前言：

        redis是缓存，常用的一些数据，我们为了提升接口效率，缓存是必须的功能。

一、具体介绍

1、Redis为什么这么快

• Redis是纯内存操作，需要的时候需要我们手动持久化到硬盘中
• Redis是单线程，从而避开了多线程中上下文频繁切换的操作。
• Redis数据结构简单、对数据的操作也比较简单
• 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求
• 使用多路I/O复用模型，非阻塞I/O

2、Redis地址

• 官网地址：https://redis.io/
• redis中文地址：https://redis.io/
• 命令地址：http://doc.redisfans.com/

3、安装详细教程：

https://blog.csdn.net/weixin_44727080/article/details/125988527https://blog.csdn.net/weixin_44727080/article/details/125988527

4、Redis的配置文件

/etc/redis/redis.conf

当redis作为守护进程运行的时候，它会写一个 pid 到 /var/run/redis.pid 文件里面。
daemonize no

监听端口号，默认为 6379，如果你设为 0 ，redis 将不在 socket 上监听任何客户端连接。
port 6379

设置数据库的数目。
databases 16

根据给定的时间间隔和写入次数将数据保存到磁盘
下面的例子的意思是：
900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存
300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存
60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存
 
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

监听端口号，默认为 6379，如果你设为 0 ，redis 将不在 socket 上监听任何客户端连接。
port 6379


bind 127.0.0.1 //Redis默认只允许本地连接，不允许其他机器连接

5、Redis数据库简单使用：

dbsize  查看当前数据库的key数量
keys *     查看所有的key的内容
flushdb 清空当前数据库的key的数量
flushall 清空所有库的key
exists key 判断key是否存在
type key 查看数据的类型
setex key second value 设置key、value并创建出来
ttl key 查看多久后过期
expire key second 设置key过期时间

二、具体操作：增删改查  这里重点介绍string

1、string 类型的数据

增（增key）：append key  keyName

改（改key对应的值）：set key value

改多个：set key1  value1   key2  value2

查（查key对应的值）：get key

查多个：mget  key1  key2  key3

删：del  key1  key2

返回字符串长度：strlen  key

依次增1:   incr  key   value    比如： incr  num      结果：num就变成了原来数据+1

依次减1:  decr  key   value   比如： incr  num      结果：num就变成了原来数据-1

规定加多少：incrby key  3

规定减多少：decrby key 2

获取指定下标范围内的字符串：getrange key  start  end

从第几位开始就开始替换: setrange  key 下标num  内容

例如：setrange  key 5  demo    结果："smalldemo"

2、list类型

根据索引来给出相对应的值：lindex list 0      类似我们 取list[0]

从左获取长度（倒序排序）：lpush  list

3、hash类型：

...

4、set  集合：

通过使用sadd命令，用户可以将一个或多个元素添加到集合中：sadd  集合1  集合2  集合3

更多资料：

Redis-增删改查_Small-J的博客-CSDN博客_redis增删改查Redis基础介绍随着互联网+大数据时代的来临，传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力，来解决系统性能上的瓶颈。数据库的发展历史在互联网+大数据时代来临之前，企业的一些内部信息管理系统，一个单个数据库实例就能满足系统的需求单数据库实例随着系统访问用户的增多，数据量的增大，单个数据库实例已经满足不了系统的读取需求缓存（memcache）+单数据库实例缓存可以缓解系统的读取压力，https://blog.csdn.net/qq_37662827/article/details/115338413