【狂神说】Redis笔记
文章目錄
- 1、Nosql概述
- 1.1 為什么要用Nosql
- 1.2 什么是NoSQL
- 1.3 阿里巴巴演進(jìn)分析
- 2、NoSQL的四大分類
- 3、Redis入門
- 3.1 概述
- 3.2 Windows安裝
- 3.3 Linux安裝
- 3.4 測(cè)試性能
- 3.5 基礎(chǔ)的知識(shí)
- 4、五大數(shù)據(jù)類型
- 4.1 Redis-Key
- 4.2 String（字符串）
- 4.3 List（列表）
- 4.4 Set（集合）
- 4.5 Hash（哈希）
- 4.6 Zset（有序集合）
- 5、三種特殊數(shù)據(jù)類型
- 5.1 Geospatial 地理位置
- 5.2 Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計(jì)
- 5.3 Bitmap 位圖
- 6、事務(wù)
- 7、Jedis
- 7.1 事務(wù)
- 8、SpringBoot整合
- 9、Redis.conf詳解
- 10、Redis持久化
- 10.1 RDB（Redis DataBase）
- 10.2 AOF（Append Only File）
- 11、Redis發(fā)布訂閱
- 12、Redis主從復(fù)制
- 13、哨兵模式
- 14、Redis緩存穿透和雪崩
- 14.1 緩存穿透（查不到）
- 14.2 緩存擊穿（量太大，緩存過期！）
- 14.3 緩存雪崩
1、Nosql概述
1.1 為什么要用Nosql
1 、單機(jī)MySQL的年代！
90 年代，一個(gè)基本的網(wǎng)站訪問量一般不會(huì)太大，單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全足夠！
那個(gè)時(shí)候，更多的去使用靜態(tài)網(wǎng)頁 Html ~ 服務(wù)器根本沒有太大的壓力！
思考一下，這種情況下：整個(gè)網(wǎng)站的瓶頸是什么？
1 、數(shù)據(jù)量如果太大、一個(gè)機(jī)器放不下了！
2 、數(shù)據(jù)的索引 （B+ Tree），一個(gè)機(jī)器內(nèi)存也放不下
3 、訪問量（讀寫混合），一個(gè)服務(wù)器承受不了~
只要你開始出現(xiàn)以上的三種情況之一，那么你就必須要晉級(jí)！
2 、Memcached（緩存） + MySQL + 垂直拆分 （讀寫分離）
網(wǎng)站80%的情況都是在讀，每次都要去查詢數(shù)據(jù)庫的話就十分的麻煩！所以說我們希望減輕數(shù)據(jù)的壓
力，我們可以使用緩存來保證效率！
發(fā)展過程： 優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引–> 文件緩存（IO）—> Memcached（當(dāng)時(shí)最熱門的技術(shù)！）
3 、分庫分表 + 水平拆分 + MySQL集群
技術(shù)和業(yè)務(wù)在發(fā)展的同時(shí)，對(duì)人的要求也越來越高！
本質(zhì)：數(shù)據(jù)庫（讀，寫）
早些年 MyISAM： 表鎖，十分影響效率！高并發(fā)下就會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題
轉(zhuǎn)戰(zhàn) InnoDB：行鎖
慢慢的就開始使用分庫分表來解決寫的壓力！ MySQL 在那個(gè)年代推出了表分區(qū)！這個(gè)并沒有多少公司使用！
MySQL 的 集群，很好滿足那個(gè)年代的所有需求！
4、如今年代
2010–2020 十年之間，世界已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化；（定位，也是一種數(shù)據(jù)，音樂，熱榜！）
MySQL 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就不夠用了！數(shù)據(jù)量很多，變化很快~！
MySQL 有的使用它來村粗一些比較大的文件，博客，圖片！數(shù)據(jù)庫表很大，效率就低了！如果有一種數(shù)據(jù)庫來專門處理這種數(shù)據(jù)，MySQL壓力就變得十分小（研究如何處理這些問題！）大數(shù)據(jù)的IO壓力下，表幾乎沒法更大！
目前一個(gè)基本的互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目！
為什么要用NoSQL！
用戶的個(gè)人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置。用戶自己產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，用戶日志等等爆發(fā)式增長！
這時(shí)候我們就需要使用NoSQL數(shù)據(jù)庫的，Nosql 可以很好的處理以上的情況！
1.2 什么是NoSQL
NoSQL
NoSQL = Not Only SQL （不僅僅是SQL）
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：表格 ，行 ，列
泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的，隨著web2.0互聯(lián)網(wǎng)的誕生！傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很難對(duì)付web2.0時(shí)代！尤其
是超大規(guī)模的高并發(fā)的社區(qū)！ 暴露出來很多難以克服的問題，NoSQL在當(dāng)今大數(shù)據(jù)環(huán)境下發(fā)展的十分迅速，Redis是發(fā)展最快的，而且是我們當(dāng)下必須要掌握的一個(gè)技術(shù)！
很多的數(shù)據(jù)類型用戶的個(gè)人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置。這些數(shù)據(jù)類型的存儲(chǔ)不需要一個(gè)固定的格式！不需要多余的操作就可以橫向擴(kuò)展的 ！ Map<String,Object> 使用鍵值對(duì)來控制！
NoSQL 特點(diǎn)
1 、方便擴(kuò)展（數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)系，很好擴(kuò)展！）
2 、大數(shù)據(jù)量高性能（Redis 一秒寫 8 萬次，讀取 11 萬，NoSQL的緩存記錄級(jí)，是一種細(xì)粒度的緩存，性能會(huì)比較高！）
3 、數(shù)據(jù)類型是多樣型的！（不需要事先設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫！隨取隨用！如果是數(shù)據(jù)量十分大的表，很多人就無法設(shè)計(jì)了！）
4 、高可用
傳統(tǒng)的RDBMS 和 NoSQL
傳統(tǒng) RDBMS -結(jié)構(gòu)化組織 -SQL -數(shù)據(jù)和關(guān)系都在單獨(dú)的表中 -嚴(yán)格的一致性 -操作數(shù)據(jù)定義語言 -基礎(chǔ)的事務(wù) -....NoSQL -不僅僅是數(shù)據(jù) -沒有固定的查詢語言 -鍵值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫（社交關(guān)系） -最終一致性， -CAP定理和BASE理論 （異地多活） 初級(jí)架構(gòu)師！ -高性能，高可用，高可擴(kuò) -....了解：3V+3高
大數(shù)據(jù)時(shí)代的3V：主要是描述問題的
大數(shù)據(jù)時(shí)代的 3 高：主要是對(duì)程序的要求
真正在公司中的實(shí)踐：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最強(qiáng)的，阿里巴巴的架構(gòu)演進(jìn)！
技術(shù)沒有高低之分，就看你如何去使用！（提升內(nèi)功，思維的提高！）
1.3 阿里巴巴演進(jìn)分析
思考問題：這么多東西難道都是在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中的嗎?
技術(shù)急不得，越是慢慢學(xué)，才能越扎實(shí)！
開源才是技術(shù)的王道！
任何一家互聯(lián)網(wǎng)的公司，都不可能只是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單讓用戶能用就好了！
大量公司做的都是相同的業(yè)務(wù)；（競(jìng)品協(xié)議）
隨著這樣的競(jìng)爭(zhēng)，業(yè)務(wù)是越來越完善，然后對(duì)于開發(fā)者的要求也是越來越高！
如果你未來相當(dāng)一個(gè)架構(gòu)師： 沒有什么是加一層解決不了的！
# 1、商品的基本信息名稱、價(jià)格、商家信息；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就可以解決了！ MySQL / Oracle （淘寶早年就去IOE了！- 王堅(jiān)：推薦文章：阿里云的這群瘋子： 40 分鐘重要！）淘寶內(nèi)部的 MySQL 不是大家用的 MySQL# 2、商品的描述、評(píng)論（文字比較多）文檔型數(shù)據(jù)庫中，MongoDB# 3、圖片分布式文件系統(tǒng) FastDFS- 淘寶自己的 TFS- Gooale的 GFS- Hadoop HDFS- 阿里云的 oss# 4、商品的關(guān)鍵字 （搜索） - 搜索引擎 solr elasticsearch- ISerach：多隆（多去了解一下這些技術(shù)大佬！）所有牛逼的人都有一段苦逼的歲月！但是你只要像SB一樣的去堅(jiān)持，終將牛逼！# 5、商品熱門的波段信息、- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫- Redis Tair、Memache...# 6、商品的交易，外部的支付接口- 三方應(yīng)用要知道，一個(gè)簡(jiǎn)單地網(wǎng)頁背后的技術(shù)一定不是大家所想的那么簡(jiǎn)單！
大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用問題：
數(shù)據(jù)類型太多了！
數(shù)據(jù)源繁多，經(jīng)常重構(gòu)！
數(shù)據(jù)要改造，大面積改造？
解決問題：
這里以上都是NoSQL入門概述，不僅能夠提高大家的知識(shí)，還可以幫助大家了解大廠的工作內(nèi)容！
2、NoSQL的四大分類
KV鍵值對(duì)：
- 新浪： Redis
- 美團(tuán)：Redis + Tair
- 阿里、百度：Redis + memecache
文檔型數(shù)據(jù)庫（bson格式 和json一樣）：
- MongoDB （一般必須要掌握）
- MongoDB 是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，C++ 編寫，主要用來處理大量的文檔！
- MongoDB 是一個(gè)介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中間的產(chǎn)品！MongoDB 是非關(guān)系型數(shù)
據(jù)庫中功能最豐富，最像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的！
- ConthDB
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫
- HBase
- 分布式文件系統(tǒng)
圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫
- 他不是存圖形，放的是關(guān)系，比如：朋友圈社交網(wǎng)絡(luò)，廣告推薦！
- Neo4j ，InfoGrid；
四者對(duì)比
| 鍵值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對(duì)，通常用hash table來實(shí)現(xiàn) | 查找速度快 | 數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù) |
| 列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系統(tǒng) | 以列簇式存儲(chǔ)，將同一列數(shù)據(jù)存在一起 | 查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展 | 功能相對(duì)局限 |
| 文檔型數(shù)據(jù)庫 | CouchDB, MongoDb | Web應(yīng)用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容） | Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu) | 查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。 |
| 圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜 | 圖結(jié)構(gòu) | 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等 | 很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案。 |
3、Redis入門
3.1 概述
Redis 是什么？
Redis（Remote Dictionary Server )，即遠(yuǎn)程字典服務(wù)!
是一個(gè)開源的使用ANSI C語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。
redis會(huì)周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了
master-slave(主從)同步。
免費(fèi)和開源！是當(dāng)下最熱門的 NoSQL 技術(shù)之一！也被人們稱之為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫！
Redis 能干嘛？
- 內(nèi)存存儲(chǔ)、持久化，內(nèi)存中是斷電即失、所以說持久化很重要（rdb、aof）
- 效率高，可以用于高速緩存
- 發(fā)布訂閱系統(tǒng)
- 地圖信息分析
- 計(jì)時(shí)器、計(jì)數(shù)器（瀏覽量！）
- …
特性
多樣的數(shù)據(jù)類型
持久化
集群
事務(wù)
…
缺點(diǎn)
不適合存儲(chǔ)重要的數(shù)據(jù)（財(cái)務(wù)類等）
不適合存儲(chǔ)經(jīng)常修改的數(shù)據(jù)
3.2 Windows安裝
1 、下載安裝包：https://github.com/dmajkic/redis/releases
2 、下載完畢得到壓縮包：
3 、解壓到自己電腦上的環(huán)境目錄下的就可以的！Redis 十分的小，只有5M
4 、開啟Redis，雙擊運(yùn)行服務(wù)–redis-server.exe即可！
5 、使用redis客戶端–redis-cli.exe來連接redis
記住一句話，Window下使用確實(shí)簡(jiǎn)單，但是Redis 推薦我們使用Linux去開發(fā)使用！
3.3 Linux安裝
1 、下載安裝包！ redis-5.0.8.tar.gz ，用xftp把安裝包放到 /opt下
2 、解壓Redis的安裝包！ 程序 /opt
tar -zxvf redis-5.0.8.tar.gz3 、進(jìn)入解壓后的文件，可以看到我們r(jià)edis的配置文件
4 、基本的環(huán)境安裝
yum install gcc-c++ # 安裝gcc，如果使用redis6.0以上的話需要gcc9.0版本以上才gcc -v # 查看安裝版本make # 自動(dòng)進(jìn)行配置，安裝后必須執(zhí)行，需要等待較長時(shí)間make install # 接著執(zhí)行5 、redis的默認(rèn)安裝路徑 /usr/local/bin
cd /usr/local/bin # 進(jìn)入目錄ls # 查看6 、將redis配置文件。復(fù)制到我們當(dāng)前目錄下
mkdir RedisConfig # 創(chuàng)建目錄存放配置文件cp /opt/redis-5.0.8/redis.conf RedisConfig/ # 將/opt/redis-5.0.8/下的配置文件拷貝過來7 、redis默認(rèn)不是后臺(tái)啟動(dòng)的，修改配置文件！
vi redis.conf # 進(jìn)行編輯8 、啟動(dòng)Redis服務(wù)！
cd /usr/local/bin # 回到bin目錄redis-server RedisConfig/redis.conf # 啟動(dòng)redis服務(wù)9 、使用redis-cli 進(jìn)行連接測(cè)試！
redis-cli -p 6379 # -h 指定主機(jī) -p指定端口ping # 測(cè)試連接10 、復(fù)制連接，新開一個(gè)窗口，查看redis的進(jìn)程是否開啟！
ps -ef|grep redis11 、如何關(guān)閉Redis服務(wù)呢？
shutdown # 關(guān)閉服務(wù)exit # 退出12 、再次查看進(jìn)程是否存在
13 、后面我們會(huì)使用單機(jī)多Redis啟動(dòng)集群測(cè)試！
3.4 測(cè)試性能
redis-benchmark 是一個(gè)壓力測(cè)試工具！
官方自帶的性能測(cè)試工具！
redis-benchmark 命令參數(shù)！
redis 性能測(cè)試工具可選參數(shù)如下所示：
| 1 | -h | 指定服務(wù)器主機(jī)名 | 127.0.0.1 |
| 2 | -p | 指定服務(wù)器端口 | 6379 |
| 3 | -s | 指定服務(wù)器 socket | |
| 4 | -c | 指定并發(fā)連接數(shù) | 50 |
| 5 | -n | 指定請(qǐng)求數(shù) | 10000 |
| 6 | -d | 以字節(jié)的形式指定 SET/GET 值的數(shù)據(jù)大小 | 2 |
| 7 | -k | 1=keep alive 0=reconnect | 1 |
| 8 | -r | SET/GET/INCR 使用隨機(jī) key, SADD 使用隨機(jī)值 | |
| 9 | -P | 通過管道傳輸 請(qǐng)求 | 1 |
| 10 | -q | 強(qiáng)制退出 redis。僅顯示 query/sec 值 | |
| 11 | –csv | 以 CSV 格式輸出 | |
| 12 | -l | 生成循環(huán)，永久執(zhí)行測(cè)試 | |
| 13 | -t | 僅運(yùn)行以逗號(hào)分隔的測(cè)試命令列表。 | |
| 14 | -I | Idle 模式。僅打開 N 個(gè) idle 連接并等待。 |
我們來簡(jiǎn)單測(cè)試下：
# 測(cè)試： 100 個(gè)并發(fā)連接 每個(gè)并發(fā)100000 個(gè)請(qǐng)求，需要先開啟redis redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000如何查看這些分析呢？
3.5 基礎(chǔ)的知識(shí)
redis默認(rèn)有 16 個(gè)數(shù)據(jù)庫
默認(rèn)使用的是第 0 個(gè)
# 可以使用 select 進(jìn)行切換數(shù)據(jù)庫！ 127 .0.0.1:6379> select 3 # 切換數(shù)據(jù)庫 OK 127 .0.0.1:6379[3]> DBSIZE # 查看DB大小！ (integer) 0 127 .0.0.1:6379[3]> set name xu 127 .0.0.1:6379[3]> keys * # 查看數(shù)據(jù)庫所有的key 1 ) "name" 127.0.0.1:6379[3]> FLUSHDB # 清除當(dāng)前數(shù)據(jù)庫 OK 127.0.0.1:6379[3]> FLUSHALL # 清除全部數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容 OK思考：為什么redis是 6379 ！粉絲效應(yīng)！（了解一下即可！）
Redis 是單線程的！
明白R(shí)edis是很快的，官方表示，Redis是基于內(nèi)存操作，CPU不是Redis性能瓶頸，Redis的瓶頸是根據(jù)機(jī)器的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬來定，既然可以使用單線程來實(shí)現(xiàn)，就使用單線程了！所以就使用了單線程了！
Redis 是C 語言寫的，官方提供的數(shù)據(jù)為 100000+ 的QPS，完全不比同樣是使用 key-vale的
Memecache差！
Redis 為什么單線程還這么快？
1 、誤區(qū) 1 ：高性能的服務(wù)器一定是多線程的？
2 、誤區(qū) 2 ：多線程（CPU上下文會(huì)切換！）一定比單線程效率高！
先去CPU>內(nèi)存>硬盤的速度要有所了解！
核心：redis 是將所有的數(shù)據(jù)全部放在內(nèi)存中的，所以說使用單線程去操作效率就是最高的，多線程
（CPU上下文會(huì)切換：耗時(shí)的操作！！！），對(duì)于內(nèi)存系統(tǒng)來說，如果沒有上下文切換效率就是最高的！多次讀寫都是在一個(gè)CPU上的，在內(nèi)存情況下，這個(gè)就是最佳的方案！
4、五大數(shù)據(jù)類型
Redis 是一個(gè)開源（BSD許可）的，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)系統(tǒng)，它可以用作數(shù)據(jù)庫、緩存和消息中間件MQ。 它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 與范圍查詢， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空間
（geospatial） 索引半徑查詢。 Redis 內(nèi)置了 復(fù)制（replication），LUA腳本（Lua scripting）， LRU 驅(qū)動(dòng)事件（LRU eviction），事務(wù)（transactions） 和不同級(jí)別的 磁盤持久化（persistence）， 并通過 Redis哨兵（Sentinel）和 自動(dòng)分區(qū)（Cluster）提供高可用性（high availability）。
我們現(xiàn)在講解的所有命令大家一定要全部記住，后面我們使用SpringBoot。Jedis，所有的方法就是
這些命令！——單點(diǎn)登錄
4.1 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 # 判斷當(dāng)前的key是否存在 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> EXISTS name (integer) 0 127 .0.0.1:6379> move name 1 # 移除當(dāng)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 # 設(shè)置key的過期時(shí)間，單位是秒 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> ttl name # 查看當(dāng)前key的剩余時(shí)間 (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 # 查看當(dāng)前key的一個(gè)類型！ string 127 .0.0.1:6379> type age string4.2 String（字符串）
90% 的 java程序員使用 redis 只會(huì)使用一個(gè)String類型！
########################################################################## 127 .0.0.1:6379> set key1 v1 # 設(shè)置值 OK 127 .0.0.1:6379> get key1 # 獲得值 "v1" 127 .0.0.1:6379> keys * # 獲得所有的key 1 ) "key1" 127 .0.0.1:6379> EXISTS key1 # 判斷某一個(gè)key是否存在 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> APPEND key1 "hello" # 追加字符串，如果當(dāng)前key不存在，就相當(dāng)于setkey (integer) 7 127 .0.0.1:6379> get key1 "v1hello" 127 .0.0.1:6379> STRLEN key1 # 獲取字符串的長度！ (integer) 7 127 .0.0.1:6379> APPEND key1 ",kaungshen" (integer) 17 127 .0.0.1:6379> STRLEN key1 (integer) 17 127 .0.0.1:6379> get key1 "v1hello,kaungshen" ########################################################################## # i++ # 步長 i+= 127 .0.0.1:6379> set views 0 # 初始瀏覽量為 0 OK 127 .0.0.1:6379> get views "0" 127 .0.0.1:6379> incr views # 自增 1 瀏覽量變?yōu)?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 # 自減 1 瀏覽量-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 # 可以設(shè)置步長，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########################################################################## # 字符串范圍 getrange 127 .0.0.1:6379> set key1 "hello,kuangshen" # 設(shè)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 # 獲取全部的字符串 和 get key是一樣的 "hello,kuangshen"########################################################################## # 替換！ setrange 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 # 替換指定位置開始的字符串！ (integer) 7 127 .0.0.1:6379> get key2 "axxdefg"########################################################################## setex (set with expire) # 設(shè)置值同時(shí)設(shè)置過期時(shí)間setnx (set if not exist) # 不存在再設(shè)置，存在的話保持原值 （在分布式鎖中會(huì)常常使用！）127 .0.0.1:6379> setex key3 30 "hello" # 設(shè)置key3 的值為 hello,30秒后過期 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，創(chuàng)建mykey (integer) 1 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "key2" 2 ) "mykey" 3 ) "key1" 127 .0.0.1:6379> ttl key3 (integer) -2 127 .0.0.1:6379> setnx mykey "MongoDB" # 如果mykey存在，創(chuàng)建失敗！ (integer) 0 127 .0.0.1:6379> get mykey "redis"########################################################################## mset # 同時(shí)設(shè)置多個(gè)值 mget # 同時(shí)獲取多個(gè)值127 .0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 同時(shí)設(shè)置多個(gè)值 OK 127 .0.0.1:6379> keys * 1 ) "k1" 2 ) "k2" 3 ) "k3" 127 .0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 同時(shí)獲取多個(gè)值 1 ) "v1" 2 ) "v2" 3 ) "v3" 127.0.0.1:6379> msetnx k1 v2 k4 v4 #設(shè)置失敗，k1已經(jīng)存在，msetnx是原子性操作 (integer) 0 127.0.0.1:6379> get k4 (nil)########################################################################## # 對(duì)象 set user:1 {name:zhangsan,age:3} # 設(shè)置一個(gè)user:1 對(duì)象 值為 json字符來保存一個(gè)對(duì)象！127.0.0.1:6379> set user:1 {name:xu,age:3} OK 127.0.0.1:6379> get user:1 #本質(zhì)還是鍵值對(duì)，user:1為key，"{name:xu,age:3}"為value "{name:xu,age:3}" # 這里的key是一個(gè)巧妙的設(shè)計(jì)： user:{id}:{filed} , 如此設(shè)計(jì)在Redis中是完全OK了！ 127.0.0.1:6379> mset user:1:name xu1 user:1:age 4 # 這里本質(zhì)也是鍵值對(duì) OK 127.0.0.1:6379> get user:1 "{name:xu,age:3}" 127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age 1) "xu1" 2) "4"########################################################################## getset # 先get然后再set 127 .0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在值，則返回 nil (nil) 127 .0.0.1:6379> get db "redis 127 .0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在值，獲取原來的值，并設(shè)置新的值 "redis" 127 .0.0.1:6379> get db "mongodb"數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是相同的！
String類似的使用場(chǎng)景：value除了是我們的字符串還可以是我們的數(shù)字！
-
計(jì)數(shù)器
-
統(tǒng)計(jì)多單位的數(shù)量
-
粉絲數(shù)
-
對(duì)象緩存存儲(chǔ)！
4.3 List（列表）
基本的數(shù)據(jù)類型，列表
在redis里面，我們可以把list玩成 ，棧、隊(duì)列、阻塞隊(duì)列！
所有的list命令都是用 L 開頭的，Redis不區(qū)分大小寫命令
########################################################################## lpush # 從左邊頭部插入 rpush # 從右邊尾部插入 127 .0.0.1:6379> LPUSH list one # 將一個(gè)值或者多個(gè)值，插入到列表頭部 （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 # 不能用get命令，獲取list中的所有值！ 1 ) "three" 2 ) "two" 3 ) "one" 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 # 通過區(qū)間獲取具體的值！ 1 ) "three" 2 ) "two" 127 .0.0.1:6379> Rpush list right # 將一個(gè)值或者多個(gè)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 ) "righr"########################################################################## lpop # 從左邊頭部移除 rpop # 從右邊尾部移除 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "three" 2 ) "two" 3 ) "one" 4 ) "righr" 127 .0.0.1:6379> Lpop list # 移除list的第一個(gè)元素 "three" 127 .0.0.1:6379> Rpop list # 移除list的最后一個(gè)元素 "righr" 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "two" 2 ) "one"########################################################################## lindex 127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 1 ) "two" 2 ) "one" 127 .0.0.1:6379> lindex list 1 # 通過下標(biāo)獲得 list 中的某一個(gè)值！ "one" 127 .0.0.1:6379> lindex list 0 "two"########################################################################## llen # 獲取列表長度 127 .0.0.1:6379> Lpush list one (integer) 1 127 .0.0.1:6379> Lpush list two (integer) 2127 .0.0.1:6379> Lpush list three(integer) 3127 .0.0.1:6379> Llen list # 返回列表的長度(integer) 3##########################################################################lrem # 移除指定的值！（從頭部開始的順序移除）# 取關(guān) uid127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "3" 2) "2" 3) "1" 4) "3" 5) "3" 127.0.0.1:6379> lrem list 1 3 # 移除list集合中指定個(gè)數(shù)的value，精確匹配 (integer) 1 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "2" 2) "1" 3) "3" 4) "3" 127.0.0.1:6379> lrem list 3 3 # 移除的個(gè)數(shù)比列表擁有的個(gè)數(shù)多的話就全部移除 (integer) 2 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "2" 2) "1"########################################################################## ltrim # 修剪 list被截?cái)?127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "6" 2) "5" 3) "4" 4) "1" 5) "2" 6) "1" 127.0.0.1:6379> ltrim list 2 3 # 截取指定開始下標(biāo)和結(jié)束下標(biāo)的列表 OK 127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1 1) "4" 2) "1"##########################################################################rpoplpush # 移除列表的最后一個(gè)元素，將他移動(dòng)到新的列表的頭部中！127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello" (integer) 1127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"(integer) 2127 .0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"(integer) 3127 .0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist # 移除列表的最后一個(gè)元素，將他移動(dòng)到新的列表頭部中！"hello2"127 .0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 # 查看原來的列表1 ) "hello"2 ) "hello1"127 .0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1 # 查看目標(biāo)列表中，確實(shí)存在改值！1 ) "hello2"##########################################################################lset # 將列表中指定下標(biāo)的值替換為另外一個(gè)值，更新操作127 .0.0.1:6379> EXISTS list # 判斷這個(gè)列表是否存在(integer) 0127 .0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果不存在列表我們?nèi)ジ戮蜁?huì)報(bào)錯(cuò)(error) ERR no such key127 .0.0.1:6379> lpush list value1(integer) 1127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 01 ) "value1"127 .0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果存在，更新當(dāng)前下標(biāo)的值OK127 .0.0.1:6379> LRANGE list 0 01 ) "item"127 .0.0.1:6379> lset list 1 other # 如果不存在，則會(huì)報(bào)錯(cuò)！(error) ERR index out of range##########################################################################linsert # 將某個(gè)具體的value插入到列把你中某個(gè)元素（如果列表有多個(gè)符合的元素，從頭部開始找到的元素就是指定的元素）的前面或者后面！127 .0.0.1:6379> Rpush mylist "hello"(integer) 1127 .0.0.1:6379> Rpush mylist "world"(integer) 2127 .0.0.1:6379> LINSERT mylist before "world" "other"(integer) 3127 .0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -11 ) "hello"2 ) "other"3 ) "world"127 .0.0.1:6379> LINSERT mylist after world new(integer) 4127 .0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -11 ) "hello"2 ) "other"3 ) "world"4 ) "new"小結(jié)
- 他實(shí)際上是一個(gè)鏈表，before Node ，after Node ， left，right 都可以插入值
- 如果key 不存在，創(chuàng)建新的鏈表
- 如果key存在，新增內(nèi)容
- 如果移除了所有值，空鏈表，也代表不存在！
- 在兩邊插入或者改動(dòng)值，效率最高！ 改變中間元素，相對(duì)來說效率會(huì)低一點(diǎn)~
消息排隊(duì)！消息隊(duì)列 （Lpush Rpop）， 棧（ Lpush Lpop）！
4.4 Set（集合）
set中的值是不重復(fù)的！
########################################################################## sadd # set集合中添加多個(gè)元素 smembers # 查看指定set的所有值 sismembers # 判斷某一個(gè)值是不是在set集合中！127.0.0.1:6379> sadd myset 1 2 3 4 5 xu # set集合中添加元素 (integer) 6 127.0.0.1:6379> smembers myset # 查看指定set的所有值 1) "2" 2) "4" 3) "3" 4) "5" 5) "xu" 6) "1" 127 .0.0.1:6379> sismembers myset 1 # 判斷某一個(gè)值是不是在set集合中！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> SISMEMBER myset 6 (integer) 0########################################################################## 127.0.0.1:6379> scard myset # 獲取set集合中的內(nèi)容元素個(gè)數(shù)！ (integer) 6########################################################################## srem # 移除set集合中的指定元素(可以多個(gè)) 127.0.0.1:6379> srem myset 3 4 # 移除set集合中的指定元素(可以多個(gè)) (integer) 2 127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "2" 2) "5" 3) "xu" 4) "1"########################################################################## set 無序不重復(fù)集合。 srandmember # 抽隨機(jī)元素！127.0.0.1:6379> srandmember myset # 隨機(jī)抽取一個(gè)元素 "xu" 127.0.0.1:6379> srandmember myset "5" 127.0.0.1:6379> srandmember myset 5 # 抽取隨機(jī)5個(gè)元素 1) "2" 2) "5" 3) "1" 4) "xu" 127.0.0.1:6379> srandmember myset 3 1) "5" 2) "1" 3) "xu"##########################################################################spop # 隨機(jī)刪除key！（可指定個(gè)數(shù)）127.0.0.1:6379> spop myset "1" 127.0.0.1:6379> spop myset "5" 127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "2" 2) "xu" 127.0.0.1:6379> spop myset 2 # 隨機(jī)刪除兩個(gè)元素 1) "2" 2) "xu" 127.0.0.1:6379> smembers myset (empty list or set)##########################################################################將一個(gè)指定的值，移動(dòng)到另外一個(gè)set集合！127 .0.0.1:6379> sadd myset "hello"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset "world"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset "kuangshen"(integer) 1127 .0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"(integer) 1127 .0.0.1:6379> smove myset myset2 "kuangshen" # 將一個(gè)指定的值，移動(dòng)到另外一個(gè)set集合！(integer) 1127 .0.0.1:6379> SMEMBERS myset1 ) "world"2 ) "hello"127 .0.0.1:6379> SMEMBERS myset21 ) "kuangshen"2 ) "set2"########################################################################### 微博，B站，共同關(guān)注！(并集)# 數(shù)字集合類：- 差集 - 交集- 并集127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "1" 2) "3" 3) "4" 127.0.0.1:6379> smembers myset2 1) "1" 2) "2" 127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2 # 差集，以第一個(gè)為主，做比較 1) "3" 2) "4" 127.0.0.1:6379> sinter myset myset2 # 交集 ，共同好友 1) "1" 127.0.0.1:6379> sunion myset myset2 # 并集 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 127.0.0.1:6379> sadd myset3 1 2 3 5 (integer) 4 127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2 myset3 # 差集，以第一個(gè)為主，做比較 1) "4" 127.0.0.1:6379> sinter myset myset2 myset3 1) "1" 127.0.0.1:6379> sunion myset myset2 myset3 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 5) "5"微博，A用戶將所有關(guān)注的人放在一個(gè)set集合中！將它的粉絲也放在一個(gè)集合中！
共同關(guān)注，共同愛好，二度好友，推薦好友！（六度分割理論）
4.5 Hash（哈希）
Map集合，key-map! 時(shí)候這個(gè)值是一個(gè)map集合！ 本質(zhì)和String類型沒有太大區(qū)別，還是一個(gè)簡(jiǎn)單的
key-vlaue！
hash變更的數(shù)據(jù) user name age,尤其是是用戶信息之類的，經(jīng)常變動(dòng)的信息！hash 更適合于對(duì)象的存儲(chǔ)，String更加適合字符串存儲(chǔ)！
4.6 Zset（有序集合）
在set的基礎(chǔ)上，增加了一個(gè)值，set k1 v1 zset k1 score1 v1 ，根據(jù) score 的大小進(jìn)行排序
127 .0.0.1:6379> zadd myset 1 one # 添加一個(gè)值 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three # 添加多個(gè)值 (integer) 2 127 .0.0.1:6379> zrange myset 0 -1 1 ) "one" 2 ) "two" 3 ) "three" 127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1 withscores # 附帶成績(jī)（比較排序值）顯示 1) "one" 2) "1" 3) "two" 4) "2" 5) "three" 6) "3"###########################################################################排序如何實(shí)現(xiàn) 127 .0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong # 添加三個(gè)用戶 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zadd salary 500 xu (integer) 1 # ZRANGEBYSCORE key min max 127 .0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf # 顯示全部的用戶 從小到大！ 這個(gè)指令跟 ‘ zrange salary 0 -1 ’一樣 1 ) "xu" 2 ) "xiaohong" 3 ) "zhangsan" 127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 # 從大到小排序 1) "zhangsan" 2) "xiaohong" 3) "xu" 127 .0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 顯示全部的用戶并且附帶成績(jī) 1 ) "xu" 2 ) "500" 3 ) "xiaohong" 5 ) "zhangsan" 6 ) "5000" 127 .0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores # 顯示工資小于 2500 員工的升序排序！ 1 ) "kaungshen" 2 ) "500" 3 ) "xiaohong" 4 ) "2500"########################################################################### 移除zset中的元素 127 .0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 1 ) "xu" 2 ) "xiaohong" 3 ) "zhangsan" 127 .0.0.1:6379> zrem salary xiaohong # 移除有序集合中的指定元素 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 1 ) "kaungshen" 2 ) "zhangsan" 127 .0.0.1:6379> zcard salary # 獲取有序集合中的個(gè)數(shù) (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 # 獲取指定區(qū)間的成員數(shù)量！ (integer) 3 127 .0.0.1:6379> zcount myset 1 2 (integer) 2其它的一些API，可以去查看官方文檔！
案例思路：set 排序 存儲(chǔ)班級(jí)成績(jī)表，工資表排序！
普通消息， 1 ， 重要消息 2 ，帶權(quán)重進(jìn)行判斷！
排行榜應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，取Top N 測(cè)試！
5、三種特殊數(shù)據(jù)類型
5.1 Geospatial 地理位置
朋友的定位，附近的人，打車距離計(jì)算？
Redis 的 Geo 在Redis3.2 版本就推出了！ 這個(gè)功能可以推算地理位置的信息，兩地之間的距離，方圓幾里的人！
可以查詢一些測(cè)試數(shù)據(jù)：http://www.jsons.cn/lngcodeinfo/0706D99C19A781A3/
只有 六個(gè)命令：
Redis 地理位置(geo) 命令
| Redis GEOHASH 命令 | 返回一個(gè)或多個(gè)位置元素的 Geohash 表示 |
| Redis GEOPOS 命令 | 從key里返回所有給定位置元素的位置（經(jīng)度和緯度） |
| Redis GEODIST 命令 | 返回兩個(gè)給定位置之間的距離 |
| Redis GEORADIUS 命令 | 以給定的經(jīng)緯度為中心， 找出某一半徑內(nèi)的元素 |
| Redis GEOADD 命令 | 將指定的地理空間位置（緯度、經(jīng)度、名稱）添加到指定的key中 |
| Redis GEORADIUSBYMEMBER 命令 | 找出位于指定范圍內(nèi)的元素，中心點(diǎn)是由給定的位置元素決定 |
GEOADD 添加地理位置
# geoadd 添加地理位置 # 規(guī)則：兩極無法直接添加，我們一般會(huì)下載城市數(shù)據(jù)，直接通過java程序一次性導(dǎo)入！ # 有效的經(jīng)度從-180度到 180 度。 # 有效的緯度從-85.05112878度到85.05112878度。 # 當(dāng)坐標(biāo)位置超出上述指定范圍時(shí)，該命令將會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤。 # 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin # (error) ERR invalid longitude,latitude pair 39 .900000,116.400000 # 參數(shù) 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) 2GEOPOS 獲取指定的城市的經(jīng)度和緯度
獲得指定位置定位：一定是一個(gè)坐標(biāo)值！
127 .0.0.1:6379> geopos china:city beijing # 獲取指定的城市的經(jīng)度和緯度！ 1 ) 1 ) "116.39999896287918091"2 ) "39.90000009167092543" 127 .0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqing 1 ) 1 ) "116.39999896287918091"2 ) "39.90000009167092543" 2 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211"GEODIST 返回兩個(gè)位置之間的距離
兩人之間的距離！
單位：
- m 表示單位為米 (默認(rèn)單位)
- km 表示單位為千米
- mi 表示單位為英里
- ft 表示單位為英尺
GEORADIUS 以給定的經(jīng)緯度為中心， 找出某一半徑內(nèi)的位置元素
我附近的人？ （獲得所有附近的人的地址，定位！）通過半徑來查詢！
獲得指定數(shù)量的人， 200
所有數(shù)據(jù)應(yīng)該都錄入：china:city ，才會(huì)讓結(jié)果更加請(qǐng)求！
127 .0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km # 以 110 ， 30 這個(gè)經(jīng)緯度為中心，尋找方圓1000km內(nèi)的城市 1 ) "chongqi" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km 1 ) "chongqi" 2 ) "xian" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 顯示附帶位置距離 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) "341.9374" 2 ) 1 ) "xian"2 ) "483.8340" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 顯示他人的定位信息 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211" 2 ) 1 ) "xian"2 ) 1 ) "108.96000176668167114"2 ) "34.25999964418929977" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 # 篩選出指定數(shù)目的結(jié)果！ 1 ) 1 ) "chongqi"2 ) "341.9374"3 ) 1 ) "106.49999767541885376"2 ) "29.52999957900659211" 127 .0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2 1) 1) "chongqing"2) "341.9374"3) 1) "106.49999767541885376"2) "29.52999957900659211" 2) 1) "xian"2) "483.8340"3) 1) "108.96000176668167114"2) "34.25999964418929977"GEORADIUSBYMEMBER 以指定的key為中心，找出某一半徑內(nèi)的位置元素
# 找出位于指定元素周圍的其他元素！ 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 返回一個(gè)或多個(gè)位置元素的 Geohash 表示
該命令將返回 11 個(gè)字符的Geohash字符串!
# 將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為一維的字符串，如果兩個(gè)字符串越接近，那么則距離越近！ 127 .0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqing 1 ) "wx4fbxxfke0" 2 ) "wm5xzrybty0"GEO 底層的實(shí)現(xiàn)原理其實(shí)就是 Zset！我們可以使用Zset命令來操作geo！
127 .0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 # 查看地圖中全部的元素 1 ) "chongqing" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 5 ) "shanghai" 6 ) "beijing" 127 .0.0.1:6379> zrem china:city beijing # 移除指定元素！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1 1 ) "chongqing" 2 ) "xian" 3 ) "shengzhen" 4 ) "hangzhou" 5 ) "shanghai"5.2 Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計(jì)
什么是基數(shù)？
A {1,3,5,7,8,7}
B{1,3,5,7,8}
基數(shù)（不重復(fù)的元素） = 5，可以接受誤差！
簡(jiǎn)介
Redis 2.8.9 版本就更新了 Hyperloglog 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)！
Redis Hyperloglog 基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法！
優(yōu)點(diǎn)：占用的內(nèi)存是固定，2^64 不同的元素的技術(shù)，只需要廢 12KB內(nèi)存！如果要從內(nèi)存角度來比較的話 Hyperloglog 首選！
網(wǎng)頁的 UV （一個(gè)人訪問一個(gè)網(wǎng)站多次，但是還是算作一個(gè)人！）
傳統(tǒng)的方式， set 保存用戶的id，然后就可以統(tǒng)計(jì) set 中的元素?cái)?shù)量作為標(biāo)準(zhǔn)判斷!
這個(gè)方式如果保存大量的用戶id，就會(huì)比較麻煩！我們的目的是為了計(jì)數(shù)，而不是保存用戶id；
0.81% 錯(cuò)誤率！ 統(tǒng)計(jì)UV任務(wù)，可以忽略不計(jì)的！
測(cè)試使用
127 .0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j # 創(chuàng)建第一組元素 mykey (integer) 1 127 .0.0.1:6379> pfcount mykey # 統(tǒng)計(jì) mykey 元素的基數(shù)數(shù)量 (integer) 10 127 .0.0.1:6379> PFadd mykey2 i j z x c v b n m # 創(chuàng)建第二組元素 mykey2 (integer) 1 127 .0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2 (integer) 9 127 .0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2 # 合并兩組 mykey mykey2 => mykey3 并集 OK 127 .0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 # 看并集的數(shù)量！ (integer) 15如果允許容錯(cuò)，那么一定可以使用 Hyperloglog ！
如果不允許容錯(cuò)，就使用 set 或者自己的數(shù)據(jù)類型即可！
5.3 Bitmap 位圖
位存儲(chǔ)
統(tǒng)計(jì)用戶信息，活躍，不活躍！ 登錄 、 未登錄！ 打卡， 365 打卡！ 兩個(gè)狀態(tài)的，都可以使用Bitmaps！
Bitmap 位圖，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)！ 都是操作二進(jìn)制位來進(jìn)行記錄，就只有 0 和 1 兩個(gè)狀態(tài)！
365 天 = 365 bit 1字節(jié) = 8bit 46 個(gè)字節(jié)左右！
# 使用bitmap 來記錄 周一到周日的打卡！ # 周一： 1 周二： 0 周三： 1 周四：0 ...... 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 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 3 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1 (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 5 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit sign 6 (integer) 0 # 統(tǒng)計(jì)操作，統(tǒng)計(jì) 打卡的天數(shù)！ 127.0.0.1:6379> bitcount sign (integer) 36、事務(wù)
Redis 事務(wù)本質(zhì)：一組命令的集合！ 一個(gè)事務(wù)中的所有命令都會(huì)被序列化，在事務(wù)執(zhí)行過程的中，會(huì)按照順序執(zhí)行！
一次性、順序性、排他性！執(zhí)行一些列的命令！
------ 隊(duì)列 set set set 執(zhí)行 -------Redis事務(wù)沒有沒有隔離級(jí)別的概念！
所有的命令在事務(wù)中，并沒有直接被執(zhí)行！只有發(fā)起執(zhí)行命令的時(shí)候才會(huì)執(zhí)行！Exec
Redis單條命令是保證原子性的，但是事務(wù)不保證原子性！
redis的事務(wù)：
- 開啟事務(wù)（multi）
- 命令入隊(duì)（…）
- 執(zhí)行事務(wù)（exec）
正常執(zhí)行事務(wù)
# 正常執(zhí)行事務(wù)！ 127 .0.0.1:6379> multi # 開啟事務(wù) OK # 命令入隊(duì) 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 # 執(zhí)行事務(wù) 1 ) OK 2 ) OK 3 ) "v2" 4 ) OK放棄事務(wù)
127 .0.0.1:6379> multi # 開啟事務(wù) 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 # 取消事務(wù) OK 127 .0.0.1:6379> get k4 # 事務(wù)隊(duì)列中命令都不會(huì)被執(zhí)行！ (nil)編譯型異常（代碼有問題！ 命令有錯(cuò)！） ，事務(wù)中所有的命令都不會(huì)被執(zhí)行！
127 .0.0.1:6379> multi OK 127 .0.0.1:6379> set k1 v1 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k3 v3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> getset k3 # 錯(cuò)誤的命令 (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 # 執(zhí)行事務(wù)報(bào)錯(cuò)！ (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. 127 .0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不會(huì)被執(zhí)行！ (nil)運(yùn)行時(shí)異常， 如果事務(wù)隊(duì)列中存在語法性，那么執(zhí)行命令的時(shí)候，其他命令是可以正常執(zhí)行的，錯(cuò)誤命令拋出異常！
127 .0.0.1:6379> set k1 "v1" OK 127 .0.0.1:6379> multi OK 127 .0.0.1:6379> incr k1 # 會(huì)執(zhí)行的時(shí)候失敗！ QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127 .0.0.1:6379> set k3 v3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> get k3 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec 1 ) (error) ERR value is not an integer or out of range # 雖然第一條命令報(bào)錯(cuò)了，但是依舊正常執(zhí)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"監(jiān)控！ Watch （面試常問！）
**悲觀鎖：**很悲觀，認(rèn)為什么時(shí)候都會(huì)出問題，無論做什么都會(huì)加鎖！
**樂觀鎖：**很樂觀，認(rèn)為什么時(shí)候都不會(huì)出問題，所以不會(huì)上鎖！ 更新數(shù)據(jù)的時(shí)候去判斷一下，在此期間是否有人修改過這個(gè)數(shù)據(jù)
- 獲取version
- 更新的時(shí)候比較 version
Redis 監(jiān)視測(cè)試
單線程 正常執(zhí)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 # 監(jiān)視 money 對(duì)象 OK 127 .0.0.1:6379> multi # 事務(wù)正常結(jié)束，數(shù)據(jù)期間沒有發(fā)生變動(dòng)，這個(gè)時(shí)候就正常執(zhí)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測(cè)試多線程修改值 , 使用watch 可以當(dāng)做redis的樂觀鎖操作！
127 .0.0.1:6379> watch money # 監(jiān)視 money OK 127 .0.0.1:6379> multi OK 127 .0.0.1:6379> DECRBY money 10 QUEUED 127 .0.0.1:6379> INCRBY out 10 QUEUED 127 .0.0.1:6379> exec # 執(zhí)行之前，另外一個(gè)線程修改了money的值，這個(gè)時(shí)候，就會(huì)導(dǎo)致事務(wù)執(zhí)行失敗！ (nil)如果修改失敗，獲取最新的值就好
127.0.0.1:6379> unwatch # 事務(wù)執(zhí)行失敗，先解鎖 OK 127.0.0.1:6379> get money # 查看被修改后的值 "900" 127.0.0.1:6379> watch money # 獲取最新的值，再次監(jiān)視 OK 127.0.0.1:6379> multi # 開啟事務(wù) OK 127.0.0.1:6379> decrby money 100 QUEUED 127.0.0.1:6379> incrby out 100 QUEUED 127.0.0.1:6379> exec # 對(duì)比監(jiān)視的值是否發(fā)生變化，如果沒有，執(zhí)行成功 1) (integer) 800 2) (integer) 1007、Jedis
什么是Jedis 是 Redis 官方推薦的 java連接開發(fā)工具！ 使用Java 操作 Redis 中間件！如果你要使用
java 操作 redis，那么一定要對(duì) Jedis 十分的熟悉！
測(cè)試
1 、導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的依賴
<!--導(dǎo)入jedis的包--> <dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><!--fastjson--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.62</version></dependency> </dependencies>2 、編碼測(cè)試：
- 連接數(shù)據(jù)庫
- 操作命令
- 斷開連接！
輸出：
常用的API
String
List
Set
Hash
Zset
所有的api命令，就是我們對(duì)應(yīng)的上面學(xué)習(xí)的指令，一個(gè)都沒有變化！
7.1 事務(wù)
package com.xu;import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Transaction;public class RedisPing {public static void main(String[] args) {Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);jedis.flushDB(); //清除數(shù)據(jù)JSONObject jsonObject = new JSONObject(); //json對(duì)象jsonObject.put("name", "xu");jsonObject.put("age", 11);String jsonString = jsonObject.toJSONString(); //轉(zhuǎn)換為json字符串Transaction multi = jedis.multi();//開啟事務(wù)try {multi.set("key1", jsonString);multi.set("key2", jsonString);int i = 1 / 0; // 代碼拋出異常事務(wù)，執(zhí)行失敗！multi.exec(); //執(zhí)行事務(wù)} catch (Exception e) {multi.discard(); //出現(xiàn)異常，停止事務(wù)e.printStackTrace();} finally {System.out.println(jedis.get("key1"));System.out.println(jedis.get("key2"));jedis.close(); //關(guān)閉連接}} }8、SpringBoot整合
SpringBoot 操作數(shù)據(jù)：spring-data jpa jdbc mongodb redis！
SpringData 也是和 SpringBoot 齊名的項(xiàng)目！
說明： 在 SpringBoot2.x 之后，原來使用的jedis 被替換為了 lettuce?
jedis : 采用的直連，多個(gè)線程操作的話，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用 jedis pool 連接
池！ 更像 BIO 模式
lettuce : 采用netty，實(shí)例可以在多個(gè)線程中進(jìn)行共享，不存在線程不安全的情況！可以減少線程數(shù)據(jù)
了，更像 NIO 模式
源碼分析：
@Bean // 我們可以自己定義一個(gè)redisTemplate來替換這個(gè)默認(rèn)的！ @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory isConnectionFactory) throws UnknownHostException {// 默認(rèn)的 RedisTemplate 沒有過多的設(shè)置，redis 對(duì)象都是需要序列化！// 兩個(gè)泛型都是 Object, Object 的類型，我們后使用需要強(qiáng)制轉(zhuǎn)換 <String, Object>RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template; } @Bean @ConditionalOnMissingBean // 由于 String 是redis中最常使用的類型，所以說單獨(dú)提出來了一個(gè)bean！ public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactoryredisConnectionFactory) throws UnknownHostException {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template; }整合測(cè)試一下
1 、導(dǎo)入依賴
<!-- 操作redis --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>2 、配置連接
# 配置redis spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port= 63793 、測(cè)試！
@SpringBootTest class Redis02SpringbootApplicationTests {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testvoid contextLoads() {// redisTemplate 操作不同的數(shù)據(jù)類型，api和我們的指令是一樣的// opsForValue 操作字符串 類似String ，位圖在這個(gè)里面// opsForList 操作List 類似List// opsForSet// opsForHash// opsForZSet// opsForGeo// opsForHyperLogLog// 除了進(jìn)本的操作，我們常用的方法都可以直接通過redisTemplate操作，比如事務(wù)，和基本的CRUD// 獲取redis的連接對(duì)象// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();// connection.flushDb();// connection.flushAll();redisTemplate.opsForValue().set("mykey","關(guān)注狂神說公眾號(hào)");System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));} }關(guān)于對(duì)象的保存：
我們來編寫一個(gè)自己的 RedisTemplete
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 {// 自己定義了一個(gè) RedisTemplate@Bean@SuppressWarnings("all")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactoryfactory) {// 固定模板，在企業(yè)中，拿去就可以直接使用！// 我們?yōu)榱俗约洪_發(fā)方便，一般直接使用 <String, Object>RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,Object>();template.setConnectionFactory(factory);// Json序列化配置Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = newJackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);// String 的序列化StringRedisSerializer stringRedisSerializer = newStringRedisSerializer();// key采用String的序列化方式template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);// hash的key也采用String的序列化方式template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);// value序列化方式采用jacksontemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// hash的value序列化方式采用jacksontemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);template.afterPropertiesSet();return template;} }所有的redis操作，其實(shí)對(duì)于java開發(fā)人員來說，十分的簡(jiǎn)單，更重要是要去理解redis的思想和每一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用處和作用場(chǎng)景！
9、Redis.conf詳解
啟動(dòng)的時(shí)候，就通過配置文件來啟動(dòng)！
單位
1 、配置文件 unit單位 對(duì)大小寫不敏感！
包含
就好比我們學(xué)習(xí)的Spring、Improt， include
網(wǎng)絡(luò)
bind 127 .0.0.1 # 綁定的ipprotected-mode yes # 保護(hù)模式port 6379 # 端口設(shè)置通用 GENERAL
daemonize yes # 以守護(hù)進(jìn)程的方式運(yùn)行，默認(rèn)是 no，我們需要自己開啟為yes！pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后臺(tái)的方式運(yùn)行，我們就需要指定一個(gè) 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) 生產(chǎn)環(huán)境 # warning (only very important / critical messages are logged) loglevel noticelogfile "" # 日志的文件位置名databases 16 # 數(shù)據(jù)庫的數(shù)量，默認(rèn)是 16 個(gè)數(shù)據(jù)庫always-show-logo yes # 是否總是顯示LOGO快照
持久化， 在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，執(zhí)行了多少次操作，則會(huì)持久化到文件 .rdb 和 .aof
redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如果沒有持久化，那么數(shù)據(jù)斷電即失！
# 如果900s內(nèi)，如果至少有一個(gè)1 key進(jìn)行了修改，我們及進(jìn)行持久化操作 save 900 1 # 如果300s內(nèi)，如果至少10 key進(jìn)行了修改，我們及進(jìn)行持久化操作 save 300 10 # 如果60s內(nèi)，如果至少10000 key進(jìn)行了修改，我們及進(jìn)行持久化操作 save 60 10000 # 我們之后學(xué)習(xí)持久化，會(huì)自己定義這個(gè)測(cè)試！stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化如果出錯(cuò)，是否還需要繼續(xù)工作！rdbcompression yes # 是否壓縮 rdb 文件，需要消耗一些cpu資源！rdbchecksum yes # 保存rdb文件的時(shí)候，進(jìn)行錯(cuò)誤的檢查校驗(yàn)！dir ./ # rdb 文件保存的目錄！REPLICATION 主從復(fù)制
SECURITY 安全
可以在這里設(shè)置redis的密碼，默認(rèn)是沒有密碼！
127 .0.0.1:6379> ping PONG 127 .0.0.1:6379> config get requirepass # 獲取redis的密碼 1 ) "requirepass" 2 ) "" 127 .0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 設(shè)置redis的密碼 OK 127 .0.0.1:6379> config get requirepass # 發(fā)現(xiàn)所有的命令都沒有權(quán)限了 (error) NOAUTH Authentication required. 127 .0.0.1:6379> ping (error) NOAUTH Authentication required. 127 .0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密碼進(jìn)行登錄！ OK 127 .0.0.1:6379> config get requirepass 1 ) "requirepass" 2 ) "123456"限制 CLIENTS
maxclients 10000 # 設(shè)置能連接上redis的最大客戶端的數(shù)量maxmemory <bytes> # redis 配置最大的內(nèi)存容量maxmemory-policy noeviction # 內(nèi)存到達(dá)上限之后的處理策略1 、volatile-lru：只對(duì)設(shè)置了過期時(shí)間的key進(jìn)行LRU（默認(rèn)值）2 、allkeys-lru ： 刪除lru算法的key3 、volatile-random：隨機(jī)刪除即將過期key4 、allkeys-random：隨機(jī)刪除5 、volatile-ttl ： 刪除即將過期的6 、noeviction ： 永不過期，返回錯(cuò)誤APPEND ONLY 模式 aof配置
appendonly no # 默認(rèn)是不開啟aof模式的，默認(rèn)是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情況下，rdb完全夠用！appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字# appendfsync always # 每次修改都會(huì) sync。消耗性能 appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次 sync，可能會(huì)丟失這1s的數(shù)據(jù)！ # appendfsync no # 不執(zhí)行 sync，這個(gè)時(shí)候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！具體的配置，我們?cè)?Redis持久化 中去給大家詳細(xì)詳解！
10、Redis持久化
面試和工作，持久化都是重點(diǎn)！
Redis 是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如果不將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)保存到磁盤，那么一旦服務(wù)器進(jìn)程退出，服務(wù)器中
的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)也會(huì)消失。所以 Redis 提供了持久化功能！
10.1 RDB（Redis DataBase）
什么是RDB
在指定的時(shí)間間隔內(nèi)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)集快照寫入磁盤，也就是行話講的Snapshot快照，它恢復(fù)時(shí)是將快照文件直接讀到內(nèi)存里。
Redis會(huì)單獨(dú)創(chuàng)建（fork）一個(gè)子進(jìn)程來進(jìn)行持久化，會(huì)先將數(shù)據(jù)寫入到一個(gè)臨時(shí)文件中，待持久化過程都結(jié)束了，再用這個(gè)臨時(shí)文件替換上次持久化好的文件。整個(gè)過程中，主進(jìn)程是不進(jìn)行任何IO操作的。這就確保了極高的性能。如果需要進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的恢復(fù)，且對(duì)于數(shù)據(jù)恢復(fù)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 的缺點(diǎn)是最后一次持久化后的數(shù)據(jù)可能丟失。我們默認(rèn)的就是 RDB，一般情況下不需要修改這個(gè)配置！
有時(shí)候在生產(chǎn)環(huán)境我們會(huì)將這個(gè)文件進(jìn)行備份！
rdb保存的文件是dump.rdb 都是在我們的配置文件中快照中進(jìn)行配置的！
觸發(fā)機(jī)制
1 、save的規(guī)則滿足的情況下，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)rdb規(guī)則
2 、執(zhí)行 flushall 命令，也會(huì)觸發(fā)我們的rdb規(guī)則！
3 、退出redis，也會(huì)產(chǎn)生 rdb 文件！
備份就自動(dòng)生成一個(gè) dump.rdb
如何恢復(fù) rdb 文件
1 、只需要將rdb文件放在我們r(jià)edis啟動(dòng)目錄就可以，redis啟動(dòng)的時(shí)候會(huì)自動(dòng)檢查dump.rdb 恢復(fù)其中
的數(shù)據(jù)！
2 、查看需要存在的位置
127 .0.0.1:6379> config get dir 1 ) "dir" 2 ) "/usr/local/bin" # 如果在這個(gè)目錄下存在 dump.rdb 文件，啟動(dòng)就會(huì)自動(dòng)恢復(fù)其中的數(shù)據(jù)幾乎就它自己默認(rèn)的配置就夠用了，但是我們還是需要去學(xué)習(xí)！
優(yōu)點(diǎn)：
1 、適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)恢復(fù)！
2 、對(duì)數(shù)據(jù)的完整性要不高！
缺點(diǎn)：
1 、需要一定的時(shí)間間隔進(jìn)行操作！如果redis意外宕機(jī)了，這個(gè)最后一次修改數(shù)據(jù)就沒有的了！
2 、fork進(jìn)程的時(shí)候，會(huì)占用一定的內(nèi)容空間！！
10.2 AOF（Append Only File）
將我們的所有命令都記錄下來，history，恢復(fù)的時(shí)候就把這個(gè)文件全部在執(zhí)行一遍！
AOF是什么
以日志的形式來記錄每個(gè)寫操作，將Redis執(zhí)行過的所有指令記錄下來（讀操作不記錄），只許追加文件，但不可以改寫文件，redis啟動(dòng)之初會(huì)讀取該文件重新構(gòu)建數(shù)據(jù)，換言之，redis重啟的話就根據(jù)日志文件的內(nèi)容將寫指令從前到后執(zhí)行一次以完成數(shù)據(jù)的恢復(fù)工作
AOF保存的是 appendonly.aof 文件
默認(rèn)是不開啟的，我們需要手動(dòng)進(jìn)行配置！我們只需要將 appendonly 改為yes就開啟了 aof！
重啟，redis 就可以生效了！
如果這個(gè) aof 文件有錯(cuò)誤，這時(shí)候 redis 是啟動(dòng)不起來的，我們需要修復(fù)這個(gè)aof文件
redis 給我們提供了一個(gè)工具 redis-check-aof --fix
如果文件正常，重啟就可以直接恢復(fù)了！
重寫規(guī)則說明
aof 默認(rèn)就是文件的無限追加，文件會(huì)越來越大！
如果 aof 文件大于 64m，太大了！ fork一個(gè)新的進(jìn)程來將我們的文件進(jìn)行重寫！
優(yōu)點(diǎn)：
appendonly no # 默認(rèn)是不開啟aof模式的，默認(rèn)是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情況下， rdb完全夠用！ appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字# appendfsync always # 每次修改都會(huì) sync。消耗性能 appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次 sync，可能會(huì)丟失這1s的數(shù)據(jù)！ # appendfsync no # 不執(zhí)行 sync，這個(gè)時(shí)候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！# rewrite 重寫，1 、每一次修改都同步，文件的完整會(huì)更加好！
2 、每秒同步一次，可能會(huì)丟失一秒的數(shù)據(jù)
3 、從不同步，效率最高的！
缺點(diǎn)：
1 、相對(duì)于數(shù)據(jù)文件來說，aof 遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 rdb，修復(fù)的速度也比 rdb 慢！
2 、Aof 運(yùn)行效率也要比 rdb 慢，所以我們 redis 默認(rèn)的配置就是rdb持久化！
擴(kuò)展
1 、RDB 持久化方式能夠在指定的時(shí)間間隔內(nèi)對(duì)你的數(shù)據(jù)進(jìn)行快照存儲(chǔ)
2 、AOF 持久化方式記錄每次對(duì)服務(wù)器寫的操作，當(dāng)服務(wù)器重啟的時(shí)候會(huì)重新執(zhí)行這些命令來恢復(fù)原始的數(shù)據(jù)，AOF命令以 Redis 協(xié)議追加保存每次寫的操作到文件末尾，Redis還能對(duì)AOF文件進(jìn)行后臺(tái)重寫，使得AOF文件的體積不至于過大。
3 、只做緩存，如果你只希望你的數(shù)據(jù)在服務(wù)器運(yùn)行的時(shí)候存在，你也可以不使用任何持久化
4 、同時(shí)開啟兩種持久化方式
- 在這種情況下，當(dāng)redis重啟的時(shí)候會(huì)優(yōu)先載入AOF文件來恢復(fù)原始的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵谕ǔＧ闆r下AOF文件保存的數(shù)據(jù)集要比RDB文件保存的數(shù)據(jù)集要完整。
- RDB 的數(shù)據(jù)不實(shí)時(shí)，同時(shí)使用兩者時(shí)服務(wù)器重啟也只會(huì)找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？作者建議不要，因?yàn)镽DB更適合用于備份數(shù)據(jù)庫（AOF在不斷變化不好備份），快速重啟，而且不會(huì)有AOF可能潛在的Bug，留著作為一個(gè)萬一的手段。
5 、性能建議
- 因?yàn)镽DB文件只用作后備用途，建議只在Slave上持久化RDB文件，而且只要 15 分鐘備份一次就夠了，只保留 save 900 1 這條規(guī)則。
- 如果Enable AOF ，好處是在最惡劣情況下也只會(huì)丟失不超過兩秒數(shù)據(jù)，啟動(dòng)腳本較簡(jiǎn)單只load自
己的AOF文件就可以了，代價(jià)一是帶來了持續(xù)的IO，二是AOF rewrite 的最后將 rewrite 過程中產(chǎn)
生的新數(shù)據(jù)寫到新文件造成的阻塞幾乎是不可避免的。只要硬盤許可，應(yīng)該盡量減少AOF rewrite
的頻率，AOF重寫的基礎(chǔ)大小默認(rèn)值64M太小了，可以設(shè)到5G以上，默認(rèn)超過原大小100%大小重寫可以改到適當(dāng)?shù)臄?shù)值。 - 如果不Enable AOF ，僅靠 Master-Slave Repllcation 實(shí)現(xiàn)高可用性也可以，能省掉一大筆IO，也
減少了rewrite時(shí)帶來的系統(tǒng)波動(dòng)。代價(jià)是如果Master/Slave 同時(shí)倒掉，會(huì)丟失十幾分鐘的數(shù)據(jù)，
啟動(dòng)腳本也要比較兩個(gè) Master/Slave 中的 RDB文件，載入較新的那個(gè)，微博就是這種架構(gòu)。
11、Redis發(fā)布訂閱
Redis 發(fā)布訂閱(pub/sub)是一種消息通信模式：發(fā)送者(pub)發(fā)送消息，訂閱者(sub)接收消息。微信、 微博、關(guān)注系統(tǒng)！
Redis 客戶端可以訂閱任意數(shù)量的頻道。
訂閱/發(fā)布消息圖：
第一個(gè)：消息發(fā)送者， 第二個(gè)：頻道 ， 第三個(gè)：消息訂閱者！
下圖展示了頻道 channel1 ， 以及訂閱這個(gè)頻道的三個(gè)客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的
關(guān)系：
當(dāng)有新消息通過 PUBLISH 命令發(fā)送給頻道 channel1 時(shí)， 這個(gè)消息就會(huì)被發(fā)送給訂閱它的三個(gè)客戶
端：
命令
這些命令被廣泛用于構(gòu)建即時(shí)通信應(yīng)用，比如網(wǎng)絡(luò)聊天室(chatroom)和實(shí)時(shí)廣播、實(shí)時(shí)提醒等。
| 1 | [PSUBSCRIBE pattern pattern …] 訂閱一個(gè)或多個(gè)符合給定模式的頻道。 |
| 2 | PUBSUB subcommand [argument [argument …]] 查看訂閱與發(fā)布系統(tǒng)狀態(tài)。 |
| 3 | PUBLISH channel message 將信息發(fā)送到指定的頻道。 |
| 4 | PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern …]] 退訂所有給定模式的頻道。 |
| 5 | [SUBSCRIBE channel channel …] 訂閱給定的一個(gè)或多個(gè)頻道的信息。 |
| 6 | UNSUBSCRIBE [channel [channel …]] 指退訂給定的頻道。 |
測(cè)試
訂閱端：
127 .0.0.1:6379> subscribe kuangshenshuo # 訂閱一個(gè)頻道 kuangshenshuo Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1 ) "subscribe" 2 ) "kuangshenshuo" 3 ) (integer) 1 # 等待讀取推送的信息 1 ) "message" # 消息 2 ) "kuangshenshuo" # 那個(gè)頻道的消息 3 ) "hello,kuangshen" # 消息的具體內(nèi)容1 ) "message" 2 ) "kuangshenshuo" 3 ) "hello,redis"發(fā)送端：
127 .0.0.1:6379> publish kuangshenshuo "hello,kuangshen" # 發(fā)布者發(fā)布消息到頻道！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" # 發(fā)布者發(fā)布消息到頻道！ (integer) 1 127 .0.0.1:6379>原理
Redis是使用C實(shí)現(xiàn)的，通過分析 Redis 源碼里的 pubsub.c 文件，了解發(fā)布和訂閱機(jī)制的底層實(shí)現(xiàn)，籍此加深對(duì) Redis 的理解。
Redis 通過 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令實(shí)現(xiàn)發(fā)布和訂閱功能。
通過 SUBSCRIBE 命令訂閱某頻道后，redis-server 里維護(hù)了一個(gè)字典，字典的鍵就是一個(gè)個(gè) 頻道！而字典的值則是一個(gè)鏈表，鏈表中保存了所有訂閱這個(gè) channel 的客戶端。SUBSCRIBE 命令的關(guān)鍵，就是將客戶端添加到給定 channel 的訂閱鏈表中。
通過 PUBLISH 命令向訂閱者發(fā)送消息，redis-server 會(huì)使用給定的頻道作為鍵，在它所維護(hù)的 channel 字典中查找記錄了訂閱這個(gè)頻道的所有客戶端的鏈表，遍歷這個(gè)鏈表，將消息發(fā)布給所有訂閱者。
Pub/Sub 從字面上理解就是發(fā)布（Publish）與訂閱（Subscribe），在Redis中，你可以設(shè)定對(duì)某一個(gè)
key值進(jìn)行消息發(fā)布及消息訂閱，當(dāng)一個(gè)key值上進(jìn)行了消息發(fā)布后，所有訂閱它的客戶端都會(huì)收到相應(yīng)的消息。這一功能最明顯的用法就是用作實(shí)時(shí)消息系統(tǒng)，比如普通的即時(shí)聊天，群聊等功能。
使用場(chǎng)景：
1 、實(shí)時(shí)消息系統(tǒng)！
2 、實(shí)時(shí)聊天！（頻道當(dāng)做聊天室，將信息回顯給所有人即可！）
3 、訂閱，關(guān)注系統(tǒng)都是可以的！
稍微復(fù)雜的場(chǎng)景我們就會(huì)使用 消息中間件 MQ
12、Redis主從復(fù)制
概念
主從復(fù)制，是指將一臺(tái)Redis服務(wù)器的數(shù)據(jù)，復(fù)制到其他的Redis服務(wù)器。前者稱為主節(jié)點(diǎn)
(master/leader)，后者稱為從節(jié)點(diǎn)(slave/follower)；數(shù)據(jù)的復(fù)制是單向的，只能由主節(jié)點(diǎn)到從節(jié)點(diǎn)。
Master以寫為主，Slave 以讀為主。
默認(rèn)情況下，每臺(tái)Redis服務(wù)器都是主節(jié)點(diǎn)；且一個(gè)主節(jié)點(diǎn)可以有多個(gè)從節(jié)點(diǎn)(或沒有從節(jié)點(diǎn))，但一個(gè)從節(jié)點(diǎn)只能有一個(gè)主節(jié)點(diǎn)。
主從復(fù)制的作用主要包括：
一般來說，要將Redis運(yùn)用于工程項(xiàng)目中，只使用一臺(tái)Redis是萬萬不能的（宕機(jī)），原因如下：
- 從結(jié)構(gòu)上，單個(gè)Redis服務(wù)器會(huì)發(fā)生單點(diǎn)故障，并且一臺(tái)服務(wù)器需要處理所有的請(qǐng)求負(fù)載，壓力較
大； - 從容量上，單個(gè)Redis服務(wù)器內(nèi)存容量有限，就算一臺(tái)Redis服務(wù)器內(nèi)存容量為256G，也不能將所有內(nèi)存用作Redis存儲(chǔ)內(nèi)存，一般來說，單臺(tái)Redis最大使用內(nèi)存不應(yīng)該超過20G。
電商網(wǎng)站上的商品，一般都是一次上傳，無數(shù)次瀏覽的，說專業(yè)點(diǎn)也就是"多讀少寫"。
對(duì)于這種場(chǎng)景，我們可以使如下這種架構(gòu)：
主從復(fù)制，讀寫分離！ 80% 的情況下都是在進(jìn)行讀操作！減緩服務(wù)器的壓力！架構(gòu)中經(jīng)常使用！ 一主二從！
只要在公司中，主從復(fù)制就是必須要使用的，因?yàn)樵谡鎸?shí)的項(xiàng)目中不可能單機(jī)使用Redis！
環(huán)境配置
127 .0.0.1:6379> info replication # 查看當(dāng)前庫的信息 # Replication role:master # 角色 master connected_slaves:0 # 沒有從機(jī) master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:0 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:0 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:0 repl_backlog_histlen:0只配置從庫，不用配置主庫！
復(fù)制 3 個(gè)配置文件，然后修改對(duì)應(yīng)的信息
1 、端口
2 、pid文件名字
3 、log文件名字
4 、dump.rdb 文件名字
修改完畢之后，啟動(dòng)我們的 3 個(gè)redis服務(wù)器，可以通過進(jìn)程信息查看！ps -ef|grep redis
一主二從
默認(rèn)情況下，每臺(tái)Redis服務(wù)器都是主節(jié)點(diǎn)； 我們一般情況下只用配置從機(jī)就好了！
認(rèn)老大！ 一主 （ 79 ）二從（ 80 ， 81 ）
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 找誰當(dāng)自己的老大！ OK 127.0.0.1:6380> info replication # Replication role:slave # 當(dāng)前角色是從機(jī) master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主機(jī)的信息 master_port:6379 master_link_status:up master_last_io_seconds_ago:5 master_sync_in_progress:0 slave_repl_offset:14 slave_priority:100 slave_read_only:1 connected_slaves:0 master_replid:c63801d05f947eb101e2d46cfd8209a41653d49b master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:14 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:1 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:1 repl_backlog_histlen:14# 主機(jī)信息 127.0.0.1:6379> info replication # Replication role:master connected_slaves:1 slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=112,lag=1 # 可以看到從機(jī)信息 master_replid:c63801d05f947eb101e2d46cfd8209a41653d49b master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:112 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:1 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:1 repl_backlog_histlen:112如果兩個(gè)都配置完了，就是有兩個(gè)從機(jī)的
真實(shí)的從主配置應(yīng)該在配置文件中配置，這樣的話是永久的，我們這里使用的是命令，暫時(shí)的！
細(xì)節(jié)
主機(jī)可以寫，從機(jī)不能寫只能讀！主機(jī)中的所有信息和數(shù)據(jù)，都會(huì)自動(dòng)被從機(jī)保存！
主機(jī)寫：
127.0.0.1:6379> set k1 v1 OK 127.0.0.1:6379> get k1 "v1"從機(jī)只能讀：
127.0.0.1:6380> keys * 1) "k1" 127.0.0.1:6380> get k1 "v1" 127.0.0.1:6380> set k2 v2 (error) READONLY You can't write against a read only replica.測(cè)試：主機(jī)斷開連接，從機(jī)依舊連接到主機(jī)的，但是沒有寫操作，這個(gè)時(shí)候，主機(jī)如果回來了，從機(jī)依舊可以直接獲取到主機(jī)寫的信息！
如果是使用命令行來配置的主從，這個(gè)時(shí)候如果重啟了，就會(huì)變回主機(jī)！只要變?yōu)閺臋C(jī)，立馬就會(huì)從主機(jī)中獲取值！
復(fù)制原理
Slave 啟動(dòng)成功連接到 master 后會(huì)發(fā)送一個(gè)sync同步命令
Master 接到命令，啟動(dòng)后臺(tái)的存盤進(jìn)程，同時(shí)收集所有接收到的用于修改數(shù)據(jù)集命令，在后臺(tái)進(jìn)程執(zhí)行完畢之后，master將傳送整個(gè)數(shù)據(jù)文件到slave，并完成一次完全同步**（全量復(fù)制）**。
全量復(fù)制：而slave服務(wù)在接收到數(shù)據(jù)庫文件數(shù)據(jù)后，將其存盤并加載到內(nèi)存中。
增量復(fù)制：Master 繼續(xù)將新的所有收集到的修改命令依次傳給slave，完成同步
但是只要是重新連接master，一次完全同步**（全量復(fù)制）**將被自動(dòng)執(zhí)行！ 我們的數(shù)據(jù)一定可以在從機(jī)中看到！
層層鏈路
上一個(gè)Master鏈接下一個(gè) Slave！
這時(shí)候也可以完成我們的主從復(fù)制！
如果沒有老大了，這個(gè)時(shí)候能不能選擇一個(gè)老大出來呢？ 手動(dòng)！
謀朝篡位
如果主機(jī)斷開了連接，我們可以使用 slaveof no one 讓自己變成主機(jī)！其他的節(jié)點(diǎn)就可以手動(dòng)連
接到最新的這個(gè)主節(jié)點(diǎn)（手動(dòng)）！如果這個(gè)時(shí)候老大修復(fù)了，那就重新連接老大！
13、哨兵模式
概述
主從切換技術(shù)的方法是：當(dāng)主服務(wù)器宕機(jī)后，需要手動(dòng)把一臺(tái)從服務(wù)器切換為主服務(wù)器，這就需要人工干預(yù)，費(fèi)事費(fèi)力，還會(huì)造成一段時(shí)間內(nèi)服務(wù)不可用。這不是一種推薦的方式，更多時(shí)候，我們優(yōu)先考慮哨兵模式。Redis從2.8開始正式提供了Sentinel（哨兵） 架構(gòu)來解決這個(gè)問題。謀朝篡位的自動(dòng)版，能夠后臺(tái)監(jiān)控主機(jī)是否故障，如果故障了根據(jù)投票數(shù)自動(dòng)將從庫轉(zhuǎn)換為主庫。
哨兵模式是一種特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程，作為進(jìn)程，它會(huì)獨(dú)立運(yùn)行。其原理是 哨兵通過發(fā)送命令，等待Redis服務(wù)器響應(yīng)，從而監(jiān)控運(yùn)行的多個(gè)Redis實(shí)例。
這里的哨兵有兩個(gè)作用
- 通過發(fā)送命令，讓Redis服務(wù)器返回監(jiān)控其運(yùn)行狀態(tài)，包括主服務(wù)器和從服務(wù)器。
- 當(dāng)哨兵監(jiān)測(cè)到master宕機(jī)，會(huì)自動(dòng)將slave切換成master，然后通過 發(fā)布訂閱模式 通知其他的從服務(wù)器，修改配置文件，讓它們切換主機(jī)。
然而一個(gè)哨兵進(jìn)程對(duì)Redis服務(wù)器進(jìn)行監(jiān)控，可能會(huì)出現(xiàn)問題，為此，我們可以使用多個(gè)哨兵進(jìn)行監(jiān)控。
各個(gè)哨兵之間還會(huì)進(jìn)行監(jiān)控，這樣就形成了多哨兵模式。
假設(shè)主服務(wù)器宕機(jī)，哨兵 1 先檢測(cè)到這個(gè)結(jié)果，系統(tǒng)并不會(huì)馬上進(jìn)行failover過程，僅僅是哨兵 1 主觀的認(rèn)為主服務(wù)器不可用，這個(gè)現(xiàn)象成為 主觀下線 。當(dāng)后面的哨兵也檢測(cè)到主服務(wù)器不可用，并且數(shù)量達(dá)到一定值時(shí)，那么哨兵之間就會(huì)進(jìn)行一次投票，投票的結(jié)果由一個(gè)哨兵發(fā)起，進(jìn)行failover[故障轉(zhuǎn)移]操作。切換成功后，就會(huì)通過發(fā)布訂閱模式，讓各個(gè)哨兵把自己監(jiān)控的從服務(wù)器實(shí)現(xiàn)切換主機(jī)，這個(gè)過程稱為客觀下線 。
測(cè)試
我們目前的狀態(tài)是 一主二從！
1 、配置哨兵配置文件 sentinel.conf 后面的這個(gè)數(shù)字 1 ，代表主機(jī)掛了，slave投票看讓誰接替成為主機(jī)，票數(shù)最多的，就會(huì)成為主機(jī)！
# sentinel monitor 被監(jiān)控的名稱 host port 1 sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 12 、啟動(dòng)哨兵！
[root@Linux-xu bin]# redis-sentinel RedisConfig/sentinel.conf 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # Redis version=5.0.8, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=61063, just started 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.768 # Configuration loaded 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.770 * Increased maximum number of open files to 10032 (it was originally set to 1024)._._ _.-``__ ''-._ _.-`` `. `_. ''-._ Redis 5.0.8 (00000000/0) 64 bit.-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._ ( ' , .-` | `, ) Running in sentinel mode|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 26379| `-._ `._ / _.-' | PID: 61063`-._ `-._ `-./ _.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | http://redis.io `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'| | `-._`-._ _.-'_.-' | `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-' `-._ `-.__.-' _.-' `-._ _.-' `-.__.-' 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.772 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.774 # Sentinel ID is 40074a476dbe27d420e78ec7eac1ba0b6d5266cb 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.774 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.783 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379 61063:X 27 Jul 2020 17:17:09.786 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379如果Master 節(jié)點(diǎn)斷開了，這個(gè)時(shí)候就會(huì)從從機(jī)中隨機(jī)選擇一個(gè)服務(wù)器！ （這里面有一個(gè)投票算法！）
如果主機(jī)此時(shí)回來了，只能歸并到新的主機(jī)下，當(dāng)做從機(jī)，這就是哨兵模式的規(guī)則！
哨兵模式
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
哨兵模式的全部配置
# Example sentinel.conf # 哨兵sentinel實(shí)例運(yùn)行的端口 默認(rèn) 26379 port 26379 # 多個(gè)哨兵集群就得配置端口# 哨兵sentinel的工作目錄 dir /tmp# 哨兵sentinel監(jiān)控的redis主節(jié)點(diǎn)的 ip port # master-name 可以自己命名的主節(jié)點(diǎn)名字 只能由字母A-z、數(shù)字0-9 、這三個(gè)字符".-_"組成。 # quorum 配置多少個(gè)sentinel哨兵統(tǒng)一認(rèn)為master主節(jié)點(diǎn)失聯(lián) 那么這時(shí)客觀上認(rèn)為主節(jié)點(diǎn)失聯(lián)了 # sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum> sentinel monitor mymaster 127 .0.0.1 6379 2# 當(dāng)在Redis實(shí)例中開啟了requirepass foobared 授權(quán)密碼 這樣所有連接Redis實(shí)例的客戶端都要提供密碼 # 設(shè)置哨兵sentinel 連接主從的密碼 注意必須為主從設(shè)置一樣的驗(yàn)證密碼 # sentinel auth-pass <master-name> <password> sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd# 指定多少毫秒之后 主節(jié)點(diǎn)沒有應(yīng)答哨兵sentinel 此時(shí) 哨兵主觀上認(rèn)為主節(jié)點(diǎn)下線 默認(rèn) 30 秒 # sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds> sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000# 這個(gè)配置項(xiàng)指定了在發(fā)生failover主備切換時(shí)最多可以有多少個(gè)slave同時(shí)對(duì)新的master進(jìn)行 同步，這個(gè)數(shù)字越小，完成failover所需的時(shí)間就越長，但是如果這個(gè)數(shù)字越大，就意味著越 多的slave因?yàn)閞eplication而不可用。可以通過將這個(gè)值設(shè)為 1 來保證每次只有一個(gè)slave 處于不能處理命令請(qǐng)求的狀態(tài)。 # sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves> sentinel parallel-syncs mymaster 1# 故障轉(zhuǎn)移的超時(shí)時(shí)間 failover-timeout 可以用在以下這些方面： #1. 同一個(gè)sentinel對(duì)同一個(gè)master兩次failover之間的間隔時(shí)間。 #2. 當(dāng)一個(gè)slave從一個(gè)錯(cuò)誤的master那里同步數(shù)據(jù)開始計(jì)算時(shí)間。直到slave被糾正為向正確的master那里同步數(shù)據(jù)時(shí)。 #3.當(dāng)想要取消一個(gè)正在進(jìn)行的failover所需要的時(shí)間。 #4.當(dāng)進(jìn)行failover時(shí)，配置所有slaves指向新的master所需的最大時(shí)間。不過，即使過了這個(gè)超時(shí)，slaves依然會(huì)被正確配置為指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的規(guī)則來了 # 默認(rèn)三分鐘 # sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds> sentinel failover-timeout mymaster 180000# SCRIPTS EXECUTION #配置當(dāng)某一事件發(fā)生時(shí)所需要執(zhí)行的腳本，可以通過腳本來通知管理員，例如當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行不正常時(shí)發(fā)郵件通知 相關(guān)人員。 #對(duì)于腳本的運(yùn)行結(jié)果有以下規(guī)則： #若腳本執(zhí)行后返回 1 ，那么該腳本稍后將會(huì)被再次執(zhí)行，重復(fù)次數(shù)目前默認(rèn)為 10 #若腳本執(zhí)行后返回 2 ，或者比 2 更高的一個(gè)返回值，腳本將不會(huì)重復(fù)執(zhí)行。 #如果腳本在執(zhí)行過程中由于收到系統(tǒng)中斷信號(hào)被終止了，則同返回值為 1 時(shí)的行為相同。 #一個(gè)腳本的最大執(zhí)行時(shí)間為60s，如果超過這個(gè)時(shí)間，腳本將會(huì)被一個(gè)SIGKILL信號(hào)終止，之后重新執(zhí)行。 #通知型腳本:當(dāng)sentinel有任何警告級(jí)別的事件發(fā)生時(shí)（比如說redis實(shí)例的主觀失效和客觀失效等等），將會(huì)去調(diào)用這個(gè)腳本，這時(shí)這個(gè)腳本應(yīng)該通過郵件，SMS等方式去通知系統(tǒng)管理員關(guān)于系統(tǒng)不正常運(yùn)行的信息。調(diào)用該腳本時(shí)，將傳給腳本兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是事件的類型，一個(gè)是事件的描述。如果sentinel.conf配置文件中配置了這個(gè)腳本路徑，那么必須保證這個(gè)腳本存在于這個(gè)路徑，并且是可執(zhí)行的，否則sentinel無法正常啟動(dòng)成功。 #通知腳本 # shell編程 # sentinel notification-script <master-name> <script-path> sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh# 客戶端重新配置主節(jié)點(diǎn)參數(shù)腳本 # 當(dāng)一個(gè)master由于failover而發(fā)生改變時(shí)，這個(gè)腳本將會(huì)被調(diào)用，通知相關(guān)的客戶端關(guān)于master地址已經(jīng)發(fā)生改變的信息。 # 以下參數(shù)將會(huì)在調(diào)用腳本時(shí)傳給腳本: # <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port> # 目前<state>總是“failover”, # <role>是“l(fā)eader”或者“observer”中的一個(gè)。 # 參數(shù) from-ip, from-port, to-ip, to-port是用來和舊的master和新的master(即舊的slave)通信的 # 這個(gè)腳本應(yīng)該是通用的，能被多次調(diào)用，不是針對(duì)性的。 # sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path> sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由運(yùn)維來配置！14、Redis緩存穿透和雪崩
服務(wù)的高可用問題！
在這里我們不會(huì)詳細(xì)的區(qū)分析解決方案的底層！
Redis緩存的使用，極大的提升了應(yīng)用程序的性能和效率，特別是數(shù)據(jù)查詢方面。但同時(shí)，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數(shù)據(jù)的一致性問題，從嚴(yán)格意義上講，這個(gè)問題無解。如果對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求很高，那么就不能使用緩存。
另外的一些典型問題就是，緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿。目前，業(yè)界也都有比較流行的解決方案。
14.1 緩存穿透（查不到）
概念
緩存穿透的概念很簡(jiǎn)單，用戶想要查詢一個(gè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫沒有，也就是緩存沒有命中，于是向持久層數(shù)據(jù)庫查詢。發(fā)現(xiàn)也沒有，于是本次查詢失敗。當(dāng)用戶很多的時(shí)候，緩存都沒有命中（秒殺！），于是都去請(qǐng)求了持久層數(shù)據(jù)庫。這會(huì)給持久層數(shù)據(jù)庫造成很大的壓力，這時(shí)候就相當(dāng)于出現(xiàn)了緩存穿透。
解決方案
布隆過濾器
布隆過濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)所有可能查詢的參數(shù)以hash形式存儲(chǔ)，在控制層先進(jìn)行校驗(yàn)，不符合則丟棄，從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力；
緩存空對(duì)象
當(dāng)存儲(chǔ)層不命中后，即使返回的空對(duì)象也將其緩存起來，同時(shí)會(huì)設(shè)置一個(gè)過期時(shí)間，之后再訪問這個(gè)數(shù)據(jù)將會(huì)從緩存中獲取，保護(hù)了后端數(shù)據(jù)源；
但是這種方法會(huì)存在兩個(gè)問題：
1 、如果空值能夠被緩存起來，這就意味著緩存需要更多的空間存儲(chǔ)更多的鍵，因?yàn)檫@當(dāng)中可能會(huì)有很多的空值的鍵；
2 、即使對(duì)空值設(shè)置了過期時(shí)間，還是會(huì)存在緩存層和存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)會(huì)有一段時(shí)間窗口的不一致，這對(duì)于需要保持一致性的業(yè)務(wù)會(huì)有影響。
14.2 緩存擊穿（量太大，緩存過期！）
概述
這里需要注意和緩存擊穿的區(qū)別，緩存擊穿，是指一個(gè)key非常熱點(diǎn)，在不停的扛著大并發(fā)，大并發(fā)集中對(duì)這一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行訪問，當(dāng)這個(gè)key在失效的瞬間，持續(xù)的大并發(fā)就穿破緩存，直接請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫，就像在一個(gè)屏障上鑿開了一個(gè)洞。
當(dāng)某個(gè)key在過期的瞬間，有大量的請(qǐng)求并發(fā)訪問，這類數(shù)據(jù)一般是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，由于緩存過期，會(huì)同時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫來查詢最新數(shù)據(jù)，并且回寫緩存，會(huì)導(dǎo)使數(shù)據(jù)庫瞬間壓力過大。
解決方案
設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過期
從緩存層面來看，沒有設(shè)置過期時(shí)間，所以不會(huì)出現(xiàn)熱點(diǎn) key 過期后產(chǎn)生的問題。
加互斥鎖
分布式鎖：使用分布式鎖，保證對(duì)于每個(gè)key同時(shí)只有一個(gè)線程去查詢后端服務(wù)，其他線程沒有獲得分布式鎖的權(quán)限，因此只需要等待即可。這種方式將高并發(fā)的壓力轉(zhuǎn)移到了分布式鎖，因此對(duì)分布式鎖的考驗(yàn)很大。
14.3 緩存雪崩
概念
緩存雪崩，是指在某一個(gè)時(shí)間段，緩存集中過期失效。Redis 宕機(jī)！
產(chǎn)生雪崩的原因之一，比如在寫本文的時(shí)候，馬上就要到雙十二零點(diǎn)，很快就會(huì)迎來一波搶購，這波商品時(shí)間比較集中的放入了緩存，假設(shè)緩存一個(gè)小時(shí)。那么到了凌晨一點(diǎn)鐘的時(shí)候，這批商品的緩存就都過期了。而對(duì)這批商品的訪問查詢，都落到了數(shù)據(jù)庫上，對(duì)于數(shù)據(jù)庫而言，就會(huì)產(chǎn)生周期性的壓力波峰。于是所有的請(qǐng)求都會(huì)達(dá)到存儲(chǔ)層，存儲(chǔ)層的調(diào)用量會(huì)暴增，造成存儲(chǔ)層也會(huì)掛掉的情況。
其實(shí)集中過期，倒不是非常致命，比較致命的緩存雪崩，是緩存服務(wù)器某個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或斷網(wǎng)。因?yàn)樽匀恍纬傻木彺嫜┍?#xff0c;一定是在某個(gè)時(shí)間段集中創(chuàng)建緩存，這個(gè)時(shí)候，數(shù)據(jù)庫也是可以頂住壓力的。無非就是對(duì)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生周期性的壓力而已。而緩存服務(wù)節(jié)點(diǎn)的宕機(jī)，對(duì)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器造成的壓力是不可預(yù)知的，很有可能瞬間就把數(shù)據(jù)庫壓垮。
解決方案
redis高可用
這個(gè)思想的含義是，既然redis有可能掛掉，那我多增設(shè)幾臺(tái)redis，這樣一臺(tái)掛掉之后其他的還可以繼續(xù)工作，其實(shí)就是搭建的集群。（異地多活！）
限流降級(jí)（在SpringCloud講解過！）
這個(gè)解決方案的思想是，在緩存失效后，通過加鎖或者隊(duì)列來控制讀數(shù)據(jù)庫寫緩存的線程數(shù)量。比如對(duì)某個(gè)key只允許一個(gè)線程查詢數(shù)據(jù)和寫緩存，其他線程等待。
數(shù)據(jù)預(yù)熱
數(shù)據(jù)加熱的含義就是在正式部署之前，我先把可能的數(shù)據(jù)先預(yù)先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的數(shù)據(jù)就會(huì)加載到緩存中。在即將發(fā)生大并發(fā)訪問前手動(dòng)觸發(fā)加載緩存不同的key，設(shè)置不同的過期時(shí)間，讓緩存失效的時(shí)間點(diǎn)盡量均勻。
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【狂神说】Redis笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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