Redis_初识
一、简介
Redis（Remote Dictionary Server）本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作吧数据库flush到硬盘上进行保存。
二、Redis 使用场景
- 会话缓存
最常使用的一种Redis场景，用redis缓存会话比其他存储（Memcached)的优势在于：Redis提供持久化。
- 全页缓存（FPC）
除基本的会话token外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大的改进，类似PHP本地FPC。
- 队列
Redis 在内存存储引擎领域的一大优点就是提供list和Set操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。
- 排行榜、计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。
- 发布、订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！
三、Redis 相关问题
1. Redis支持哪几种数据类型
- String、List、Set、Sorted Set、hashes
2. Redis主要消耗的资源
- 内存
3. redis 有哪几种淘汰策略
将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据库。
驱逐策略
- no_eviction:不删除策略，达到最大内存限制时，如果需要更多内存，直接返回错误信息。
- allkeys-lru:所有Key通用；优先删除最近最少使用的key。
- volatile-lru:只限制于设置了expire的部分；优先删除最近最少使用的key.
- allkeys-random:所有key通用;随机删除一部分 key。
- volatile-random:回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
- volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。
驱逐的内部实现
1. 驱逐的过程
- 客户端执行一个命令，导致Redis中的数据增加，占用更多的内存。
- redis检查内存使用量，如果超出maxmemory限制，根据策略清除部分 key。
- 继续执行下一条命令，以此内推。
- 在这个过程中，内存使用量会不断地达到limit值，然后超过，然后删除部分key，使用量又下降到limit值之下。
- 如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set),在一段时间内,可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。
2. LRU算法
Redis使用的并不是完全LRU算法。自动驱逐的Key，并不一定是最满足LRU特征的那个，而是通过近似LRU算法，抽取少量的Key样本，然后删除其中访问时间最古老的那个key。
驱逐算法，从Redis 3.0 开始得到了巨大的优化，使用Pool（池子）来作为候选，这大大提升了算法效率，也更接近于真实的LRU算法。
在Redis的LRU算法中，可以通过设置样本（Sample）的数量来调优算法精度。通过以下指令配置：
maxmemory-samples 5
4. 字符串类型的值能存储最大容量是多少？
512M
5. 为什么Redis需要吧所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。
- 所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放到内存中，磁盘I/O速度为严重影响Redis的性能。
- 在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
6. Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
- codis
目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致 的效果，蛋挞支持在节点数量改变情况下，就节点数据可恢复到新Hash节点。
2.redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。
7. Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
有A、B、C三个节点的集群，在没有复制模型的情况下，如果节点B失败了，那么整个集群就会缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。
8. MySQL里有2000W数据，Redis中只存20W的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？
redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
9. Jedis与Redisson对比有什么优缺点？
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；
Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
10.Redis如何设置密码及验证密码？
设置密码：config set requirepass 123456
授权密码：auth 123456
11.Redis哈希槽的概念？
Redis集群没有使用一致性Hash，而是引入Hash槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。
附：java使用Redis demo
获取Redis连接
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* @author Winstone
* @date 2019/12/20 - 1:26 下午
*/
public class RedisUtil {
//服务器IP地址
private static String ADDR = "127.0.0.1";
//端口
private static int PORT = 6379;
//密码
private static String AUTH;
//连接实例的最大连接数
private static int MAX_ACTIVE = 1024;
//控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲的)的jedis实例，默认值也是8。
private static int MAX_IDLE = 200;
//等待可用连接的最大时间，单位毫秒，默认值为-1，表示永不超时。如果超过等待时间，则直接抛出JedisConnectionException
private static int MAX_WAIT = 10000;
//连接超时的时间
private static int TIMEOUT = 10000;
// 在borrow一个jedis实例时，是否提前进行validate操作；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
private static boolean TEST_ON_BORROW = true;
private static JedisPool jedisPool = null;
//数据库模式是16个数据库 0~15
public static final int DEFAULT_DATABASE = 0;
/**
* 初始化Redis连接池
*/
static {
try {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(MAX_ACTIVE);
config.setMaxIdle(MAX_IDLE);
config.setMaxWaitMillis(MAX_WAIT);
config.setTestOnBorrow(TEST_ON_BORROW);
jedisPool = new JedisPool(config, ADDR, PORT, TIMEOUT,AUTH,DEFAULT_DATABASE);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取Jedis实例
*/
public synchronized static Jedis getJedis() {
try {
if (jedisPool != null) {
Jedis resource = jedisPool.getResource();
System.out.println("redis--服务正在运行: "+resource.ping());
return resource;
} else {
return null;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/***
*
* 释放资源
*/
public static void returnResource(final Jedis jedis) {
if(jedis != null) {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}
}
Redis操作
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Set;
/**
* @author Winstone
* @date 2019/12/20 - 12:15 上午
*/
public class RedisOptions {
private final static Jedis conn = RedisConnection.getRedisConnection();
// 字符串操作
public boolean set(String key, String value) {
try {
conn.set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
public String get(String key) {
try {
return conn.get(key);
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
//队列操作
public boolean setList(String name, String[] list) {
if (list.length != 0) {
for (String str : list) {
conn.lpush(name, str);
}
return true;
} else {
return false;
}
}
public boolean setList(String name, List<String> list) {
if (list.size() != 0) {
for (String str : list) {
conn.lpush(name, str);
}
return true;
} else {
return false;
}
}
public List<String> getList(String name){
long length = conn.llen(name);
List<String> list = new ArrayList<String>();
if (length>0){
list = conn.lrange(name,0,length-1);
}
return list;
}
//集合操作
public boolean setSet(String name, Set<String> set){
if (!set.isEmpty()){
for (String str:set){
conn.sadd(name,str);
}
return true;
}
return false;
}
}
