Redis笔记

Redis

笔记参考：B站，狂神说Java

链接：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?p=1

Nosql概述

1、单机MySQL的年代

2、Memcached (缓存) + MySQL +垂直拆分

什么是NoSQL

NoSQL

NoSQL=Not Only SQL（不仅仅是SQL）

泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！，传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！

NoSQL特点

解耦！

1、方便扩展(数据之间没有关系,很好扩展! )
2、大数据量高性能( Redis 一秒写8万次，读取11万，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！)
3、数据类型是多样型的！(不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了！)
4、传统RDBMS和NoSQL

传统的RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中
- 操作操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务
- ......

Nosql
- 不仅仅是数据	
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库(社交关系)
- 最终一致性 
- CAP定理和BASE (异地多活)初级 架构师!
- 高性能，高可用，高可扩
-

了解：3V+3高

大数据时代的3V：主要是描述问题的

海量Volume
多样Variety
实时Velocity

大数据时代的3高：主要是对程序的要求

高并发
高可扩
高性能

NoSQL的四大分类

KV键值对

新浪:Redis
美团:Redis+Tair
阿里、百度: Redis + memecache

文档型数据库( bson格式和json一样)

MongoDB(一般必须要掌握)
- MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库, C++编写,主要用来处理大量的文档!
- MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据中中间的产品！MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的！
ConthDB

列存储数据库

HBase
分布式文件系统

图关系数据库

他不是存图形,放的是关系,比如:朋友圈社交网络,广告推荐！
Neo4j, InfoGrid ;

Redis入门

概述

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis能干嘛?

1、内存存储、持久化，内存中是断电即失、所以说持久化很重要( rdb、 aof)

2、效率高，可以用于高速缓存

3、发布订阅系统

4、地图信息分析

5、计时器、计数器（浏览量！）

6、......

特性

1、多样的数据类型
2、持久化
3、集群
4、事务

......

Redis下载

官网: https://redis.io/

中文网: http://www.redis.cn/

Windows安装

1、下载安装包： https://github.com/dmajkic/redis/releases

2、下载完毕得到压缩包：

3、解压到自己电脑上的环境目录下的就可以的！Redis十分的小，只有5M

4、开启Redis，双击运行服务（redis-server.exe）即可！

默认端口：6379

5、使用redis客户端来连接redis（双击redis-cli.exe）

记住一句话，Window下使用确实简单，但是Redis推荐我们使用Linux去开发使用！

Linux安装

1、下载安装包！

https://redis.io/

2、上传到云服务器

3、进入解压后的文件

可以看到我们redis的配置文件

4、基本的环境安装

# 第一步
yum install gcc-c++
# 第二步	make命令
make

5、检查gcc版本

6、执行make命令

执行完毕（需要一点时间进行下载）

7、然后make install

make install

# Redisd在Linux的默认安装路径是：/usr/local/bin

8、将redis配置文件。复制到我们当前目录下

(我们以后就用新建目录下的redis.config的配置文件进行启动)

9、修改redis为后台运行

注意：redis默认不是后台启动，我们需要修改配置文件！

按下ESC退出insert模式，输入:wq(保存并退出)

这样redis就会默认在后台运行了

10、启动redis服务

查看redis的进程是否开启！

11、关闭redis服务

后面我们会使用单机多Redis启动集群测试！

测试性能

redis-benchmark是一个压力测试工具!

官方自带的性能测试工具！

redis 性能测试工具可选参数如下所示：

测试一下

基础知识

redis默认有16个数据库

默认使用第0号数据库

切换数据库

清空当前数据库

flushdb

清空所有数据库

flushall

Redis是单线程的！

明白Redis是很快的，官方表示，Redis是基于内存操作，CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了！

Redis是C语言写的，官方提供的数据为100000+ 的QPS ，这可不比同样使用key-vale的Memecache差！

Redis为什么单线程还这么快?

误区1：高性能的服务器一定是多线程的？
误区2：多线程( CPU上下文会切换！)一定比单线程效率高？

核心：redis是将所有的数据全部放在内存中的，所以说使用单线程去操作效率就是最高的，多线程（CPU上下文会切换：耗时的操作！！！），对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率就是最高的！多次读写都是在一个CPU上的，在内存情况下，这个就是最佳的方案！

五大数据类型

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets），有序集合（sorted sets）与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和地理空间（geospatial）索引半径查询。 Redis 内置了复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions）和不同级别的磁盘持久化（persistence），并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。

Redis-Key

# 查看所有的key
keys *
# 检查是否存在[key]
exists [key]
# 移除[key]
move [key]

单点登录，设置过期时间

# 为[key]设置过期时间
expire [key] [second]
# 查看[key]设置过期时间的倒计时
ttl [key]

查看当前key类型

127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> type name
string
127.0.0.1:6379> type age
string

后面遇到不会的命令可以在官网上查找帮助文档

中文网: http://www.redis.cn/

String（字符串）

追加字符串

127.0.0.1:6379> set key1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"v1"
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key1"
127.0.0.1:6379> exists key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> append key1 "hello"
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> strlen key1
(integer) 7

对不存在的字符串，进行追加字符串

127.0.0.1:6379> append name dahai
(integer) 5
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key1"
2) "name"
127.0.0.1:6379> get name
"dahai"

增加，减少操作

和java的i++（自增）有点像

127.0.0.1:6379> set views 0
OK
127.0.0.1:6379> type views
string
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get views
"1"
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get views
"2"
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get views
"1"
127.0.0.1:6379> incrby views 10
(integer) 11
127.0.0.1:6379> incrby views 5
(integer) 16
127.0.0.1:6379> decrby views 9
(integer) 7
127.0.0.1:6379>

字符串范围

提取

getrang

127.0.0.1:6379> set key1 "hello,world!"
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,world!"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 4
"hello"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 -1
"hello,world!"

替换

127.0.0.1:6379> set key2 abcdefg
OK
127.0.0.1:6379> get key2
"abcdefg"
127.0.0.1:6379> setrange key2 1 xx
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"

过期时间

设置过期时间

setex（set with expire）

127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello"
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 24

不存在再设置

如果这个[key]没有被用过，才会去设置，否则会失败（在分布式锁中会常常使用！）

setnx（set if not exist）（原子性操作，一起成功，一起失败）

127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key2"
2) "key1"
3) "mykey"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "MongoDB"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
127.0.0.1:6379>

批量设置值

mset

127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k3"
3) "k2"

msetnx

如果不存在再设置

批量获取值

mget

127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"

对象

# 这里的key是一个巧妙的设计：user:{id}:{attribute} value
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 18
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "18"
127.0.0.1:6379>

另一种设置对象方式，用json字符来保存一个对象！

127.0.0.1:6379> set user:2 {name:zhangsan,age:18}
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "user:2"
2) "user:1:age"
3) "user:1:name"
127.0.0.1:6379> get user:2
"{name:zhangsan,age:18}"
127.0.0.1:6379>

先get后set

getset

127.0.0.1:6379> getset db redis
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db MongoDB
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"MongoDB"

List（列表）

基本的数据类型，列表

list可以从左边进也可以从右边进

list可以从左边出也可以从右边出

在redis里面，我们可以把list玩成，栈、队列、阻塞队列！

所有的list命令都是用l来头的

存入值

lpush [key] value

rpush [key] value

# 将一个值或者多个值，插入到列表头部(左)
127.0.0.1:6379> lpush list one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379>

# 将一个值或者多个值，插入到列表头部(右)
127.0.0.1:6379> rpush list four
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "four"

图解

移除值

lpop [key]

rpop [key]

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "four"
127.0.0.1:6379> lpop list
"three"
127.0.0.1:6379> rpop list
"four"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "one"

利用下标获取值

lindex [key] index

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"two"
127.0.0.1:6379> lindex list 1
"one"

获取list长度

llen

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> llen list
(integer) 2

移除指定的值

lrem

127.0.0.1:6379> lpush list one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lpush list three
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lpush list three
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lpush list three
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "three"
4) "three"
5) "two"
6) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "three"
4) "three"
5) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 3 three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"

保留某一段的值

ltrim

127.0.0.1:6379> rpush list "hello1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list "hello2"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list "hello3"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush list "hello4"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
3) "hello3"
4) "hello4"
127.0.0.1:6379> ltrim list 1 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello2"
2) "hello3"

移除列表元素并添加到另一个列表里

tip：如果另一个列表不存在，会自动创建

rpoplpush

移除list列表中最右边的元素并且把这个元素添加到新list列表里

127.0.0.1:6379> clear
127.0.0.1:6379> rpush list "hello1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list "hello2"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list "hello3"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush list "hello4"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> rpoplpush list mylist
"hello4"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
3) "hello3"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello4"

替换指定的值

相对于更新操作

lset

127.0.0.1:6379> exists list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 MongoDB
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> rpush list hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello"
127.0.0.1:6379> lset list 0 MongoDB
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "MongoDB"

往指定位置插入值

linsert

127.0.0.1:6379> rpush list hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list world
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> linsert list before world my
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello"
2) "my"
3) "world"
127.0.0.1:6379> linsert list after world !
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hello"
2) "my"
3) "world"
4) "!"

小结

他实际上是一个链表，before Node after，left ，right 都可以插入值
如果key不存在，创建新的链表
如果key存在，新增内容
如果移除了所有值,空链表，也代表不存在！
在两边插入或者改动值，效率最高！中间元素，相对来说效率会低一点

消息队列（Lpush Rpop），栈（Lpush Lpop）

Set（无序集合）

存入值

set中的值是不能重复的！

add [key] value

127.0.0.1:6379> sadd myset hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset world
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> sismember myset hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember myset mike
(integer) 0

查看值

smembers [key]

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"

获取set集合中的内容元素个数

scard [key]

127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sadd myset hello
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sadd myset hello2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 3

移除指定元素

srem [key] value

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "world"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> srem myset hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "world"

set中抽随机

srandmember [key]

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "world"
3) "hello3"
4) "hello1"
5) "hello4"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 
"hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 
"world"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "world"
2) "hello3"

随机移除一个元素

spop [key]

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "hello4"
3) "world"
4) "hello1"
5) "hello3"
127.0.0.1:6379> spop myset
"hello1"
127.0.0.1:6379> spop myset
"hello3"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "hello4"
3) "world"
127.0.0.1:6379> spop myset 2
1) "world"
2) "hello4"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"

指定一个元素，移动到另外一个set集合

tip：如果另一个set不存在，会自动创建

smove

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello4"
2) "hello2"
3) "hello3"
4) "hello1"
127.0.0.1:6379> sadd myset2 hello5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 hello4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "hello3"
3) "hello1"
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "hello4"
2) "hello5"

共同关注（并集）

应用场景：微博，抖音互关

数字集合类

差集sdiff
交集sinter
并集sunion

127.0.0.1:6379> sadd myset hello1 hello2 hello3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello2"
2) "hello3"
3) "hello1"
127.0.0.1:6379> sadd myset2 hello2 hello4 hello3 hello5
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "hello4"
2) "hello2"
3) "hello5"
4) "hello3"
127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2
1) "hello1"
127.0.0.1:6379> sinter myset myset2
1) "hello2"
2) "hello3"
127.0.0.1:6379> sunion myset myset2
1) "hello2"
2) "hello4"
3) "hello5"
4) "hello3"
5) "hello1"

Hash（哈希）

Map集合，key-map！

存取hash字段

127.0.0.1:6379> hset myhash name dahai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash name
"dahai"
127.0.0.1:6379> hmset myhash age 18 sex 1
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash name age sex
1) "dahai"
2) "18"
3) "1"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "name"
2) "dahai"
3) "age"
4) "18"
5) "sex"
6) "1"

删除指定的key字段

hdel

127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "name"
2) "dahai"
3) "age"
4) "18"
5) "sex"
6) "1"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> hdel myhash name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "age"
2) "18"
3) "sex"
4) "1"

获取hash表的字段数量

127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "age"
2) "18"
3) "sex"
4) "1"
5) "name"
6) "dahai"
127.0.0.1:6379> hlen myhash
(integer) 3

判断hash表中指定字段是否存在

127.0.0.1:6379> hexists myhash name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash hello
(integer) 0

只获得hash对应的key/value

127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "age"
2) "18"
3) "sex"
4) "1"
5) "name"
6) "dahai"
127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "age"
2) "sex"
3) "name"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "18"
2) "1"
3) "dahai"

追加值

127.0.0.1:6379> hset myhash filed3 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash filed3 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hincrby myhash filed3 -1
(integer) 5

hash表中不存在某字段才创建

127.0.0.1:6379> hsetnx myhash filed4 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash filed4 hello
(integer) 0

用hash存对象

# 这里的key是一个巧妙的设计：user:{id}:{attribute} value
127.0.0.1:6379> hset user:1 name dahai age 18
(integer) 2
127.0.0.1:6379> hmget user:1 name age
1) "dahai"
2) "18"

hash可以保存变更的数据 user name age ，尤其是用户信息之类的，经常变动的信息！hash更适合对象的存储，Sring更适合字符串的存储！

Zset（有序集合）

score叫计数位

存字段的时候给字段一个次序

# zadd [key] [score] value
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379> zadd myset 4 five 5 four
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
4) "five"
5) "four"

通过score排序

升序查找

127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf 
1) "xiaoming"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"

127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf 2500
1) "xiaoming"
2) "xiaohong"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf 2500 withscores
1) "xiaoming"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"

降序查找

127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "5000"
3) "xiaoming"
4) "500"

移除指定的元素

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xiaoming"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xiaoming"
2) "zhangsan"

获取有序集合中的个数

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xiaoming"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zcard salary
(integer) 2

获取指定区间的元素个数

127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 hello2 3 hello3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
3) "hello3"
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zcount myset 2 3
(integer) 2

三种特殊数据类型

geospatial（地理空间）

朋友的定位，附近的人，打车距离计算？

查询城市经纬度工具：http://www.jsons.cn/lngcode/

只有六个命令

GEOADD

时间复杂度：每一个元素添加是O(log(N)) ，N是sorted set的元素数量。

规定如下：

有效的经度从-180度到180度。
有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。

# geoadd   添加地理位置
# 规则：两极无法直接添加，我们一般会下载城地理位置数据，直接通过java程序一次性导入！
# 参数 key 值（纬度，经度，名称）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.405285 39.904989 beijin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.472644 31.22337 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.504962 29.533155 chongqing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114.085947 22.547 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.153576 30.287459 hangzhou
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 87.617733 43.792818 wulumuqi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 110.33119 20.031971 haikou
(integer) 1

GEODIST

**时间复杂度：O(log(N)) **

两人之间的距离

返回两个给定位置之间的距离。

如果两个位置之间的其中一个不存在，那么命令返回空值。

指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：

m 表示单位为米。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。

# 查看上海到北京的直线距离，若后面不接长度单位，默认使用米（M）输出
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijin shanghai
"1068445.0265"
# 查看重庆到北京的直线距离
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijin chongqing km
"1464.2210"

GEOHASH

**时间复杂度：O(log(N)) **

返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示。

通常使用表示位置的元素使用不同的技术，使用Geohash位置52点整数编码。由于编码和解码过程中所使用的初始最小和最大坐标不同，编码的编码也不同于标准。此命令返回一个标准的Geohash，在维基百科和geohash.org网站都有相关描述

该命令将返回11个字符的Geohash的字符串

# 将二维的经纬度转换成一维的字符串！，如果两个字符串约接近，之间的距离越近
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijin chongqing
1) "wx4g0b7xrt0"
2) "wm78p86e170"

GEOPOS

**时间复杂度：O(log(N)) **

获取指定的城市的纬度和经度

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijin shanghai chongqing
1) 1) "116.40528291463851929"
   2) "39.9049884229125027"
2) 1) "121.47264629602432251"
   2) "31.22337074392616074"
3) 1) "106.50495976209640503"
   2) "29.53315530684997015"

GEORADIUS

时间复杂度：O(N+log(M))

以给定的经纬度为中心，返回键包含的位置元素当中，与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

范围可以使用以下其中一个单位：

m 表示单位为米。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "chongqing"
2) "shenzhen"
3) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "chongqing"

在给定以下可选项时，命令会返回额外的信息：

WITHDIST: 在返回位置元素的同时，将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式，返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大。

命令默认返回未排序的位置元素。通过以下两个参数，用户可以指定被返回位置元素的排序方式：

ASC: 根据中心的位置，按照从近到远的方式返回位置元素。
DESC: 根据中心的位置，按照从远到近的方式返回位置元素。

GEORADIUSBYMEMBER

时间复杂度：O(N+log(M))

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijin 1000 km
1) "beijin"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijin 4000 km
1) "haikou"
2) "chongqing"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijin"
7) "wulumuqi"

Geo的底层实现原理其实就是Zset，我们可以使用Zset命令操作Geo

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "wulumuqi"
2) "haikou"
3) "chongqing"
4) "shenzhen"
5) "hangzhou"
6) "shanghai"
7) "beijin"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "wulumuqi"
2) "haikou"
3) "chongqing"
4) "shenzhen"
5) "hangzhou"
6) "shanghai"

hyperloglog（基数统计）

简介

Redis的基数统计算法结构HyperLogLog。HyperLogLog结构是Redis在在 2.8.9 版本新增加的。

HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数？

一般来说一组数据中，去掉重复的数据后的数据，可称为基数。比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

网页的UV（一个人访问网站多次，但是还是算作一个人）

传统的方式，set保存用户的id，然后就可以统计set中元素数量作为判断标准。

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦！我们的目的是为了计数，而不是保存用户id。

测试，统计计数

127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 a s d f g h j k l
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3
(integer) 13

bitmap（位图场景）

位存储

Bitmaps位图，数据结构！都是操作二进制位来进行记录。就只有0和1两个状态。

存值

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0

查看某一天是否打卡

查看指定的值

127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 0

统计

统计打卡的天数

127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 5

事务

Redis事务本质：一组命令的集合！一个事务中所有的命令都会被序列化，事务在执行的过程中，会按照顺序执行。

一次性，顺序性，排他性！执行一系列的命令！

----- 队列 set set set 执行-------

Redis事务没有隔离级别的概念

所有的命令在事务中，并没有直接被执行，只有发起执行命令的时候才会执行。

Redis单条命令是原子性的，但是事务不保证原子性。

redis的事务：

开启事务（multi）
命令入队（....）
执行事务（exec）

正常执行事务

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK

放弃事务

入队的命令都不会被执行

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)

编译型异常

（代码有问题！命令有错！事务中所有的命令都不会被执行！）

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> getset k3
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5
(nil)

运行异常

（1/0的异常），如果事务队列中存在语法性异常，那么执行命令的时候，其他命令依然会正常执行。（所以这就是redis的事务不存在原子性）

127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
# 下面这行代码语法没有错误，但是运行是错误的
127.0.0.1:6379> incr k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range
2) OK
3) OK
4) "v3"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> get k3
"v3"

监控watch

悲观锁

很悲观，什么时候都会出问题，无论干什么都不会出现问题

乐观锁

很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会上锁，更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据。
获取version
更新的时候比较version

Redis的监视测试

乐观锁

正常执行成功

事务期间，数据没有发生变化

127.0.0.1:6379> clear
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set out 0
OK
127.0.0.1:6379> watch money
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> decrby money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20

异常执行

一条数据正在被监视，期间另一条线程改变了这个数据

测试多线程修改值，使用watch可以当做redis的乐观锁操作

另一个线程突然进来

提交事务

需要解锁，然后重新获得锁

执行失败必须解锁，然后重新获得锁

Jedis

我们要使用java来操作Redis

什么是jedis

是Redis官方推荐的java连接开发工具！使用java操作redis中间件。如果要使用java操作redis，那么一定要对jedis非常熟悉！

测试

1、导入对应的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.dahai</groupId>
    <artifactId>redis-01-jedis</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <!--导入jedis的包-->
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>4.2.3</version>
        </dependency>
        <!--fastjson-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.80</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

2、编码测试

连接数据库
操作命令
断开连接

用Jedis连接阿里云等服务器上的redis
一. 配置redis.conf
    1.设置访问redis的密码：requirepass 要设置密码
    2.注释bind 127.0.0.1
    (重启redis-server服务,进入redis后要先验证密码,用这个命令：auth 密码 ,然后ping一下看有没有配置成功)
二 . idea访问时添加auth密码
  Jedis jedis = new Jedis("服务器的外网ip",6379);
  jedis.auth("redis的密码");
  System.out.println(jedis.ping());
（输出PONG的话就成功了）
# =========================================	
首先要开启安全组策略6379！！！！！！！！！
然后bind注释掉所有！！！！！！！
受保护的也设置为no！！！！！
防护墙也要关掉！！！！
且要重启才能生效！！！

连接本地redis

package com.dahai;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class TestPing {
    public static void main(String[] args) {
        //1、new 一个jedis对象即可
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
        //jedis 所有的命令就是我们之前学习的所有指令！
        System.out.println(jedis.ping());
    }
}
//输出结果：PONG

常用API

String

List

Set

Hash

Zset

事务

package com.dahai;

import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class TestTx {
    public static void main(String[] args) {
        //1、new 一个jedis对象即可
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
        //jedis 所有的命令就是我们之前学习的所有指令！
        System.out.println(jedis.ping());

        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put("hello","world");
        jsonObject.put("name","dahai");
        //开启事务
        Transaction multi = jedis.multi();
        String result = jsonObject.toString();
        try {
            multi.set("user1",result);
            multi.set("user2",result);
            multi.exec();       //执行事务
        }catch (Exception e){
            multi.discard();    //放弃事务
            e.printStackTrace();
        }finally {
            System.out.println(jedis.get("user1"));
            System.out.println(jedis.get("user2"));
            jedis.close();      //关闭连接
        }
    }
}

SpringBoot整合

需要再次看视频复习

说明：在springboot2.x之后，原来使用的jedis被替换成了lettuce。

jedis：采用的是直连，多个线程操作的话是不安全的，如果想要避免不安全，使用jedis pool连接池！BIO

lettuce：采用netty，实例可以在多个线程中被共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据，更像NIO模式

Redis.conf详解

启动的时候，就通过配置文件来启动的

单位

1、配置文件unit单位对大小写不敏感！

包含

就好比我们学习spring、import、include

网络

bind 127.0.0.1			# 绑定的ip
protected-model yes		# 保护模式
port 6379				# 端口设置

通用GENERAL

daemonize yes		# 以守护进程的方式运行，默认是no，我们需要自己开启为yes
pidfile /var/run/redis_6379.pid		# 如果以后台方式运行，我们就需要指定一个pid文件！

# 日志
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably)
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile ""			# 日志的文件位置名

databases 16		# 数据库的数量，默认是16个

always-show-logo yes		# 是否总是显示logo

快照

RDB

持久化，在规定时间内，执行了多少次操作，则会持久化到文件 .rdb.aof

redis是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电及失

# 如果900秒内，如果至少有1个key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300秒内，如果至少有10个key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 300 10
# 如果60秒内，如果至少有10000个key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 60 10000
# 我们之后学习持久化，会自己定义这个测试

stop-writes-on-bgsave-error yes		# 持久化如果出错，是否还需要继续工作

rdbcompression yes				# 是否压缩rdb文件，需要消耗一些CPU资源！

rdbchecksum yes		# 是否校验rdb文件

dir ./			# rdb文件保存的目录

主从复制

REPLICATION

安全

127.0.0.1:6379> config get requirepass		# 查看redis的登录密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456"		# 设置redis的登录密码
ok
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required			# 这个意思是说，你没有权限登录
127.0.0.1:6379> auth 123456			# 使用redis的登录密码
ok
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"

限制

CLIENTS

maxclients 10000		#设置能连接上redis的最大客户端的数量
maxmemory <bytes>		#redis配置最大的内存容量
maxmemory-policy noeviction		#内存到达上限之后的处理策略
	# 移除一些过期的key
	# 报错

aof配置

APPEND ONLY MODE模式

appendonly no		#默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，rdb完全够用

appendfilename "appendonly.aof"		#持久化的文件的名字

# appendfsync always		#  每次修改都会sync，消耗性能
appendfsync everysec		#  每秒执行一次，sync，可能会丢失这1s的数据！
# appendfsync no			#  不执行sync，这个时候需要操作系统自己同步数据，速度最快！

Redis持久化

Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘,那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以Redis提供了持久化功能！

RDB（Redis Data Base）

什么是RDB

RDB 是 Redis DataBase 的缩写，即内存块照。因为Redis的数据时存在内存中的，当服务器宕机时，Redis中存储的数据就会丢失。这个时候就需要内存快照来恢复Redis中的数据了。快照就是在某一时刻，将Redis中的所有数据，以文件的形式存储起来。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。

RDB持久化通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态不同

rdb保存的文件是dump.rdb都是在我们的配置文件中快照中进行配置的！

触发机制

1、save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
2、执行flushall 命令，也会触发我们的rdb规则！

3、退出redis，也会产生rdb文件！

备份就自动生成一个 dump.rdb

恢复RDB文件

1、只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb恢复其中的数据！

2、查看需要存在的位置

127.0.0.1:6379> config get dir
1)"dir"
2)"/usr/local/bin"		#如果在这个目录下存在dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据

优点：

1、适合大规模的数据恢复！dump.rdb！

2、对数据的完整性要不高！

缺点：

1、需要一定的时间间隔进程操作！如果edis意外宕机了,这个最后一次修改数据就没有的了

2、fork进程的时候,会占用一定的内容空间

AOF（Append Only File）

AOF持久化是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态的（不记录读命令）。

追加文件

将我们的所有命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部在执行一遍！

Aof保存的是appendonly.aof文件

默认是不开启的,我们需要手动进行配置!我们只需要将appendorly改为yes就开启了aof !

重启, redis就可以生效了

如果这个aof文件有错误，这时候redis 是启动不起来的，我们需要修复这个aof文件

redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix appendonly.aof

输入命令：redis-check-aof --fix appendonly.aof

优点：

1、每一次修改都同步，文件的完整会更加好！

2、每秒同步一次，效率最高

缺点：

1、相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复的速度也比rdb慢！

2、Aof运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化！

Redis发布订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

第一个:消息发送者，第二个:频道第三个: 消息订阅者!

下图展示了频道 channel1 ，以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时，这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

实例

以下实例演示了发布订阅是如何工作的，需要开启两个 redis-cli 客户端。

在我们实例中我们创建了订阅频道名为 runoobChat:

第一个 redis-cli 客户端

redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE runoobChat

Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "runoobChat"
3) (integer) 1

现在，我们先重新开启个 redis 客户端，然后在同一个频道 runoobChat 发布两次消息，订阅者就能接收到消息。

第二个 redis-cli 客户端

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Redis PUBLISH test"

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Learn redis by runoob.com"

(integer) 1

# 订阅者的客户端会显示如下消息
 1) "message"
2) "runoobChat"
3) "Redis PUBLISH test"
 1) "message"
2) "runoobChat"
3) "Learn redis by runoob.com"

开启本地 Redis 服务，开启两个 redis-cli 客户端。
在第一个 redis-cli 客户端输入 SUBSCRIBE runoobChat，意思是订阅 runoobChat 频道。
在第二个 redis-cli 客户端输入 PUBLISH runoobChat "Redis PUBLISH test" 往 runoobChat 频道发送消息，这个时候在第一个 redis-cli 客户端就会看到由第二个 redis-cli 客户端发送的测试消息。

第一步：订阅某个频道

第二步：往这个频道里面添加一段message

回到第一个服务端，看见输出了一段message（注意这里是自动输出的，我们没有做任何操作）

再发一条试试

回到第一个服务端

注意，这里必须是订阅了这个频道，才会自动输出内容。

127.0.0.1:6379> subscribe dahai			# 订阅一个频道名叫dahai
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "dahai"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "dahai"
3) "hello,word!"
1) "message"
2) "dahai"
3) "hello,redis!"

127.0.0.1:6379> publish dahai "hello,word!"		#发布者发布消息到频道!
(integer) 1
127.0.0.1:6379> publish dahai "hello,redis!"		#发布者发布消息到频道!
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

Redis主从复制

概念

主从复制,是指将一台Redis服务器的数据 ,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader) ,后者称为从节点(slave/follower) ;数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。Master以写为主, Slave 以读主。

默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点) ,但一个从节点只能有一个主节点。

主从复制的作用

主从复制的作用主要包括

1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式。

2、故障恢复：当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务,实现快速的故障恢复;实际上是一种服务的冗余。

3、负载均衡：在主从复制的基础.上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点) , 分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。

4、高可用基石：除了上述作用以外,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础。

一般来说，要将Redis运用于工程项目中,只使用一台Redis是万万不能的(宕机，至少是一主二从)，原因如下:

1、从结构上,单个Redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大;

2、从容量上,单个Redis服务器内存容量有限,就算一台Redis服务器内存容量为256G ,也不能将所有内存用作

Redis存储内存，一般来说 ,单台Redis最大使用内存不应该超过20G。

电商网站上的商品,一般都是一次上传,无数次浏览的,说专业点也就是"多读少写"。

对于这种场景,我们可以使如下这种架构：

主从复制，读写分离。80%的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！

环境配置

只配置从库,不用配置主库!

127.0.0.1:6379> info replication			# 查看当前库的信息
# Replication
role:master		#角色 master
connected_slaves:0		# 没有从机
master_replid:62001479664a2aa8aeb28b7def181d7a15953a51
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

集群测试

一主二从

搭建

复制三份redis.conf

编辑第一个

编辑第二个

改一下端口

编辑第三个

改一下端口

启动服务

启动第一个服务

启动第二个服务

启动第三个服务

一主二从

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；我们一般情况下只用配置从机就好了！

认老大，一主(79)二从(80，81 )

命令配置主从机

6380认6379作主机

当前主机6379下有一台从机

6381认6379作主机

6379现在有两个从机

真实的从主配置应该在配置文件中配置,这样的话是永久的,我们这里使用的是命令,暂时的!

细节

主机可以写,从机不能写只能读!主机中的所有信息和数据,都会自动被从机保存!

主机写

从机读

主机断开连接,从机依旧连接到主机的,但是没有写操作,这个时候,主机如果回来了,从机依旧可以直接获取到主机写的信息!

从机如果是使用命令行来配置的，这个时候如果重启了, 就会变回主机！这时候如果想重新拿到主机写的数据，就需要重新认6379（上面是以6379为主机）为主机

复制原理

Slave启动成功连接到master后会发送一个sync同步命令

Master接到命令,启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行完毕之后, master将传送整个数据文件到slave ,并完成一次完全同步。

全量复制:而slave服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中。

增量复制: Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave ,完成同步

但是只要是重新连接master , - -次完全同步(全量复制)将被自动执行

宕机后手动配置主机

层层链路

上一个M链接下一个S !

这时候也可以完成我们的主从复制!

如果没有老大了，这个时候能不能选择一个老大出来呢 ?手动！

谋朝篡位

如果主机断开了连接,我们可以使用SLAVEOF no one让自己变成主机！其他的节点就可以手动连接到最新的这个主节点(手动)，如果这个时候老大修复了, 那就重新连接!

哨兵模式

自动选举老大

概述

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑哨兵模式Redis从2.8开始正式提供了Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题。

课朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障根据投票数自动将从库转换为主库。

多哨兵模式

假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一-定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票 ,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover[故障转移]操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。

测试

配置，写好保存退出

后面的这个数字1 ,代表主机挂了, slave投票看让谁接替成为主机,票数最多的,就会成为主机!

启动哨兵

启动哨兵成功

这时候关闭主机测试一下

等待一会，哨兵会自动输出内容

再次查看6380和6381这两个从机的info replication

如果Master节点断开了,这个时候就会从从机中随机选择一个服务器! ( 这里面有一个投票算法! )

投票算法可以自行研究源码

这时候6379回来了

如果主机此时回来了,只能归并到新的主机下,当做从机,这就是哨兵模式的规则!

查看6381

优点：

1、哨兵集群,基于主从复制模式,所有的主从配置优点,它全有
2、主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性就会更好
3、哨兵模式就是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮！

缺点：

1、Redis不好啊在线扩容的,集群容量一旦到达上限,在线扩容就十分麻烦! .
2、实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面有很多选择!

哨兵模式的全部配置

可百度

Redis缓存穿透和雪崩

Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中，最要害的问题,就是数据的一致性问题，从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。

缓存穿透（查不到）

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中 (类似秒杀活动！)，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；

缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

但是这种方法会存在两个问题：

1、如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;
2、即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一-段时间窗口的不-致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（请求过多）

大量请求获取同一个热点

概念

这里需要注意和缓存击穿的区别,缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这-一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据 ,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

1、设置热点数据永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。

2、加互斥锁

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。（redis集群集体宕机）
产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候 ,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩, 一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用

这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis ,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群。（异地多活！）

限流降级

这个解决方案的思想是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key ,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

posted @ 2022-07-08 22:07 海边蓝贝壳阅读(47) 评论(0) 编辑收藏举报

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