redis入门

# Redis入门

目录

简介

Redis是什么？

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务

  • 开源
  • c语言编写
  • 基于内存

Redis特点:

  • 支持数据的持久化

  • Redis不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供list、set、zset、hash等数据结构的存 储。

  • Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

Redis能干嘛？

内存存储和持久化：redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务 取最新N个数据的操作，如：可以将最新的10条评论的ID放在Redis的List集合里面 发布、订阅消息系统 地图信息分析 定时器、计数器 ......

特性

数据类型、基本操作和配置

持久化和复制，RDB、AOF

事务的控制

网站

https://redis.io/ 官网

http://www.redis.cn 中文网

Linux 安装

下载：Index of /releases/ (redis.io)

安装步骤：

1、下载获得 redis-5.0.7.tar.gz 后将它放到我们Linux的目录下 /opt

2、/opt 目录下，解压命令 ： tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz

3、解压完成后出现文件夹：redis-5.0.7

4、进入目录： cd redis-5.0.7 5、在 redis-5.0.7 目录下执行 make 命令

5、在 redis-5.0.7 目录下执行 make 命令

6、如果make完成后继续执行 make install

7、查看默认安装目录：usr/local/bin

8、拷贝配置文件（备用）

9、启动测试一下！

测试性能

redis压力测试工具-----Redis-benchmark

​ image-20220422222939252

基础数据库常识

redis 有16个数据库，默认第零个数据库

DBSIZE

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> select 2  #选择数据库
OK
127.0.0.1:6379[2]> DBSIZE	#当前数据库的key的数量
(integer) 0
127.0.0.1:6379[2]> set k1 5
OK
127.0.0.1:6379[2]> DBSIZE
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> keys *	#当前数据库的具体的key的值
1) "k1"

FLUSHDB

127.0.0.1:6379[2]> DBSIZE
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> flushall 
OK
127.0.0.1:6379[2]> DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379[2]>

redis 是单线程

我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就 顺理成章地采用单线程的方案了！

Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是 可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！

Redis为什么这么快？

  • 以前一直有个误区，以为：高性能服务器 一定是多线程来实现的 原因很简单因为误区二导致的：多线程 一定比 单线程 效率高，其实不然！ 在说这个事前希望大家都能对 CPU 内存 、 硬盘的速度都有了解了！

  • redis 核心就是 如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作 就是效率最高的，为什么呢，因为 多线程的本质就是 CPU 模拟出来多个线程的情况，这种模拟出来的情况就有一个代价，就是上下文的切 换，对于一个内存的系统来说，它没有上下文的切换就是效率最高的。redis 用 单个CPU 绑定一块内存 的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处 理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。

五大数据类型

String (字符串数据类型)

String是redis最基本的类型，你可以理解成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

Hash（哈希，类似 python里的字典）

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash 是一个String类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

就像 python 字典

List （列表）

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾 部（右边）。

它的底层实际是个链表 !

Set (集合)

Redis的Set是String类型的无序集合，它是通过HashTable实现的 !

Zset (sorted 有序集合)

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，zset的成员是唯一的，但是分数（Score） 却可以重复。

Redis键（key）

# exists key 的名字，判断某个key是否存在

# move key db ---> 当前库就没有了，被移除了

# expire key 秒钟：为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自	 动删除。	expire(失误)

# ttl key 查看还有多少秒过期，-1 表示永不过期，-2 表示已过期

# type key 查看key的类型

字符串String

（value）

# ===================================================
# set、get、del、append、strlen
# ===================================================

del key1 # 删除key

append key1 "hello" # 对不存在的 key 进行 APPEND ，等同于 SET key1 "hello"

APPEND key1 "-2333" # 对已存在的字符串进行 APPEND

STRLEN key1 # # 获取字符串的长度

# ===================================================
# incr、decr 一定要是数字才能进行加减，+1 和 -1。
# incrby、decrby 命令将 key 中储存的数字加上指定的增量值。
# ===================================================
set views 0 # 设置浏览量为0

incr views # 浏览 + 1

incr views # 浏览 + 1

decr views # 浏览 - 1

incrby views 10 # +10

decrby views 10 # -10


# ===================================================
# range [范围]
# getrange 获取指定区间范围内的值，类似between...and的关系，从零到负一表示全部
# ===================================================

getrange key2 0 -1 # 获得全部的值

# ===================================================
# setrange 设置指定区间范围内的值，格式是setrange key值 具体值
# ===================================================

SETRANGE key2 1 xx # 替换值


# ===================================================
# setex（set with expire）键秒值
# setnx（set if not exist）
# ===================================================
setex key3 60 expire # 设置过期时间

setnx mykey "redis" # 如果不存在就设置，成功返回1

setnx mykey "mongodb" # 如果存在就设置，失败返回0


# ===================================================
# mset Mset 命令用于同时设置一个或多个 key-value 对。
# mget Mget 命令返回所有(一个或多个)给定 key 的值。
# 如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。
# msetnx 当所有 key 都成功设置，返回 1 。
# 如果所有给定 key 都设置失败(至少有一个 key 已经存在)，那么返回 0 。原子操作
# ===================================================
mset k10 v10 k11 v11 k12 v12
mget k10 k11 k12 k13

msetnx k10 v10 k15 v15 # 原子性操作！

# 传统对象缓存
set user:1 value(json数据)
# 可以用来缓存对象
mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
mget user:1:name user:1:age

# ===================================================
# getset（先get再set）
# ===================================================
getset db mongodb # 没有旧值，返回 nil

getset db redis # 返回旧值 mongodb

String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。 常规key-value缓存应用：

常规计数：微博数，粉丝数等。

列表List

单值多Value

# ===================================================
# Lpush：将一个或多个值插入到列表头部。（左）
# rpush：将一个或多个值插入到列表尾部。（右）
# lrange：返回列表中指定区间内的元素，区间以偏移量 START 和 END 指定。
# 其中 0 表示列表的第一个元素， 1 表示列表的第二个元素，以此类推。
# 你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。
# ===================================================

lpush lst 'v1' #lst列表的首添加v1
rpush lst 'v2' #反之


# ===================================================
# lpop 命令用于移除并返回列表的第一个元素。当列表 key 不存在时，返回 nil 。
# rpop 移除列表的最后一个元素，返回值为移除的元素。
# ===================================================
lpop lst  	#类似列表的pop
rpop lst    #反之


# ===================================================
# Lindex，按照索引下标获得元素（-1代表最后一个，0代表是第一个）
# ===================================================
lindex lst 1	#与index 方法一样

# ===================================================
# llen 用于返回列表的长度。
# ===================================================
llen lst	#返回列表的元素个数


# ===================================================
# lrem key 根据参数 COUNT 的值，移除列表中与参数 VALUE 相等的元素。
# ===================================================
lrem list 1 "two"


# ===================================================
# Ltrim key 对一个列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都将被删除。
# ===================================================
ltrim mylist 1 2	#删除下标1-2


# ===================================================
# rpoplpush 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回。
# ===================================================
rpoplpush mylist myotherlist		#mylist=[hello,foo,bar]
rpoplpush mylist myotherlist

lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "foo"

lrange myotherlist 0 -1
1) "bar"

# ===================================================
# lset key index value 将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value 。
# ===================================================
lset list 0 "new" # 更新值


# ===================================================
# linsert key before/after pivot value 用于在列表的元素前或者后插入元素。
# 将值 value 插入到列表 key 当中，位于值 pivot 之前或之后。
# ===================================================
LINSERT mylist BEFORE "World" "There"

性能总结：

  • list是一个字符串链表。left、right 都可以插入添加
  • 如果不存在，创建新的链表
  • 如果存在，新增内容
  • 如果全移除，对应的键也消失
  • 链表的操作无论是头还是尾效率都极高。对中间的操作就不是很好了。

list就是链表，略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消 息排行等功能。List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的PUSH操作，将任务存在List中，然后工 作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api，你可以直接查询，删 除List中某一段的元素。 Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表，可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部 添加或者删除元素，这样List即可以作为栈，也可以作为队列。

集合Set

单值多value

# ===================================================
# sadd 将一个或多个成员元素加入到集合中，不能重复
# smembers 返回集合中的所有的成员。
# sismember 命令判断成员元素是否是集合的成员。 存在 1 反之 0
# ===================================================

sadd key [values...]


# ===================================================
# scard，获取集合里面的元素个数
# ===================================================


# ===================================================
# srem key value 用于移除集合中的一个或多个成员元素
# ===================================================


# ===================================================
# srandmember key 命令用于返回集合中的一个随机元素。
# ===================================================


# ===================================================
# spop key 用于移除集合中的指定 key 的一个或多个随机元素
# ===================================================


# ===================================================
# smove SOURCE DESTINATION MEMBER
# 将指定成员 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合。
# ===================================================


# ===================================================
#- 数字集合类
#- 差集： sdiff
#- 交集： sinter
#- 并集： sunion
# ===================================================

在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为 集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功 能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集 合中。

哈希Hash

kv模式不变，但V是一个键值对（类似python的嵌套字典）

# ===================================================
# hset、hget 命令用于为哈希表中的字段赋值 。
# hmset、hmget 同时将多个field-value对设置到哈希表中。会覆盖哈希表中已存在的字段。
# hgetall 用于返回哈希表中，所有的字段和值。
# hdel 用于删除哈希表 key 中的一个或多个指定字段
# hlen 获取哈希表中字段的数量。
# hexists 查看哈希表的指定字段是否存在。
# hkeys 获取哈希表中的所有域（field）。
# hvals 返回哈希表所有域(field)的值。
# hincrby 为哈希表中的字段值加上指定增量值。
# hsetnx 为哈希表中不存在的的字段赋值 
# 
# ===================================================

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 存储部分变更的数据，如用户信息等。

有序集合Zset

在set基础上，加一个score值。之前set是k1 v1 v2 v3，现在zset是 k1 score1 v1 score2 v2

# ===================================================
# zadd 将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。
# zrange 返回有序集中，指定区间内的成员
# ===================================================


# ===================================================
# zrangebyscore 返回有序集合中指定分数区间的成员列表。有序集成员按分数值递增(从小到大)次序排列。
# ===================================================
zadd salary 2500 xiaoming
zadd salary 5000 xiaohong
zadd salary 500 kuangshen

ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf # 显示整个有序集  
1) "kuangshen"
2) "xiaoming"
3) "xiaohong"

ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 递增排列
1) "kuangshen"
2) "500"
3) "xiaoming"
4) "2500"
5) "xiaohong"
6) "5000"

ZREVRANGE salary 0 -1 WITHSCORES # 递减排列
1) "xiaohong"
2) "5000"
3) "xiaoming"
4) "2500"
5) "kuangshen"
6) "500"


# ===================================================
# zrem 移除有序集中的一个或多个成员
# ===================================================


# ===================================================
# zcard 命令用于计算集合中元素的数量。
# ===================================================


# ===================================================
# zcount 计算有序集合中指定分数区间的成员数量。
# ===================================================


# ===================================================
# zrank 返回有序集中指定成员的排名。其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列。
# ===================================================


# ===================================================
# zrevrank 返回有序集中成员的排名。其中有序集成员按分数值递减(从大到小)排序。
# ===================================================

和set相比，sorted set(zset)增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列，比如 一个存储全班同学成绩的sorted set，其集合value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分， 这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。可以用sorted set来做带权重的队列，比如普 通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让 重要的任务优先执行。 排行榜应用，取TOP N操作 ！

三种特殊数据类型

GEO地理位置

简介

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对 这些信息进行操作。来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能。geo的数据类型为 zset。

GEO 的数据结构总共有六个常用命令：

  • geoadd
  • geopos
  • geodist
  • georadius
  • georadiusbymember
  • gethash

官方文档：https://www.redis.net.cn/order/3685.html

geoadd

解析：

# 语法
geoadd key longitude latitude member ...

# 将给定的空间元素(纬度、经度、名字)添加到指定的键里面。
# 这些数据会以有序集he的形式被储存在键里面，从而使得georadius和georadiusbymember这样的
#命令可以在之后通过位置查询取得这些元素。
# geoadd命令以标准的x,y格式接受参数,所以用户必须先输入经度,然后再输入纬度。
# geoadd能够记录的坐标是有限的:非常接近两极的区域无法被索引。
# 有效的经度介于-180-180度之间，有效的纬度介于-85.05112878 度至 85.05112878 度之间。当用户尝试输入一个超出范围的经度或者纬度时,geoadd命令将返回一个错误。


GEOADD china:city 116.23 40.22 beijing
GEOADD china:city 121.48 31.40 shanghai 113.88 22.55 shengzhen

geopos

解析：

# 语法
geopos key member [member...]

#从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing
1) 1) "116.23000055551528931"
   2) "40.2200010338739844"

geodist

解析：

# 语法
geodist key member1 member2 [unit]


# 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
# 如果用户没有显式地指定单位参数,那么geodist默认使用米作为单位。
#geodist命令在计算距离时会假设地球为完美的球形,在极限情况下,这一假设最大会造成0.5%的误差。


127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai
"1977782.5112"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
"1977.7825"

georadius

解析：

# 语法
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist][withhash][asc|desc][count count]

# 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

# 在 china:city 中寻找坐标 100 30 半径为 10000km 的城市
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 10000 km
1) "shanghai"
2) "shengzhen"
3) "beijing"


# withdist 返回位置名称和中心距离
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 10000 km withdist
1) 1) "shanghai"
   2) "1611.3447"
2) 1) "shengzhen"
   2) "1611.3447"
3) 1) "beijing"
   2) "1858.4128"
   
# withcoord 返回位置名称和经纬度
127.0.0.1:6379> georadius china:city 100 30 1000 km withcoord


# withdist withcoord 返回位置名称 距离 和经纬度 count 限定寻找个数

georadiusbymember

解析：

# 语法
georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist]
[withhash][asc|desc][count count]

# 找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定


127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city 北京 1000 km
北京
西安

geohash

解析：

# 语法
geohash key member [member...]

# Redis使用geohash将二维经纬度转换为一维字符串，字符串越长表示位置更精确,两个字符串越相似表示距离越近。

127.0.0.1:6379> geohash china:city 北京 重庆
wx4sucu47r0
wm5z22h53v0

zrem

GEO没有提供删除成员的命令，但是因为GEO的底层实现是zset，所以可以借用zrem命令实现对地理位 置信息的删除.

127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "shanghai"
2) "shengzhen"

HyperLogLog

简介

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。

Redis 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。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

HyperLogLog则是一种算法，它提供了不精确的去重计数方案。 举个栗子：假如我要统计网页的UV（浏览用户数量，一天内同一个用户多次访问只能算一次），传统的 解决方案是使用Set来保存用户id，然后统计Set中的元素数量来获取页面UV。但这种方案只能承载少量 用户，一旦用户数量大起来就需要消耗大量的空间来存储用户id。我的目的是统计用户数量而不是保存 用户，这简直是个吃力不讨好的方案！而使用Redis的HyperLogLog最多需要12k就可以统计大量的用户 数，尽管它大概有0.81%的错误率，但对于统计UV这种不需要很精确的数据是可以忽略不计的。

什么是基数？

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。

基本命令

命令 描述
[PFADD key element [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中。
[PFCOUNT key [key ...] 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
[PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog，并 集计算

测试

127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g h i j
1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m
1
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3
15

BitMap

简介

在开发中，可能会遇到这种情况：需要统计用户的某些信息，如活跃或不活跃，登录或者不登录；又如 需要记录用户一年的打卡情况，打卡了是1， 没有打卡是0，如果使用普通的 key/value存储，则要记录 365条记录，如果用户量很大，需要的空间也会很大，所以 Redis 提供了 Bitmap 位图这中数据结构， Bitmap 就是通过操作二进制位来进行记录，即为 0 和 1；如果要记录 365 天的打卡情况，使用 Bitmap 表示的形式大概如下：0101000111000111...........................，这样有什么好处呢？

当然就是节约内存 了，365 天相当于 365 bit，又 1 字节 = 8 bit , 所以相当于使用 46 个字节即可。

BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身，实际上 底层也是通过对字符串的操作来实现。Redis 从 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等几个 bitmap 相关命令。

setbit 设置操作

SETBIT key offset value : 设置 key 的第 offset 位为value (1或0)

# 使用 bitmap 来记录上述事例中一周的打卡记录如下所示：
# 周一：1，周二：0，周三：0，周四：1，周五：1，周六：0，周天：0 （1 为打卡，0 为不打卡）
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
0

getbit 获取操作

GETBIT key offset 获取offset设置的值，未设置过默认返回0

127.0.0.1:6379> getbit sign 1 # 查看周一是否打卡
0

bitcount 统计操作

bitcount key [start, end] 统计 key 上位为1的个数

# 统计这周打卡的记录，可以看到只有3天是打卡的状态：
127.0.0.1:6379> bitcount sign
3

事务

理论

Redis 事务的概念：

​ Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列 化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事 务执行命令序列中。 总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

Redis事务没有隔离级别的概念：

​ 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存，并不会被实际执行！

Redis不保证原子性：

​ Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其 余的命令仍会被执行

Redis事务的三个阶段：

  • 开始事务

  • 命令入队

  • 执行事务

实践

正常

image-20220427214030891

放弃事务

image-20220427214125224

若在事务队列中存在命令性错误（类似于java编译性错误），则执行EXEC命令时，所有命令都不会 执行

Watch 监控(面试常问)

悲观锁： 悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在 拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿到这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里面就 用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在操作之前先上锁。

乐观锁： 乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会 上锁。但是在更新的时候会判断一下再此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制，乐 观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，乐观锁策略：提交版本必须大于记录当前版本才能 执行更新。

说明： 一但执行 EXEC 开启事务的执行后，无论事务使用执行成功， WARCH 对变量的监控都将被取消。 故当事务执行失败后，需重新执行WATCH命令对变量进行监控，并开启新的事务进行操作。

小结: watch指令类似于乐观锁，在事务提交时，如果watch监控的多个KEY中任何KEY的值已经被其他客户端 更改，则使用EXEC执行事务时，事务队列将不会被执行，同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事 务执行失败。

Redis事务相关命令：

watch key1 key2 ... #监视一或多个key,如果在事务执行之前，被监视的key被其他命令改动，则
#事务被打断 （ 类似乐观锁 ）

multi # 标记一个事务块的开始（ queued ）

exec # 执行所有事务块的命令 （ 一旦执行exec后，之前加的监控锁都会被取消掉 ）

discard # 取消事务，放弃事务块中的所有命令

unwatch # 取消watch对所有key的监控

Redis 单条命令是保存原子性的，但事务不保证原子性！

Redis.conf

熟悉基本配置

位置

Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下，文件名为 redis.conf

我们一般情况下，会单独拷贝出来一份进行操作。来保证初始文件的安全。

config get * # 获取全部配置

Units 单位

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1、配置大小单位，开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit

2、对 大小写 不敏感

INCLUDES 包含

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和Spring配置文件类似，可以通过includes包含，redis.conf 可以作为总文件，可以包含其他文件！

NETWORK 网络配置

bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式 关闭的话此时外部网络可以直接访问
port 6379 # 默认端口

GENERAL 通用

daemonize yes # 默认情况下，Redis不作为守护进程运行。需要开启的话，改为 yes

supervised no # 可通过upstart和systemd管理Redis守护进程

pidfile /var/run/redis_6379.pid # 以后台进程方式运行redis，则需要指定pid 文件

loglevel notice # 日志级别。可选项有：
                # debug（记录大量日志信息，适用于开发、测试阶段）；
                # verbose（较多日志信息）；
                # notice（适量日志信息，使用于生产环境）；
                # warning（仅有部分重要、关键信息才会被记录）。

logfile "" # 日志文件的位置，当指定为空字符串时，为标准输出
databases 16 # 设置数据库的数目。默认的数据库是DB 0
always-show-logo yes # 是否总是显示logo

SNAPSHOPTING 快照

# 900秒（15分钟）内至少1个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 900 1
# 300秒（5分钟）内至少10个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 300 10
# 60秒（1分钟）内至少10000个key值改变（则进行数据库保存--持久化）
save 60 10000

stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化出现错误后，是否依然进行继续进行工作

rdbcompression yes # 使用压缩rdb文件 yes：压缩，但是需要一些cpu的消耗。no：不压
				 # 缩，需要更多的磁盘空间
				 
rdbchecksum yes # 是否校验rdb文件，更有利于文件的容错性，但是在保存rdb文件的时
			   # 候，会有大概10%的性能损耗
			   
dbfilename dump.rdb # dbfilenamerdb文件名称

dir ./ # dir 数据目录，数据库的写入会在这个目录。rdb、aof文件也会写在这个目录

REPLICATION 复制 我们后面讲主从复制再给大家讲解！这里先跳过！

SECURITY安全

访问密码的查看，设置和取消

# 启动redis
# 连接客户端
# 获得和设置密码
config get requirepass
config set requirepass "123456"
#测试ping，发现需要验证
127.0.0.1:6379> ping
NOAUTH Authentication required.
# 验证
127.0.0.1:6379> auth 123456
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG

限制

maxclients 10000 # 设置能连上redis的最大客户端连接数量

maxmemory <bytes> # redis配置的最大内存容量

maxmemory-policy noeviction # maxmemory-policy 内存达到上限的处理策略
                            #volatile-lru：利用LRU算法移除设置过过期时间的key。
                            #volatile-random：随机移除设置过过期时间的key。
                            #volatile-ttl：移除即将过期的key，根据最近过期时间来删除（辅以TTL）
                            #allkeys-lru：利用LRU算法移除任何key。
                            #allkeys-random：随机移除任何key。
                            #noeviction：不移除任何key，只是返回一个写错误。

append only模式

appendonly no # 是否以append only模式作为持久化方式，默认使用的是rdb方式持久化，这种
			 # 方式在许多应用中已经足够用了
			 
appendfilename "appendonly.aof" # appendfilename AOF 文件名称

appendfsync everysec# appendfsync aof持久化策略的配置
                    # no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。
                    # always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。
                    # everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。

具体的我们会在后面讲解Redis的持久化配置的时候进行讲解！先了解下，听个耳音！

常见配置介绍

1、Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程

daemonize no

2、当Redis以守护进程方式运行时，Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件，可以通过pidfile指 定

pidfile /var/run/redis.pid

3、指定Redis监听端口，默认端口为6379，作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认 端口，因为6379在手机按键上MERZ对应的号码，而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字

port 6379

4、绑定的主机地址

bind 127.0.0.1

5、当 客户端闲置多长时间后关闭连接，如果指定为0，表示关闭该功能

timeout 300 #毫秒

6、指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为 verbose

loglevel verbose

7、日志记录方式，默认为标准输出，如果配置Redis为守护进程方式运行，而这里又配置为日志记录方 式为标准输出，则日志将会发送给/dev/null

logfile stdout

8、设置数据库的数量，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id

databases 16

9、指定在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件，可以多个条件配合

save  

Redis默认配置文件中提供了三个条件： 

save 900 1 

save 300 10 

save 60 10000 分别表示900秒（15分钟）内有1个更改，300秒（5分钟）内有10个更改以及60秒内有10000个更 改。

10、指定存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为yes，Redis采用LZF压缩，如果为了节省CPU时 间，可以关闭该选项，但会导致数据库文件变的巨大

 rdbcompression yes

11、指定本地数据库文件名，默认值为dump.rdb

dbfilename dump.rdb

12、指定本地数据库存放目录

dir ./

13、设置当本机为slav服务时，设置master服务的IP地址及端口，在Redis启动时，它会自动从master 进行数据同步

 slaveof

14、当master服务设置了密码保护时，slav服务连接master的密码

masterauth

15、设置Redis连接密码，如果配置了连接密码，客户端在连接Redis时需要通过AUTH 命令提供密码， 默认关闭

 requirepass foobared

16、设置同一时间最大客户端连接数，默认无限制，Redis可以同时打开的客户端连接数为Redis进程可 以打开的最大文件描述符数，如果设置 maxclients 0，表示不作限制。当客户端连接数到达限制时， Redis会关闭新的连接并向客户端返回max number of clients reached错误信息

maxclients 128

17、指定Redis最大内存限制，Redis在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝 试清除已到期或即将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作， 但仍然可以进行读取操作。Redis新的vm机制，会把Key存放内存，Value会存放在swap区

maxmemory

18、指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不 开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为 redis本身同步数据文件是按上面save条件来 同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。默认为no

 appendonly no

19、指定更新日志文件名，默认为appendonly.aof appendfilename

appendonly.aof

20、指定更新日志条件，共有3个可选值：

no：表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘（快） 

always：表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘（慢，安全）

everysec：表示每秒同步一次（折衷，默认值） 

appendfsync everysec

21、指定是否启用虚拟内存机制，默认值为no，简单的介绍一下，VM机制将数据分页存放，由Redis将 访问量较少的页即冷数据swap到磁盘上，访问多的页面由磁盘自动换出到内存中（在后面的文章我会仔 细分析Redis的VM机制）

 vm-enabled no

22、虚拟内存文件路径，默认值为/tmp/redis.swap，不可多个Redis实例共享

 vm-swap-file /tmp/redis.swap

23、将所有大于vm-max-memory的数据存入虚拟内存,无论vm-max-memory设置多小,所有索引数据 都是内存存储的(Redis的索引数据 就是keys),也就是说,当vm-max-memory设置为0的时候,其实是所有 value都存在于磁盘。默认值为0

vm-max-memory 0

24、Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多 个对象共享，vm-page-size是要根据存储的 数据大小来设定的，作者建议如果存储很多小对象，page 大小最好设置为32或者64bytes；如果存储很大大对象，则可以使用更大的page，如果不 确定，就使用 默认值

vm-page-size 32

25、设置swap文件中的page数量，由于页表（一种表示页面空闲或使用的bitmap）是在放在内存中 的，，在磁盘上每8个pages将消耗1byte的内存。

vm-pages 134217728

26、设置访问swap文件的线程数,最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都 是串行的，可能会造成比较长时间的延迟。默认值为4

 vm-max-threads 4

27、设置在向客户端应答时，是否把较小的包合并为一个包发送，默认为开启

glueoutputbuf yes

28、指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法

 hash-max-zipmap-entries 64 
 hash-max-zipmap-value 512

29、指定是否激活重置哈希，默认为开启（后面在介绍Redis的哈希算法时具体介绍）

activerehashing yes

30、指定包含其它的配置文件，可以在同一主机上多个Redis实例之间使用同一份配置文件，而同时各 个实例又拥有自己的特定配置文件

include /path/to/local.conf

Redis的持久化

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

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快 照文件直接读到内存里。

Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程 都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。 这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那 RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

创建快照的几种办法：

  • 客服端 发送 BGSAVE 命令 创建快照
  • 客服端 发送 SAVE 命令 创建快照
  • 设置 save 配置选项
  • SHUTDOWN 命令 当收到服务器关闭的请求 或 TERM
  • 当 Redis 服务器连接另一个Redis 服务器

Fork

Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量，环境变量，程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程。

配置位置及SNAPSHOTTING解析

image-20220428215504484

这里的触发条件机制，我们可以修改测试一下：

save 120 10 # 120秒内修改10次则触发RDB

RDB 是整合内存的压缩过的Snapshot，RDB 的数据结构，可以配置复合的快照触发条件。

默认:

  • 1分钟内改了1万次
  • 5分钟内改了10次
  • 15分钟内改了1次

如果想禁用RDB持久化的策略，只要不设置任何save指令，或者给save传入一个空字符串参数也可以。 若要修改完毕需要立马生效，可以手动使用 save 命令！立马生效 !

其余命令解析

Stop-writes-on-bgsave-error：如果配置为no，表示你不在乎数据不一致或者有其他的手段发现和控 制，默认为yes。

rbdcompression：对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用 LZF算法进行压缩，如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。

rdbchecksum：在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约 10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能。默认为yes。

如何触发RDB快照

1、配置文件中默认的快照配置，建议多用一台机子作为备份，复制一份 dump.rdb

2、命令save或者是bgsave save 时只管保存，其他不管，全部阻塞 bgsave，Redis 会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间。

3、执行flushall命令，也会产生 dump.rdb 文件，但里面是空的，无意义 !

4、退出的时候也会产生 dump.rdb 文件！

如何恢复

1、将备份文件（dump.rdb）移动到redis安装目录并启动服务即可

2、CONFIG GET dir 获取目录

127.0.0.1:6379> config get dir
dir
/usr/local/bin

优点和缺点

优点：

1、适合大规模的数据恢复

2、对数据完整性和一致性要求不高 127.0.0.1:6379> config get dir dir /usr/local/bin 1 2 3

缺点：

1、在一定间隔时间做一次备份，所以如果redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改 2、Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑。

小结

image-20220428235758408

AOF（Append Only File）

是什么

以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件 但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件 的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

Aof保存的是 appendonly.aof 文件

配置

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appendonly no # 是否以append only模式作为持久化方式，默认使用的是rdb方式持久化，这
			 # 种方式在许多应用中已经足够用了
			 
appendfilename "appendonly.aof" # appendfilename AOF 文件名称

appendfsync everysec # appendfsync aof持久化策略的配置
                    # no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快。
                    # always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘。
                    # everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据。
                    
No-appendfsync-on-rewrite #重写时是否可以运用Appendfsync，用默认no即可，保证数据安
						#全性
						
Auto-aof-rewrite-min-size # 设置重写的基准值

Auto-aof-rewrite-percentage #设置重写的基准值

AOF 启动/修复/恢复

正常恢复：

  • 启动：设置Yes，修改默认的appendonly no，改为yes

  • 将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录（config get dir）

  • 恢复：重启redis然后重新加载

异常恢复：

  • 启动：设置Yes 故意破坏 appendonly.aof 文件！
  • 修复： redis-check-aof --fix appendonly.aof 进行修复
  • 恢复：重启 redis 然后重新加载

Rewrite

Rewrite:

AOF 采用文件追加方式，文件会越来越大，为避免出现此种情况，新增了重写机制，当AOF文件的大小 超过所设定的阈值时，Redis 就会启动AOF 文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集，可以 使用命令 bgrewriteaof ！

重写原理： AOF 文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写（也是先写临时文件最后再 rename），遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧 的aof文件，这点和快照有点类似！

触发机制： Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的已被且文件大 于64M的触发。

优点和缺点

优点：

1、每修改同步：appendfsync always 同步持久化，每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，性能较差 但数据完整性比较好

2、每秒同步： appendfsync everysec 异步操作，每秒记录 ，如果一秒内宕机，有数据丢失

3、不同步： appendfsync no 从不同步

缺点：

1、相同数据集的数据而言，aof 文件要远大于 rdb文件，恢复速度慢于 rdb。

2、Aof 运行效率要慢于 rdb，每秒同步策略效率较好，不同步效率和rdb相同。

小总结

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总结

1、RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储

2、AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始 的数据，AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重 写，使得AOF文件的体积不至于过大。

3、只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化

4、同时开启两种持久化方式

  • 在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF 文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

  • RDB 的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？作者 建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），快速重启，而且不会有 AOF可能潜在的Bug，留着作为一个万一的手段。

5、性能建议

  • 因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够 了，只保留 save 900 1 这条规则。
  • 如果Enable AOF ，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自 己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产 生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite 的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重 写可以改到适当的数值。
  • 如果不Enable AOF ，仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也 减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉，会丢失十几分钟的数据， 启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

Redis 发布订阅

是什么

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。

订阅/发布消息图：

image-20220429004430998

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：

image-20220429004651608

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：

image-20220429004726004

命令

这些命令被广泛用于构建即时通信应用，比如网络聊天室(chatroom)和实时广播、实时提醒等。

命令

image-20220429004813324

测试

redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello,Redis"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Hello，Kuangshen"
(integer) 1
# 订阅者的客户端会显示如下消息
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Hello,Redis"
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Hello，Kuangshen"

原理

Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，籍 此加深对 Redis 的理解。

Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。 通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server 里维护了一个字典，字典的键就是一个个 channel ，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关 键，就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。

通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息，redis-server 会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel 字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅（Subscribe），在Redis中，你可以设定对某一个 key值进行消息发布及消息订阅，当一个key值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应 的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。 使用场景

Pub/Sub构建实时消息系统

Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统

比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。

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 以读为主。

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，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：

image-20220429175647980

环境配置

基本配置

​ 配从库不配主库，从库配置：

slaveof 主库ip 主库端口 	# 配置主从
Info replication 	# 查看信息

每次与 master 断开之后，都需要重新连接，除非你配置进 redis.conf 文件！

修改配置文件！

准备工作：我们配置主从复制，至少需要三个，一主二从！配置三个客户端！

1、拷贝多个redis.conf 文件

2、指定端口 6379，依次类推

3、开启daemonize yes

4、Pid文件名字 pidfile /var/run/redis_6379.pid , 依次类推

5、Log文件名字 logfile "6379.log" , 依次类推

6、Dump.rdb 名字 dbfilename dump6379.rdb , 依次类推

上面都配置完毕后，3个服务通过3个不同的配置文件开启，我们的准备环境就OK 了！

一主二从

一主二仆

1、环境初始化,默认三个都是Master 主节点

2、配置为一个Master 两个Slave

3、在主机设置值，在从机都可以取到！从机不能写值！

测试一：主机挂了，查看从机信息，主机恢复，再次查看信息

测试二：从机挂了，查看主机信息，从机恢复，查看从机信息

层层链路

上一个Slave 可以是下一个slave 和 Master，Slave 同样可以接收其他 slaves 的连接和同步请求，那么 该 slave 作为了链条中下一个的master，可以有效减轻 master 的写压力！

谋朝篡位

一主二从的情况下，如果主机断了，从机可以使用命令 SLAVEOF NO ONE 将自己改为主机！这个时 候其余的从机链接到这个节点。对一个从属服务器执行命令 SLAVEOF NO ONE 将使得这个从属服务器 关闭复制功能，并从从属服务器转变回主服务器，原来同步所得的数据集不会被丢弃。

主机再回来，也只是一个光杆司令了，从机为了正常使用跑到了新的主机上！

复制原理

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync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，一次完全同步（全量复制）将被自动执行

哨兵模式

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。 谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。 哨兵模式是一种特殊的模式，

首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独 立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

image-20220429180905685\

这里的哨兵有两个作用:

  • 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
  • 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。
  • 然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。 各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

image-20220429181126050

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

配置测试

1、调整结构，6379带着80、81

2、自定义的 /myredis 目录下新建 sentinel.conf 文件，名字千万不要错

3、配置哨兵，填写内容

  • sentinel monitor 被监控主机名字 127.0.0.1 6379 1
  • 上面最后一个数字1，表示主机挂掉后slave投票看让谁接替成为主机，得票数多少后成为主机

4、启动哨兵

  • Redis-sentinel /myredis/sentinel.conf
  • 上述目录依照各自的实际情况配置，可能目录不同

5、正常主从演示

6、原有的Master 挂了

7、投票新选

8、重新主从继续开工，info replication 查查看

9、问题：如果之前的master 重启回来，会不会双master 冲突？ 之前的回来只能做小弟了

哨兵模式的优缺点

优点

  1. 哨兵集群模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式同样具有。
  2. 主从可以切换，故障可以转移，系统可用性更好。
  3. 哨兵模式是主从模式的升级，系统更健壮，可用性更高。

缺点

  1. Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
  2. 实现哨兵模式的配置也不简单，甚至可以说有些繁琐

哨兵配置说明

# Example sentinel.conf

# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379

# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp

# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都
要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同
步，
这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的
master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超
时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮
件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执
行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等
等），将会去调用这个脚本，这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常
运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。如果
sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执
行的，否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master
地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的
slave)通信的

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

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，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；

image-20220429224123922

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；

image-20220508215455198

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； （空间）

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一致，这对于 需要保持一致性的业务会有影响。（一致性）

缓存击穿

概述

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

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。

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。

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。

image-20220508221519631

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。

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

Redis 脚本

Redis 脚本使用 Lua 解释器来执行脚本。 Redis 2.6 版本通过内嵌支持 Lua 环境。执行脚本的常用命令为 EVAL。


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本文作者：krystal
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