Redis个人总结

Posted 2021-04-07 慢跑中的小薛

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Redis个人总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

安装redis

1.redis下载官网

2.在linux下解压下载的安装包

3.执行yum -install gcc-c++

4.执行make命令

5.执行mack install命令

排坑

在执行make命令是报错：

make: *** 没有规则可以创建目标“makefile“等错误

server.c:5118:176: 错误：‘struct redisServer’没有名为‘maxmemory’的成员

解决思路:

升级gcc版本：

查看gcc版本是否在5.3以上，centos7.6默认安装4.8.5

$gcc -v

# 升级gcc到5.3及以上,如下：

升级到gcc 9.3：

$yum -y install centos-release-scl

$yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils

$scl enable devtoolset-9 bash

需要注意的是scl命令启用只是临时的，退出shell或重启就会恢复原系统gcc版本。如果要长期使用 gcc 9.3的话

$echo "source /opt/rh/devtoolset-9/enable" >>/etc/profile

升级完之后再次编译即可

redis的使用

1.redis的默认安装路径为

/usr/local/bin

2.将安装redis文件夹下的redis.config配置文件拷贝到/usr/local/bin/自定义下的文件夹下

Redis个人总结

3.配置redis.config为后台启动

Redis个人总结

4.启动服务端

 redis-server xconfig/redis.conf

5.启动客户端

redis-cli -p 6379

6.测试连接

Redis个人总结

五大数据类型

基本案例:

127.0.0.1:6379> keys * # 查看所有的key(empty array)127.0.0.1:6379> set name demo # 设置keyOK127.0.0.1:6379> get name"demo"127.0.0.1:6379> exists name #判断name是否存在,存在返回1(integer) 1127.0.0.1:6379> exists age(integer) 0127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10 # 设置某个key的过期时间(integer) 1127.0.0.1:6379> ttl name # 读取还有多久过期(integer) 4127.0.0.1:6379> get name(nil)127.0.0.1:6379> move name 1 #将当前库的key移到指定库中127.0.0.1:6379> type name # 查看当前key的类型127.0.0.1:6379> String

String

127.0.0.1:6379> set name zhangsan #设置key的值OK127.0.0.1:6379> APPEND name ",nihao" #往这个key后追加值(integer) 14127.0.0.1:6379> STRLEN name #查看某个key的长度(integer) 14127.0.0.1:6379> APPEND name1 jingdong #往key后追加值如果不存在,则为新增这个key(integer) 8#####################递增范围##################################127.0.0.1:6379> set count 0 #设置初始化的数值OK127.0.0.1:6379> INCR count #设置每次自增1(integer) 1127.0.0.1:6379> DECR count #设置每次递减1(integer) 1127.0.0.1:6379> INCRBY count 10 #设置每次递增10(integer) 11127.0.0.1:6379> DECRBY count 10 #设置每次递减10(integer) 1#####################字符串范围##################################127.0.0.1:6379> GETRANGE name 0 -1 #获取字符串的所有区间"zhangsan,nihao"127.0.0.1:6379> GETRANGE name 0 3 #获取字符串的指定取值范围"zhan"# 替换127.0.0.1:6379> get name"zhangsan,nihao"127.0.0.1:6379> SETRANGE name 1 li #替换指定位置的字符串(integer) 14127.0.0.1:6379> get name"zlingsan,nihao"#####################字符串设置################################### setex (set with expire) 设置过期时间 127.0.0.1:6379> setex name 10 nihaoOK127.0.0.1:6379> get name"nihao"127.0.0.1:6379> ttl name(integer) -2127.0.0.1:6379> get name(nil)# setnx (set if not exist)(分布式锁中经常会使用) 不存在设置 如果存在不会覆盖还是使用之前存在的值127.0.0.1:6379> keys *1) "key1"127.0.0.1:6379> get key1"zhangsan"127.0.0.1:6379> setnx key1 lisi(integer) 0127.0.0.1:6379> get key1"zhangsan"#####################批量设置###################################mset与mget:批量新增与批量获取127.0.0.1:6379> set k1 v1 OK127.0.0.1:6379> mset k1 v11 k2 v2 k3 v3 #批量新增 如果存在了 覆盖OK127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 #批量获取1) "v11"2) "v2"3) "v3"#msetnx 先判断是否存在,在批量设置值127.0.0.1:6379> msetnx k4 v4 k5 v5 #是一组原子性操作,只有当所有的都不存在,才能执行成功(integer) 1127.0.0.1:6379> mget k4 k51) "v4"2) "v5"#复杂的key设置 user:{id}:{filed}127.0.0.1:6379> msetnx user:1:name zhangsan user:1:age 12(integer) 1127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age1) "zhangsan"2) "12"#####################先获取在设置##################################127.0.0.1:6379> getset name zhangsan #先获取key=name的值,如果不存在返回nil(nil)127.0.0.1:6379> getset name lisi #先获取key=name的值,如果存在打印"zhangsan"127.0.0.1:6379> get name"lisi"

List

#####################插入##################################127.0.0.1:6379> lpush list one #将一个值或者多个值插入列表的头部(左)(integer) 1127.0.0.1:6379> lpush list two(integer) 2127.0.0.1:6379> lpush list three(integer) 3127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "three"2) "two"3) "one"127.0.0.1:6379> rpush list four #将一个值或者多个值插入列表的尾部(右)(integer) 4127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -11) "three"2) "two"3) "one"4) "four"#####################取出##################################127.0.0.1:6379> LPOP list #移除list中的第一个元素"three"127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -11) "two"2) "one"3) "four"127.0.0.1:6379> RPOP list #移除list中的最后一个元素"four"127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -11) "two"2) "one"#####################获取指定的下标的值##################################127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1) "two"2) "one"127.0.0.1:6379> LINDEX list 0 #获取第一个下标的值"two"#####################获取指定list的长度##################################127.0.0.1:6379> LLEN list (integer) 2#####################移除list中指定的个数##################################127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "three"2) "three"3) "three"4) "two"5) "one"127.0.0.1:6379> lrem list 3 three #移除list中key为three的三个(integer) 3127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "two"2) "one"#####################list的截取操作##################################127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "two"2) "one"127.0.0.1:6379> LTRIM list 0 0 #截取list中的第0个位置的数据OK127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "two"#############移除列表的最后一个元素插入到新的列表#########################127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "three"2) "two"3) "one"127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH list list01 #将list中的元素尾部取出一个放入list01中"one"127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "three"2) "two"127.0.0.1:6379> lrange list01 0 -11) "one"#####################替换操作##################################127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "three"2) "two"3) "one"127.0.0.1:6379> lset list 0 four #替换指定的值，如果存在的话OK127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "four"2) "two"3) "one"127.0.0.1:6379> LSET list 3 five #替换指定的值，不存在则异常(error) ERR index out of range#####################插入操作##################################127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -11) "hello"2) "word"127.0.0.1:6379> LINSERT list before word nihao #前插入,往word前面插入一个nihao(integer) 3127.0.0.1:6379> Linsert list after word world #后插入,往word前面插入一个world(integer) 4127.0.0.1:6379> lrange list 0 -11) "hello"2) "nihao"3) "word"4) "world"

Set

#####################基本操作##################################127.0.0.1:6379> sadd mset hello #插入操作(integer) 1127.0.0.1:6379> sadd mset word(integer) 1127.0.0.1:6379> smembers mset #查询所有操作1) "word"2) "hello"127.0.0.1:6379> sismember mset word #判断是否存在操作(integer) 1#####################查看元素的个数##################################127.0.0.1:6379> scard mset (integer) 2#####################移除元素##################################127.0.0.1:6379> SREM mset hello #移除指定的key元素(integer) 1127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "word"#####################取出随机的元素##################################127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "word"2) "go"3) "hello"127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mset # 随机取出一个数"go"127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mset"hello"127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mset 2 # 随机取出指定的数1) "go"2) "hello"#####################随机移除的元素##################################127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "word"2) "go"3) "hello"127.0.0.1:6379> SPOP mset #随机移除集合中的指定个数"go"127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "word"2) "hello"####################移动指定的元素到另外一个集合中########################127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "word"2) "hello"127.0.0.1:6379> SMOVE mset mset1 word(integer) 1127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset1) "hello"127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset11) "word"####################交集 差集 并集#######################################127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset11) "c"2) "b"3) "a"127.0.0.1:6379> SMEMBERS mset21) "c"2) "e"3) "d"127.0.0.1:6379> SDIFF mset1 mset2 #取mset1的差集1) "a"2) "b"127.0.0.1:6379> SINTER mset1 mset2 #取mset1的交集1) "c"127.0.0.1:6379> SUNION mset1 mset2 #取mset1的并集1) "c"2) "a"3) "b"4) "e"5) "d"

Hash

#####################基本操作##################################127.0.0.1:6379> hset mset01 name zhangsan #添加(integer) 1127.0.0.1:6379> hget mset01 name"zhangsan"127.0.0.1:6379> hmset mset01 name zhangsan age 14 # 添加多个OK127.0.0.1:6379> hmget mset01 name age #获取多个1) "zhangsan"2) "14"127.0.0.1:6379> hgetall mset01 #获取全部1) "name"2) "zhangsan"3) "age"4) "14"#####################删除操作##################################127.0.0.1:6379> hgetall mset011) "name"2) "zhangsan"3) "age"4) "14"127.0.0.1:6379> HDEL mset01 name #删除指定的key 并且value也删除(integer) 1127.0.0.1:6379> HGETALL mset011) "age"2) "14"#####################获取长度##################################127.0.0.1:6379> hgetall mset011) "age"2) "14"127.0.0.1:6379> hlen mset01 #获取指定的长度(integer) 1#####################判断是否存在##############################127.0.0.1:6379> hgetall mset011) "age"2) "14"127.0.0.1:6379> HEXISTS mset01 age #判断是否存在 存在返回1(integer) 1127.0.0.1:6379> HEXISTS mset01 name(integer) 0#####################只获取value或者key的值########################127.0.0.1:6379> HKEYS mset01 #获取所有的key1) "age"127.0.0.1:6379> HVALS mset01 #获取所有的value1) "14"#####################指定增量/批量新增########################127.0.0.1:6379> hset mset01 count 0(integer) 1127.0.0.1:6379> HINCRBY mset01 count 10 #递增(integer) 10 127.0.0.1:6379> HINCRBY mset01 count -10 #递减(integer) 0127.0.0.1:6379> HSETNX mset01 count 01 #如果存在新增失败(integer) 0127.0.0.1:6379> HSETNX mset01 count1 01(integer) 1

Zset(有序集合)

#####################基本操作##################################127.0.0.1:6379> zadd zset01 2500 xh #添加一个元素(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd zset01 2500 xh 2600 xm #添加多个元素(integer) 1127.0.0.1:6379> ZRANGE zset01 0 -1 #计算元素的区间1) "xh"2) "xm"127.0.0.1:6379> ZRANGE zset01 0 -1 withscores #计算元素的带上分数1) "xh"2) "2500"3) "xm"4) "2600"#####################排序操作##################################127.0.0.1:6379> ZRANGE zset01 0 -1 withscores1) "xh"2) "2500"3) "xm"4) "2600"127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE zset01 -inf +inf1) "xh"2) "xm"127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE zset01 -inf +inf withscores #排序带上分数1) "xh"2) "2500"3) "xm"4) "2600"127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE zset01 -inf 2500 withscores #查询指定的分数范围 1) "xh"2) "2500"127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYSCORE zset01 +inf -inf withscores #降序排序#####################移除操作##################################127.0.0.1:6379> ZRANGE zset01 0 -11) "xh"2) "xm"127.0.0.1:6379> ZREM zset01 xm(integer) 1127.0.0.1:6379> ZRANGE zset01 0 -11) "xh"#####################获取个数##################################127.0.0.1:6379> ZCARD zset01(integer) 1#####################获取区间中的个数##################################127.0.0.1:6379> zrange zset01 0 -11) "hello"2) "world"3) "people"127.0.0.1:6379> zcount zset01 1 2(integer) 2

三种特殊的数据类型

geospatial(地理位置)

用途:朋友的定位,附件的人,打车的距离

GEOADD：#添加地理位置# 有效的地理位置:经度-180到180 纬度:-85.05112878度到85.05112878度# 当地理位置超出的时候,会返回一个错误 #127.0.0.1:6379>geoadd china:city 39.90 116.40 beijing # error ERR invalid longitude ,latitude pair 39.000000,116.4000000 #####################设置每个城市的经纬度########################### 127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 117.60 24.46 xiamen #设置指定城市的经纬度(integer) 1127.0.0.1:6379> geoadd china:city 119.2 26.04 fuzhou(integer) 1#####################获取每个城市的经纬度########################### 127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city xiamen chongqi #获取指定城市的经纬度1) 1) "117.59999781847000122" 2) "24.45999962167363861"2) (nil) #没有返回空#####################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。127.0.0.1:6379> GEODIST china:city xiamen fuzhou km #查看两地的直线距离"238.3033"#####################查找指定位置附近距离###########################127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 117 24 1000 km #查找当前精度范围1000km内的城市1) "xiamen"2) "fuzhou"127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 117 24 5000 km withdist #显示到中心距离的位置 1) 1) "xiamen" 2) "79.5062" #厦门到该中心位置79km2) 1) "fuzhou" 2) "317.2402"127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 117 24 5000 km withcoord #显示他人的定位信息1) 1) "xiamen" 2) 1) "117.59999781847000122" 2) "24.45999962167363861"2) 1) "fuzhou" 2) 1) "119.19999986886978149" 2) "26.04000031329945131"127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 117 24 5000 km count 1 #筛选出指定数据1) "xiamen"#####################查找指定元素附近的其他元素########################### 127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city xiamen 1000 km #指定元素附近1000km元素1) "xiamen"2) "fuzhou"

Hyperloglog

当一个人多次访问一个网站时候,还是算一个人(做一些访问统计)

主要做页面统计(前提:需要允许容错)

127.0.0.1:6379> PFADD mekey a b c d e f g h i j #mekey中插入10条数据(integer) 1127.0.0.1:6379> PFCOUNT mekey(integer) 10127.0.0.1:6379> PFADD mekey2 i x h f g e #mekey2插入5条数据(integer) 1127.0.0.1:6379> PFCOUNT mekey2(integer) 6127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mekey mekey2 #使用mykey3取mekey mekey2得并集OK127.0.0.1:6379> pfcount mykey3 11

Bitmaps

使用场景:位存储 0 1 活跃不活跃登录为登录。有两个状态得都可以使用bitmap

案例:使用bitmap统计一周的打卡记录 1为打卡 0为未打卡

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 #设置bit 0代表星期日 1代表打卡(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0(integer) 0127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1(integer) 0127.0.0.1:6379> getbit sign 3 #获取指定的bit的值(integer) 1127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign #统计打卡(值为1)的个数(integer) 2

事务

Redis的单条命令是原子性的,但是事务不保证原子性

Redis没有隔离级别

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

一次性、顺序性、排他性！执行完这些命令

Redis的事务:

开启事务(MULTI)

命令入队(……)

执行事务(EXEC)

127.0.0.1:6379> MULTI #开启事务OK 127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 命令入队QUEUED127.0.0.1:6379> set k2 v2QUEUED127.0.0.1:6379> get k2QUEUED127.0.0.1:6379> set k3 v3QUEUED127.0.0.1:6379> EXEC #执行事务1) OK2) OK3) "v2"4) OK

放弃事务

127.0.0.1:6379> MULTI #开启事务OK127.0.0.1:6379> set k1 v1 #命令入队QUEUED127.0.0.1:6379> set k2 v2QUEUED127.0.0.1:6379> DISCARD #取消事务OK127.0.0.1:6379> EXEC (error) ERR EXEC without MULTI127.0.0.1:6379> get k1(nil)

编译型异常(代码有问题,命令有错),事务中的所有命令都不会执行

127.0.0.1:6379> MULTI #开启事务OK127.0.0.1:6379> getset k1 #设置编译时异常(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command127.0.0.1:6379> getset k1 v1QUEUED127.0.0.1:6379> exec #结束事务(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. #提示错误 整个事务都不会回滚

运行时异常（1/0）如果命令中存在语法错误,那么执行任务时候,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> MULTI #开启事务OK127.0.0.1:6379> set k1 "v1" QUEUED 127.0.0.1:6379> INCR k1 #设置运行时异常(字符串不能递增)QUEUED127.0.0.1:6379> set k2 v2QUEUED127.0.0.1:6379> get k2QUEUED127.0.0.1:6379> get k1QUEUED127.0.0.1:6379> EXEC #执行事务1) OK2) (error) ERR value is not an integer or out of range #只有异常的抛错其他的可以正常执行3) OK4) "v2"5) "v1"

乐观锁

认为什么时候都不会有问题,所有不会加锁。在更新数据的时候会去判断是否有人修改过这个数据

获取version

更新比较的version

#正常执行的场景127.0.0.1:6379> set money 100OK127.0.0.1:6379> WATCH moneyOK127.0.0.1:6379> set out 0OK127.0.0.1:6379> MULTI OK127.0.0.1:6379> DECRBY money 20QUEUED127.0.0.1:6379> INCRBY out 20QUEUED127.0.0.1:6379> EXEC1) (integer) 802) (integer) 20

示例

客户端1

Redis个人总结

- 客户端2

Redis个人总结

实战-jedis

导入pom

<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>

测试连接

public class TestJedis { //测试jedis public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); System.out.println(jedis.ping());//打印pong说明连接成功 }}

事务的实战

public class TestTX { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("name","张三"); jsonObject.put("age",14); String jsonStr = jsonObject.toString(); //开启事务 Transaction multi = jedis.multi(); try { multi.set("user1",jsonStr); multi.set("user2",jsonStr);// int i=1/0; 设置抛出异常 multi.exec();
 }catch (Exception e ){ multi.discard(); e.printStackTrace(); }finally { System.out.println(jedis.get("user1")); System.out.println(jedis.get("user2")); jedis.close(); } }}

通用的实战

public class TestKey { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); System.out.println("清空数据:"+jedis.flushDB()); System.out.println("判断某个数值是否存在:"+jedis.exists("key01")); Set<String> keys = jedis.keys("*"); System.out.println(keys);
 System.out.println("增加某个键:"+jedis.set("key01","value01")); System.out.println("增加某个键:"+jedis.set("username","xuehy")); System.out.println("***删除某个键***:"+jedis.del("key01")); System.out.println("查看username的存储类型:"+jedis.type("xuehy")); System.out.println("随机返回一个key:"+jedis.randomKey()); System.out.println("重命名key:"+jedis.rename("username","name")); System.out.println("返回当前数据库中key的数目:"+jedis.dbSize()); }}

String的实战

public class TestString { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); System.out.println("===增加数据==="); System.out.println(jedis.set("key1","value1"));//设置基本的数据类型 System.out.println(jedis.set("key2","value2"));//设置基本的数据类型 System.out.println(jedis.set("key3","value3"));//设置基本的数据类型 System.out.println("删除指定的键:"+jedis.del("key1"));//删除指定的键 System.out.println("获取指定的键:"+jedis.get("key2"));//获取指定的键 System.out.println("修改指定的键:"+jedis.set("key3","value33"));//修改指定的键 System.out.println("拼接指定的值:"+jedis.append("key3","hello"));//修改指定的键 //多个操做 System.out.println("增加多个键:"+jedis.mset("key01","value01","key02","value02")); System.out.println("获取多个值:"+jedis.mget("key01","key02")); System.out.println("删除多个键:"+jedis.del("key01","key02")); System.out.println("获取多个值:"+jedis.mget("key01","key02")); jedis.flushDB(); //使用setnx 当key不存在时候新增 存在的时候不覆盖 System.out.println(jedis.setnx("key01","value01")); System.out.println(jedis.setnx("key02","value02")); System.out.println(jedis.get("key01"));
 System.out.println("===========新增键值对并设置有效时间============="); System.out.println(jedis.setex("key03",2,"value03")); System.out.println(jedis.get("key03")); Thread.sleep(3); System.out.println(jedis.get("key03")); System.out.println("===========获取原值，更新为新值=========="); System.out.println(jedis.getSet("key02","value002")); System.out.println(jedis.getrange("key02",0,4)); System.out.println(jedis.keys("*")); jedis.flushDB(); System.out.println("==="+jedis.setrange("key01",0,"li")); System.out.println(jedis.get("key01")); }}

List的实战

public class TestList { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); System.out.println("===========添加一个list==========="); jedis.lpush("collections", "ArrayList", "Vector", "Stack", "HashMap", "WeakHashMap", "LinkedHashMap"); jedis.lpush("collections", "HashSet"); jedis.lpush("collections", "TreeSet"); jedis.lpush("collections", "TreeMap"); System.out.println("collections的值:"+jedis.lrange("collections",0,-1)); System.out.println("出栈:"+jedis.lpop("collections")); System.out.println("获取长度:"+jedis.llen("collections")); System.out.println("获取指定位置的值:"+jedis.lindex("collections",0)); System.out.println("移除指定个数:"+jedis.lrem("collections",2,"HashMap")); System.out.println("collections的值:"+jedis.lrange("collections",0,-1)); System.out.println("截取操作:"+jedis.ltrim("collections",0,2)); System.out.println("collections的值:"+jedis.lrange("collections",0,-1)); System.out.println("移除表中的尾部元素插入到新表:"+jedis.rpoplpush("collections","collections1")); System.out.println("collections1的值:"+jedis.lrange("collections1",0,-1)); System.out.println("替换操作:"+jedis.lset("collections1",0,"Nice")); System.out.println("collections1的值:"+jedis.lrange("collections1",0,-1)); System.out.println(jedis.linsert("collections1", ListPosition.BEFORE,"Nice","Good")); System.out.println("collections1的值:"+jedis.lrange("collections1",0,-1)); jedis.flushDB(); System.out.println("===排序==="); jedis.lpush("sortedList", "3","6","2","0","7","4"); System.out.println("sortedList排序前："+jedis.lrange("sortedList", 0, -1)); System.out.println("sortedList排序后："+jedis.sort("sortedList")); }}

Set的实战

public class T_06_TestSet { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); jedis.sadd("set01","e1","e2","e3","e4"); System.out.println("查询所有的操作:"+jedis.smembers("set01")); System.out.println("查询key中的某个元素是否存在:"+jedis.sismember("set01","e1")); System.out.println("查看元素的个数:"+jedis.scard("set01")); System.out.println("删除指定元素:"+jedis.srem("set01","e1")); System.out.println("查询所有的操作:"+jedis.smembers("set01")); System.out.println("随机移除集合中的指定个数:"+jedis.spop("set01")); System.out.println("查询所有的操作:"+jedis.smembers("set01")); System.out.println("移动元素到另外一个Set中:"+jedis.smove("set01","set02","e4")); System.out.println("================================="); System.out.println(jedis.sadd("eleSet1", "e1","e2","e4","e3","e0","e8","e7","e5")); System.out.println(jedis.sadd("eleSet2", "e1","e2","e4","e3","e0","e8")); System.out.println("并集:"+jedis.sunion("eleSet1","eleSet2")); System.out.println("交集:"+jedis.sinter("eleSet1","eleSet2")); System.out.println("差集:"+jedis.sdiff("eleSet1","eleSet2")); //取eleSet1,eleSet2的交集放入到eleSet3中 System.out.println(jedis.sinterstore("eleSet3", "eleSet1", "eleSet2")); System.out.println(jedis.smembers("eleSet3")); }}

Hash的实战

public class T_07_TestHash { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); HashMap<String,String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("key1","value1"); map.put("key2","value2"); map.put("key3","value3"); map.put("key4","value4"); jedis.hmset("hash",map); System.out.println(jedis.hgetAll("hash")); jedis.hset("hash","key5","value5"); System.out.println("删除指定的key:"+jedis.hdel("hash","key1")); System.out.println("获取长度:"+jedis.hlen("hash")); System.out.println("是否存在:"+jedis.exists("hash","key1")); System.out.println("获取所有的key的值:"+jedis.hkeys("hash")); System.out.println("获取所有的value的值:"+jedis.hkeys("hash")); System.out.println("获取指定的值:"+jedis.hget("hash","key1")); }}

Zset的实战

public class T_08_TestZset { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); jedis.flushDB(); Map<String,Double> map = new HashMap(); map.put("xh",2700.0); map.put("xl",2800.0); map.put("xz",2400.0); map.put("xf",3000.0); jedis.zadd("zset",map); System.out.println(jedis.zadd("zset",2600,"xm")); System.out.println(jedis.zrange("zset",0,-1)); System.out.println(jedis.zrangeWithScores("zset",0,-1)); System.out.println("移除操作:"+jedis.zrem("zset","xm")); System.out.println(jedis.zrangeWithScores("zset",0,-1)); System.out.println("获取个数:"+jedis.zcard("zset")); System.out.println("获取指定区间的值:"+jedis.zrange("zset",0,2)); System.out.println(jedis.keys("*")); }}

SpringBoot整合redis

原理剖析

说明：在 SpringBoot2.x 之后，原来使用的jedis 被替换为了 lettuce

jedis:采用直连,多个线程操作的情况下是不安全的,如果想要避免不安全的话,使用jedis pool连接池

lettuce:采用netty,示例可以在多个线程中进行共享,不存在线程安全问题。

1.序列化规则

Redis个人总结

导入pom文件

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

测试类

@SpringBootTestclass JedisApplicationTests {
 @Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
 @Test void contextLoads() { //获取redis的连接对象 RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection(); connection.flushDb(); //操作字符串 redisTemplate.opsForValue().set("name","zhangsan"); //操作list redisTemplate.opsForList().leftPush("list01","zhangsan"); //操作事务 redisTemplate.multi();//开启事务 redisTemplate.discard();//停止事务 }}

自定义RedisTemplate

使用redis需要对pojo实现序列话,否则会报错

@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class User { private String name; private int age;}
@SpringBootTestclass JedisApplicationTests {
 @Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
 @Test void contextLoads() { //获取redis的连接对象 User user = new User("张三",14); //操作字符串 redisTemplate.opsForValue().set("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user")); }}

Redis个人总结

自定义之前

@SpringBootTestclass JedisApplicationTests {
 @Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
 @Test void contextLoads() { //获取redis的连接对象 User user = new User("张三",14); //操作字符串 redisTemplate.opsForValue().set("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user")); }}

Redis个人总结

自定义之后

@Configurationpublic class RedisConfig {
 @Bean @SuppressWarnings("all")//压制所有的错误 public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,Object>(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); //json序列化配置 Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); //String的序列话 StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); //key采用String的序列化方式 template.setKeySerializer(stringRedisSerializer); //hash的key可以采用string的方式 template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); //value的序列化采用jackson template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //hash的value的序列话采用jackson template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return template; }}

@SpringBootTestclass JedisApplicationTests {
 @Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
 @Test void contextLoads() { //获取redis的连接对象 User user = new User("张三",14); //操作字符串 redisTemplate.opsForValue().set("user",user); System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user")); }}

Redis个人总结

通用工具类分装

// 在我们真实的分发中，或者你们在公司，一般都可以看到一个公司自己封装RedisUtil@Componentpublic 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; }
 }
}

Redis.cofig配置

# 配置文件 unit单位 对大小写不敏感！# 1k => 1000 bytes# 1kb => 1024 bytes# 1m => 1000000 bytes# 1mb => 1024*1024 bytes# 1g => 1000000000 bytes# 1gb => 1024*1024*1024 bytes## units are case insensitive so 1GB 1Gb 1gB are all the same.

包含

################################## INCLUDES ###################################
# Include one or more other config files here. This is useful if you# have a standard template that goes to all Redis servers but also need# to customize a few per-server settings. Include files can include# other files, so use this wisely.## Notice option "include" won't be rewritten by command "CONFIG REWRITE"# from admin or Redis Sentinel. Since Redis always uses the last processed# line as value of a configuration directive, you'd better put includes# at the beginning of this file to avoid overwriting config change at runtime.## If instead you are interested in using includes to override configuration# options, it is better to use include as the last line.## include .path	olocal.conf# include c:path	oother.conf

网络 NETWORK

bind 127.0.0.1 #绑定的ipprotected-mode yes #是否开启保护模式port 6379 #端口

通用 GENERAL

daemonize no #是否以守护线程开启pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后台的方式运行，我们就需要指定一个 pid 文件！#日志# debug (a lot of information, useful for development/testing)# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)# notice (moderately verbose, what you want in production probably)# warning (only very important / critical messages are logged)loglevel noticelogfile "" #日子的文件位置,默认当前下databases 16 # 数据库的数量，默认是 16 个数据库always-show-logo yes # 是否总是显示LOGO

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

save 900 1 #900s内,如果至少有1个key进行了改变,我们即进行持久化save 300 10 #900s内,如果至少有10个key进行了改变,我们即进行持久化save 60 10000 #900s内,如果至少有10000key进行了改变,我们即进行持久化stop-writes-on-bgsave-error yes #如果持久化出错,我们还继续执行rdbcompression yes #是否压缩red文件rdbchecksum yes #保存rdb的时候,进行错误的校验dir ./ #rdb保存的文件路径

REPLICATION 复制

SECURITY 安全

可以在这里设置redis的密码，默认是没有密码

# requirepass foobared 设置密码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 OK127.0.0.1:6379> 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！OK127.0.0.1:6379> config get requirepass1) "requirepass"2) "123456"

LIMITS 限制Client

maxclients 10000 # 设置能连接上redis的最大连接数 maxmemory <bytes> # 设置最大的内存 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 AOF的配置

appendonly no # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的名字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！

持久化

RDB

因为redis是内存数据库,如果不将内存数据库保存到磁盘中一旦服务器进程退出,服务器中的数据也就丢失了，所以需要提供持久化

rdb保存的文件是dump.rdb文件格式,文件名是由redis.conf得来的

Redis个人总结

触发机制：会生成dump.rdb文件

save满足的规则下会自动触发
执行flushall命令
退出redis
会生成y一个dump.rdb文件

存在的位置

 127.0.0.1:6379> config get dir
 1) "dir"
 2) "/usr/local/bin"

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的了！

2. fork进程的时候,需要占用一定的空间

AOP

将所有的命令都记录下来,history，恢复的时候把这个文件的命令在重新执行一次

Redis个人总结

默认是不开启的我们只需要将 appendonly 改为yes就开启了 aof！
重启，redis 就可以生效了！

注意：当问的aop文件被手动修改或者里面由错误的时候,会导致redis启动失效(使用aop备份程序),此时

我们需要修复这个文件,使用redis-check-aof --fix appendonly.aof

aof是无限追加的会越来越大,如果aof文件大于64m,fork一个新的进程来对文件进行追加写入

Redis个人总结

优点:

1.每次修改都同步,数据完整性好

2.每秒执行一次,可能会丢失1s的数据

3.不执行同步,操作系统会自己同步,效率最高

缺点

1.相对于数据文件来说,aof远大于rdb,修复的数据也比rdb慢

2.Aof的运行速率也比rdb的低

发布订阅

发布订阅是一种消息通信模式:发送者,订阅者,订阅者接受消息

命令

PUBSUB subcomand [argument [argument…]] 查看订阅与发布的系统状态

SUBSCRIBE channel[channel…] 订阅一个或者多个的频道信息

PSUBSCRIBE pattern [pattern…] 订阅一个或者符合多模式的频道信息

PUBLISH channel message 将信息发送到指定的频道

UNSUBSCRIBE[channel[channel…]] 指退订给定的频道

PUNSUBSCRIBE[pattern[pattern]] 退订所有给定的频道

SUBSCRIBE xuehy #订阅一个频道Reading messages... (press Ctrl-C to quit)1) "subscribe"2) "xuehy"3) (integer) 11) "message"2) "xuehy"3) "nihao"127.0.0.1:6379> PUBLISH xuehy nihao #往一个频道中发布信息(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBSUB CHANNELS xuehy #查看订阅状态1) "xuehy"

使用场景：

1、实时消息系统！

2、事实聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可！）

3、订阅，关注系统都是可以的！

稍微复杂的场景我们就会使用消息中间件 MQ （）

Redis的集群搭建

主从复制：是指将一台服务器的数据,复制到其他的redis服务器。前者称为主节点(master)，

后者成为从节点(slave).复制是单向的,只能由主节点到从节点

优点:

1.数据冗余:主从复制实现了数据的热备份

2.故障恢复:当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务

3.负载均衡:实现读写分离

4.高可用

# 查看环境配置127.0.0.1:6379> info replication# Replication role:master #默认就是主节点connected_slaves:0 # 当前从节点的个数master_replid:58339fcacffbfde3995d74758f2c5804f0c8d7d4master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000master_repl_offset:0master_repl_meaningful_offset:0second_repl_offset:-1repl_backlog_active:0repl_backlog_size:1048576repl_backlog_first_byte_offset:0repl_backlog_histlen:0

配置集群

修改redis.conf文件

1.pid端口

2.log文件名

3.dump文件名

配置主从复制

# 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；我们一般情况下只用配置从机就好了！127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379OK127.0.0.1:6380> info replication# Replicationrole:slave #当前角色是从机master_host:127.0.0.1 #主机的地址master_port:6379 #主机的端口master_link_status:upmaster_last_io_seconds_ago:2master_sync_in_progress:0slave_repl_offset:28slave_priority:100slave_read_only:1connected_slaves:0master_replid:4706b0faacbbb456f80e95e9a9a56496224ed0aemaster_replid2:0000000000000000000000000000000000000000master_repl_offset:28master_repl_meaningful_offset:0second_repl_offset:-1repl_backlog_active:1repl_backlog_size:1048576repl_backlog_first_byte_offset:1repl_backlog_histlen:28

注意: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!

复制原理：

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync同步命令

Master 接到命令，启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行

完毕之后，master将传送整个数据文件到slave，并完成一次完全同步。

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

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

但是只要是重新连接master，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！

当主机(Master)挂掉,我们可以手动让自己变成主机

SLAVEOF no one

哨兵模式

描述:主从切换的技术是，当主服务宕机之后,需要手动从服务器中切换一台服务器作为主服务器，这就需要人工干预,费时费力。哨兵模式就是为了解决这种手动的方式

测试：

在配置文件中配置sentinel.conf# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1# 后面的数字1表示当主机挂了,slave投票让谁接替成为主机，票数最多这成为新的主机

注意:当主机6379在连接上来,它自动变为6380的从机器

哨兵模式的优点:

1.哨兵集群,基于主从复制，实现高可用、热备份、故障恢复、负载均衡

2.哨兵模式是主动模式升级的、系统的可用性会更好

缺点:

1.Redis不好在线扩容,集群容量达到一定上限,在线扩容就很麻烦

2.实现哨兵模式的配置复杂

哨兵文件的配置

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

缓存穿透和雪崩

缓存穿透:缓存穿透的意思就是当用户去缓存中查某条数据没有,于是去持久层查询也没有,于是本次查询失败。当很多用户的时候,给持久层造成了很大的压力,这就叫缓存穿透。

解决方法：

1.布隆过滤器

2.缓存空对象

当存储层没有命中的时候,即将返回的空对象缓存起来，同时设置过期时间

存在的问题
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：是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发，大并发在一个时间点对这个点进行访问,当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，就像在屏障上开了一个洞。

解决办法：

1.设置热点数据不过期

2.加分布式锁

缓存雪崩:是指在某一段时间内,缓存集体失效。redis宕机

解决办法:

1.redis高可用，搭建多集群

2.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。

3.数据预热

在服务正式部署前,先把可能的数据访问一遍,对大量访问的数据手动设置不同的过期时间。让缓存失效均匀点。

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以上是关于Redis个人总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

个人总结：redis 知识图谱

Redis个人总结

《Redis设计与实现》(1-5)个人学习总结

json 个人的vscode的代码片段

Redis实现分布式锁（设计模式应用实战）