"Redis 1、Nosql 概述大数据时代大数据一般的数据库无法进行分析处理 1.1、为什么要用 Nosql 1、单机 MySQL 的年代！ [图片] 2、Memcached （缓存） + MySQL + 垂直拆分（读写分离）网站 80% 的情况都在读，每次去查询数据库就十分麻烦！所以为了减轻 ...."

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Redis

1、Nosql 概述

大数据时代

大数据一般的数据库无法进行分析处理

1.1、为什么要用 Nosql

1、单机 MySQL 的年代！

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2、Memcached （缓存） + MySQL + 垂直拆分（读写分离）

网站 80% 的情况都在读，每次去查询数据库就十分麻烦！所以为了减轻数据的压力，我们可以使用缓存来保证效率！

发展过程：优化数据结构和索引 ---》文件缓存（IO）---> Memcached(当时最热门)

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3、分库分表 + 水平拆分

本质：数据库（读，写）

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4、如今最近的年代

MySQL 有的使用它来存储一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数据库来专门处理这种数据 MySQL 压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的 IO 压力下，表几乎没法更大

目前一个基本的互联网项目模型！

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为什么要用 NoSQL !

用户的个人信息，社交网络，地理位置。用户自己产生的数据，用户日志等等爆发式增长！这时候我们就需要使用 NoSQL 数据库的，NoSQL 可以很好解决以上问题。

1.2、什么是 NoSQL

NoSQL

NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是 SQL）

泛指非关系型数据库的，随着 web2.0 互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付 web2.0 时代！尤其是超大规模的高并发的社区！暴露出来很多难以克服的问题， NoSQL 在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis 是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！

很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！不需要多余的操作就可以横向扩展的！

关系型数据库：表格，行，列

NoSQL 特点

解耦！

1、方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）

2、大数据量高性能（ Redis 一秒写 8 万次，读取 11 万，NoSQL 的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）

3、数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了！）

4、传统 RDBMS 和 NoSQL

传统的 RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中
- 数据操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务
- .......

Nosql
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
- 最终一致性
- CAP 定理 和 BASE (异地多活)
- 高性能，高可用，高可扩
- .....

了解大数据的 3v + 3 高

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
高可拓
高性能

真正的公司实践： NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的，比如：阿里巴巴的架构演进。

1.3、阿里巴巴演进分析

思考问题：这么多东西难道都是放在一个数据库中吗？

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技术急不得，越是慢慢学，才能越扎实！

开源才是技术的王道！

任何一家互联网的公司，都不可能只是简简单单让用户能用就好了！

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如果你未来当一名架构师：没有什么是加一层解决不了的！

# 1、商品的基本信息名称、价格、商家信息；关系型数据库就可以解决了！ MySQL / Oracle ( 淘宝早年就去 IOE 了！ - 王坚：推荐文章：《阿里云的这群疯子》) # 2、商品的描述、评论（文字比较多）文档型数据库中，MongoDB # 3、图片分布式文件系统 FastDFS - 淘宝自己的 TFS - Gooale 的 GFS - Hadoop HDFS - 阿里云的 OSS # 4、商品的关键字（搜索） - 搜索引擎 solr elasticsearch - ISerach: 多隆（多去了解一下这些技术大佬！） # 5、商品热门的波段信息 - 内存数据库 - Redis Tair Memcached # 6、商品的交易，外部的支付接口 - 三方应用

一个简单地网页背后的技术一定不是大家所想的那么简单！

大型互联网应用问题：

数据类型太多了！
数据源繁多，经常重构！
数据要改造，大面试改造？

解决问题：

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1.4、NoSQL 的四大分类

KV 键值对：

新浪：Redis
美团：Redis + Tair
阿里、百度：Redis + Memecached

文档型数据库（bson 格式和 json 一样）：

MongDB（一般必须要掌握）
- MongDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++ 编写，主要用来处理大量的文档！
- MongDB 是一个介于关系型数据库和非关系型数据中中间的产品！MongDB 是非关系型数据库中功能最丰富的，最像关系型数据库的！
ConthDB

列存储数据库

HBase
分布式文件系统

图关系数据库

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他不是存图形，放的是关系，比如：朋友圈社交网络，广告推荐！
Neo4j , InfoGrid

2、Redis 入门

2.1、概述

Redis 是什么？

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。

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是当下最热门的 NoSQL 技术之一！也被人们称之为结构化数据库！

Redis 能干嘛？

1、内存存储、持久化，内存中是断电即失、所以说持久化很重要（rdb、aof)

2、效率高，可以用于高速缓存

3、发布订阅系统

4、地图信息分析

5、计时器、计数器（浏览器！）

6、.....

特性

1、多样的数据类型

2、持久化

3、集群

4、事务

......

学习中需要用到的东西

1、狂神的公众号：狂神说

2、官网：https://redis.io/

3、中文网：https://www.redis.cn/

Redis 推荐都是在 Linux 服务器上搭建的，我们给予 Linux 学习！

Windows 安装

下载压缩包并解压。

双击 redis-server.exe

使用 Redis 客户端来连接 redis(双击 redis-cli.exe)

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Linux 安装

1、下载安装包！ redis-7.0.8.tar.gz

2、解压 Redis 的安装包！程序 /opt

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3、进入解压后的文件，可以看到我们 Redis 的配置文件

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4、基本的环境安装

yum install gcc-c++ make

make install

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5、redis 的默认安装路径 /usr/local/bin

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6、将 redis 配置文件。复制到我们当前目录下

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7、redis 默认不是后台启动的，修改配置文件 vim redis.conf

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8、启动 Redis 服务

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9、使用 redis-cli 进行连接测试

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10、查看 redis 的进程是否开启

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11、如何关闭 Redis 服务 shutdown

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12、再次查看进程是否存在

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13、后面会使用单机多 Redis 启动集群测试！

测试性能

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

redis 性能测试工具可选参数如下所示：

序号	选项	描述	默认值
1	-h	指定服务器主机名	127.0.0.1
2	-p	指定服务器端口	6379
3	-s	指定服务器 socket
4	-c	指定并发连接数	50
5	-n	指定请求数	10000
6	-d	以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小	2
7	-k	1=keep alive 0=reconnect	1
8	-r	SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值
9	-P	通过管道传输请求	1
10	-q	强制退出 redis。仅显示 query/sec 值
11	--csv	以 CSV 格式输出
12	-l（L 的小写字母）	生成循环，永久执行测试
13	-t	仅运行以逗号分隔的测试命令列表。
14	-I（i 的大写字母）	Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待。

我们来简单测试下：

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

1677050039380

如何查看这些分析

1677050176014

基础的知识

redis 默认有 16 个数据库

1677050713008

默认使用的是第 0 个

可以使用 select 进行切换

127.0.0.1:6379> select 3 # 切换数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> DBSIZE  # 查看当前库的大小
（integer) 0

1677051017456

127.0.0.1:6379[3]> keys *   # 查看数据库所有的 key
1) "name"

清除当前数据库 flushdb

清除全部数据库的内容 flushall

127.0.0.1:6379[3]> flushdb
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
(empty list or set)

Redis 是单线程的！

Redis 是很快的，官方表示，Redis 是基于内存操作，CPU 不是 Redis 性能瓶颈，Redis 的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了，所以就使用单线程了

Redis 是 C 语言写的，官方提供的数据为 100000+ de QPS，完全不比同样是使用 key-value 的 Memecache 差！

Redis 为什么单线程还这么快？

1、误区 1：高性能的服务器一定是多线程的？

2、误区 2：多线程（CPU 上下文会切换！）一定比单线程效率高？

了解 CPU > 内存 > 硬盘的速度要有所了解！

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！

五大数据类型

官方文档

1677054411263

Redis 是一个开源（BSD 许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua 脚本、LRU 收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过 Redis Sentinel 提供高可用，通过 Redis Cluster 提供自动分区。

Redis-Key

127.0.0.1:6379> keys *  # 查看所有的 key
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name kuangshen  # set key
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> set age 1
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> EXISTS name  # 判断当前的 key 是否存在
（integer) 1
127.0.0.1:6379> EXISTS name1
（integer) 0
127.0.0.1:6379> move name  1 # 移除当前的 key
（integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name qinjiang
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> clear
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> get name
"qinjiang"
127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10  # 设置 key 的过期时间，单位是 秒
（integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name  # 查看当前 key 的剩余时间
（integer) 4
127.0.0.1:6379> ttl name 
（integer) 3
127.0.0.1:6379> ttl name 
（integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name 
（integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name 
（integer) -2
127.0.0.1:6379> get name 
（nil)
127.0.0.1:6379> type name  # 查看当前 key 的一个类型！
string
127.0.0.1:6379> type age
string

后面如果遇到不会的命令，可以在官网查看帮助文档

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String（字符串）

#################################### 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, 如果当前不存在 key1, 就相当于 setkey1 （integer) 7 127.0.0.1:6379> get key1 "v1hello" 127.0.0.1:6379> STRLEN key1 （integer) 7 127.0.0.1:6379> APPEND key1 ",kuangshen" （integer) 17 127.0.0.1:6379> STRLEN key1 （integer) 17 127.0.0.1:6379> get key1 "v1hello,kuangshen" ####################################### # 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 espire) # 设置过期时间 # setnx (set if not exist) # 不存在设置（在分布式锁中会常常使用！) 127.0.0.1:6379> setex key3 "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 * "key2" "mykey" "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 # 同事设置多个值 OK 127.0.0.1:6379> keys * "k1" "k2" "k3" 127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 同事获取多个值 "v1" "v2" "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 "zhangsan" "2" ##################################################### getset # 先 get 然后在 set 127.0.0.1:6379> gwtset db redis # 如果不存在值，则返回 nil (nil) 127.0.0.1:6379> get db "redis" 127.0.0.1:6379> getset db mongdb # 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"

数据结构是相同的！

String 类似的使用场景：value 除了是我们的字符串还可以是我们的数字！

计数器
统计多单位的数量
粉丝数
对象缓存存储！

List(列表)

基本的数据类型，列表

在 Redis 里面，我们可以把 list 玩成，栈、队列、阻塞队列！

所有的 list 命令都是用 l 开头的，Redis 不区分大小写

#####################################
127.0.0.1:6379> LPUSH  list  one   # 将一个值或者多个值，插入到列表的头部（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 中的值！
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 right  # 将一个值或者多个值，插入到列表尾部（右
（integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
#######################################
LPOP
RPOP
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1

"three"
"two"
"one"
"right"
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
"right"
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1
"two"
"one"
########################################
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1
"two"
"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
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1

"three"
"three"
"two"
"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
"three"
"three"
"two"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 three
（integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE  list 0  -1
"three"
"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
"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

"hello1"
"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 mymotherlist   # 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

"hello"
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mymotherlist 0 -1  #  查看目标列表中，确实存在该值
"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

"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
"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

"hello"
"other"
"world"
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after world new
（integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
"hello"
"other"
"world"
"new"

小结

它实际上是一个链表， 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

消息排队！消息队列（Lpush Rpop）, 栈（ Lpush Lpop)

Set(集合)

set 中的值是不能重复的

################################################ 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 "hello" "lovekuangshen" "kuangshen" 127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset hello # 判断某一个值是不是在 set 集合中！（integer) 1 127.0.0.1:6379> SISMEMBER 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) 2 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset "lovekuangshen2" "lovekuangshen" "kuangshen" ############################################### set 无序不重复集合。抽随机 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset "lovekuangshen2" "lovekuangshen" "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 2 # 随机抽选出指定个数的元素 "lovekuangshen2" "lovekuangshen" 127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机抽选出一个元素 "lovekuangshen2" #################################################### 随即删除一个元素 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset "lovekuangshen2" "lovekuangshen" "kuangshen" 127.0.0.1:6379> spop myset #随机删除一些 set 集合中的元素 1 "lovekuangshen2" 127.0.0.1:6379> spop myset "lovekuangshen" 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset "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 "world" "hello" 127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2 "kuangshen" "set2" #################################################### 微博，B 站，共同关注！（并集）数字集合类：差集 SDIFF 交集 SINTER 并集 SUNION

127.0.0.1:6379> sadd key1 a （integer) 1 127.0.0.1:6379> sadd key1 b （integer) 1 127.0.0.1:6379> sadd key1 c （integer) 1 127.0.0.1:6379> sadd key2 c （integer) 1 127.0.0.1:6379> sadd key2 d （integer) 1 127.0.0.1:6379> sadd key2 e （integer) 1 127.0.0.1:6379> SDIFF key1 key2 # 差集 1） "b" 2) "a" 127.0.0.1:6379> SINTER key1 key2 # 交集 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，还是一个简单地 key-value !

set myhash field kuangshen

############################################
127.0.0.1:6379> hset  myhash  field1  kuangshen  # set 一个具体 key - value
(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-value
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）"field1"
2）"hello"
3) "field2"
4) "world"
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

"field2"
"field1"
127.0.0.1:6379> hvals  myhash  # 只获得所有 value
"world"
"hello"

#######################################
incr  decr
127.0.0.1:6379> hset  myhash  field3  5
(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， 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) 2
127.0.0.1:6379> zadd  salary 500 kuangshen
(integer) 3
#  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） "kuangshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE  salary 0 -1  # 从大到小排序！

"zhangsan"
2） "kuangshen"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE  salary -inf  +inf   withscores   # 显示全部的用户并且附带成绩
1） "kuangshen"
"500"
"xiaohong"
"2500"
"zhangsan"
"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） "kuangshen"
"500"
"xiaohong"
"2500"

#################################################################
#  移除 rem 中的元素
127.0.0.1:6379> zrange  salary 0  -1

"kuangshen"
"xiaohong"
"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
"kuangshen"
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> zcard  salary
(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

geospatial 地理位置

朋友的定位，附近的人，打车距离计算

只有六个命令

1677225753297

getadd

# getadd 添加地理位置 # 规则: 两极无法直接添加，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。

# 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 chongqing 114.05 22.52 shenzhen (integer) 2 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian (integer) 2

getpos

127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing  # 获取指定的城市的经度和纬度！
1）1）"116.3999997758573242"
   2) "39.9000000097234232"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing  chognqing
1）1）"116.3999997758573242"
   2) "39.9000000097234232"
2）1）"106.4999996353354223"
   2) "29.6534524242224634"

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  chognqing km  # 查看重庆到北京的直线距离
"1464.0708"

georadius 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

我附近的人（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 和 30 这个经纬度为圆心，寻找 1000km 为半径内的城市
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km   
1) "chongqing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379>  GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist  #  显示到中心距离的直线距离
1) 1) "chongqing"
	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) "chongqing"
   2) 1) "106.499999979424242"
	  2)  "29.529999452523423"
2) 1) "xian"
    2) 1) "108.96000012423523"
       2) "34.259999643241312"
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) "chongqing"
	2） "341.9374"
   3) 1) "106.499999979424242"
	  2)  "29.529999452523423"
127.0.0.1:6379>  GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord  count 2 
1) 1) "chongqing"
	2) "341.9374"
   3) 1) "106.499999979424242"
	  2)  "29.529999452523423"
2) 1) "xian"
	2) "483.8340"
    3) 1) "108.96000012423523"
       2) "34.259999643241312"

GEORADIUSBYMEMBER

# 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 命令 - 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示

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 chongqing
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"

CEO 底层的实现原理其实就是 Zset ! 我们可以使用 Zset 命令来操作 geo !

127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1  # 查看地图中中全部的元素
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shagnhai"
6) "bejing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing bejing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shagnhai"

Hyperloglog

什么是基数？

A {1,2,3,4,4，7}

B {1,2,3,,4，7}

基数（不重复的元素） = 5 ，可以接受误差！

简介

Redis 2.8.9 版本就更新了 Hyperloglog 数据结构！

Redis Hyperloglog 基数统计的算法！

优点：占用的内存是固定的， 2^64 不同的元素的技术，只需要 12KB 内存！如果要从内存角度来比较的话 Hyperloglog 首选!

网页的 UV （一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个人！）

传统的方式，set 保存用户的 id，然后就可以统计 set 中的元素数量作为标准判断！

这个方式如果保存大量的用户 id，就会比较麻烦！我们的目的是为了计数，而不是保存用户 id;

0.81% 错误率！统计 UV 任务，可以忽略不计的！

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、未打卡！两个状态，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

测试

使用 bitmap 来记录周一到周日的打卡！

周一： 1 周二： 0 周三：0 周四：1 ......

127.0.0.1:6379> setbit  sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit  sign 6 0
(integer) 0

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
(integer) 3

事务

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

一次性、顺序性、排他性！执行一些列的命令！

-----  队列  set  set  set  执行 -----

Redis 事务没有隔离级别的概念！

所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行！ Exec

Redis 单条命令式保存原子性的，但是事务不保证原子性！

Redis 的事务：

开启事务（ multi ）
命令入队（ ..... ）
执行事务（ exec ）

正常执行事务！

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> 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  # 书屋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！），十五中所有的命令都不会被执行！

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 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型，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   #  开启事务
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> ge 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 （面试常问）！

悲观锁：

很悲观，什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！

乐观锁：

很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会上锁！更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据
获取 version
更新的时候比较 version

Redis 测监视测试

正常执行成功！

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，数据期间没有法神变动，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 对象 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 # 执行之前，另外一个线程，修改了我们的值，这个时候，就会导致事务执行失败！ (nil)

如果修改失败，获取最新的值就好

127.0.0.1:6379> UNWATCH  # 1、如果发生事务执行失败，就先解锁
OK
127.0.0.1:6379> watch money  # 2、获取最新的值，再次监视，select version
OK
127.0.0.1:6379> multi  
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 1
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY money 1
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec  # 3、对比监视的值是否发生了变化，如果没有变化，那么可以执行成功，如果变了就执行失败！
1） （integer) 999
2) (integer) 1000
(nil)

Jedis

我们要使用 Java 来操作 Redis

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！如果你要使用 java 操作 redis，那么一定要对 Jedis 十分熟悉！

测试

1、导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.58</version>
        </dependency>

2、编码测试：

连接数据库
操作命令
断开连接

package com.kuang.ping;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Ping {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
System.out.println("连接成功");
// 查看服务是否运行
System.out.println("服务正在运行:"+jedis.ping());
}
}

输出: PONG

常用的 API

String

List

Set

Hash

Zset

事务

package com.kuang.multi;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
public class TestMulti {
public static void main(String[] args) {
// 创建客户端连接服务端，redis 服务端需要被开启
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
    <span class="hljs-type">JSONObject</span> <span class="hljs-variable">jsonObject</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-title class_">JSONObject</span>();
    jsonObject.put(<span class="hljs-string">"hello"</span>, <span class="hljs-string">"world"</span>);
    jsonObject.put(<span class="hljs-string">"name"</span>, <span class="hljs-string">"java"</span>);
    <span class="hljs-comment">//开启事务</span>
    <span class="hljs-type">Transaction</span> <span class="hljs-variable">multi</span> <span class="hljs-operator">=</span> jedis.multi();
    <span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">result</span> <span class="hljs-operator">=</span> jsonObject.toJSONString();
    <span class="hljs-keyword">try</span>{
        <span class="hljs-comment">//向redis存入一条数据</span>
        multi.set(<span class="hljs-string">"json"</span>, result);
        <span class="hljs-comment">//再存入一条数据</span>
        multi.set(<span class="hljs-string">"json2"</span>, result);
        <span class="hljs-comment">//这里引发了异常，用0作为被除数</span>
        <span class="hljs-type">int</span> <span class="hljs-variable">i</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-number">100</span>/<span class="hljs-number">0</span>;
        <span class="hljs-comment">//如果没有引发异常，执行进入队列的命令</span>
        multi.exec();
    }<span class="hljs-keyword">catch</span>(Exception e){
        e.printStackTrace();
        <span class="hljs-comment">//如果出现异常，回滚</span>
        multi.discard();
    }<span class="hljs-keyword">finally</span>{
        System.out.println(jedis.get(<span class="hljs-string">"json"</span>));
        System.out.println(jedis.get(<span class="hljs-string">"json2"</span>));
        <span class="hljs-comment">//最终关闭客户端</span>
        jedis.close();
    }
}

}

SpringBoot 整合

SpringBoot 操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis !

SpringData 也是和 SpringBoot 齐名的项目！

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

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，更像 NIO 模式

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 的乐行，我们后使用需要强制转换 <String, Object>
        RedisTemplate<Object,Object> template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    <span class="hljs-keyword">return</span> template;
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean   //  由于 String 是 redis 中最常用的类型，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;
}

整合测试一下

1、导入依赖

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

2、配置连接

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

3、测试！

package com.kuang;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@SpringBootTest
class SpringbootRedisApplicationTests {
<span class="hljs-meta">@Autowired</span>
<span class="hljs-keyword">private</span> RedisTemplate&lt;String,String&gt; redisTemplate;

<span class="hljs-meta">@Test</span>
<span class="hljs-keyword">void</span> <span class="hljs-title function_">contextLoads</span><span class="hljs-params">()</span> {
    redisTemplate.opsForValue().set(<span class="hljs-string">"myKey"</span>,<span class="hljs-string">"myValue"</span>);
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(<span class="hljs-string">"myKey"</span>));
}

}

1677639948700

1677639992659

关于对象的保存

1677640494482

我们来编写一个自己的 Redis

package com.kuang.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
//  固定模板，可以直接用
//  自己定义了一个 RedisTemplate
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
//  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);
  <span class="hljs-comment">//  Json序列化配置</span>
  <span class="hljs-type">Jackson2JsonRedisSerializer</span> <span class="hljs-variable">jackson2JsonRedisSerializer</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-title class_">Jackson2JsonRedisSerializer</span>(Object.class);
  <span class="hljs-type">ObjectMapper</span> <span class="hljs-variable">om</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-title class_">ObjectMapper</span>();
  om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
  om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
  jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
  <span class="hljs-type">StringRedisSerializer</span> <span class="hljs-variable">stringRedisSerializer</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-title class_">StringRedisSerializer</span>();

  <span class="hljs-comment">// key采用String的序列化方式</span>
  template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
  <span class="hljs-comment">// hash的key也采用String的序列化方式</span>
  template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
  <span class="hljs-comment">// value序列化方式采用jackson</span>
  template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
  <span class="hljs-comment">// hash的value序列化方式采用jackson</span>
  template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
  template.afterPropertiesSet();

  <span class="hljs-keyword">return</span> template;

}
}

Redis.conf 详解

启动的时候，通过配置文件来启动

单位

1677653803253

1、配置文件 unit 单位对大小写不敏感

包含

1677653911326

网络

bind  127.0.0.1    #  绑定的 ip
protected-mode yes  # 保护模式
port  6379    #  端口设置

通用 GENERAL

daemonize yes # 以守护进程的方式运行，默认是 no , 我们需要自己开启为 yes ！ pidfile /var/run/redis_6379.pid #如果以后台的方式运行，我们就需要制定一个 pid 文件！ # 日志 # Specify the server verbosity level. # This can be one of: # 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) 生产环境 # warning (only very important / critical messages are logged) loglevel notice #设置日志等级 logfile "" #设置日志路径, 默认为空 databases 16 #默认数据库有 16 个 always-show-logo yes #展示 logo

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！

save 900 1 # 在 900 秒内，如果至少有一个 key 进行了修改，就进行持久化操作 save 300 10 # 在 300 秒内，如果至少有 10 个 key 进行了修改，就进行持久化操作 save 60 10000 # 在 60 秒内，如果至少有 10000 个 key 进行了修改，就进行持久化操作 stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化出错，是否还要继续工作 rdbcompression yes # 是否压缩.rdb 文件，会消耗 cpu 资源 rdbchecksum yes # 保存 rdb 文件的时候，进行错误的检查校验 dir ./ #rdb 文件的存储路径，默认为./

REPLICATION

SECURITY（安全）

可以在这里设置 redis 的密码，默认是没有密码的！

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass		# 获取 redis 的密码   默认没有密码

"requirepass"
""
127.0.0.1:6379> config set requirepass '123456'		#  设置 redis 的密码
OK
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
"requirepass"
"123456"

限制 CLIENTS

maxclients 10000 # 设置能连接上 redis 的最大客户端数, 默认被注释 maxmemory <bytes> # redis 最大内存容量，默认被注释 maxmemory-policy noeviction # redis 内存达到上限后的策略，默认被注释 #可选策略： 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 配置）

appendonly no # 默认不开启 aof 模式, 默认使用 rdb 方式，因为一般情况下 rdb 够用了 appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件名称了，即 aof 文件 # appendfsync always # 每一次修改都会写入 sync appendfsync everysec # 默认每一秒执行一次 sync，可能会丢失 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！

具体的配置，在 Redis 持久化中去详细讲解

Redis 持久化

面试和工作，持久化是重点

Redis 是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以 Redis 提供了持久化功能！

RDB (Redis DataBase)

什么是 RDB

在主从复制中，rdb 就是备用！从机上面

1677659319957

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！

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1677659571559

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

1677659883694

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 启动的时候回自动检查 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、对数据的完整性要求不高！

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，会占用一定的内存空间！！

AOF(Append Only File)

将我们所有的命令都记录下来，history ，恢复的时候就把这个文件全部再执行一遍！！

是什么

1677724523639

以日志的形式来记录每个写操作，将 Redis 执行过的所有制令记录下来（读操作不记录），只需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

append

1677724651566

默认是不开启的，我们需要手动进行配置！我们只需要将 appendonly

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，我们需要修复这个 aof 文件

redis 给我们提供了一个工具来修复。 redis-check-aof --fix

1677725193447

如果文件正常，重启就可以直接恢复了！

1677725254835

重写规则说明

aof 默认就是文件的无限追加，文件会越来越大

1677726507895

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

优点和缺点！

appendonly no # 默认不开启 aof 模式, 默认使用 rdb 方式，因为一般情况下 rdb 够用了 appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件名称了，即 aof 文件

# appendfsync always # 每一次修改都会写入 sync appendfsync everysec # 默认每一秒执行一次 sync，可能会丢失 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！

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！

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 9001 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 EnableAOF，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 down 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

通信队列发送者订阅者

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）接受消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道

订阅 / 发布消息图：

1677739975862

下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 --- - client2、client5 和 client1 之间的关系：

1677740390716

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时，这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

1677740516314

命令

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

序号	命令及描述
1	[PSUBSCRIBE pattern pattern ...] 订阅一个或多个符合给定模式的频道。
2	[PUBSUB subcommand argument [argument ...]] 查看订阅与发布系统状态。
3	PUBLISH channel message 将信息发送到指定的频道。
4	[PUNSUBSCRIBE pattern [pattern ...]] 退订所有给定模式的频道。
5	[SUBSCRIBE channel channel ...] 订阅给定的一个或多个频道的信息。
6	[UNSUBSCRIBE channel [channel ...]] 指退订给定的频道。

测试

订阅端：

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo   # 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"   #  哪个频道的消息
3) "hello,kuangshen"  # 消息的具体内容
1） "message"
2） "kuangshenshuo"
3)  "hello,redis"

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

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，借此加深对 Redis 的理解

Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。

微信：

通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server 里维护了一个字典，字典的键就是一个个频道！而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关键，就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。
通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息，redis-server 会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel 字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。
Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅 (Subscribe），在 Redis 中，你可以设定对某一个 key 值进行消息发布及消息订阅，当一个 key 值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。

使用场景：

1、实时消息系统

2、实时聊天！（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！

以上只能用在简单地场景，复杂的场景我们就会使用消息中间件 MQ（）

Redis 主从复制

概念

主从复制, 是指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点（master/leader), 后者称之为从节点（slave/follower); 数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master 以写为主，Slave 以读为主。

默认情况下，每台 Redis 服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点（或没有从节点），但一个从节点只能有一个主节点。

主从复制的作用主要包括：

1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。

2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。

3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写 Redis 数据时应用连接主节点，读 Redis 数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高 Redis 服务器的并发量。

4、高可用基石：除了上诉作用以外，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 Reids 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，一主二从），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。

点桑网站上的商品，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"。

对于这个场景，我们可以使用如下这个架构：

1677809533365

主从复制，读写分离！ 80% 的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！构架中经常使用！一主二从 1

只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，

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 connected_slaves:0 # 没有从机 master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a master_replid2:000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:0 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:0 repl_backlog_size:104876 repl_backlog_first_byte_offset:0 repl_backlog_histlen:0

复制 3 个配置文件，然后修改对应的信息

1、端口

2、pid 名字

3、log 文件名字

4、dump.rdb 名字

修改完毕之后，启动我们的 3 个 redis 服务器，可以通过进程信息查看！

1677814579886

一主二从

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！

认老大！一生（79）二从（80,81）

127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 6380 认 6379 为老大 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:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a master_replid2:000000000000000000000000000000000000000 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:a81be8dd257636bwd3e7a9f595e69d73ff03774e master_replid2:000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:42 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:1 repl_backlog_size:104876 repl_backlog_first_byte_offset:1 repl_backlog_histlen:42

如果两个都配置完了，就是有两个从机的

1677828802556

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！

主机写：

1677831917558

从机只能读取内容！

1677831942654 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：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一次传给 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

层层链路

上一个 M 链接到下一个 S ！

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这时候也可以完成主从复制

如果没有老大了，

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

（自动选举老大的模式）

概述

主从切换基数的方式是：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，费时费力，还会造成一段时间内服务不可用，这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式，Redis 从 2.8 开始正式提供了 Sentinel(哨兵) 架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数 自动将从库转换为主库。

哨兵模式一种特殊的模式，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，他会独立运行。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。

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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。
当哨兵检测到 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。

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假设主服务器宕机，哨兵 1 先检测到这个结果，系统不会马上进行 failover 过程，仅仅是哨兵 1 主管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、配置哨兵配置文件 sentinel.conf

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

后面这个数字 1，代表主机挂了，slave 投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！

2、启动哨兵！

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如果 master 节点断开，这个时候就会从从机中随机选择一个服务器！（这里面有一个投票算法！）

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哨兵日志

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如果主机回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，这就是哨兵模式的规则！

哨兵模式

优点：

1、哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，他全有

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玛法的，里面有很多选择！

哨兵模式的全部配置

# 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！

Reids 缓存穿透和雪崩

Redis 缓存的使用，极大地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。

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缓存穿透（查不到导致的）

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现 redis 内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以 hash 形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；

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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，同事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；

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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，所有人一直访问同一个东西，缓存过期！）

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个 key 非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个 key 在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个 key 在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导致数据库压力过大。

解决方案

设置热点数据永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。

加互斥锁

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个 key 同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此

只需要等待即可。这种方式讲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。

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缓存雪崩

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！

产生雪崩的原因之一，比如正在写本文的时候，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。

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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的缓存中。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，让缓存失效的事件点尽量均匀。

Redis

Redis

1、Nosql 概述

1.1、为什么要用 Nosql

1.2、什么是 NoSQL

1.3、阿里巴巴演进分析

1.4、NoSQL 的四大分类

2、Redis 入门

2.1、概述

Windows 安装

Linux 安装

测试性能

基础的知识

五大数据类型

Redis-Key

String（字符串）

List(列表)

Set(集合)

Hash（哈希）

Zset（有序集合）

三种特殊数据类型

geospatial 地理位置

Hyperloglog

Bitmap

事务

Jedis

常用的 API

SpringBoot 整合

Redis.conf 详解

Redis 持久化

RDB (Redis DataBase)

AOF(Append Only File)

Redis 发布订阅

Redis 主从复制

概念

环境配置

一主二从

哨兵模式

Reids 缓存穿透和雪崩

缓存穿透（查不到导致的）

缓存击穿（量太大，所有人一直访问同一个东西，缓存过期！）

缓存雪崩

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