狂神 redis笔记 docker
首先介紹redis默認(rèn)端口號為6379，為什么嘞，主要粉絲效應(yīng)！
#redis中文命令手冊
https://www.redis.com.cn/commands.html
docker pull redis
下載redis
如使用非root用戶，則需要在命令前加上sudo命令，否則會報錯
sudo mkdir -p /mydata/redis/conf
sudo touch /mydata/redis/conf/redis.conf
創(chuàng)建redis.conf 配置文件
[root@localhost ~]# docker run -p 6379:6379 --name redis -v /mydata/redis/data:/data -v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -d redis redis-server /etc/redis/redisnbZX.conf
啟動redis
[root@localhost ~]# docker exec -it redis redis-server -v
Redis server v=6.0.10 sha=00000000:0 malloc=jemalloc-5.1.0 bits=64 build=66898bb7acd47e81
此上代碼為查看redis版本，可以看出我的版本下載的位6.0.10
[root@localhost ~]# docker exec -it redis redis-cli
docker連接redis容器命令↑
127.0.0.1:6379> ping
PONG
輸入ping如顯示pong則啟動測試成功
127.0.0.1:6379> set name xiaoxue
OK
127.0.0.1:6379> get name
“xiaoxue”
127.0.0.1:6379> keys *
此上為測試redis功能
127.0.0.1:6379> shutdown
關(guān)閉redis
**
性能測試
**
redis-benchmark是一個壓力測試工具 !
官方自帶的性能測試工具 !
redis-benchmark命令參數(shù) !
上圖參數(shù)來自菜鳥教程
[root@192 bin]# redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
linux下測試性能
[root@192 bin]# docker exec -it 705c1a53a8bf redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 100000
以上為docker鏡像下調(diào)用壓測命令
上圖為測試過程
基礎(chǔ)知識
redis默認(rèn)有16個數(shù)據(jù)庫
默認(rèn)是第0個
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[1]> keys *
keys * 查看數(shù)據(jù)庫所以的key
127.0.0.1:6379[1]> flushdb
OK
127.0.0.1:6379[1]> keys *
(empty array)
flushdb 清除當(dāng)前數(shù)據(jù)庫
127.0.0.1:6379[3]> flushall
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379[3]> select 0
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
flushall 清空所有數(shù)據(jù)庫內(nèi)容
Redis是單線程的！
Redis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，既然可以使用單線程實(shí)現(xiàn)，就使用單線程了!
Redis 是C語言寫的，官方提供的數(shù)據(jù)為 100000+ 的QPS ，這個完全不比同樣使用key-value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上下文會切換! ）一定比單線程效率高!
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上下文會切換：耗時的操作! ! !),對于內(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CPU上的，在內(nèi)存情況下，這個就是最佳的方案 !
五大數(shù)據(jù)類型
Redis-Key
String
List
Set
Hash
Zset
三種特殊數(shù)據(jù)類型
geospatial
hyperloglog
bitmaps
127.0.0.1:6379> EXISTS name # 判斷當(dāng)前key是否存在，存在返回1，不存在返回0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXISTS number
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1 # 移除當(dāng)前key
(integer) 1
EXPIRE name 5 #設(shè)置key過期時間，單位是秒，過期后會自動刪除
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ttl name #查看當(dāng)前key剩余時間
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get name
“shsha”
127.0.0.1:6379> type name #查看當(dāng)前key的類型
string
String(字符串)
127.0.0.1:6379> set xue c
OK
127.0.0.1:6379> get xue
“c”
127.0.0.1:6379> APPEND xue " big" #追加字符串，如果當(dāng)前key不存在，該命令相當(dāng)于set key
(integer) 5
127.0.0.1:6379> get xue
“c big”
127.0.0.1:6379> STRLEN xue # 獲取字符串長度
(integer) 5
127.0.0.1:6379> set mones 0 #初始瀏覽量為0
OK
127.0.0.1:6379> get mones
“0”
127.0.0.1:6379> incr views #自增1 瀏覽量+1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get mones
“0”
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 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 mones
“0”
127.0.0.1:6379> INCRBY mones 10 #可以設(shè)置指定增量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> DECRBY mones 8 #可以設(shè)置指定減量
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get mones
“hello mones”
127.0.0.1:6379> GETRANGE mones 0 3 #截取指定字符串[0,3]
“hell”
127.0.0.1:6379> GETRANGE mones 0 -1 #獲取全部的字符串，和get key一樣
“hello mones”
127.0.0.1:6379> get mones2
“asdfgh”
127.0.0.1:6379> SETRANGE mones2 1 nn #替換指定位置開始的字符串
(integer) 6
127.0.0.1:6379> get mones2
“annfgh”
setex #設(shè)置過期時間
setnx #不存在在設(shè)置(分布式鎖中常用)
127.0.0.1:6379> setex mones3 10 “hi baby” #設(shè)置mones3 的值為 hi baby，10秒后過期
OK
127.0.0.1:6379> setnx monesluna “redis” #如果monesluna存在，創(chuàng)建失敗
(integer) 1
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 #批量設(shè)置，同時設(shè)置多個值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 #批量獲取key值，同時獲取多個值
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4 #msetnx是一個原子性操作，要么一起成功，要么一起失敗
(integer) 0
127.0.0.1:6379> set user:1 {name:zhangsan,age:3}#設(shè)置一個user:1對象 值為json字符來保存一個對象!
OK
127.0.0.1:6379> get user:1
“{name:zhangsan,age:3}”
#以下為key的巧妙設(shè)計： user:{id}:{filed} ,如此設(shè)計在Redis中完全ok！
127.0.0.1:6379> mset user:1:name lisi user:1:age 10
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
##getset #先get然后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，則返回原來的值，并設(shè)置成新值
“redis”
127.0.0.1:6379> get db
“mongodb”
小總結(jié)：String類似的使用常見：value除了是我們的字符串還可以是我們的數(shù)字！
●計數(shù)器
●統(tǒng)計多單位的數(shù)量
●粉絲數(shù)
●對象緩存存儲！
List(列表)
在redis里，可以把list玩成，棧，隊列，阻塞隊列！
所以list命令 以l開頭，redis不區(qū)分大小寫命令
127.0.0.1:6379> LPUSH list one #將一個值或多個值，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
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1
127.0.0.1:6379> RPUSH list four #將一個或多個值，插入到列表尾部(右)
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
127.0.0.1:6379> Lpop list #移除list第一個元素
“three”
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
127.0.0.1:6379> Rpop list #移除list最后一個元素
“four”
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
127.0.0.1:6379> Lindex list 1 #通過下標(biāo)獲得list中的某一個值
“one”
127.0.0.1:6379> Lindex list 0
“two”
127.0.0.1:6379> llen list #返回列表的長度
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one #移除list集合中指定個數(shù)的value，精確匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “mones1”
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “mones2”
(integer) 2
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “mones3”
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “mones4”
(integer) 4
127.0.0.1:6379> Ltrim mylist 1 2 #通過下標(biāo)截取指定位置的長度，這個list已經(jīng)被改變，只剩下截取的元素
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “ss”
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “dd”
(integer) 2
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “cc”
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Rpush mylist “ff”
(integer) 4
127.0.0.1:6379> RpopLpush mylist myotherlist #移除列表中的最后一個元素，將他移動到新的列表中
“ff”
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1 #查看原來的列表
127.0.0.1:6379> LRANGE myotherlist 0 -1 #查看目標(biāo)列表中，確實(shí)存在該值
127.0.0.1:6379> lRANGE mylist 0 -1
127.0.0.1:6379> lset mylist 0 haha #將列表中指定下標(biāo)的值，替換為另外一個值，更新操作，如果列表不存在或沒有該索引，則會報錯(error)
OK
127.0.0.1:6379> lRANGE mylist 0 -1
Linsert #將某個具體的value插入到列表中某個元素的前面或后面
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
127.0.0.1:6379> LINSERT list before bb hello #linsert before 插入到某元素前面
(integer) 5
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
127.0.0.1:6379> LINSERT list after cc mones #linsert before 插入到某元素后面
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
list小結(jié)
●他實(shí)際上是一個鏈表，before Node after ，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
●如果移除了所以值，空鏈表，也代表不存在!
●在兩邊插入或者改動值，效率最高！中間元素，相對啦愛說效率會低一些
消息排隊 ！消息隊列 （Lpush Rpop），棧(Lpush Lpop)
Set(集合)
set無序不重復(fù) set中的值是不能重復(fù)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 “mones”
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset “l(fā)una”
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Smembers myset #查看指定set的所有值
127.0.0.1:6379> Sismember myset “hello” #判斷某一個值是不是在set集合中存在返回1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> Sismember myset sss##判斷某一個值是不是在set集合中存在返回1，不存在返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> scard myset #獲取set集合中的元素個數(shù)!
(integer) 3
127.0.0.1:6379> srem myset hello #移除set集合中指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 2
127.0.0.1:6379> smembers myset
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset #隨機(jī)抽選出一個元素
“hahah”
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
“mones”
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2 #隨機(jī)抽選出指定個數(shù)的元素
127.0.0.1:6379> smembers myset
127.0.0.1:6379> spop myset #隨機(jī)刪除某一個set集合中的元素
“hahah”
127.0.0.1:6379> smembers myset
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 mones
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset luna
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 “mones” #將一個指定的值，移動到另外一個set集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
127.0.0.1:6379> smembers myset2
sdiff 差集 sinter交集 sunion并集
Hash(哈希)
Map集合，key-map 這個值是一個map集合 !
127.0.0.1:6379> hset maphash key1 mones #set一個具體的key -value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset maphash key2 luna
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget maphash key1 #get一個具體的key
“mones”
127.0.0.1:6379> hget maphash key2
“l(fā)una”
127.0.0.1:6379> hmset maphash key1 thanks key2 thanks2 #設(shè)置多個key-value
OK
127.0.0.1:6379> hmget maphash key1 key2 #獲取多個key-value
127.0.0.1:6379> hdel maphash key1 #刪除hash指定key字段！對應(yīng)的value值也就消失了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall maphash #獲取全部數(shù)據(jù)
127.0.0.1:6379> hlen maphash #獲取hash表的字段數(shù)量
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS maphash key2 #判斷hash中指定字段是否存在，存在返回1，否則返回0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS maphash key1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hkeys maphash #獲得所有key
127.0.0.1:6379> hvals maphash #獲取所有value
Zset(有序集合)
在set的基礎(chǔ)上，增加了一個值，set k1 v1 zset k1 score1 v1
127.0.0.1:6379> zadd score 500 xiaoxue #zset集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd score 300 dige
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd score 600 pipi
(integer) 1
#ZRANGEBYSCORE key min max
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE score -inf +inf #顯示全部的用戶 從小到大
127.0.0.1:6379> zrevrange score 0 -1 #顯示全部用戶 從大到小
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE score -inf +inf withscores #顯示全部的用戶并且附帶成績
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE score -inf 550 withscores #顯示score小于550的員工的升序排列
##############
127.0.0.1:6379> zrange score 0 -1 #遍歷有序集合
127.0.0.1:6379> zrem score pipi #移除有序集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange score 0 -1
127.0.0.1:6379> zcard score #獲取有序集合中的個數(shù)
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello 2 world 3 xiaoxue #批量插入
(integer) 3
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
其余的一些API，通過我們的學(xué)習(xí)，剩下的，如果工作中有需要，可以去查看官方文檔！官方文檔是最正確的！
案例思路：zset 排序 存儲班級成績表，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測試 ！
三種特殊數(shù)據(jù)類型
geospatial 地理位置
朋友的定位，附近的人，打車距離計算？
Redis的Geo 在Redis3.2版本就推出了！這個功能可以推算地理位置的信息，兩地之間的舉例，方圓幾里的人！
可以查詢一些測試數(shù)據(jù)：http://www.jsons.cn/xiehouyu/
只有六個命令
官方文檔:https://www.redis.net.cn/order
geoadd：添加地理位置的坐標(biāo)。
規(guī)則：兩級無法直接添加，我們一般會下載城市數(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，該命令將會返回一個錯誤。
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 22.547 114.08 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 31.242 121.18 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 118.80 32.06 nanjing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.55 29.56 chongqing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 125.15 42.93 xian
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114.65 33.60 zhoukou
(integer) 1
geopos：獲取地理位置的坐標(biāo)。
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city xian chongqing zhoukou
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city nanjing
geodist：計算兩個位置之間的距離。
單位:
● m 表示單位為米
● km 表示單位為千米
● mi 表示單位為英里
● ft 表示單位為英尺
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city chongqing zhoukou
“888935.4795”
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city nanjing xian
“1331555.6271”
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city nanjing xian km
“1331.5556”
georadius：根據(jù)用戶給定的經(jīng)緯度坐標(biāo)來獲取指定范圍內(nèi)的地理位置集合。附近的人
所有數(shù)據(jù)都應(yīng)該錄入：china:city,才會讓結(jié)果更加清晰！
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km #以110 30 這個經(jīng)緯度為中心方圓1000km內(nèi)的城市
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km #以110 30 這個經(jīng)緯度為中心方圓500km內(nèi)的城市
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist #以110 30 為中心方圓500km的城市及其相距的距離
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord #以110 30 為中心方圓500km的城市及其坐標(biāo)
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 1 #以110 30 為中心方圓1000km的城市及其相距距離和坐標(biāo)，只能顯示一條
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 2
#以110 30 為中心方圓1000km的城市及其相距距離和坐標(biāo)，只能顯示兩條
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 3
georadiusbymember：根據(jù)儲存在位置集合里面的某個地點(diǎn)獲取指定范圍內(nèi)的地理位置集合。
#找出位于指定元素范圍內(nèi)的其它元素
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city nanjing 1000 km #找出位于nanjing 1000km的其它城市
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city zhoukou 500 km
geohash：返回一個或多個位置對象的 geohash 值。
將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為一維的字符串，如果兩個字符串越接近，那么距離越近
127.0.0.1:6379> geohash china:city chongqing zhoukou
GEO的底層實(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
127.0.0.1:6379> zrem china:city xian #刪除地圖中指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
hyperloglog
什么是基數(shù)？
A{1,2,3,4,5,6,5,4}
B{1,3,5,7}
基數(shù)(不重復(fù)打的元素) = 3,可以接受誤差
簡介
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)計的算法
優(yōu)點(diǎn)：占用的內(nèi)存是固定的，2^64不同的元素的技術(shù)，只需要12KB內(nèi)存！如果從內(nèi)存角度來比較的話Hyperloglog首選！
網(wǎng)頁的UV（一個人訪問一個網(wǎng)站多次，但是還是算作一個人!）
傳統(tǒng)的方式，set保存用戶的id，然后就可以統(tǒng)計set中的元素數(shù)量作為標(biāo)準(zhǔn)判斷！
這個方式如果保存大量的用戶id，就會比較麻煩！我們的目的是為了計數(shù)，而不是為了保存用戶id；
0.81%錯誤率！統(tǒng)計UV任務(wù)，可以忽略不計的！
測試使用
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mykey元素的基數(shù)數(shù)量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFadd mykey2 a b c d e b c n f #創(chuàng)建第一組元素mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 7
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 #合并mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 #查看并集的數(shù)量
(integer) 11
如果允許容錯，那么一定可以使用Hyperloglog !
如果不允許容錯，就使用set或者自己的數(shù)據(jù)類型即可 !
bitmap
位存儲
統(tǒng)計用戶信息，活躍，不活躍 ！登錄 未登錄 ！ 打卡 365天打卡 ！ 兩個狀態(tài)的， 都可以使用 Bitmaps ！
Bitmaps 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1兩個狀態(tài) ！
365天 = 365bit 1字節(jié)=8bit
使用bitmaps來記錄 周一到周日的打卡 ！
周一：1 周二 ： 0 周三： 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 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
查看某一天是否打卡
127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 0
統(tǒng)計打卡的天數(shù)
127.0.0.1:6379> bitcount sign #統(tǒng)計這周的打卡記錄，就可以看到是否全勤
(integer) 3
事務(wù)
Redis 事務(wù)本質(zhì)： 一組命令的集合! 一個事務(wù)中的所有命令都會被序列化，在事務(wù)執(zhí)行過程中，會按照順序執(zhí)行！
一次性、順序性、排他性！執(zhí)行一些列的命令
Redis事務(wù)沒有隔離級別的概念!
所有命令在事務(wù)中，并沒有直接執(zhí)行！只有發(fā)起執(zhí)行命令的時候才會執(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(…)
●執(zhí)行事務(wù)(exec)
正常執(zhí)行事務(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> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec 執(zhí)行事務(wù)
放棄事務(wù)
127.0.0.1:6379> multi 開啟事務(wù)
OK
127.0.0.1:6379> set a1 b1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set a2 b2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set a3 b3
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD 取消事務(wù)
OK
127.0.0.1:6379> get a3 事務(wù)隊列中的命令都不會被執(zhí)行!
(nil)
127.0.0.1:6379> get a1
(nil)
編譯型異常(代碼有問題！ 命令有錯 ！)，事務(wù)中所有的命令都不會被執(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> getset k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> getset k4 錯誤的命令
(error) ERR wrong number of arguments for ‘getset’ command
127.0.0.1:6379> getset k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec 執(zhí)行事務(wù)報錯
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 所以命令都不會執(zhí)行
(nil)
運(yùn)行時異常(1/0)，如果事務(wù)隊列中存在與發(fā)行，那么執(zhí)行命令的時候，其它命令是可以正常執(zhí)行的，錯誤命令拋出異常
127.0.0.1:6379> set k1 “v1”
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr k1 會執(zhí)行的時候失敗
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 k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec 雖然第一條命令報錯了，但是依舊正常執(zhí)行成功了!
127.0.0.1:6379> get k3
“v3”
127.0.0.1:6379> get k1
“v1”
監(jiān)控！Watch （面試場問）
悲觀鎖:
●很悲觀，認(rèn)為什么時候都會出問題，無論做什么都會加鎖!
樂觀鎖：
●很樂觀，認(rèn)為什么時候都不會出問題，所以不會上鎖！更新數(shù)據(jù)的時候去判斷一下，在此期間是否有人修改過這個數(shù)據(jù)
●獲取version
●更新的時候比較version
Redis監(jiān)視測試
watch 監(jiān)視對象當(dāng)前值， 如果事務(wù)執(zhí)行之間值被其它線程改變，則執(zhí)行失敗，此時需要unwatch，然后重新watch
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，這個時候就正常執(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
測試多線程修改值，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對象
OK
127.0.0.1:6379> multi
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 執(zhí)行之前，另外一個線程修改了值，這個時候，會導(dǎo)致事務(wù)執(zhí)行失敗！
(nil)
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jedis十分的熟悉！
慢慢來會很快!
首先maven中導(dǎo)入地址
<dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.75</version></dependency></dependencies>●連接數(shù)據(jù)庫
●操作命令
●斷開連接！
public static void main(String[] args) {
//1. new Jedis 對象即可
Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”,6379);
//jedis所以的命令就是我們之前學(xué)習(xí)的所有命令！所以之前的指令學(xué)習(xí)很重要！
System.out.println(jedis.ping());
}
輸出：
常用API
String get set
List push rem
Set add
Hash hset
Zset zadd
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SpringBoot2.0 以后，原來使用的jedis 被替換成了lettuce！
jedis：采用的直連，多個線程操作的話，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
整合測試一下
1.導(dǎo)入依賴
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
2.配置連接
配置redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
3.測試！
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
// connection.flushDb();;
// connection.flushAll();
需要序列化pojo類中的對象，實(shí)現(xiàn)serializable接口，才能執(zhí)行成功
可以通過編寫RedisUtill類來簡化代碼書寫
所以的redis操作，其實(shí)對于java開發(fā)人員來說，十分的簡單，更重要的是理解redis的思想和每一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用處和作用場景！
Redis.conf詳解
啟動的時候，就通過配置文件來啟動！
網(wǎng)絡(luò)
bin 127.0.0.1 #綁定的ip
protected-mode yes #保護(hù)模式
port 6379 #端口設(shè)置
通用GENERAL
demonize 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 #如果以后臺的方式運(yùn)行，我們就需要指定一個pid文件！
快照
持久化，在規(guī)定的時間內(nèi)，執(zhí)行了多少次操作，則會持久化到文件，rdb、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900秒內(nèi)，如果至少有一個1個key進(jìn)行了修改，我們即進(jìn)行持久化操作
save 900 1
#如果300s內(nèi)，如果至少10個key進(jìn)行了修改，我們即進(jìn)行持久化操作
save 300 10
#如果60s內(nèi)， 如果至少10000個key進(jìn)行了操作，我們即進(jìn)行持久化操作
save 60 10000
#我們之后學(xué)習(xí)持久化，會自己定義這個測試！
stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化如果出錯，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文件的時候，進(jìn)行錯誤的檢查校驗(yàn)
dir ./ # rdb 文件保存的目錄
REPLICATION復(fù)制，我們后面講解主從復(fù)制的時候再進(jìn)行講解
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> clear
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 獲取redis的密碼
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> auth 123456 # 使用密碼登錄!
ok
127.0.0.1:6379> config get requirepass
限制CLIENTS
maxclients 10000 設(shè)置能連接上redis的最大客戶端的數(shù)量
maxmemory 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
#移除一些過期的key
#報錯
#…
maxmemory-policy 六種方式
1、volatile-lru：只對設(shè)置了過期時間的key進(jìn)行LRU（默認(rèn)值）
2、allkeys-lru ： 刪除lru算法的key
3、volatile-random：隨機(jī)刪除即將過期key
4、allkeys-random：隨機(jī)刪除
5、volatile-ttl ： 刪除即將過期的
6、noeviction ： 永不過期，返回錯誤
APPEND ONLY模式 aof配置
appendonly no # 默認(rèn)時不開啟aof模式的，默認(rèn)是使用rdb方式持久化的，在大部分所有情況下，rdb完全夠用！
qppendfilename “appendonly.aof” # 持久化的文件的名字
appendfsync always # 每次修改都會sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次synv，可能會丟失這ls的數(shù)據(jù)!
appendfsynv no #不執(zhí)行sync，這個時候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！
具體的配置，在Redis持久化詳細(xì)講解
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)也會小時。所以Redis提供了持久化功能！
RDB （Redis DataBase）
在主從復(fù)制中，rdb就是備用了！從機(jī)上面！
在指定的時間間隔內(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)時是將快照文件直接讀到內(nèi)存里。
Redis會單獨(dú)創(chuàng)建(fork)一個子進(jìn)程來進(jìn)行持久化，會先將數(shù)據(jù)寫入到一個臨時文件中，待持久化過程都結(jié)束了，再用這個臨時文件替換上次持久化好的文件。整個過程中，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)就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配置！
有時候在生產(chǎn)環(huán)境我們會將這個文件進(jìn)行備份 ！
rdb保存的文件時dump.rdb 都是在我們的配置文件快照中進(jìn)行配置的！
觸發(fā)機(jī)制
1.save的規(guī)則滿足的情況下，會自動觸發(fā)rdb規(guī)則
2.執(zhí)行flushall命令，也會觸發(fā)我們的rdb規(guī)則
3.推出redis，也會產(chǎn)生rdb文件 ！
備份就自動生成一個dump.rdb
如果恢復(fù)rdb文件!
1.只需要將rdb文件放在我們的redis啟動目錄就可以了，reids啟動的時候會自動檢查dump.rdb恢復(fù)其中的數(shù)據(jù)!
2.查看需要存放的位置
127.0.0.1:6379>config get dir
幾乎他自己默認(rèn)的配置就夠用了，但是我們還是需要學(xué)習(xí)
優(yōu)點(diǎn)
1.適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)恢復(fù)!
2.對數(shù)據(jù)的完整性要求不高!
缺點(diǎn)
1.需要一定的時間間隔進(jìn)程操作！如果redis意外宕機(jī)了，這個最后一次修改數(shù)據(jù)就沒有了
2.fork進(jìn)程的時候，會占用一定的內(nèi)存空間
AOF（Append Only File）
將所有的命令都記錄下來，history，恢復(fù)的時候就把這個文件全部執(zhí)行一遍 !
以日志的形式來記錄每個寫操作，將Redis執(zhí)行過的所有指令記錄下來(該操作不記錄)，只許追加文件但不可以改寫文件，redis啟動之初會讀取該文件重新構(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 *
append
默認(rèn)是不開啟的，我們需要手動進(jìn)行配置！我們只需要將appendonly改為yes就開啟了aof！
重啟redis，就生效了！
如果這個aof文件有錯誤，這時候redis是啟動不起來的，我們需要修復(fù)這個aof文件
redis給我們提供給了一個工具 redis-check-aof
如果文件修復(fù)成功，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，文件會越來越大！
如果aof文件大于64m，太大了！fork一個新的進(jìn)程來講我們的文件進(jìn)行重寫！
優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
appendonly no # 默認(rèn)時不開啟aof模式的，默認(rèn)是使用rdb方式持久化的，在大部分所有情況下，rdb完全夠用！
qppendfilename “appendonly.aof” # 持久化的文件的名字
appendfsync always # 每次修改都會sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒執(zhí)行一次synv，可能會丟失這ls的數(shù)據(jù)!
appendfsynv no #不執(zhí)行sync，這個時候操作系統(tǒng)自己同步數(shù)據(jù)，速度最快！
優(yōu)點(diǎn)：
1.每一次修改都同步，文件的完整性會更好！
2.每秒同步一次，可能會丟失一秒的數(shù)據(jù)
3.從不同步，效率最高的！
缺點(diǎn)：
1.相對于數(shù)據(jù)文件來說，aof遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于rdb，修復(fù)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！
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。
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：消息發(fā)送者，第二個：頻道 第三個：消息訂閱者
下圖展示了頻道channel1，以及訂閱這個頻道的三個客戶端— —
client2、client5和client之間的關(guān)系：
當(dāng)有消息通過PUBLISH命令發(fā)送給頻道channel1時，這個消息就會被發(fā)送給訂閱它的三個客戶端：
命令
這些命令被廣泛用于構(gòu)建即時通信應(yīng)用，比如網(wǎng)絡(luò)聊天室(chatroom)和實(shí)時廣播，實(shí)時提醒等。
測試
訂閱端
127.0.0.1:6379> subscribe yuxiaoxue
Reading messages… (press Ctrl-C to quit)
等待讀取推送的信息
發(fā)送端
127.0.0.1:6379> publish yuxiaoxue “hello beautiful girl” # 發(fā)布者發(fā)布信息到頻道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> publish yuxiaoxue “hello redis” # 發(fā)布者發(fā)布信息到頻道！
(integer) 1
原理
使用場景：
1.實(shí)時消息系統(tǒng)！
2.實(shí)時聊天！(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)雜的場景我們就會使用 消息中間件MQ()
Redis主從復(fù)制
概念
主從復(fù)制，是指將一臺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/follwer);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Redis都是主節(jié)點(diǎn)；且一個主節(jié)點(diǎn)可以有多個從節(jié)點(diǎn)(或沒有從節(jié)點(diǎn))，但一個從節(jié)點(diǎn)只能有一個主節(jié)點(diǎn)。
主從復(fù)制的作用主要包括：
1.數(shù)據(jù)冗余：主從復(fù)制實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的熱備份，是持久化之外的一種數(shù)據(jù)冗余方式。
2.故障恢復(fù)：當(dāng)主節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題時，可以由從節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)快速的故障恢復(fù)；實(shí)際上是一種服務(wù)的冗余。
3.負(fù)載均衡：在主從復(fù)制的基礎(chǔ)上，配合讀寫分離，可以由主機(jī)誒單提供寫服務(wù)，由從節(jié)點(diǎn)提供讀服務(wù)(即寫Redis數(shù)據(jù)時應(yīng)用連接主節(jié)點(diǎn)，讀Redis數(shù)據(jù)時應(yīng)用連接從節(jié)點(diǎn))，分擔(dān)服務(wù)器負(fù)載：尤其是在寫少讀多的場景下，通過多個從節(jié)點(diǎn)分擔(dān)讀負(fù)載，可以大大提高Redis服務(wù)器的并發(fā)量。
4.高可用基石：除了上述作用以外，主從復(fù)制還是哨兵和集群能夠?qū)嵤┑幕A(chǔ)，因此說主從復(fù)制是Redis高可用的基礎(chǔ)。
一般來說，要將Redis運(yùn)用于工程項(xiàng)目中，只使用一臺Redis是萬萬不能的（宕機(jī)），原因如下：
1.從結(jié)構(gòu)上，單個Redsi服務(wù)器會發(fā)生單點(diǎn)故障，并且一臺服務(wù)器需要處理所有的負(fù)載均衡，壓力較大；
2.從容量上，單個Redis服務(wù)器內(nèi)存容量有限，就算一臺Redis服務(wù)器內(nèi)存容量為256G，也不能將所有的內(nèi)存作Redis存儲內(nèi)存，一般來說，單臺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”。
對于這種場景，我們可以使用如下這種架構(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
只配置從庫，不用配置主庫！
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_repl_offset:0
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
復(fù)制3個配置文件，然后修改對應(yīng)的信息
1.端口
2.pid名字
3.log文件名字
4.dump.rdb名字
修改完畢之后，啟動我們的3個redis服務(wù)器，可以通過進(jìn)程信息查看！
一主二從
默認(rèn)情況下，每臺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）
如果兩個都配置完，就有兩個從機(jī)
真實(shí)的主從配置應(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)，都會被從機(jī)自動保存 ！
主機(jī)寫：
從機(jī)只能讀取內(nèi)容
測試：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，這個時候，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！
如果是命令行，來配置的主從，如果重啟了，就會變回主機(jī)！只要變回從機(jī)，立馬就會從主機(jī)中獲取值！
復(fù)制原理
如果沒有老大了，這個時候能不能選擇一個老大出來呢？手動!
謀朝篡位
如果主機(jī)斷開了連接，我們可以用 SLAVEOF NO ONE命令讓自己變成主機(jī)！其它的節(jié)點(diǎn)就可以手動連接到最新的這個主節(jié)點(diǎn)(手動) ！如果這個時候老大修復(fù)了，只能重新配置
哨兵模式
（自動選取老大的模式）
概念
主從切換技術(shù)的方法是：當(dāng)主服務(wù)器宕機(jī)后，需要手動把一臺從服務(wù)器切換為主服務(wù)器，這就需要人工干預(yù)，費(fèi)時費(fèi)力，還會造成一段時間內(nèi)服務(wù)不可用。這不是一種推薦的方式，更多時候，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)來解決這個問題。
謀朝篡位的自動版，能夠后臺監(jiān)控主機(jī)是否故障，如果故障了根據(jù)投票數(shù)自動將從庫轉(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，哨兵是一個獨(dú)立的進(jìn)程，作為進(jìn)程，它會獨(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Redis實(shí)例。
這里的哨兵有兩個作用
●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)哨兵檢測到master宕機(jī)，會自動將Slave切換成master，然后通過發(fā)布訂閱模式通知其它的從服務(wù)器，修改配置文件，讓他們切換主機(jī)。
然而一個哨兵進(jìn)程對Redis服務(wù)器進(jìn)行監(jiān)控，可能會出現(xiàn)問題，為此，我們可以使用多個哨兵進(jìn)行監(jiān)控，各個哨兵之間還會進(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先檢測到這個結(jié)果，系統(tǒng)并不會馬上進(jìn)行failover過程，僅僅是哨兵1主觀的認(rèn)為服務(wù)器不可用，這個現(xiàn)象成為主觀下線。當(dāng)后面的哨兵也檢測到主服務(wù)器不可用，并且數(shù)量打到一定值時，那么哨兵之間就會進(jìn)行一次投票，投票的結(jié)果由一個哨兵發(fā)起，進(jìn)行failover【故障轉(zhuǎn)移】操作。切換成功后，就會通過發(fā)布訂閱模式，讓各個哨兵把自己監(jiān)控的從服務(wù)器實(shí)現(xiàn)切換主機(jī)，這個過程成為客觀下線。
測試
我們目前的狀態(tài)是一主二從
1、配置值哨兵配置文件sentinel.conf
后面的這個數(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，就會成為主機(jī)！
2、啟動哨兵 ！
如果Master（主機(jī)）節(jié)點(diǎn)斷開了，這個時候就會從從機(jī)中隨機(jī)選擇一個服務(wù)器!（這里面有一個投票算法！）
哨兵日志
如果主機(jī)此時回來了，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)：
1、哨兵集群，基于主從復(fù)制模式，所以的主從配置優(yōu)點(diǎn)，它全有
2、主從可以切換，故障可以轉(zhuǎn)換，系統(tǒng)的可用性就會更好
3、哨兵模式就是主從模式的升級，手動到自動，更加健壯！
缺點(diǎn)：
1、Redis不好在線擴(kuò)容的，集群容量一旦達(dá)到上線，在線擴(kuò)容就十分麻煩！
2、實(shí)現(xiàn)哨兵模式的配置其實(shí)是很麻煩的，里面有很多選擇！
哨兵模式的全部配置
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Redis緩存穿透和雪崩
緩存穿透 查不到
緩存擊穿 量太大，緩存過期
布隆過濾器
緩存空對象
當(dāng)存儲層不命中后，即是返回的空對象也將其緩存起來，同時會設(shè)置一個過期時間，之后再訪問這個數(shù)據(jù)將會從緩存中獲取，保護(hù)了后端數(shù)據(jù)源；
一、緩存處理流程
前臺請求，后臺先從緩存中取數(shù)據(jù)，取到直接返回結(jié)果，取不到時從數(shù)據(jù)庫中取，數(shù)據(jù)庫取到更新緩存，并返回結(jié)果，數(shù)據(jù)庫也沒取到，那直接返回空結(jié)果。二、緩存穿透（查不到導(dǎo)致）
描述：緩存穿透是指緩存和數(shù)據(jù)庫中都沒有的數(shù)據(jù)，而用戶不斷發(fā)起請求，如發(fā)起為id為“-1”的數(shù)據(jù)或id為特別大不存在的數(shù)據(jù)。這時的用戶很可能是攻擊者，攻擊會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫壓力過大。 解決方案：接口層增加校驗(yàn)，如用戶鑒權(quán)校驗(yàn)，id做基礎(chǔ)校驗(yàn)，id<=0的直接攔截；
從緩存取不到的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中也沒有取到，這時也可以將key-value對寫為key-null，緩存有效時間可以設(shè)置短點(diǎn)，如30秒（設(shè)置太長會導(dǎo)致正常情況也沒法使用）。這樣可以防止攻擊用戶反復(fù)用同一個id暴力攻擊
三、緩存擊穿（量太大，緩存過期）
概述
緩存擊穿是指緩存中沒有但數(shù)據(jù)庫中有的數(shù)據(jù)（一般是緩存時間到期），這時由于并發(fā)用戶特別多，同時讀緩存沒讀到數(shù)據(jù)，又同時去數(shù)據(jù)庫去取數(shù)據(jù)，引起數(shù)據(jù)庫壓力瞬間增大，造成過大壓力解決方案
1.設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不過期。
2.加互斥鎖
分布式鎖：使用分布式鎖，保證對于每個key同時只有一個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，因此對分布式鎖的考驗(yàn)很大。
互斥鎖參考代碼如下：
說明：1）緩存中有數(shù)據(jù)，直接走上述代碼13行后就返回結(jié)果了2）緩存中沒有數(shù)據(jù)，第1個進(jìn)入的線程，獲取鎖并從數(shù)據(jù)庫去取數(shù)據(jù)，沒釋放鎖之前，其他并行進(jìn)入的線程會等待100ms，再重新去緩存取數(shù)據(jù)。這樣就防止都去數(shù)據(jù)庫重復(fù)取數(shù)據(jù)，重復(fù)往緩存中更新數(shù)據(jù)情況出現(xiàn)。3）當(dāng)然這是簡化處理，理論上如果能根據(jù)key值加鎖就更好了，就是線程A從數(shù)據(jù)庫取key1的數(shù)據(jù)并不妨礙線程B取key2的數(shù)據(jù)，上面代碼明顯做不到這點(diǎn)。四、緩存雪崩
解決方案：
緩存數(shù)據(jù)的過期時間設(shè)置隨機(jī)，防止同一時間大量數(shù)據(jù)過期現(xiàn)象發(fā)生。
如果緩存數(shù)據(jù)庫是分布式部署，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)均勻分布在不同搞得緩存數(shù)據(jù)庫中。
設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不過期。
小結(jié)
聲明：此博客是在聽講狂神Redis課程總結(jié)，然后自己整理所得，僅供參考！！！如想學(xué)習(xí)，歡迎b站搜索 ‘遇見狂神說’*
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的狂神 redis笔记 docker的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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