最近看redis相关的书籍，发现zrevrangebyscore在目前的业务中使用场景非常多，所以下面通过特殊的案例来分享一下zrevrangebyscore的使用。微博推荐，时事新闻，聊天记录拉取等应用中，数据都会按照时间排列，形成有序队列。下面我们会根据这类应用来讲解一下实际的案例使用。
顾名思义，延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列，消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。
有序集合 Zset 中的 元素排序 , 是 根据 评分 进行排序 , 每个成员 都关联了一个 评分 , 在该 有序集合 中 , 根据 评分 由低到高 进行排序 ;
Redis Zset是有序集合,和Set集合一样也是不允许存在重复元素,不同的是Zset中每个元素都会关联一个double类型的分数,Redis正是通过分数为集合中的成员进行排序.
异常统一说明： error（out of range）导图简写@EOOR； 负数偏移量表示倒数第几，导图简写@LBN（last but number）；
有序集合保留了集合不能有重复成员的特性，有序集合的元素可以排序，但是它和列表使用索引下标作为排序不同，有序集合给每个元素设置一个分数score 作为排序的依据。
Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。
getset:将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。
最近做排行信息的时候用到了 Redis 的 Sorted Set， 写篇文章来和大家分享一波。
一般而言，Redis的ZSet提供了丰富的功能，可以形成诸多应用。 在Redis中，提供了如下诸多功能。 有序集(Sorted Set) ZADD ZREM ZCARD ZCOUNT ZSCORE Z
Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。 在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成
string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。 string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型，一个redis中字符串value最多可以是512M
一、有序集合对象概述 它保留了集合不能有重复成员的特性， 但不同的是，有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据 如下
视频直播间作为直播系统对外的表现形式，在整个系统中处于核心地位。通常除了视频直播窗口外，直播间还包含在线用户，礼物，评论，点赞，排行榜等信息。直播间消息，时效性高，互动性强，对系统时延有着非常高的要求，非常适合使用Redis等缓存服务来处理。
Redis GEO 主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，该功能在 Redis 3.2 版本新增。
有序集合是给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据这一概念的集合，其也是不能有重复元素的。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
这里就不说具体的zset实现了(我太菜，不敢放肆，等我牛逼了我再写zset实现，估计n年后 )，总之为了速度和稳定性以及持久化，redis肯定是最合适的，而且redis又有zSet这种数据结构，那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet：
最近我们发布了一款新的app，其中包含一个搜索功能。在搜索时，会给用户展示四个热门搜索词汇。我们利用 Redis 的有序集合（zset）实现了这一功能。由于应用程序刚刚上线并且尚未大力推广，所以热门搜索词汇显示的是我们随手测试词汇，如测试、test、111等。这会给人一种不够专业的印象。为了提升产品形象，我们计划通过后台删除这些测试的词汇，使热门搜索词汇更加贴近实际使用情况。今天，我将与大家分享在 Redis 命令行中操作有序集合（zset）的命令，以及我们实现热门搜索词汇功能的思路。
一、redis有五种数据类型 字符串 哈希 列表 集合 有序集合 二、字符串的操作 字符串最大可存储512M数据，保存普通文字和二进制文件。 基本命令 SET email Scott@163.com GET email DEL email 截取命令 GETRANGE 截取字符串的内容 GETRANGE email 0 3 STRLEN 获得字符串长度 STRLEN email SETEX 设置带有过期时间（秒）的KEY-VALUE SETEX city 5 Bejing MSET
Zadd 命令用于将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。 如果某个成员已经是有序集的成员，那么更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上。 分数值可以是整数值或双精度浮点数。 如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 ZADD 操作。 当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。
Redis的ZSet是有序、且不重复 （很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的）
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
本文总结了在OpenResty中的操作，与大家分享，涉及知识点为Openresty, Lua, Redis。
sorted sets 是 Redis 类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score，代表这个 value 的排序权重。内部使用 HashMap 和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。sorted sets 中最后一个value被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。
Redis可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射，这5种数据结构类型分别为string（字符串），list（列表），set（集合），hash（散列），zset（有序集合），下面将分别对这5种数据类型的控制命令进行总结，熟话说好记性不如烂笔头，方便以后查看。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M。String的数据结构为简单动态字符串，采用分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。
采用java.util.LinkedHashSet实现的有序集合，如果score不同，则score大的元素大；如果score相同，则字符串字典顺序大的元素大，不能存在一样大的元素，因为有序集合也是集合。
延迟队列，想必大家都不陌生，顾名思义，它是一个带有延迟功能的队列。那么到底为什么需要延迟，怎么延迟呢？考虑一下下面的应用场景。
redis命令不区分大小写 通用命令： 1. 获得符合规则的键名列表: keys pattern 其中pattern符合glob风格 ? (一个字符) * （任意个字符） [] (匹配其中的
redis.properties 配置文件内容 redis.pool.maxActive=100 redis.pool.maxIdle=20 redis.pool.maxWait=3000 redis.pool.testOnBorrow=false redis.pool.testOnReturn=false redis.ip=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.port1=6380 redis.password=**** package com.szreach.rcrp
下载地址： http://central.maven.org/maven2/redis/clients/jedis/2.9.0/jedis-2.9.0.jar
Redis中得集合以无序得方式来存储多个各不相同得元素，用户可以快速得对集合执行添加，移除操作或者检查一个元素是否存在集合中。 Set集合命令操作 sadd:将一个元素或者多个元素插入到集合key中 已存在的集合元素会被忽略。 key不存在的情况下会创建一个集合。 时间复杂度是O(N)，n是被添加的元素的数量。 sadd key member member scard: 返回集合中key的基数 时间复杂度是O(1). scard key sdiff: 返回一个集合的全部成员，该集合是所有的给定集合之间
Redis发布消息通常有两种模式： • 队列模式（queuing） • 发布-订阅模式(publish-subscribe) 任务队列：顾名思义，就是“传递消息的队列”。与任务队列进行交互的实体有两类，一类是生产者（producer），另一类则是消费者（consumer）。生产者将需要处理的任务放入任务队列中，而消费者则不断地从任务独立中读入任务信息并执行。 任务队列的好处： • 松耦合。 生产者和消费者只需按照约定的任务描述格式，进行编写代码。 • 易于扩展。 多消费者模式下，消费者可以分布在多个不同的服务器中，由此降低单台服务器的负载。
1. 简介 Redis有序集合zset（sorted set）与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。 不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。 因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。 访问有序集合的中间元素也是非常快的，因此能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。 2. 常用
Redis和Memcached最大的区别，Redis 除啦支持数据持久化之外，还支持更多的数据类型而不仅仅是简单key-value结构的数据记录。Redis还支持对这些数据类型做更多的服务端操作，从而也能减少网路的IO次数与数据体积，这里也比Memcached要方便与高效，只针对这一点啊，想喷的左上角群喷。
前一篇文章通过Redis的有序集合Sorted Set和调度框架Quartz实例一版简单的延时任务，但是有两个相对重要的问题没有解决：
目前redis没法逆向关联数据，意思就是只能知道库里有哪些key，但没法知道一个key来自于哪个库，
5.根据value选择非阻塞删除，仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
Redis 默认情况下，会绑定在 0.0.0.0:6379，如果没有进行采用相关的策略，比如添加防火墙规则避免其他非信任来源 ip 访问等，这样将会将 Redis 服务暴露到公网上，如果在没有设置密码认证（一般为空）的情况下，会导致任意用户在可以访问目标服务器的情况下未授权访问 Redis 以及读取 Redis 的数据。
最近在学习非关系型数据库redis，来总结一下redis常用的指令吧，比较简单，就当做自己敲打一遍加深一下印象吧。
有序集合和集合类似，只是说它是有序的，和无序集合的主要区别在于每一个元素除了值之外，它还会多一个分数。
注意：KEYS 的速度非常快，但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题，建议用scan命令，以渐进的方式分多次遍历数据库。
zset类型数据提供了数据基于分数的排序功能，其数据结构就和hash数据结构类似。这种映射关系的数据结构允许我们去操作分数，或者获取、截取这些具有顺序的元素个体。在第一章中我们展示了一个简单的例子，使用zset来对发布的文章根据时间和投票的数据进行排序。本片文章我们将要讨论有关zset的一些其他操作命令，我们可以学习到如何添加和更新zset中的数据，当然我们也将了解如何使用zset数据结构进行intersection（差集）和并集的命令。当我们完成这块的学习之后，我们就会更好的理解第一章我我们有关zset的示例，以及后边的第五六七章的想滚内容。
今天我们继续学习Redis中的数据类型，今天我们学习有序集合类型，也是Redis中的5大数据类型中的最后一个。看名字，我们就知道，有序集合也是一种集合，并且这个集合还是有序的。那有序集合和列表有什么不同呢？因为列表也是有序的。它们到底有什么不同呢？有序集合的有序和列表的有序是不同的。列表中的有序指的的是插入元素的顺序，和查询元素的顺序相同。而有序集合中的有序指的是它会为每个元素设置一个分数(score)，而查询时可以通过分数计算元素的排名，然后在返回结果。因为有序集合也是集合类型，所以有序集合中也是不插入重复元素的，但在有序集合中分数则是可以重复，那如果在有序集合中有多个元素的分数是相同的，那么这些重复的元素的排名是怎么计算的呢？在下面的内容中我们在做详细说明。下面我们看一下列表、集合、有序集合的它们3个数据类型之间的区别。
Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs 等。
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器，允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
zadd key score member [ score member ...... ]
这一篇文章将讲述Redis中的sortedset类型命令，同样也是通过demo来讲述，其他部分这里就不在赘述了。
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