如何使用MySQL模拟Redis

这篇文章给大家分享的是有关如何使用MySQL模拟redis的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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redis支持近十种数据类型，最常用的有5种。string、hash、zset、set、list等。本文将针对几种常见的数据结构，探讨一下常用操作的模拟实现。

其实，我们所需要开发的，就是一个redis代理proxy。redis的客户端，连接上我们的代理之后，会进行协议解析。解析出来的命令，将会被模拟，然后根据配置的路由，定位到相应的mysql中。

也就是你所使用的redis，其实使用mysql来存储数据的。没有rdb，也没有aof。

Redis是文本协议

redis是文本协议，协议名称叫做RESP。RESP 是 Redis 序列化协议的简写。它是一种直观的文本协议，优势在于实现异常简单，解析性能极好。

如图，Redis 协议将传输的结构数据，可以总结为 5 种最小单元类型。每个单元结束时，统一加上回车换行符号 。

下面是几个规则：

单行字符串 以 + 开头；  多行字符串 以 $ 开头，后跟字符串长度；  整数值 以 : 开头，后跟整数的字符串形式；  错误消息 以 - 符号开头；  数组 以 * 号开头，后跟数组的长度；

比如，下面这个就是数组[9,9,6]的报文。

*3  :9  :9  :6

所以这个协议的解析和拼装，是非常简单的。拿netty来说，就有codec-redis 模块供我们使用。

实现：数据结构设计

在数据表的设计上，我们发现，kv和hash在效率上没有什么差别，因为它能够直接根据key定位到。

反倒是zset，由于有排序的功能，造成了很多操作的执行效率都不尽人意。

另外，由于我们不同的数据结构，是使用不同的表进行存储的。所以删除操作，要在每张表上都执行一遍。

kv设计

kv，即string，是redis里最基本的数据类型。一个key对应一个value，string类型的值最大能存储512MB。

设计专用的数据库表rstore_kv，其中，rkey是主键。

rkey        varchar  val     varchar  lastTime    bigint

set操作

insert into rstore_kv("rkey","val","lastTime") values($1,$2,$3)  on duplicate key update set "val"=$2,"lastTime"=$3

get操作

select val from rstore_kv where "rkey" = $1

del操作

delete from rstore_kv where "rkey" = $1

exists操作

select count(*) as n from rstore_kv where  "rkey" = $1

ttl操作

select lastTIme from rstore_kv  where  "rkey" = $1

hash设计

hash 是一个键值(key=>value)对集合。hash 特别适合用于存储对象。

设计专用的数据库表rstore_hash，其中，rkey和hkey是联合主键。

rkey        varchar  hkey        varchar  val     varchar  lastTime    bigint

hset操作

insert into rstore_hash("rkey","hkey","val","lastTime") values($1,$2,$3,$4)  on duplicate key update set "val"=$3,"lastTime"=$4

hget操作

select val from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2

hgetall操作

select hkey,val from rstore_hash where "rkey" = $1

hdel操作

delete from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2

del操作

delete from rstore_hash where "rkey" = $1

hlen,hexists操作

select count(*) as num from rstore_hash where "rkey" = $1

ttl操作

select max(lastTIme) from rstore_hash  where  "rkey" = $1

zset设计

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。它的底层结构是跳跃表，效率特别高，但是会占用大量内存。

设计专用的数据库表rstore_zset，其中，rkey和member是联合主键。

rkey        varchar  member        varchar  score     double  lastTime    bigint

zadd操作

insert into rstore_zset("rkey","member","score","lastTime") values($1,$2,$3,$4) on duplicate key update update set "score"=$3,"lastTime"=$4

zscore操作

select score from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2

zrem操作

delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2"

zcard,exists操作

select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1

zcount操作

select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3

zremrangebyscore操作

delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3

zrangebyscore操作

select member,score from rstore_zset  where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3 order by score asc,member asc

zrange操作

select member,score from rstore_zset  where "rkey" = $1 order by score asc offset $2 limit $3

zrank操作

select rank from (select member,rank() over (order by "score" asc, "lastTime" asc) as rank from rstore_zset where "rkey" = $1 ) m where m."member"= $2;

ttl操作

select max(lastTIme) from rstore_zset  where  "rkey" = $1

del操作

delete from rstore_zset where "rkey" = $1

set设计

Redis的Set是string类型的无序集合。

设计专用的数据库表rstore_set，其中，rkey和member是联合主键。

rkey        varchar  member        varchar  lastTime    bigint

sadd操作

insert into rstore_set("rkey","member","lastTime") values($1,$2,$3)  on duplicate key update update set "lastTime"=$3

scard操作

select count(*) as num from rstore_set where "rkey" = $1

sismember操作

select member from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2

smembers操作

select member from rstore_set where "rkey" = $1

srem操作

delete from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2

del操作

delete from rstore_set where "rkey" = $1

ttl操作

select max(lastTIme) from rstore_set  where  "rkey" = $1

感谢各位的阅读！关于“如何使用MySQL模拟Redis”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

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