redis
数据类型、命令和api
redis数据类型及操作命令
redisTemplate操作Redis
Redis的高性能与单线程
- Redis是单线程吗？
Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。 - Redis 单线程为什么还能这么快？
因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。正因为 Redis 是单线程，所以要小心使用 Redis 指令，对于那些耗时的指令(比如keys)，一定要谨慎使用，一不小心就可能会导致 Redis 卡顿。 - Redis 单线程如何处理那么多的并发客户端连接？
Redis的IO多路复用：redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
# 查看redis支持的最大连接数，在redis.conf文件中可修改，# maxclients 10000
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxclients
##1) "maxclients"
##2) "10000"
scan：渐进式遍历键
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
scan 参数提供了三个参数，第一个是 cursor 整数值(hash桶的索引值)，第二个是 key 的正则模式，第三个是一次遍历的key的数量(参考值，底层遍历的数量不一定)，并不是符合条件的结果数量。第一次遍历时，cursor 值为 0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。
注意：但是scan并非完美无瑕， 如果在scan的过程中如果有键的变化（增加、 删除、 修改） ，那么遍历效果可能会碰到如下问题： 新增的键可能没有遍历到， 遍历出了重复的键等情况， 也就是说scan并不能保证完整的遍历出来所有的键， 这些是我们在开发时需要考虑的。
持久化
RDB快照（snapshot）
在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。
你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。
比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：
# save 60 1000 //关闭RDB只需要将所有的save保存策略注释掉即可
还可以手动执行命令生成RDB快照，进入redis客户端执行命令save或bgsave可以生成dump.rdb文件，每次命令执行都会将所有redis内存快照到一个新的rdb文件里，并覆盖原有rdb快照文件。
bgsave的写时复制(COW)机制
Redis 借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在生成快照的同时，依然可以正常处理写命令。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些数据也都是读操作，那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据，那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
save与bgsave对比：
| 命令 | save | bgsave |
|---|---|---|
| IO类型 | 同步 | 异步 |
| 是否阻塞redis其它命令 | 是 | 否(在生成子进程执行调用fork函数时会有短暂阻塞) |
| 复杂度 | O(n) | O(n) |
| 优点 | 不会消耗额外内存 | 不阻塞客户端命令 |
| 缺点 | 阻塞客户端命令 | 需要fork子进程，消耗内存 |
配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。
AOF（append-only file）
快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化，将修改的每一条指令记录进文件appendonly.aof中(先写入os cache，每隔一段时间fsync到磁盘)
打开AOF功能:
# appendonly yes
# 选择一种写入策略:
appendfsync always：每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ，非常慢，也非常安全。
appendfsync everysec：每秒 fsync 一次，足够快，并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。(默认,推荐)
appendfsync no：从不 fsync ，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。
AOF重写
AOF文件里可能有太多没用指令，所以AOF会定期根据内存的最新数据生成aof文件
配置AOF自动重写频率
# auto-aof-rewrite-min-size 64mb //aof文件至少要达到64M才会自动重写，文件太小恢复速度本来就很快，重写的意义不大
# auto-aof-rewrite-percentage 100 //aof文件自上一次重写后文件大小增长了100%则再次触发重写
Redis 4.0 混合持久化
重启 Redis 时，我们很少使用 RDB来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。
开启配置
注意:必须先开启aof!
# aof-use-rdb-preamble yes
如果开启了混合持久化，AOF在重写时，不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件，而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理，并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起，都写入新的AOF文件，新的文件一开始不叫appendonly.aof，等到重写完新的AOF文件才会进行改名，覆盖原有的AOF文件，完成新旧两个AOF文件的替换。
于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，因此重启效率大幅得到提升。
Redis数据备份策略：
- 写crontab定时调度脚本，每小时都copy一份rdb或aof的备份到一个目录中去，仅仅保留最近48小时的备份
- 每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去，可以保留最近1个月的备份
- 每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
- 每天晚上将当前机器上的备份复制一份到其他机器上，以防机器损坏
主从架构
.png)
搭建从节点:
1、复制一份redis.conf文件
2、将相关配置修改为如下值：
port 6380
pidfile /var/run/redis_6380.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
logfile "6380.log"
dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380 # 指定数据存放目录
# 需要注释掉bind
# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）
3、配置主从复制
replicaof 192.168.0.60 6379 # 从本机6379的redis实例复制数据，Redis 5.0之前使用slaveof
replica-read-only yes # 配置从节点只读
4、启动从节点
redis-server redis.conf
5、连接从节点
redis-cli -p 6380
6、测试在6379实例上写数据，6380实例是否能及时同步新修改数据
redis主从工作原理
如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个PSYNC命令给master请求复制数据。
master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。
当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。
主从复制(全量复制)流程图：
数据部分复制(断点续传)
当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。
master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。
主从复制(部分复制，断点续传)流程图：
如果有很多从节点，为了缓解主从复制风暴(多个从节点同时复制主节点导致主节点压力过大)，可以做如下架构，让部分从节点与从节点(与主节点同步)同步数据
jedis api
1、依赖
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
2、api
public class JedisTest {
public static void main(String[] args) {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
jedisPoolConfig.setMinIdle(5);
// timeout，这里既是连接超时又是读写超时，从Jedis 2.8开始有区分connectionTimeout和soTimeout的构造函数
JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "127.0.0.1", 6379, 3000, null);
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
System.err.println(jedis.set("testKey", "testValue"));
System.err.println(jedis.get("testKey"));
//管道操作,批量执行命令
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pipelined.incr("pipelineKey");
pipelined.set("testKey" + i, "test");
}
//获取每个操作的执行结果
List<Object> results = pipelined.syncAndReturnAll();
System.err.println(results);
} catch (Exception e) {
} finally {
// 归还连接
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
}
管道（Pipeline）
客户端可以一次性发送多个请求而不用等待服务器的响应，待所有命令都发送完后再一次性读取服务的响应，这样可以极大的降低多条命令执行的网络传输开销，管道执行多条命令的网络开销实际上只相当于一次命令执行的网络开销。需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。
pipeline中发送的每个command都会被server立即执行，如果执行失败，将会在此后的响应中得到信息；也就是pipeline并不是表达“所有command都一起成功”的语义，管道中前面命令失败，后面命令不会有影响，继续执行。
redis哨兵高可用架构
sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。
哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)
哨兵架构与集群架构相比并没有优势,所以不详述配置和使用方式了.
Redis缓存高可用集群
哨兵模式的缺点
1、哨兵模式如果master节点宕机, 需要重新选举新的master节点,这段时间内redis无法访问
2、数据的读写都使用master节点,从节点只起数据备份的作用,这样大量数据都会存在一个节点(同时同样的数据还会复制几份放在从节点),这样备份或者主从复制的时候redis压力都很大
高可用集群架构
redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵·也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单
Redis高可用集群搭建
redis集群需要至少三个master节点，我们这里搭建三个master节点，并且给每个master再搭建一个slave节点，总共6个redis节点，这里用三台机器部署6个redis实例，每台机器一主一从，搭建集群的步骤如下：
第一步：在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis-cluster，然后在其下面分别创建2个文件夾如下
（1）mkdir -p /usr/local/redis-cluster
（2）mkdir 8001 8004
第一步：把之前的redis.conf配置文件copy到8001下，修改如下内容：
（1）daemonize yes
（2）port 8001（分别对每个机器的端口号进行设置）
（3）pidfile /var/run/redis_8001.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
（4）dir /usr/local/redis-cluster/8001/（指定数据文件存放位置，必须要指定不同的目录位置，不然会丢失数据）
（5）cluster-enabled yes（启动集群模式）
（6）cluster-config-file nodes-8001.conf（集群节点信息文件，这里800x最好和port对应上）
（7）cluster-node-timeout 10000
(8)# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）
(9)protected-mode no （关闭保护模式）
(10)appendonly yes
如果要设置密码需要增加如下配置：
(11)requirepass 123456 (设置redis访问密码)
(12)masterauth 123456 (设置集群节点间访问密码，跟上面一致)
第三步：把修改后的配置文件，copy到8004，修改第2、3、4、6项里的端口号，可以用批量替换：
:%s/源字符串/目的字符串/g
第四步：另外两台机器也需要做上面几步操作，第二台机器用8002和8005，第三台机器用8003和8006
第五步：分别启动6个redis实例，然后检查是否启动成功
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server /usr/local/redis-cluster/800*/redis.conf
（2）ps -ef | grep redis 查看是否启动成功
第六步：用redis-cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis-trib.rb实现)
# 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
# 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问，可以先简单把所有机器防火墙关掉，如果不关闭防火墙则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口16379(默认是在redis端口号上加1W)
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
# 注意：下面这条创建集群的命令大家不要直接复制，里面的空格编码可能有问题导致创建集群不成功
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.0.61:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.168.0.63:8006
第七步：验证集群：
（1）连接任意一个客户端即可：./redis-cli -c -h -p (-a访问服务端密码，-c表示集群模式，指定ip地址和端口号）
如：/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.61 -p 800*
（2）进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）
（3）进行数据操作验证
（4）关闭集群则需要逐个进行关闭，使用命令：
/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.60 -p 800* shutdown
Java API
jedis操作redis集群
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
public class JedisClusterTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(20);
config.setMaxIdle(10);
config.setMinIdle(5);
Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8001));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8002));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8003));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8004));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8005));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8006));
JedisCluster jedisCluster = null;
try {
//connectionTimeout：指的是连接一个url的连接等待时间
//soTimeout：指的是连接上一个url，获取response的返回等待时间
jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "123456", config);
System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "123"));
System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (jedisCluster != null)
jedisCluster.close();
}
}
}
运行效果如下：
OK
123
springboot 操作redis集群
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
server:
port: 8080
spring:
redis:
database: 0
timeout: 3000
password: 123456
cluster:
nodes: 192.168.0.61:8001,192.168.0.62:8002,192.168.0.63:8003,192.168.0.61:8004,192.168.0.62:8005,192.168.0.63:8006
lettuce:
pool:
max-idle: 50
min-idle: 10
max-active: 100
max-wait: 1000
@RestController
public class IndexController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/test_cluster")
public void testCluster() throws InterruptedException {
stringRedisTemplate.opsForValue().set("zhuge", "666");
System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("zhuge"));
}
}
Redis集群原理分析
Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。
当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端要查找某个 key 时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。
槽位定位算法
Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。
HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384
跳转重定位
当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽位映射表。
Redis集群节点间的通信机制
redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中式和gossip
集中式：
优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。
gossip：
gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。
meet：某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；
ping：每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；
pong: 对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新；
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了。
gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力；缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。
gossip通信的10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping消息之后返回pong消息。
Redis集群选举原理分析
当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下：
1.slave发现自己的master变为FAIL
2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
3.其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个epoch只发送一次ack
4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。
从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票
延迟计算公式
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms
•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。
集群脑裂数据丢失问题
redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失，参考集群leader选举机制)：
min-replicas-to-write 1 //写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数
注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。
集群是否完整才能对外提供服务
当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用，如果为yes则集群不可用。
Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？
因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。
奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。
Redis集群对批量操作命令的支持
对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：
mset {user1}:1:name zhuge {user1}:1:age 18
假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot。
分布式锁
redisson分布式锁原理:
加锁lua脚本
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
Collections.singletonList(getRawName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
该脚本的作用是：
如果指定键不存在，则创建一个哈希表，并将指定字段的值设置为1。
如果指定键存在，并且哈希表中指定字段存在，则将该字段的值加1。
如果指定键存在，但哈希表中指定字段不存在，则返回键的剩余过期时间。
锁续命
如果尝试加锁是发现锁已经被占用,则调用renewExpiration方法给这把锁续命1/3的时间.然后返回这把锁的过期时间,此时其他线程会阻塞等待(让出cpu)过期时间的时间长度,然后再继续尝试获取锁.
当锁被释放的时候,会通过redis pub/sub 通知其他等待锁的线程来尝试获取这把锁
集群环境下锁失效的问题
问题:集群环境下,如果有redis节点宕机导致主从数据不一致,有可能会导致锁丢失.
解决方案:
加红锁(此方案无法完全解决)
原理:超过半数redis节点加锁成功才会告知客户端加锁成功
可能失效的情况:假设有3台redis节点,分别有一台redis从节点.如果第一个线程将锁加在了第一台节点和第二台节点的主节点上,此时第二台主节点宕机.第二个线程将同一把锁加在了第三台节点和第二台从节点上.此时两个线程都可以加锁成功.这时就会出现并发问题.
提升分布式锁性能的方案
- 减小锁粒度
- 使用分段锁(假设一个商品key有1000库存,将该key拆分成10分,库存拆成10分)
