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Redis笔记整理（二）：Java API使用与Redis分布式集群环境搭建

Redis Java API 使用（一）：单机版本 Redis API 使用

Redis 的 Java API 通过 Jedis 来进行操作，因此首先需要 Jedis 的第三方库，因为使用的是 Maven 工程，所以先给出 Jedis 的依赖：

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

基本代码示例

Redis 能提供的命令，Jedis 也都提供了，而且使用起来非常类似，所以下面只是给出了部分操作的代码。

package com.uplooking.bigdata;

import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;


import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;


/**


    

  • 

    Redis 操作之 java API
    

    • 

  • 

    jedis 是我们操作 Redis 的 java api 的入口
    

    • 

  • 

    一个 Jedis 对象，就代表了一个 Redis 的连接
    

    • 

  • 

    CRUD
    */
    public class RedisTest {
    

    private Jedis jedis;
    private String host;
    private int port;
    @Before
    public void setUp() {
    host = "uplooking01";
    port = 6379;
    jedis = new Jedis(host, port);
    }
    

    @Test
    public void testCRUD() {
    // 后去所有的 key 的集合
    Set<String> keys = jedis.keys("*");
    //        jedis.select(index); 指定要执行操作的数据库，默认操作的是 0 号数据
    System.out.println(keys);
    //string
    System.out.println("String");
    // 删除 redis 中的 key nam1
    Long del = jedis.del("nam1");
    System.out.println(del == 1L ? "删除成功 ~" : "删除失败 ~");
    List<String> mget = jedis.mget("name", "age");
    System.out.println(mget);
    //hash
    System.out.println("Hash");
    Map<String, String> person = jedis.hgetAll("person");
    //keyset
    //entryset
    for (Map.Entry<String, String> me : person.entrySet()) {
    String field = me.getKey();
    String value = me.getValue();
    System.out.println(field + "---" + value);
    }
    //list
    System.out.println("List");
    List<String> seasons = jedis.lrange("season", 0, -1);
    for (String season : seasons) {
    System.out.println(season);
    }
    //set
    System.out.println("Set");
    Set<String> nosql = jedis.smembers("nosql");
    for (String db : nosql) {
    System.out.println(db);
    }
    //zset
    System.out.println("Zset");
    Set<String> website = jedis.zrange("website", 0, -1);
    for (String ws : website) {
    System.out.println(ws);
    }
    }
    

    @After
    public void cleanUp() {
    jedis.close();
    }
    }

JedisPool 工具类开发

前面的代码是每次都建立一个 Jedis 的连接，这样比较消耗资源，可以使用 JedisPool 来解决这个问题，同时为了提高后面的开发效率，可以基于 JedisPool 来开发一个工具类。

JedisUtil.java

package com.uplooking.bigdata.common.util.redis;

import com.uplooking.bigdata.constants.redis.JedisConstants;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;


import java.io.IOException;
import java.util.Properties;


/**


    

  • 

    Redis Java API 操作的工具类
    

    • 

  • 

    主要为我们提供 Java 操作 Redis 的对象 Jedis 模仿类似的数据库连接池
    

    • 

  • 

  • 

    JedisPool
    */
    public class JedisUtil {
    

    private JedisUtil() {}
    private static JedisPool jedisPool;
    static {
    Properties prop = new Properties();
    try {
    prop.load(JedisUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("redis/redis.properties"));
    JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
    

         <span class="hljs-comment">//jedis连接池中最大的连接个数</span>
     poolConfig.setMaxTotal(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_TOTAL)));
     <span class="hljs-comment">//jedis连接池中最大的空闲连接个数</span>
     poolConfig.setMaxIdle(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_IDLE)));
     <span class="hljs-comment">//jedis连接池中最小的空闲连接个数</span>
     poolConfig.setMinIdle(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MIN_IDLE)));
     <span class="hljs-comment">//jedis连接池最大的等待连接时间 ms值</span>
     poolConfig.setMaxWaitMillis(Long.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_WAIT_MILLIS)));

     <span class="hljs-comment">//表示jedis的服务器主机名</span>
     <span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">host</span> <span class="hljs-operator">=</span> prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_HOST);
     <span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">JEDIS_PORT</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-string">"jedis.port"</span>;
     <span class="hljs-type">int</span> <span class="hljs-variable">port</span> <span class="hljs-operator">=</span> Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_PORT));
     <span class="hljs-comment">//表示jedis的服务密码</span>
     <span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">password</span> <span class="hljs-operator">=</span> prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_PASSWORD);

     jedisPool = <span class="hljs-keyword">new</span> <span class="hljs-title class_">JedisPool</span>(poolConfig, host, port, <span class="hljs-number">10000</span>);
 } <span class="hljs-keyword">catch</span> (IOException e) {
     e.printStackTrace();
 }

    

    }
    

    /**
    

      

    • 提供了 Jedis 的对象
      • 

    • @return
      */
      public static Jedis getJedis() {
      return jedisPool.getResource();
      }
      • 

    

    /**
    

      

    • 资源释放
      • 

    • @param jedis
      */
      public static void returnJedis(Jedis jedis) {
      jedis.close();
      }
      }

JedisConstants.java

package com.uplooking.bigdata.constants.redis;

/**


    

  • 

    专门用于存放 Jedis 的常量类
    */
    public interface JedisConstants {
    

    // 表示 jedis 的服务器主机名
    String JEDIS_HOST = "jedis.host";
    // 表示 jedis 的服务的端口
    String JEDIS_PORT = "jedis.port";
    // 表示 jedis 的服务密码
    String JEDIS_PASSWORD = "jedis.password";
    

    //jedis 连接池中最大的连接个数
    String JEDIS_MAX_TOTAL = "jedis.max.total";
    //jedis 连接池中最大的空闲连接个数
    String JEDIS_MAX_IDLE = "jedis.max.idle";
    //jedis 连接池中最小的空闲连接个数
    String JEDIS_MIN_IDLE = "jedis.min.idle";
    

    //jedis 连接池最大的等待连接时间 ms 值
    String JEDIS_MAX_WAIT_MILLIS = "jedis.max.wait.millis";
    

    • 



}

redis.properties

##########################################
###
### redis 的配置文件
###
##########################################
### 表示 jedis 的服务器主机名
jedis.host=uplooking01
### 表示 jedis 的服务的端口
jedis.port=6379
### 表示 jedis 的服务密码
jedis.password=uplooking

###jedis 连接池中最大的连接个数
jedis.max.total=60
###jedis 连接池中最大的空闲连接个数
jedis.max.idle=30
###jedis 连接池中最小的空闲连接个数
jedis.min.idle=5


###jedis 连接池最大的等待连接时间 ms 值
jedis.max.wait.millis=30000

后面就可以非常方便地使用这个工具类来进行 Redis 的操作：

// 获得 Jedis 连接对象
Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
// 释放 Jedis 对象资源
JedisUtil.returnJedis(jedis);

Redis 分布式集群环境搭建

Redis 集群理论知识

   Redis集群是一个分布式Redis存储架构，可以在多个节点之间进行数据共享，解决Redis高可用、可扩展等问题。
   Redis集群提供了以下两个好处
   1.将数据自动切分(split)到多个节点
   2.当集群中的某一个节点故障时，redis还可继续处理客户端的请求

一个 Redis 集群包含16384个哈希槽 (hash slot)，数据库中的每个数据都属于这16384个哈希槽中的一个。
集群使用公式CRC16(key)%16384来计算 key 属于哪一个槽。集群中的每一个节点负责处理一部分哈希槽。


集群中的主从复制
集群中的每个节点都有1个到N个复制品，其中一个为主节点，其余为从节点，如果主节点下线了，
集群就会把这个主节点的一个从节点设置为新的主节点，继续工作。这个集群就不会因为一个主节点的下线而无法正常工作。
如果某一个主节点和它所有的从节点都下线的话，redis集群就停止工作了。
Redis集群不保证数据的强一致性，在特定的情况下，redis集群会丢失已经执行过的命令。
使用异步复制(asynchronous replication)是Redis集群可能会丢失写命令的其中一个原因，
有时候由于网络原因，如果网络断开时间太长，redis集群就会启用新的主节点，之前发给主节点的数据聚会丢失。

上面的理论知识，在完成下面 Reids 主从复制环境和分布式环境的搭建后，相信会有非常直观的理解。

Redis 主从复制集群安装

这里使用三台设备，环境说明如下：

uplooking01 master
uplooking02 slave
uplooking03 slave

即uplooking01为主节点，02和03为从节点，主节点主要负责写，从节点主要负责读，不能写。
另外在两台从服务器上还会配置使用密码，测试一下使用密码时的连接方式（注意主服务器没有设置密码）。
下面的配置会对这些需求有所体现。

uplooking01 redis.conf 配置如下：

bind uplooking01
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)

uplooking02 redis.conf 配置如下：

bind uplooking02
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)

slave-read-only yes
requirepass uplooking


slaveof uplooking01 6379

uplooking03 redis.conf 配置如下：

bind uplooking03
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)

slave-read-only yes
requirepass uplooking


slaveof uplooking01 6379

上面的配置完成后，在两台从服务器上分别启动 redis 即完成了主从复制集群的配置，需要注意如下问题：

1.认证的问题
    如果需要连接uplooking02或者uplooking03，那么需要加上密码，否则无法完成认证。
    有两种方式：
        可以在连接时就指定密码：redis-cli -h uplooking03 -a uplooking
        也可以先连接，到终端后再认证：auth uplooking

2. 数据读写的问题
读：三台服务器上都能完成数据的读
写：只能在主节点上完成数据的写入


3.Java API的使用问题
在前面使用的代码中，如果连接的是从服务器，则还需要配置密码
以我们开发的JedisPool 工具类为例，在创建 JedisPool 时需要指定密码：
    jedisPool = new JedisPool(poolConfig, host, port, 10000, password);

Redis 分布式集群安装部署

集群说明：

1.前面搭建的只是主从复制的集群，这意味着，数据在三台机器上都是一样的，其目的只是为了读写分离，提高读的效率
    同时也可以起到冗余的作用，主节点一旦出现故障，从节点可以替换，但显然，这只是集群，而不是分布式。

2.但是可能会出现一个问题，就是当数据量过大时，所有的数据都保存在同一个节点上
    (虽然两台做了备份，但因为保存的数据都是一样的，所以看做一个节点)，
    单台服务器的数据存储压力会很大，因此，可以考虑使用分布式的环境来保存，这就是 Redis 的分布式集群。
    分布式：数据分成几份保存在不同的设备上
    集群：对于相同的数据，都会有至少一个副本进行保存。
    这可以类比 hadoop 中的 hdfs 或者是 kafka 中的 partition(topic 可以设置 partition 数量和副本因子)

3.在Redis中，搭建分布式集群环境至少需要6个节点，因此出于设备的考虑，这里会在同一台设备上操作
    也就是说，这里搭建的是伪分布式环境，3 个为主节点，另外 3 个分别为其从节点，用来保存其副本数据。
    根据前面的理论知识，在分布式环境中，key 值会进行如下的计算：
        CRC16(16) % 16384
    来计算 key 值属于哪一个槽，而对于我们的环境，每个主节点的槽位数量大概是 16384 / 3 = 5461

1. 解压安装包

[uplooking@uplooking01 ~]$ mkdir -p app/redis-cluster
[uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/redis-3.2.0.tar.gz -C app/redis-cluster/
2.编译安装
[uplooking@uplooking01 ~]$ cd app/redis-cluster/redis-3.2.0/
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ pwd
/home/uplooking/app/redis-cluster/redis-3.2.0
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ make
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ make install PREFIX=/home/uplooking/app/redis-cluster/redis-3.2.0

3. 创建 Redis 节点

[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ mv redis-3.2.0/ 7000
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7001
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7002
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7003
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7004
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7005

4. 修改各个节点的配置

以 7000 为例：

daemonize   yes                             // 配置 redis 后台运行
bind    uplooking01                         // 绑定主机 uplooking01
logfile "/home/uplooking/app/redis-cluster/7000/redis-7000.log"     // 注意目录要存在
pidfile /var/run/redis-7000.pid             //pidfile 文件对应 7000,7002,7003
port    7000                                // 端口
cluster-enabled yes                         // 开启集群  把注释 #去掉
cluster-config-file nodes-7000.conf         // 集群的配置  配置文件首次启动自动生成
cluster-node-timeout    15000               // 请求超时  设置 15 秒够了
appendonly  yes                             //aof 日志开启  有需要就开启，它会每次写操作都记录一条日志

在其它的节点上，只需要修改为 7001,7002…即可。

技巧：配置完成 7000 后，可以直接复制到其它节点，cp redis.conf ../7001，然后再充分利用 vim 中的 1,$s///g 将 7000 替换为其它数字，如 7001 等。

5. 启动各个节点

先创建一个批量启动的脚本：

[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cat start-all.sh
#!/bin/bash

cd 7000
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..


cd 7001
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..


cd 7002
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..


cd 7003
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..


cd 7004
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..


cd 7005
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..

然后再执行脚本启动。

6. 查看服务

[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ ps -ef | grep redis
500       1460     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7000 [cluster]
500       1464     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7001 [cluster]
500       1468     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7002 [cluster]
500       1472     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7003 [cluster]
500       1474     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7004 [cluster]
500       1480     1  0 01:17 ?        00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7005 [cluster]
500       3233  1018  0 01:53 pts/0    00:00:00 grep redis

7. 创建集群（核心）

现在就是要使用前面准备好的 redis 节点，将其串联起来搭建集群。官方提供了一个工具：redis-trib.rb($REDIS_HOME/src 使用 ruby 编写的一个程序，所以需要安装 ruby)：

$ sudo yum -y install ruby ruby-devel rubygems rpm-build

再用 gem 这个命令安装 redis 接口（gem 是 ruby 的一个工具包）：

gem install redis [ -v 3.2.0] #[] 中为可选项制定具体的软件版本

# 在我安装时，提示 ruby 版本需要 >=2.2.2，但是上面接上 redis 接口的版本后就没有问题了。

接下来运行一下 redis-trib.rb：

[uplooking@uplooking01 7000]$ src/redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.56.101:7000 192.168.56.101:7001 192.168.56.101:7002 192.168.56.101:7003 192.168.56.101:7004 192.168.56.101:7005
>>> Creating cluster
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Using 3 masters:
192.168.56.101:7000
192.168.56.101:7001
192.168.56.101:7002
Adding replica 192.168.56.101:7003 to 192.168.56.101:7000
Adding replica 192.168.56.101:7004 to 192.168.56.101:7001
Adding replica 192.168.56.101:7005 to 192.168.56.101:7002
M: 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938 192.168.56.101:7000
   slots:0-5460 (5461 slots) master
M: f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2 192.168.56.101:7001
   slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2 192.168.56.101:7002
   slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: c99c55ab3fcea2d65ca3be5b4786390a6e463ea2 192.168.56.101:7003
   replicates 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938
S: 0a847801493a45d32487d701cd0fe37790d4b2f9 192.168.56.101:7004
   replicates f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2
S: 7f9e4bec579fda23a574a62d362a04463140bbc2 192.168.56.101:7005
   replicates ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2
Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join......
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.56.101:7000)
M: 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938 192.168.56.101:7000
   slots:0-5460 (5461 slots) master
M: f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2 192.168.56.101:7001
   slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2 192.168.56.101:7002
   slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: c99c55ab3fcea2d65ca3be5b4786390a6e463ea2 192.168.56.101:7003
   slots: (0 slots) master
   replicates 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938
M: 0a847801493a45d32487d701cd0fe37790d4b2f9 192.168.56.101:7004
   slots: (0 slots) master
   replicates f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2
M: 7f9e4bec579fda23a574a62d362a04463140bbc2 192.168.56.101:7005
   slots: (0 slots) master
   replicates ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.

仔细查看其提示，会对 Redis 分布式集群有一个更加清晰的理解。另外需要注意的是，由于 redis-trib.rb 对域名或主机名支持不好, 故在创建集群的时候要使用 ip:port 的方式。

8. 测试

[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7000 -c
uplooking01:7000> set name xpleaf
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
OK
192.168.56.101:7001> get name
"xpleaf"
192.168.56.101:7001>
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7004 -c
uplooking01:7004> get name
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
"xpleaf"
192.168.56.101:7001>
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7004 -c
uplooking01:7004> set name yyh
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
OK
192.168.56.101:7001> get name
"yyh"
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7002 -c
uplooking01:7002> keys *
(empty list or set)
uplooking01:7002> get name
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
"yyh"

上面的测试可以充分说明下面几个问题：

1.分布式
    数据是分布式存储的，根据 key 的不同会保存到不同的主节点上。

2.数据备份
    从节点是作为备份节点的，跟前面的主从复制集群一样，只是用来读数据，当需要写或修改数据时，需要切换到主节点上。

Redis Java API 使用（二）：Cluster API 使用

前面的代码只适合操作单机版本的 Redis，如果使用的是分布式的 Redis 集群，那么就需要修改一下代码，这里，我们直接开发一个工具类JedisClusterUtil，如下：

package com.uplooking.bigdata.common.util.redis;

import redis.clients.jedis.*;


import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;


/**


    

  • 

    Redis Java API 操作的工具类
    

    • 

  • 

    专门负责 redis 的 cluster 模式
    */
    public class JedisClusterUtil {
    

    private JedisClusterUtil() {}
    private static JedisCluster jedisCluster;
    static {
    Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<HostAndPort>();
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7000));
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7001));
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7002));
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7003));
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7004));
    nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7005));
    jedisCluster = new JedisCluster(nodes);// 得到的是 redis 的集群模式
    }
    

    /**
    

      

    • 提供了 Jedis 的对象
      • 

    • @return
      */
      public static JedisCluster getJedis() {
      return jedisCluster;
      }
      • 

    

    /**
    

      

    • 资源释放
      • 

    • @param jedis
      */
      public static void returnJedis(JedisCluster jedis) {
      try {
      jedis.close();
      } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
      }
      }
      }

在使用时需要注意的是，JedisCluster 在使用 mget 等 API 操作时，是不允许同时在多个节点上获取数据的，例如：List<String> mget = jedis.mget(“name”, “age”);，如果 name 和 age 分别在不同的节点上，则会报异常，所以不建议使用此种方式来获取数据。