Redis6.0 高级

Posted 2022-01-26 覃会程

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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Redis6.0 高级相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

Redis_Jedis的使用

Jedis所需要的jar包

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>3.2.0</version>
</dependency>

连接Redis注意事项

禁用Linux的防火墙：Linux(CentOS7)里执行命令
systemctl stop/disable firewalld.service
redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no

API使用案例：

public class JedisDemo1 

    public static void main(String[] args) 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);
        //测试
        String value = jedis.ping();
        System.out.println(value);
        jedis.close();
    

    //操作zset
    @Test
    public void demo5() 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);

        jedis.zadd("china",100d,"shanghai");

        Set<String> china = jedis.zrange("china", 0, -1);
        System.out.println(china);

        jedis.close();
    

    //操作hash
    @Test
    public void demo4() 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);

        jedis.hset("users","age","20");
        String hget = jedis.hget("users", "age");
        System.out.println(hget);
        jedis.close();
    

    //操作set
    @Test
    public void demo3() 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);

        jedis.sadd("names","lucy");
        jedis.sadd("names","mary");

        Set<String> names = jedis.smembers("names");
        System.out.println(names);
        jedis.close();
    

    //操作list
    @Test
    public void demo2() 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);

        jedis.lpush("key1","lucy","mary","jack");
        List<String> values = jedis.lrange("key1", 0, -1);
        System.out.println(values);
        jedis.close();
    

    //操作key string
    @Test
    public void demo1() 
        //创建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.44.168",6379);

        //添加
        jedis.set("name","lucy");

        //获取
        String name = jedis.get("name");
        System.out.println(name);

        //设置多个key-value
        jedis.mset("k1","v1","k2","v2");
        List<String> mget = jedis.mget("k1", "k2");
        System.out.println(mget);

        Set<String> keys = jedis.keys("*");
        for(String key : keys) 
            System.out.println(key);
        
        jedis.close();

Redis与Spring Boot整合

参考文章：
link

Redis_事务_锁机制_秒杀

Redis的事务定义：

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

Multi、Exec、discard命令

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

案例：

组队成功，提交成功

组队阶段报错，提交失败

事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

事务冲突的问题案例：

一个请求想给金额减8000
一个请求想给金额减5000
一个请求想给金额减1000

乐观锁：

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

WATCH key [key …] 命令

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

unwatch 命令

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。

详情参考：
link

Redis事务三特性

单独的隔离操作
事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念
队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
不保证原子性
事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

Redis持久化之RDB

RDB是什么

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

备份是如何执行的

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。

Fork

Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。

RDB持久化流程

dump.rdb文件

在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb

配置位置：

rdb文件的保存路径，也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下
dir "/myredis/"

配置文件中默认的快照配置：

命令save VS bgsave：

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

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

Save：

格式：save 秒钟写操作次数
RDB是整个内存的压缩过的Snapshot，RDB的数据结构，可以配置复合的快照触发条件，

默认是1分钟内改了1万次，或5分钟内改了10次，或15分钟内改了1次。
禁用
不设置save指令，或者给save传入空字符串

stop-writes-on-bgsave-error：

当Redis无法写入磁盘的话，直接关掉Redis的写操作。推荐yes.

rdbcompression 压缩文件：

对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。

如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。推荐yes.

rdbchecksum 检查完整性:

在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，

但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能

推荐yes.

rdb的备份：

先通过config get dir 查询rdb文件的目录

将*.rdb的文件拷贝到别的地方

rdb的恢复

关闭Redis
先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb
启动Redis, 备份数据会直接加载

RDB的优势

适合大规模的数据恢复
对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
节省磁盘空间
恢复速度快

RDB劣势

Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑
虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。
在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

如何停止

动态停止RDB：redis-cli config set save ""#save后给空值，表示禁用保存策略

总结：

Redis持久化之AOF

AOF是什么

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(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持久化流程

（1）客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内；
（2）AOF缓冲区根据AOF持久化策略[always,everysec,no]将操作sync同步到磁盘的AOF文件中；
（3）AOF文件大小超过重写策略或手动重写时，会对AOF文件rewrite重写，压缩AOF文件容量；
（4）Redis服务重启时，会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的；

AOF默认不开启

可以在redis.conf中配置文件名称，默认为 appendonly.aof

AOF文件的保存路径，同RDB的路径一致。

AOF和RDB同时开启，redis听谁的？

AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）

AOF启动/修复/恢复

AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。

正常恢复：

修改默认的appendonly no，改为yes
将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录：config get dir)
恢复：重启redis然后重新加载

异常恢复：

修改默认的appendonly no，改为yes
如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof–fix appendonly.aof进行恢复
备份被写坏的AOF文件
恢复：重启redis，然后重新加载

AOF同步频率设置

appendfsync always
始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好
appendfsync everysec
每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。
appendfsync no
redis不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。

Rewrite压缩

是什么：

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

重写原理，如何实现重写

AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，redis4.0版本后的重写，是指上就是把rdb 的快照，以二级制的形式附在新的aof头部，作为已有的历史数据，替换掉原来的流水账操作。

no-appendfsync-on-rewrite：

如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存，用户请求不会阻塞，但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。（降低数据安全性，提高性能）
如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。（数据安全，但是性能降低）

触发机制，何时重写:

Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发

重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。

auto-aof-rewrite-percentage：设置重写的基准值，文件达到100%时开始重写（文件是原来重写后文件的2倍时触发）

auto-aof-rewrite-min-size：设置重写的基准值，最小文件64MB。达到这个值开始重写。
例如：文件达到70MB开始重写，降到50MB，下次什么时候开始重写？100MB

系统载入时或者上次重写完毕时，Redis会记录此时AOF大小，设为base_size,

如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100%(默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下，Redis会对AOF进行重写。

重写流程:

bgrewriteaof触发重写，判断是否当前有bgsave或bgrewriteaof在运行，如果有，则等待该命令结束后再继续执行。
主进程fork出子进程执行重写操作，保证主进程不会阻塞。
子进程遍历redis内存中数据到临时文件，客户端的写请求同时写入aof_buf缓冲区和aof_rewrite_buf重写缓冲区保证原AOF文件完整以及新AOF文件生成期间的新的数据修改动作不会丢失。
分两步：首先子进程写完新的AOF文件后，向主进程发信号，父进程更新统计信息。然后主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。
使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件，完成AOF重写。

AOF优势

备份机制更稳健，丢失数据概率更低。
可读的日志文本，通过操作AOF稳健，可以处理误操作。

AOF劣势

比起RDB占用更多的磁盘空间。
恢复备份速度要慢。
每次读写都同步的话，有一定的性能压力。
存在个别Bug，造成恢复不能。

AOF和RDB 用哪个好

官方推荐两个都启用。
如果对数据不敏感，可以选单独用RDB。
不建议单独用 AOF，因为可能会出现Bug。
如果只是做纯内存缓存，可以都不用。

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。

如果使用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%大小时重写可以改到适当的数值。

Redis 主从复制

主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主

主从复制的作用：

读写分离，性能扩展
容灾快速恢复

如何使用主从复制

拷贝多个redis.conf文件include(写绝对路径)
开启daemonize yes
Pid文件名字pidfile
指定端口port
Log文件名字
dump.rdb名字dbfilename
Appendonly 关掉或者换名字

案例：

新建redis6379.conf，填写以下内容：

include /myredis/redis.conf
pidfile /var/run/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb

新建redis6380.conf，填写以下内容：

新建redis6381.conf，填写以下内容：

slave-priority 10：

设置从机的优先级，值越小，优先级越高，用于选举主机时使用。默认100

启动三台redis服务器：

查看系统进程，看看三台服务器是否启动：

查看三台主机运行情况：

info replication：
打印主从复制的相关信息

配从(库)不配主(库) ：

slaveof <ip><port>: 成为某个实例的从服务器

在6380和6381上执行: slaveof 127.0.0.1 6379

在主机上写，在从机上可以读取数据：

在从机上写数据报错，因为设置成从机后，就只能读，不能写

主机挂掉，重启就行，一切如初

从机重启需重设：slaveof 127.0.0.1 6379

可以将配置增加到文件中。永久生效。

主从复制的常见三种模式

一主二仆

常见问题：

slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来，那之前的k1,k2,k3是否也可以复制？

从头开始复制

从机是否可以写？set可否？

不可以

主机shutdown后情况如何？从机是上位还是原地待命？

原地待命

主机又回来了后，主机新增记录，从机还能否顺利复制？

其中一台从机down后情况如何？依照原有它能跟上大部队吗？

能，会从新复制一次

薪火相传

上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。

用 slaveof <ip><port>

中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的

风险是一旦某个slave宕机，后面的slave都没法备份

主机挂了，从机还是从机，无法写数据了

反客为主

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。
用slaveof no one 将从机变为主机。

复制原理

Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令
Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步
全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步
但是只要是重新连接master,一次完全同步（全量复制)将被自动执行

哨兵模式(sentinel)

哨兵模式是什么:

反客为主的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库

案例：

调整为一主二仆模式，6379带着6380、6381：

自定义的/myredis目录下新建sentinel.conf文件，名字绝不能错：

配置哨兵,填写内容

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
其中mymaster为监控对象起的服务器名称， 1 为至少有多少个哨兵同意迁移的数量。

启动哨兵：

/usr/local/bin

redis做压测可以用自带的redis-benchmark工具

执行redis-sentinel /myredis/sentinel.conf

注意：每个redis服务器中的哨兵都得启动这样才能关联

当主机挂掉，从机选举中产生新的主机：

(大概10秒左右可以看到哨兵窗口日志，切换了新的主机)

哪个从机会被选举为主机呢？根据优先级别：slave-priority

原主机重启后会变为从机。

复制延时:

由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

故障恢复

优先级在redis.conf中默认：slave-priority 100，值越小优先级越高（不同版本的redis可能名称不一样）
偏移量是指获得原主机数据最全的
每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid

java 代码：

private static JedisSentinelPool jedisSentinelPool=null;

public static  Jedis getJedisFromSentinel()
	if(jedisSentinelPool==null)
        Set<String> sentinelSet=new HashSet<>();
        sentinelSet.add("192.168.11.103:26379");

        JedisPoolConfig jedisPoolConfig =new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(10); //最大可用连接数
		jedisPoolConfig.setMaxIdle(5); //最大闲置连接数
		jedisPoolConfig.setMinIdle(5); //最小闲置连接数
		jedisPoolConfig.setBlockWhenExhausted(true); //连接耗尽是否等待
		jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000); //等待时间
		jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true); //取连接的时候进行一下测试 ping pong
		
		jedisSentinelPool=new JedisSentinelPool("mymaster",sentinelSet,jedisPoolConfig);
		return jedisSentinelPool.getResource();
	else
		return jedisSentinelPool.getResource();

Redis集群

Redis主从复制存在的问题，以及为什么需要Redis集群？

参考文章：为什么需要Redis集群

什么是集群

Redis 集群实现了对Redis的水平扩容，即启动N个redis节点，将整个数据库分布存储在这N个节点中，每个节点存储总数据的1/N。

Redis 集群通过分区（partition）来提供一定程度的可用性（availability）：即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯，集群也可以继续处理命令请求。

redis3.0后中提供了解决方案。就是无中心化集群配置。

案例：

制作6个实例，6379,6380,6381,6389,6390,6391

修改配置文件基本信息：

开启daemonize yes
Pid文件名字
指定端口
Log文件名字
Dump.rdb名字
Appendonly 关掉或者换名字

redis cluster配置修改：

cluster-enabled yes    打开集群模式
cluster-config-file nodes-6379.conf  设定节点配置文件名
cluster-node-timeout 15000   设定节点失联时间，超过该时间（毫秒），集群自动进行主从切换。

include /home/bigdata/redis.conf
port 6379
pidfile "/var/run/redis_6379.pid"
dbfilename "dump6379.rdb"
dir "/home/bigdata/redis_cluster"
logfile "/home/bigdata/redis_cluster/redis_err_6379.log"
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6379.conf
cluster-node-timeout 15000

修改好redis6379.conf文件，拷贝多个redis.conf文件

使用查找替换修改另外5个文件

例如：:%s/6379/6380

启动6个redis服务

将六个节点合成一个集群

组合之前，请确保所有redis实例启动后，nodes-xxxx.conf文件都生成正常。

进入如下目录进行修改

cd /opt/redis-6.2.1/src

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.11.101:6379 192.168.11.101:6380 192.168.11.101:6381 192.168.11.101:6389 192.168.11.101:6390 192.168.11.101:6391

此处不要用127.0.0.1，请用真实IP地址

replicas 1 表示采用最简单的方式配置集群，一台主机，一台从机，正好三组。

普通方式登录
可能直接进入读主机，存储数据时，会出现MOVED重定向操作。所以，应该以集群方式登录。

以集群的方式进入redis客户端：

-c 采用集群策略连接，设置数据会自动切换到相应的写主机

通过 cluster nodes 命令查看集群信息

redis cluster 如何分配节点?

一个集群至少要有三个主节点。

选项 --cluster-replicas 1 表示我们希望为集群中的每个主节点创建一个从节点。

分配原则尽量保证每个主数据库运行在不同的IP地址，每个从库和主库不在一个IP地址上。

什么是slots

启动集群成功后，会给出如下信息：

[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.

一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot），数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，

集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽，其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和。

集群中的每个节点负责处理一部分插槽。举个例子，如果一个集群可以有三个主节点，其中

以上是关于Redis6.0 高级的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章