Redis系列（4）—— 高级功能
Redis有五种数据结构（String、Hash、List、Set、Sorted-Set），可以用这五个数据结构解决绝大多数的问题。
本文将要介绍一些新的功能，命令以及一些设计模式。
O标识符（时间复杂度）
贯穿这个教程，我们一直用O表示 从O（n）到O(1)。在Redis，这个会告诉我们一个命令有多快。
Redis的文档告诉我们每个命令的O标识符的结果。他也告诉我们应当关注与哪些影响性能。
让我们看看一些例子：
最快的当然是O(1)。不管我们操作的是5个还是500万条数据，这都是同样的效率。
sismember命令会告诉我们一个value是不是属于一个set—-O(1)。
sismember是一个很有用的命令，所以性能很重要。
对数O(log(N))，是次最快的，因为他被越来越小的分割。
用这样的命令操作，一个很大的数据会分成很多次的迭代。
zadd就是一个O(log(N))的命令，N代表在set中的数据个数。
下一个就是线性命令O(N)，查找table中一个无序的列就是一个O(N)。ltrim就是一个这样的命令。
但是在ltrim N不是list中元素的个数，而是要删除元素的个数。
用ltrim删除100万条数据中的一条比删除1000条数据中的10条要快（不过你感觉不出来，因为速度很快）。
zremrangebyscore这个命令是从sorted set中删除2个分数之间的元素。他的时间复杂度是O(log(N)+M)。
这是一个混合。我们从文档上看到N是set中有多少元素，M是有多少元素要删除，换句话说删除元素是关键。
排序命令的时间复杂度为O(N+M*log(M))。看到这个你可能会说这是一个Redis最复杂命令之一了。
这还有2个其他的。O(N2)和O(CN)，N越大性能越差，在Redis中没有这么复杂的。
值得说明的O标示符表示的是最坏的情况。
当我们说一些需要O(N)的，最好的情况是马上找到，最坏的情况是在最后才找到。
伪键查询
在通常情况下我们想要通过不同的key查询相同的value
举个例子，你可能想通过email查找用户，并且也想通过id找到他。
一个可怕的解决办法就是重复2条string作为value：
set users:let@dune.gov "{id:9001,email:'leto@dune.gov',....}"
set users:9001 "{id:9001,email:'leto@dune.gov',...}"
这非常不好，这非常难管理，它占2个内存。
如果Redis能提供一个key引用另一个就好了，但是他没有。
Redis的一个主要成员要保持Redis的code和API整洁和简单。
内部实现的连接Key（我们可以对keys做很多事情）是hashes。
用hash，我们可以去掉复制的操作。
set users:9001 "{id:9001,email:'leto@dune.gov',....}"
hset users:loopup:email leto@dune.gov 9001
上面就是我们用一个伪键引用一个user。
1）通过id获得user ：
get users:9001
2）通过email获得（Ruby）：
id = redis.hget('users:loopup:email','leto@dune.gov')
user = redis.get("user:#{id}");
这就是我们经常做的。对于我这就是hashes的用处,当你用到的时候就会体会的到。
引用和索引
我们在list的例子中看到过，上面的hashes的例子我们用来简便查询操作。
接下来我们要从本质上手动管理索引和引用。
实话说，在Redis中当你要考虑手动管理，更新，删除引用，很让人头疼，因为没有什么神奇的方法。
我们已经看到过set手动的管理索引：
sadd friends:leto ghanima paul chani jessica
set中每个成员都是一个Redis的string value描述user的详细信息。假如chani欢乐她的名字，或者删除她的账号呢？也想还有个逆向关系：
sadd friedns:chani leto pual
考虑这些额外的索引值的维护成本，你就可能畏惧了。
在下一节中，我们将讨论如何降低性能开销而不做额外的操作。
如果你仔细想想，关系型数据库也有同样的开销。索引消耗内存。
手动处理Reids的索引是不行的，但是你测试起来，这并不是一个问题。
循环操作和管道
我们已经提到多次运行在Redis是很常见的模式。既然是你经常做的事情，我们就进一个看看这些功能。
首先，很多命令既接收一个参数，也接收多个参数，或者有个姐妹命令带着多个参数：
keys = redis.lrange('newusers',0,10)
redis.mget(*keys.map{|u| "users:#{u}})
或者sadd命令 增加1个或多个成员到set中：
sadd friends:vladimir piter
sadd friends:paul jessica leto "leto II" chani
Redis同时也支持管道。通常的一个客户端发送一个请求到Redis，他就是等待回应，然后发下一个。
如果用管道的话，你可以发送一连串的请求而不必等待响应。这样就能减少网络开销，并提高效率。
值得注意点是，Redis用把命令变成队列放到内存中。
使用多达要看你用多大的命令，具体的说要用多少参数。
如果你用一个包含50以上的字符串key就会占用非常大的数量级的内存。
事实是你怎么在管道中执行是有所不同的。在Ruby中你可以传一个block到管道方法：
redis.pipelined do
9001.times do
redis.incr('powerlevel')
end
end
正如你看到的，管道很提高很多效率！
事务
每个Redis的命令都是原子性的，包括一个可以做多个事的。
此外，Redis运行多个命令的时候是支持事务的。
你可能不知道，Redis是单线程的，可以保证每个命令的原子性。
当一个命令执行的时候没有其他命令会运行。
这是非常有用的，当你考虑一些命令执行多个事情的时候。
举个例子：
incr可以跟在set后
getset 可以set一个新值然后返回原先的
setnx 首先检查key是否存在，只有不存的时候才set。
这些命令都很有用，你必须运行多个命令作为一个原子。
你首先发出多个命令，然后你想让所有命令座位事务的一部分，然后顺序执行，或者全部撤销。
是什么能保证Redis的事务？
- 命令会按顺序执行
- 这些命令会按一个原子执行
- 要不是所有命令都执行，要不就一个都不能执行
你可以在终端中试试，注意为什么不能结合管道一起用:
multi
hincrby groups:1percent blance -9000000000
hincrby groups:99percent balance 9000000000
exec
最后，Redis让你贯穿指定的一个key或多个key。这用于当你获得values然后操作这些value。
在之前的代码，一旦运行我们不能实现自己的incr命令：
redis.multi()
current = redis.get('powerlevel')
redis.set('powerlevel',current+1)
redis.exec()
这就是Redis的事务为什么不好使。
但是如果我们给 powerlevel加个watch：
redis.watch('powerlevel')
current = redis.get('powerlevel')
redis.multi()
redis.set('powerlevel',current+1)
redis.exec()
如果另一个客户端在我们watch了后改变了powerlevel的值，我们的事务就会失败。
如果没有客户端改变value，这个set就会好使。
我们可以执行这段代码在一个循环中之道好使为止。
keys的反模式
在下一章，我们将谈论一些不是指定的数据结构的命令。其中一些是管理或调试的工具。
但是有一个要特别说一下：keys命令。这个命令是一个模式，能找到匹配的keys。
这个命令似乎适合一些任务，但是这个不能用到生产环境中。为什么？
因为他是线性的搜索所有匹配的keys。简单的说，速度慢。
怎么用呢？你要家里一个处理bug的服务。每一账户会有一个id，然后你觉得存储每个bug为一个string value 像 bug:account_id:bug_id。如果你需要找到所有相互的bugs（显示这些，或者删除他们），你会试着：
keys bug:1233:*
好的解决方式是用hash。
我能用hash提供一个副引用。所以我们能用他们组织我们的数据：
hset bugs:1233 1 "{id:1,account:1233,subject:'...'}"
hset bugs:1233 2 "{id:2,account:1233,subject:'...'}"
为了获得一个账号所有的bug ids 我们只需简单的调用 hkeys bugs:1233。
删除指定的bug我们调用hdel bugs:1233 2然后我们要删除一个账户 我们可以用del bugs:1223。
小节
结合前一章，我们展示了Redis的一些强大的功能。
还有很多其他的模式你可以构建自己的类型的数据。
但重要的是要了解基本的数据结构，了解后用他们实现属于自己的。
参考推荐：
BloomFilter + Redis 大数据去重策略的实现
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