redis除了基本的功能以后，还有许多功能有很大的用处。比如说慢查询分析、功能强大的Redis Shell、 Pipeline、事务与Lua脚本、Bitmaps、 HyperLogLog、发布订阅等，下面简单介绍几种。
慢查询
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慢查询分析
所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命
令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来， Redis也提供了类似的功能。
一条客户端命令的生命周期.png
满查询只分析（3）过程。
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慢查询的两个配置参数
slowlog-log-slower-than（预设阀值）
slowlog-max-len（慢查询日志最多存储多少条） - 命令
（1）获取慢查询日志
slowlog get [n]
（ 2）获取慢查询日志列表当前的长度
slowlog len
（ 3）慢查询日志重置
slowlog reset
慢查询日志数据结构.png
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实践
实际使用过程中要注意以下几点：
·slowlog-max-len配置建议：线上建议调大慢查询列表，记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能，例如线上可设置为1000以上。
·slowlog-log-slower-than配置建议：默认值超过10毫秒判定为慢查询，需要根据Redis并发量调整该值。由于Redis采用单线程响应命令，对于高流量的场景，如果命令执行时间在1毫秒以上，那么Redis最多可支撑OPS不到1000。因此对于高OPS场景的Redis建议设置为1毫秒。
·慢查询只记录命令执行时间。因此客户端执行命令的时间会大于命令实际执行时间。因为命令执行排队机制，慢查询会导致其他命令级联阻塞，因此当客户端出现请求超时，需要检查该时间点是否有对应的慢查询，从而分析出是否为慢查询导致的命令级联阻塞。
·由于慢查询日志是一个先进先出的队列，也就是说如果慢查询比较多的情况下，可能会丢失部分慢查询命令，为了防止这种情况发生，可以定期执行slow get命令将慢查询日志持久化到其他存储中。
Bitmaps
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数据结构模型
Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
字符串big用二进制表示.png -
命令
（1）设置值
setbit key offset value
（2）获取值
gitbit key offset
（3）获取Bitmaps指定范围值为1的个数
bitcount [start][end]
（5）Bitmaps间的运算
bitop op destkey key[key....] -
Bitmaps分析
假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到
很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的set和Bitmaps存储一天活跃用户的对比.png
但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如表3-5所示，很显然，这set和Bitmaps存储独立用户空间对比.png
时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0。
set和Bitmaps存储一天活跃用户的对比（独立用户比较少）.png
发布订阅
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模型
Redis发布订阅模型.png -
命令
（1）发布消息
publish channel message
（2）订阅消息
subscribe channel [channel ...]
（3）取消订阅
unsubscribe [channel [channel ...]]
（4）按照模式订阅和取消订阅
psubscribe pattern [pattern...]
punsubscribe [pattern [pattern...]] -
使用场景
聊天室、公告牌、服务之间利用消息解耦都可以使用发布订阅模式，下面以简单的服务解耦进行说明。
发布订阅用于视频信息变化通知.png
