用于模式匹配的KEYS（及其性能警告），判断存在的EXISTS，以及实现业务场景必不可少的EXPIRE和TTL。这些命令是日常开发中使用频率最高的利器。
随后，文章进一步揭示了Redis高效的秘密——其丰富的数据结构与巧妙的内部编码。我们了解到，Redis对外提供统一的数据类型（如List, Hash），但在底层会根据数据规模和特点，智能地选择ziplist、skiplist等最优的编码方式，以此在空间和时间效率上达到极致平衡。
最后，我们集中探讨了Redis架构的精髓——单线程模型，并完美解答了“Redis为什么这么快”这一经典面试题。其核心优势可归结为四点：
纯内存操作：所有操作均在内存中完成，速度远超磁盘I/O。
功能相对简单：核心功能聚焦于数据读写，避免了关系型数据库的复杂逻辑。
单线程模型：避免了多线程带来的上下文切换和锁竞争的开销。
I/O多路复用：采用epoll等机制，单个线程即可高效处理大量网络连接。
通过这篇文章，你不仅掌握了Redis的实用操作技巧，更深入理解了其背后的设计哲学与高性能原理，为你在实际项目应用和技术面试中增添了充足的信心。