Redis

学习文档：https://www.cnblogs.com/dt746294093/p/16821761.html

学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

基本数据结构：

String: 字符串
Hash: 散列
List: 列表
Set: 集合
Sorted Set: 有序集合

Windows下载：https://github.com/tporadowski/redis/releases

下载好后，选择位置解压，打开文件夹，内容如下：

打开一个 cmd 窗口使用 cd 命令切换目录到 C:\redis 运行或者直接双击redis-service.exe

redis-server.exe redis.windows.conf

错误处理：

redis-server.exe redis.windows.conf  指令报错（redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 同理）

解决：

PS D:\Java\Redis> redis-server.exe redis.windows.conf//错误指令
PS D:\Java\Redis> D:\Java\Redis\redis-server.exe redis.windows.conf//正确指令

这时候另启一个 cmd 窗口，原来的不要关闭，不然就无法访问服务端了。或者双击redis-cli.exe

切换到 redis 目录下运行:

redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

设置键值对:

set myKey abc

取出键值对:

get myKey

下载图形化工具

https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows/releases

连接：在打开redis服务状态下，连接127.0.0.1

笔记：

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四大分类

KV键值对：redis

文档型数据库（和json一样）：mongoDB

列存储数据库（分布式文件系统）：HBase

图关系数据库（不是存图形，放的是关系）：Neo4j

Redis入门

官网：https://redis.io/

中文网：http://www.redis.cn/

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。

特性：

1、多样的数据类型

2、持久化

3、集群

4、事务

Linux安装

下载地址：http://download.redis.io/releases/redis-6.0.8.tar.gz 下载最新稳定版本。

Xshell链接云服务器

查看JDK安装：java -version

如果报java: command not found

下载jdk8 : 链接: https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

创建jdk安装路径有误，改为：

mkdir usr
cd usr
mkdir java
cd java
mkdir jdk8
cd ../
ll

将压缩包通过Xftp上传到Linux的jdk8文件夹中

进入文件夹jdk8解压压缩包

tar zxvf jdk-8u251-linux-x64.tar.gz

指令：ll ---检查是否解压成功（记住jdk版本号）

编辑配置文件，配置环境变量

[root@centos7 java]# vim /etc/profile

export JAVA_HOME=(安装jdk的目录，可以先去该目录下使用 pwd 命令查看)  

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar

刷新配置文件

  [root@centos7 java]# source /etc/profile

2.Xftp将下载的redis压缩包上传到Linux的home（建议在home目录下新建一个文件夹存放）目录下

进入目录查看

移动压缩包位置：

解压：tar -zxvf 压缩包名

进入解压文件

基本的环境安装

yum install gcc-c++

自动配置文件命令

make

可能遇到的问题，make后又报错error

目前最新版本已经是6.0.8了。Redis6以上需要gcc版本在7以上。
运行下面命令升级gcc
#第一步
sudo yum install centos-release-scl
#第二步
sudo yum install devtoolset-7-gcc*
#第三步
scl enable devtoolset-7 bash

配置好后执行make install

进入目录：/usr/local/bin

将redis配置文件redis.config复制到当前目录下--新建一个文件加存放（kconfig）

进入配置文件

vim redis.conf

启动Redis服务！

redis-server kconfig/redis.conf
#高版本直接redis-server启动

链接redis

查看当前服务是否开启

新开一个终端(双击现在的窗口)-->【ps -ef|grep redis】

关闭redis服务--->【shutdown】

性能测试工具redis-benchmark

redis-benchmark 是一个压力测试工具！官方自带的性能测试工具！

redis-benchmark 命令参数！

测试（开启redis服务，在另外端口测试）

# 测试：100个并发连接 100000请求
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000

redis基础知识

redis默认有16个数据库---默认使用的是第0个

127.0.0.1:6379> select 3    # 切换数据库
127.0.0.1:6379[3]> DBSIZE    # 查看DB大小

查找所有的key:

清空当前数据库----- 清除全部数据库【FLUSHALL】

redis是单线程的

速度：CPU>内存>硬盘

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！

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MQ。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）。

基本命令：

快速查询命令：https://redis.io/commands/

keys *   # 查看所有的key
set name kuangshen set key value
EXISTS name   #判断当前的key是否存在
move name 1   #移动当前的key到表1
EXPIRE name 10    #设置key的过期时间，单位是秒
ttl name    #查看当前key的剩余时间（-2时表示已过期）
type name    #查看当前key的一个类型

String字符串类型：

##########################################################################
127.0.0.1:6379> set key1 v1 # 设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1 # 获得值
"v1"
127.0.0.1:6379> keys * # 获得所有的key
1) "key1"
127.0.0.1:6379> EXISTS key1 # 判断某一个key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> APPEND key1 "hello" # 追加字符串，如果当前key不存在，就相当于setkey
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> STRLEN key1 # 获取字符串的长度！
(integer) 7
127.0.0.1:6379> APPEND key1 ",kaungshen"
(integer) 17
127.0.0.1:6379> STRLEN key1
(integer) 17
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,kaungshen"
##########################################################################
# i++
# 步长 i+=
127.0.0.1:6379> set views 0 # 初始浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views # 自增1 浏览量变为1
(integer) 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 # 自减1 浏览量-1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) 0
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 # 可以设置步长，指定增量！
(integer) 9
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10
(integer) 19
127.0.0.1:6379> DECRBY views 5
(integer) 14
##########################################################################
# 字符串范围 range
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,kuangshen" # 设置 key1 的值
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,kuangshen"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 3 # 截取字符串 [0,3]
"hell"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 # 获取全部的字符串 和 get key是一样的
"hello,kuangshen"
# 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 # 替换指定位置开始的字符串！
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
##########################################################################
# setex (set with expire) # 设置过期时间
# setnx (set if not exist) # 不存在在设置 （在分布式锁中会常常使用！）
127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello" # 设置key3 的值为 hello,30秒后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 26
127.0.0.1:6379> get key3
"hello"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis" # 如果mykey 不存在，创建mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key2"
2) "mykey"
3) "key1"
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) -2
127.0.0.1:6379> setnx mykey "MongoDB" # 如果mykey存在，创建失败！
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
##########################################################################
mset
mget
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 同时设置多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k2"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 同时获取多个值
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4 # msetnx 是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败！
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)
# 对象
set user:1 {name:zhangsan,age:3} # 设置一个user:1 对象 值为 json字符来保存一个对象！
# 这里的key是一个巧妙的设计： user:{id}:{filed} , 如此设计在Redis中是完全OK了！
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "2"
##########################################################################
getset # 先get然后在set
127.0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在值，则返回 nil，并创建key-value值
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis
127.0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在值，获取原来的值，并设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"

List列表类型

所有的list命令都是用l开头的，Redis不区分大小命令

##########################################################################
127.0.0.1:6379> LPUSH list one   # 将一个值或者多个值，插入到列表头部 （左）
(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   # 获取list中值！
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1   # 通过区间获取具体的值！
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> Rpush list righr  # 将一个值或者多个值，插入到列表位部 （右）
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "righr"
##########################################################################
LPOP
RPOP
127.0.0.1:6379> Lpop list # 移除list的第一个元素
"three"
127.0.0.1:6379> Rpop list # 移除list的最后一个元素
"righr"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
##########################################################################
Lindex
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> lindex list 1 # 通过下标获得 list 中的某一个值！
"one"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"two"
##########################################################################
Llen
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> Llen list # 返回列表的长度
(integer) 3
##########################################################################
移除指定的值！
取关 uid
Lrem  （count>0从左边开始删除；count<0从右边开始删除；count=0删除所有）
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
4) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one # 移除list集合中指定个数的value，精确匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 three
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> Lpush list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrem list 2 three
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
##########################################################################
trim 修剪。； list 截断!
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2 # 通过下标截取指定的长度，这个list已经被改变了，截断了，只剩下截取的元素！
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
##########################################################################
rpoplpush # 移除列表的最后一个元素，将他移动到新的列表中！
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist # 移除列表的最后一个元素，将他移动到新的列表中！
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 # 查看原来的列表
1) "hello"
2) "hello1"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1 # 查看目标列表中，确实存在改值！
1) "hello2"
##########################################################################
lset 将列表中指定下标的值替换为另外一个值，更新操作
127.0.0.1:6379> EXISTS list # 判断这个列表是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果不存在列表我们去更新就会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果存在，更新当前下标的值
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0
1) "item"
127.0.0.1:6379> lset list 1 other # 如果不存在，则会报错！
(error) ERR index out of range
##########################################################################
linsert # 将某个具体的value插入到列中某个元素的前面或者后面！
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "world"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist before "world" "other"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after world new
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"

总结：

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~

Set(集合)

set中的值是不能重读的！

list 是有序列表，值可重复
set 是无序列表，值不可重复

##########################################################################
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello" # set集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "kuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "lovekuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset # 查看指定set的所有值
1) "hello"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> SMEMBER myset hello # 判断某一个值是不是在set集合中！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBER myset world
(integer) 0
##########################################################################
127.0.0.1:6379> scard myset # 获取set集合中的内容元素个数！
(integer) 4
##########################################################################
rem
127.0.0.1:6379> srem myset hello # 移除set集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
##########################################################################
set 无序不重复集合。抽随机！
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机抽选出一个元素
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2 # 随机抽选出指定个数的元素

1) "lovekuangshen"
2) "lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2
1) "lovekuangshen"
2) "lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机抽选出一个元素
"lovekuangshen2"
##########################################################################
删除指定的key，随机删除key！
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> spop myset # 随机删除一些set集合中的元素！
"lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> spop myset
"lovekuangshen"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "kuangshen"
##########################################################################
将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
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> sadd myset "kuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "kuangshen" # 将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "kuangshen"
2) "set2"
##########################################################################
数字集合类：
- 差集 SDIFF
- 交集
- 并集
127.0.0.1:6379> SDIFF key1 key2 # 差集
1) "b"
2) "a"
127.0.0.1:6379> SINTER key1 key2 # 交集 共同好友就可以这样实现
1) "c"
127.0.0.1:6379> SUNION key1 key2 # 并集
1) "b"
2) "c"
3) "e"
4) "a"
5) "d"

Hash(哈希)

Map集合，key-map! 时候这个值是一个map集合！本质和String类型没有太大区别，还是一个简单的key-vlaue！

##########################################################################
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 kuangshen # set一个具体 key-vlaue
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1 # 获取一个字段值
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world # set多个 key-vlaue
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2 # 获取多个字段值
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash # 获取全部的数据，
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
127.0.0.1:6379> hdel myhash field1 # 删除hash指定key字段！对应的value值也就消失了！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
##########################################################################
hlen
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
OK
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field2"
2) "world"
3) "field1"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> hlen myhash # 获取hash表的字段数量！
(integer) 2
##########################################################################
127.0.0.1:6379> HEXISTS myhash field1 # 判断hash中指定字段是否存在！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS myhash field3
(integer) 0
##########################################################################
# 只获得所有field
# 只获得所有value
127.0.0.1:6379> hkeys myhash # 只获得所有field
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash # 只获得所有value
1) "world"
2) "hello"
##########################################################################
incr decr
127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5 #指定增量！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field3 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> HINCRBY myhash field3 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello # 如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world # 如果存在则不能设置
(integer) 0

hash变更的数据 user name age,尤其是是用户信息之类的，经常变动的信息！ hash 更适合于对象的存储，String更加适合字符串存储！

Zset(有序集合)

在set的基础上，增加了一个值（增加了一个索引），set k1 v1 zset k1 score1 v1

127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one # 添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three # 添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
##########################################################################
排序如何实现
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong # 添加三个用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 kaungshen
(integer) 1
# ZRANGEBYSCORE key min max
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf # 显示全部的用户 从小到大！
1) "kaungshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1 # 从大到进行排序！
1) "zhangsan"
2) "kaungshen"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 显示全部的用户并且附带成绩
1) "kaungshen"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
5) "zhangsan"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores # 显示工资小于2500员工的升
序排序！
1) "kaungshen"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
##########################################################################
# 移除rem中的元素
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "kaungshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaohong # 移除有序集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "kaungshen"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zcard salary # 获取有序集合中的个数
(integer) 2
##########################################################################
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 kuangshen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3 # 获取指定区间的成员数量！
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2

三种特殊数据类型

1.Geospatial地理位置

查询地理位置经纬度：http://jingweidu.757dy.com/

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

geoadd

# geoadd 添加地理位置
# 规则：两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过java程序一次性导入！
# 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。
# 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
# 参数 key 值（）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqi 114.05 22.52 shengzhen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2

geopos

获得当前定位：一定是一个坐标值！

127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing # 获取指定的城市的经度和纬度！
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqi
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"

geodist

两人之间的距离！

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> GEODIST china:city beijing shanghai km # 查看上海到北京的直线距离
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing chongqi km # 查看重庆到北京的直线距离
"1464.0708"

georadius

以给定经纬度为中心，找出周围某一半经的元素 ---（获得所有附近的人的地址，定位！）通过半径来查询！

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 以110，30 这个经纬度为中心，寻
找方圆1000km内的城市
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqi"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中间距离的位置
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 显示他人的定位信息
1) 1) "chongqi"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 #
筛选出指定的结果！
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"

GEORADIUSBYMEMBER

和 GEORADIUS 命令一样，都可以找出位于指定范围内的元素，但是的中心点是由给定的位置元素决定的，而不是像 GEORADIUS 那样，使用输入的经度和纬度来决定中心点

# 找出位于指定元素周围的其他元素！
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"

geohash

该命令将返回11个字符的Geohash字符串

# 将二维的经纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近！
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqi
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"

geo底层实现原理就是Zset,可以通过Zset操作geo

127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1 # 查看地图中全部的元素
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing # 移除指定元素！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"

Hyperloglog基数统计

A {1,3,5,7,8,7}

B{1,3,5,7,8}

B的基数（不重复的元素） = 5，可以接受误差！

A的基数 = 4

目的是为了计数

127.0.0.1:6379> PFadd mykey a b c d e f g h i j # 创建第一组元素 mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey # 统计 mykey 元素的基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFadd mykey2 i j z x c v b n m # 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 # 合并两组 mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 # 看并集的数量！
(integer) 15

如果允许容错，那么一定可以使用 Hyperloglog ！

如果不允许容错，就使用 set 或者自己的数据类型即可！

Bitmap

位存储

统计用户信息，活跃，不活跃！登录、未登录！打卡，365打卡！两个状态的，都可以使用Bitmaps！

Bitmap 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！

365 天 = 365 bit 1字节 = 8bit 46 个字节左右

使用bitmap 来记录周一到周日的打卡！----0没有打卡，1打卡

#查看某一天是否有打卡！
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0

#统计操作，统计 打卡的天数！
127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3

事务（ACID---原子性，一致性，隔离性，持久性）

Redis单挑命令式保存原子性，但是事务不保证原子性

Redis 事务本质：一组命令的集合！一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程的中，会按照顺序执行！

redis的事务：

开启事务（multi）
命令入队（…）
执行事务（exec）

所有的的命令在事务中，并没有直接执行

正常执行事务！

127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
# 命令入队
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 # 执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK

放弃事务！

127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
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 # 取消事务
OK
127.0.0.1:6379> get k4 # 事务队列中命令都不会被执行！
(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 # 错误的命令
(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 # 执行事务报错！
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不会被执行！
(nil)

运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性，那么执行命令的时候，其他命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常！

127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr k1 # 会执行的时候失败！
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 # 虽然第一条命令报错了，但是依旧正常执行成功了！
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

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 # 监视 money 对象
OK
127.0.0.1:6379> multi # 事务正常结束，数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功！
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

测试多线程修改值 , 使用watch 可以当做redis的乐观锁操作！

127.0.0.1:6379> watch money # 监视 money
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec    # 将指令入队后，执行之前，另外开启一个线程，修改了我们的值，这个时候，就会再执行指令会导致事务执行失败！
(nil)

Jedis

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！

新建项目

1.导入依赖

<!--导入jedis的包-->
<dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
    </dependency>
    <!--fastjson-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.62</version>
    </dependency>
</dependencies>

连接数据库
操作命令
断开连接！

public class testPing {
    @Test
    public static void main(String[] args) {
        // 1、 new 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！所以之前的指令学习很重要！
        System.out.println(jedis.ping());  //输出PONG
//        jedis.flushDB();  //操作命令--清空当前数据库
//        jedis.close(); // 关闭连接
    }
}

开启redis-server.exe服务和redis-cli.exe

运行测试

常用API

String、List、Set、Hash、Zset

public class testMulti {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
        jedis.flushDB();
        //JSONObject只是一种数据结构，可以理解为JSON格式的数据结构（key-value 结构），可以使用put方法给json对象添加元素
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put("hello", "world");
        jsonObject.put("name", "dt");
        // 开启事务
        Transaction multi = jedis.multi();
        String result = jsonObject.toJSONString();  //返回成json字符串
        // jedis.watch(result);
        try {
            multi.set("user1", result);
            multi.set("user2", result);
           // int i = 1 / 0; // 代码抛出异常事务，执行失败！
            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

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

lettuce : 采用netty，实例可以再多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据了，更像 NIO 模式

新建springboot module

源码分析

@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") // 我们可以自己定义一个redisTemplate来替换这个默认的！
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory
                                                       redisConnectionFactory)
    throws UnknownHostException {
    // 默认的 RedisTemplate 没有过多的设置，redis 对象都是需要序列化！
    // 两个泛型都是 Object, Object 的类型，我们后使用需要强制转换 <String, Object>
    RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean // 由于 String 是redis中最常使用的类型，所以说单独提出来了一个bean！
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory
                                                   redisConnectionFactory)
    throws UnknownHostException {
    StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    return template;
}

整合测试

1.pom导入依赖

<!-- 操作redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
12345

2.application.properties配置连接

#springboot所有的配置类都有一个自动配置类 RedisAutoConfiguration
#自动配置类都会绑定一个properties配置文件 RedisProperties

# 配置redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

3.测试

@SpringBootTest
class RedisSpringbootApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {
        // redisTemplate 操作不同的数据类型，api和我们的指令是一样的
        // opsForValue 操作字符串 类似String
        // opsForList 操作List 类似List
        // opsForSet
        // opsForHash
        // opsForZSet
        // opsForGeo
        // opsForHyperLogLog
        // 除了进本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务，和基本的crud
//        RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
//        connection.flushDb();
//        connection.flushAll();
        redisTemplate.opsForValue().set("mykey", "dt");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
    }

}

1、@controller： controller控制器层（注入服务）
2、@service ： service服务层（注入dao）
3、@repository ： dao持久层（实现dao访问）
4、@component：标注一个类为Spring容器的Bean，（把普通pojo实例化到spring容器中，相当于配置文件中的<bean id="" class=""/>）

序列化：将对象写入到IO流中---将数据结构或对象转化成二进制的过程

测试

@Test
    public void test01() throws JsonProcessingException {
        //真是开发一般使用json传递对象
        User user = new User("xinyu",3);
        String jsonuser = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);  //序列化
        redisTemplate.opsForValue().set("user",jsonuser);
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));

    }

----测试完后记得在redis-cli.exe程序中清空数据库[flushdb]

在User中将User序列化

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Component
//在企业中，所有的pojo都会序列化
public class User implements Serializable {
    private String name;
    private int age;
}

总结：没有序列化无法传输

解决方法一：使用ObjectMapper()
解决方法二：在实体类上实现序列化mplements Serializable
解决方法三：我们来编写一个自己的 RedisTemplete

自定义RedisTemplete

@Configuration
public class RedisConfig {
    // 固定模板，在企业开发中也能直接启动
    // 自己定义了一个RedisTemplate
    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")  //防止重名
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
            throws UnknownHostException {
        // 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        // Json序列化配置
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        // String 的序列化
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

        template.afterPropertiesSet();

        return template;
    }
}

修改原来测试（其他不要修改）

    @Autowired
    @Qualifier("redisTemplate") 
    private RedisTemplate redisTemplate;

redis工具类--实现的功能包括 redis 读取队列数据，存储和读取 hash 数据，Redis 的创建，RedisCluster 的创建

@Component
public final class RedisUtil {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // =============================common============================
    /**
     * 指定缓存失效时间
     * @param key  键
     * @param time 时间(秒)
     */
    public boolean expire(String key, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据key 获取过期时间
     * @param key 键 不能为null
     * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
     */
    public long getExpire(String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
    }


    /**
     * 判断key是否存在
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hasKey(String key) {
        try {
            return redisTemplate.hasKey(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 删除缓存
     * @param key 可以传一个值 或多个
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void del(String... key) {
        if (key != null && key.length > 0) {
            if (key.length == 1) {
                redisTemplate.delete(key[0]);
            } else {
                redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
            }
        }
    }


    // ============================String=============================

    /**
     * 普通缓存获取
     * @param key 键
     * @return 值
     */
    public Object get(String key) {
        return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 普通缓存放入
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true成功 false失败
     */

    public boolean set(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 普通缓存放入并设置时间
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
     * @return true成功 false 失败
     */

    public boolean set(String key, Object value, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                set(key, value);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 递增
     * @param key   键
     * @param delta 要增加几(大于0)
     */
    public long incr(String key, long delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }


    /**
     * 递减
     * @param key   键
     * @param delta 要减少几(小于0)
     */
    public long decr(String key, long delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
    }


    // ================================Map=================================

    /**
     * HashGet
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     */
    public Object hget(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
    }

    /**
     * 获取hashKey对应的所有键值
     * @param key 键
     * @return 对应的多个键值
     */
    public Map<Object, Object> hmget(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * HashSet
     * @param key 键
     * @param map 对应多个键值
     */
    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * HashSet 并设置时间
     * @param key  键
     * @param map  对应多个键值
     * @param time 时间(秒)
     * @return true成功 false失败
     */
    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            if (time > 0) {
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key, String item, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
     * @return true 成功 false失败
     */
    public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            if (time > 0) {
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 删除hash表中的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 可以使多个 不能为null
     */
    public void hdel(String key, Object... item) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
    }


    /**
     * 判断hash表中是否有该项的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean hHasKey(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
    }


    /**
     * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要增加几(大于0)
     */
    public double hincr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
    }


    /**
     * hash递减
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要减少记(小于0)
     */
    public double hdecr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
    }


    // ============================set=============================

    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     * @param key 键
     */
    public Set<Object> sGet(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }


    /**
     * 根据value从一个set中查询,是否存在
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public boolean sHasKey(String key, Object value) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 将数据放入set缓存
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sSet(String key, Object... values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 将set数据放入缓存
     *
     * @param key    键
     * @param time   时间(秒)
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */
    public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 获取set缓存的长度
     *
     * @param key 键
     */
    public long sGetSetSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 移除值为value的
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 移除的个数
     */

    public long setRemove(String key, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    // ===============================list=================================

    /**
     * 获取list缓存的内容
     *
     * @param key   键
     * @param start 开始
     * @param end   结束 0 到 -1代表所有值
     */
    public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }


    /**
     * 获取list缓存的长度
     *
     * @param key 键
     */
    public long lGetListSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 通过索引 获取list中的值
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
     */
    public Object lGetIndex(String key, long index) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }


    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     */
    public boolean lSet(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 将list放入缓存
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)
     */
    public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }


    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }


    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)
     * @return
     */
    public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            if (time > 0)
                expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 根据索引修改list中的某条数据
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引
     * @param value 值
     * @return
     */

    public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }


    /**
     * 移除N个值为value
     *
     * @param key   键
     * @param count 移除多少个
     * @param value 值
     * @return 移除的个数
     */

    public long lRemove(String key, long count, Object value) {
        try {
            Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
            return remove;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }

    }

}

使用工具类测试

    @Autowired
    private RedisUtuil redisUtil;

    @Test
    public void test1(){
        redisUtil.set("name","xinyu");
        System.out.println(redisUtil.get("name"));
    }

Redis.conf配置文件

默认单位-----配置文件 unit单位对大小写不敏感！

includes包含--可以将多个.conf配置文件组合成一个

modules----加载.so文件（了解）

network网络

tcp连接---网络超时判断（了解）

general通用配置

snapshotting---快照

持久化，在规定的时间内，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！

security安全

设置密码，默认没有密码

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 设置redis的密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录！
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"

clients限制

memory management

maxmemory-policy noeviction # 内存到达上限之后的处理策略
    1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
    2、allkeys-lru ： 删除lru算法的key
    3、volatile-random：随机删除即将过期key
    4、allkeys-random：随机删除
    5、volatile-ttl ： 删除即将过期的
    6、noeviction ： 永不过期，返回错误

append only mode 模式 aof配置

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！

1.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。我们默认的就是RDB，一般情况下不需要修改这个配置！

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

删除dump.rdb---[rm -rf dump.rdb]

如何恢复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！

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redis意外宕机了，这个最后一次修改数据就没有了！

2、fork进程的时候，会占用一定的内容空间！！

AOF(Append Only File)

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！

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

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

重启，redis 就可以生效了！

如果这个 aof 文件有错位，这时候 redis 是启动不起来的吗，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

重写规则

aof 默认就是文件的无限追加，文件会越来越大！

如果 aof 文件大于 64m，太大了！ fork一个新的进程来将我们的文件进行重写！

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，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！
# rewrite 重写

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，可能会丢失一秒的数据

3、从不同步，效率最高的！

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！

扩展

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

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。微信、微博、关注系统！

订阅/发布消息图：

发送端：

127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,kuangshen" # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
12345

订阅端：

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo # 订阅者订阅一个频道 kuangshenshuo
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message" # 消息
2) "kuangshenshuo" # 那个频道的消息
3) "hello,kuangshen" # 消息的具体内容
1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,redis"

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 (订阅)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频道！，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel(频道) 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 (发布)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。

Redis主从复制

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（集群）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），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：

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:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a
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

复制3个配置文件【cp redis.conf redis79.conf】，然后修改对应的信息

端口

pid 名字
log 文件名字 ----logfile "6379.log"默认为空
dump.rdb 名字

修改完毕之后，启动我们的3个redis服务，可以通过进程信息查看！【ps -ef|grep redis】

为主机配置从机（为从机配置主机）

127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 找谁当自己的老大！
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:3
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:14
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:14
# 在主机中查看！
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1 # 多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=42,lag=1 # 多了从机的配置
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:42
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:42

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！

# 主机可以读写
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
# 从机只能读不能写
127.0.0.1:6380> get k1
"v1"
127.0.0.1:6380> set k1 v2
(error) READONLY You can't write against a read only replica.

测试：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！

如果是使用命令行，来配置的主从，这个时候如果重启了，就会变回主机！只要变为从机，立马就会从主机中获取值！

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：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！我们的数据一定可以在从机中看到！

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

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。

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。

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。

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，这个现象称为主观下线。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

1、创建一个sentinel.conf

[root@VM-12-14-centos bin]# cd dconfig/
[root@VM-12-14-centos dconfig]# ll
total 336
-rw-r--r-- 1 root root 83405 Oct 24 14:46 redis79.conf
-rw-r--r-- 1 root root 83405 Oct 24 14:47 redis80.conf
-rw-r--r-- 1 root root 83405 Oct 24 14:49 redis81.conf
-rw-r--r-- 1 root root 83393 Oct 24 13:58 redis.conf
[root@VM-12-14-centos dconfig]# vim sentinel.conf   #vim打开指定文件，没有该文件则会创建

2、配置哨兵配置文件 sentinel.conf（任何一个错误哨兵都会失效）

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

3、启动哨兵

redis-sentinel sentinel.cof路径

哨兵日志

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！

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！

哨兵模式全部配置

# 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
# shell编程
# 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
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由运维来配置！

Redis缓存穿透与雪崩

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）

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（秒杀！），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

1.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；

2.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一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（量太大，缓存过期）

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。

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

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 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（在SpringCloud讲解过！）

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 @ 2022-10-14 20:34 歆鱼阅读(30) 评论(0) 编辑收藏举报

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