Redis(入门)
文章目錄
- 一、 Redis簡介
- 二、 基于Docker安裝Redis單機版
- 三、 Redis常用命令
- 1 Key操作
- 2 字符串值(String)（值的長度不超過512MB）
- 3 哈希表(Hash)
- 4 列表（List）
- 5 集合(Set)
- 6 有序集合（Sorted Set）
- 四、 Redis持久化策略
- 1 RDB
- 2 AOF
- 五、 Redis主從復制
- 六、 哨兵（Sentinel）
- 七、Redis集群（Cluster）
- 八、 Jedis(了解)
- 九、 使用SpringBoot整合SpringDataRedis操作redis
- 十、 高并發下Redis可能存在的問題及解決方案
- 1 緩存擊穿
- 2 緩存雪崩
- 3 緩存穿透（查詢不存在數據）
- 4 邊路緩存
- 5 Redis腦裂
- 6 Redis 緩存淘汰策略/當內存不足時如何回收數據/保證Redis中數據不出現內存溢出情況
一、 Redis簡介
1 NoSQL簡介
目前市場主流數據存儲都是使用關系型數據庫。每次操作關系型數據庫時都是I/O操作，I/O操作是主要影響程序執行性能原因之一，連接數據庫關閉數據庫都是消耗性能的過程。盡量減少對數據庫的操作，能夠明顯的提升程序運行效率。
針對上面的問題，市場上就出現了各種NoSQL(Not Only SQL,不僅僅可以使用關系型數據庫)數據庫，它們的宣傳口號：不是什么樣的場景都必須使用關系型數據庫，一些特定的場景使用NoSQL數據庫更好。
常見NoSQL數據庫：
memcached ：鍵值對，內存型數據庫，所有數據都在內存中。
Redis:和Memcached類似，還具備持久化能力。
HBase：以列作為存儲。
MongoDB：以Document做存儲。
2 Redis簡介
Redis是以Key-Value形式進行存儲的NoSQL數據庫。
Redis是使用C語言進行編寫的。
平時操作的數據都在內存中，效率特高，讀的效率110000/s，寫81000/s，所以多把Redis當做緩存工具使用。
Redis以solt（槽）作為數據存儲單元，每個槽中可以存儲N多個鍵值對。Redis中固定具有16384。理論上可以實現一個槽是一個Redis。每個向Redis存儲數據的key都會進行crc16算法得出一個值后對16384取余就是這個key存放的solt位置。
同時通過Redis Sentinel提供高可用，通過Redis Cluster提供自動分區。
二、 基于Docker安裝Redis單機版
1 拉取鏡像
docker pull redis:6.2.12 創建并啟動容器
docker run -d --name redis -p 6379:6379 --restart always redis:6.2.13 客戶端測試
docker exec -it redis bash docker exec -it redis redis-cli 在任意目錄在輸入redis-cli 即可進入redis命令行。三、 Redis常用命令
Redis中數據是key-value形式，key為字符串類型，value可取類型如下：
? String 字符串
? Hash 哈希表
? List 列表
? Set 集合
? Sorted Set 有序集合
Redis命令相關手冊有很多，下面為其中比較好用的兩個
https://www.redis.net.cn/order/
http://doc.redisfans.com/
1 Key操作
1.1 exists
判斷key是否存在。
語法：exists key名稱
返回值：存在返回數字，不存在返回0
1.2 expire
設置key的過期時間，單位秒
語法：expire key 秒數
返回值：成功返回1，失敗返回0
1.3 ttl
查看key的剩余過期時間
語法：ttl key
返回值：返回剩余時間，如果不過期返回-1，如key不存在返回-2
1.4 del
根據key刪除鍵值對。
語法：del key [key…]
返回值：被刪除key的數量
1.5 keys
查看當前redis中的key數據
語法： keys 表達式 如： keys *
返回值：符合表達式的key列表
2 字符串值(String)（值的長度不超過512MB）
應?場景：
驗證碼、計數器、訂單重復提交、?戶登錄信息、商品詳情、分布式鎖
2.1 set（mset批量設置）
設置指定key的值
語法：set key value
返回值：成功OK
2.2 get（mget批量獲取）
獲取指定key的值
語法：get key
返回值：key的值。不存在返回nil
2.3 setnx
當且僅當key不存在時才新增。恒新增，無修改功能。
語法：setnx key value
返回值：不存在時返回1，存在返回0
底層：
setnx具備分布式鎖能力。在編寫代碼時如果調用setnx，時會對代碼進行加鎖。直到刪除該key時會解鎖。
setnx();// 加鎖
// 代碼
del();//解鎖。
如果在并發訪問時第一個線程setnx()時發現沒有指定key會正常向下運行。其他線程在執行setnx()時發現有這個key就會等待，等待第一個線程刪除key時才會繼續向下執行。
常見的鎖
鎖：在Java中可以通過鎖，讓多線程執行時某個代碼塊或方法甚至類是線程安全的。通俗點說：一個線程訪問，別的線程需要等待。
線程鎖：同一個應用。多線程訪問時添加的鎖。synchronized(自動釋放)或Lock（手動釋放）
進程鎖：不同進程（一個進程就是一個應用）需要訪問同一個資源時，可以通過添加進程鎖進行實現。
分布式鎖：在分布式項目中不同項目訪問同一個資源時，可以通過添加分布式鎖保證線程安全。常見的分布式鎖有兩種：Redis的分布式鎖和Zookeeper的分布式鎖（通過調用Zookeeper的API給Zookeeper集群添加一個節點。如果節點能添加繼續向下執行，執行結束刪除該節點。如果其他線程發現該節點已經添加，會阻塞等待該節點刪除才繼續向下執行。）。
2.4 setex
設置key的存活時間，無論是否存在指定key都能新增，如果存在key覆蓋舊值。同時必須指定過期時間。
語法：setex key seconds value
返回值：OK
2.5 incr
對key的值加一，返回新值
語法：incr key
返回值：新值
2.5 incrby
對key的值加increment，返回新值，若key不存在，操作之前key置為0
語法：incr key increment
返回值：新值
2.5 getset
對key設置新值，返回舊值（set返回為ok）
語法：getset key aa
返回值：key的舊值
3 哈希表(Hash)
應用場景：
購物?、?戶個人信息、商品詳情
3.1 hset
給key中field設置值。
語法：hset key field value
返回值：成功1，失敗0
3.2 hget
獲取key中某個field的值
語法：hget key field
返回值：返回field的內容
3.3 hmset
給key中多個filed設置值
語法：hmset key field value field value
返回值：成功OK
3.4 hmget
一次獲取key中多個field的值
語法：hmget key field field
返回值：value列表
3.5 hkeys
獲取key中所有的field的值
語法： hkeys key
返回值： field 列表
3.6 hvals
獲取key中所有value的值
語法：hvals key
返回值：value列表
3.7 hgetall
獲取所有field和value
語法：hgetall key
返回值：field和value交替顯示列表
3.8 hdel
刪除key中任意個field
語法：hdel key field field
返回值：成功刪除field的數量，當刪除key中所有的field，key自動刪除。
4 列表（List）
應?場景：
簡單隊列、最新評論列表、非實時排行榜：定時計算榜單（如手機日銷榜單）
4.1 rpush
向列表末尾中插入一個或多個值
語法；rpush key value value
返回值：列表長度
4.2 lrange
返回列表中指定區間內的值。可以使用-1代表列表末尾
語法：lrange list 0 -1
返回值：查詢到的值
4.3 lpush
將一個或多個值插入到列表前面
語法：lpush key value value
返回值：列表長度
4.4 llen
獲取列表長度
語法：llen key
返回值：列表長度
4.5 lrem
刪除列表中元素。count為正數表示從左往右刪除的數量。負數從右往左刪除的數量。
語法：lrem key count value
返回值：刪除數量。
4.6 lpop rpop
移除并獲取最后一個元素，并返回該元素
語法：lpop key rpop key
返回值：刪除元素。
4.6 brpop
移除并獲取最后一個元素，沒有元素會阻塞列表直到超時或發現有可彈出元素
語法：brpop key timeout
返回值：刪除元素。
5 集合(Set)
應用場景：
去重
社交應用關注、粉絲、共同好友
統計網站的PV、uV、IP
大數據里面的用戶畫像標簽集合
5.1 sadd
向集合中添加內容。不允許重復。
語法：sadd key value value value
返回值：本次命令新增數據個數
5.2 scard
返回集合元素數量
語法：scard key
返回值：集合長度
5.3 smembers
查看集合中元素內容
語法：smembers key
返回值：集合中元素
5.4 srem
刪除集合中的元素
語法： srem key member [member…]
返回值：刪除元素個數
6 有序集合（Sorted Set）
應用場景：
實時排行榜:商品熱銷榜、
體育類應用熱門球隊、積分榜優先級任務、隊列
朋友圈文章點贊-取消，邏輯:用戶只能點贊或取消，統計一篇文章被點贊了多少次，可以直接取里面有多少個成員
數據結構介紹：
使?HashMap+跳表skipList保證數據存儲和有序
跳躍表性能堪?紅?樹，?且實現起來?紅?樹簡單很多
有序集合中每個value都有一個分數（score），根據分數進行排序。
6.1 zadd
向有序集合中添加一個或者多個數據
語法：zadd key score value score value
返回值：新增的元素個數
6.2 zrange
返回區間內容，從小到大，withscores表示帶有分數
語法：zrange key start stop [withscores]
返回值：值列表
6.3 zrem
刪除集合內容
語法： zrem key member [member …]
返回值： 刪除元素個數
6.4 zcard
獲取有序集合成員數
語法： zcard key
返回值： 個數
6.5 zcount
獲取有序集合指定區間內的成員數
語法： zcard key min max
返回值： 個數
6.6 zincrby
給指定元素增加increment分數
語法： zincrby key increment member
返回值： 增量后的分數
6.2 zrevange
返回區間內容，從大到小，withscores表示帶有分數
語法：zrange key start stop [withscores]
返回值：值列表
四、 Redis持久化策略
Redis不僅僅是一個內存型數據庫，還具備持久化能力。
1 RDB
rdb模式是默認模式，可以在指定的時間間隔內生成數據快照（snapshot），默認保存到dump.rdb文件中。當redis重啟后會自動加載dump.rdb文件中內容到內存中。
用戶可以使用SAVE（同步）或BGSAVE（異步）手動保存數據。
可以設置服務器配置的save選項，讓服務器每隔一段時間自動執行一次BGSAVE命令，可以通過save選項設置多個保存條件，但只要其中任意一個條件被滿足，服務器就會執行BGSAVE命令。
例如：
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
那么只要滿足以下三個條件中的任意一個，BGSAVE命令就會被執行
服務器在900秒之內，對數據庫進行了至少1次修改
服務器在300秒之內，對數據庫進行了至少10次修改
服務器在60秒之內，對數據庫進行了至少10000次修改
1.1 優點
rdb文件是一個緊湊文件，直接使用rdb文件就可以還原數據。
數據保存會由一個子進程進行保存，不影響父進程。
恢復數據的效率要高于aof
1.2 缺點
每次保存點之間，因redis不可意料的關閉，可能會導致丟失數據。
由于每次保存數據都需要fork()子進程，在數據量比較大時可能會比較耗費性能。
2 AOF
AOF默認是關閉的，需要在配置文件中開啟AOF。Redis支持AOF和RDB同時生效，如果同時存在，AOF優先級高于RDB（Redis重新啟動時會使用AOF進行數據恢復）
監聽執行的命令，如果發現執行了修改數據的操作，同時直接同步到數據庫文件中。
2.1 優點
相對RDB數據更加安全。
2.2 缺點
相同數據集AOF要大于RDB。
相對RDB可能會慢一些。
2.3 開啟辦法
修改redis.conf中。
appendonly yes 開啟aof
appendfilename 設置aof數據文件，名稱隨意。
五、 Redis主從復制
Redis支持集群功能。為了保證單一節點可用性，redis支持主從復制功能。每個節點有N個復制品（replica），其中一個復制品是主（master），另外N-1個復制品是從（Slave），也就是說Redis支持一主多從。
一個主可有多個從，而一個從又可以看成主，它還可以有多個從。
1 主從優點
增加單一節點的健壯性，從而提升整個集群的穩定性。（Redis中當超過1/2節點不可用時，整個集群不可用）
從節點可以對主節點數據備份，提升容災能力。
讀寫分離。在redis主從中，主節點一般用作寫（具備讀的能力），從節點只能讀，利用這個特性實現讀寫分離，寫用主，讀用從。
2 基于Docker一主多從搭建
2.1 拉取redis鏡像
2.2 創建并運行三個Docker容器
先停止單機版Redis。單機版Redis端口6379
三個容器分別占用系統的6479、6480、6481端口
2.3 在從中指定主的ip和端口
設定redis1容器為主機（master）。redis2和redis3容器為從機（slave）
進入redis2容器內部設置主的ip和端口，連接從機，指定主機端口
進入redis2容器內部設置主的ip和端口
# docker exec -it redis3 redis-cli # slaveof 192.168.108.128 6379 # exit2.4 測試主從效果
進入redis1容器內部，新增key-value
分別進入redis2和redis3容器，查看是否有name鍵
# docker exec -it redis1 redis-cli # get name六、 哨兵（Sentinel）
在redis主從默認是只有主具備寫的能力，而從只能讀。如果主宕機，整個節點不具備寫能力。但是如果這是讓一個從變成主，整個節點就可以繼續工作。即使之前的主恢復過來也當做這個節點的從即可。
Redis的哨兵就是幫助監控整個節點的，當節點主宕機等情況下，幫助重新選取主。
Redis中哨兵支持單哨兵和多哨兵。單哨兵是只要這個哨兵發現master宕機了，就直接選取另一個master。而多哨兵是根據我們設定，達到一定數量哨兵認為master宕機后才會進行重新選取主。我們以多哨兵演示。
1 沒有哨兵下主從效果
只要殺掉主，整個節點無法在寫數據，從身份不會變化，主的信息還是以前的信息。
七、Redis集群（Cluster）
1 集群原理
a) 集群搭建完成后由集群節點平分（不能平分時，前幾個節點多一個槽）16384個槽。
b) 客戶端可以訪問集群中任意節點。所以在寫代碼時都是需要把集群中所有節點都配置上。
c) 當向集群中新增或查詢一個鍵值對時，會對Key進行Crc16算法得出一個小于16384值，這個值就是放在哪個槽中，在判斷槽在哪個節點上，然后就操作哪個節點。
集群：集群中所有節點都安裝在不同服務器上。
偽集群：所有節點都安裝在一臺服務器上，通過不同端口號進行區分不同節點。
當集群中超過或等于1/2節點不可用時，整個集群不可用。為了搭建穩定集群，都采用奇數節點。
Redis每個節點都支持一主多從。會有哨兵監控主的狀態。如果出現（配置文件中配置當多少個哨兵認為主失敗時）哨兵發現主不可用時會進行投票，投票選舉一個從當作主，如果后期主恢復了，主當作從加入節點。在搭建redis集群時，內置哨兵策略。
演示時：創建3個節點，每個節點搭建一主一從。一共需要有6個redis。
2 Redis集群安裝步驟
2.1 新建配置模板文件
紅色IP部分需要修改為自己的Linux虛擬機IP
port ${PORT} protected-mode no cluster-enabled yes cluster-config-file nodes.conf cluster-node-timeout 5000 cluster-announce-ip 192.168.137.128 cluster-announce-port ${PORT} cluster-announce-bus-port 1${PORT} appendonly yes2.2 使用Shell腳本創建6個目錄
for port in `seq 7000 7005`; do \mkdir -p ./${port}/conf \&& PORT=${port} envsubst < ./redis-cluster.tmpl > ./${port}/conf/redis.conf \&& mkdir -p ./${port}/data; \ done2.3 創建橋連網絡
# docker network create redis-net查看網絡是否創建成功
# docker network ls2.4 創建并啟動6個容器
for port in `seq 7000 7005`; do \docker run -d -ti -p ${port}:${port} -p 1${port}:1${port} \-v /usr/local/redis-cluster/${port}/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf \-v /usr/local/redis-cluster/${port}/data:/data \--restart no --name redis-${port} --net redis-net \--sysctl net.core.somaxconn=1024 redis:5.0.5 redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf; \ done2.5 查看6個容器ip及端口
# docker inspect redis-7000 redis-7001 redis-7002 redis-7003 redis-7004 redis-7005 | grep IPAddress2.6 執行集群腳本
進入6個容器中任意一個。示例中以redis-7000舉例
執行創建腳本命令。 --cluster-relicas 1表示每個主有1個從。
redis-cli --cluster create \ 172.18.0.2:7000 \ 172.18.0.3:7001 \ 172.18.0.4:7002 \ 172.18.0.5:7003 \ 172.18.0.6:7004 \ 172.18.0.7:7005 \ --cluster-replicas 1輸入后給出集群信息，輸入yes后創建集群
2.7 驗證集群
在任意Redis容器內部，進入Redis客戶端工具。
示例中還是以Redis-7000舉例。
八、 Jedis(了解)
Redis給Java語言提供了客戶端API，稱之為Jedis。
Jedis API和Redis 命令幾乎是一樣的。
例如：Redis對String值新增時set命令，Jedis中也是set方法。所以本課程中沒有重點把所有方法進行演示，重要演示Jedis如何使用。
Jedis API特別簡單，基本上都是創建對象調用方法即可。由于Jedis不具備把對象轉換為字符串的能力，所以每次都需要借助Json轉換工具進行轉換，這個功能在Spring Data Redis中已經具備，推薦使用Spring Data Redis。
九、 使用SpringBoot整合SpringDataRedis操作redis
1 Spring Data簡介
Spring Data是Spring公司的頂級項目，里面包含了N多個二級子項目，這些子項目都是相對獨立的項目。每個子項目是對不同API的封裝。
所有Spring Boot整合Spring Data xxxx的啟動器都叫做spring-boot-starter-data-xxxx
Spring Data 好處很方便操作對象類型（基于POJO模型）。
只要是Spring Data 的子項目被Spring Boot整合后都會有一個XXXXTemplate示實例。
把Redis不同值得類型放到一個opsForXXX方法中。
opsForValue : String值（最常用），如果存儲Java對象或Java中集合時就需要使用序列化器，進行序列化成JSON字符串。
opsForList : 列表List
opsForHash: 哈希表Hash
opsForZSet: 有序集合Sorted Set
opsForSet : 集合
2 Spring Data Redis序列化器介紹
經常需要向Redis中保存Java中Object或List等類型，這個時候就需要通過序列化器把Java中對象轉換為字符串進行存儲。
2.1 JdkSerializationRedisSerializer
是RedisTemplate類默認的序列化方式。JdkSerializationRedisSerializer使用JDK自帶的序列化方式。要求被序列化的對象必須實現java.io.Serializable接口，而且存儲的內容為二進制數據，這對開發者是不友好的。會出現雖然不影響使用，但是直接使用Redis客戶端查詢Redis中數據時前面出現亂碼問題。
2.2 OxmSerializer
以字符串格式的xml存儲。解析起來也比較復雜，效率也比較低。已經很少有人在使用該序列化器。
2.3 StringRedisSerializer
只能對String類型序列化操作。
2.4 GenericToStringSerializer
需要調用者給傳遞一個對象到字符串互轉的Converter(轉換器)，使用比較麻煩。
2.5 Jackson2JsonRedisSerializer
該序列化器可以將對象自動轉換為Json的形式存儲，效率高且對調用者友好。
優點：
速度快，序列化后的字符串短小精悍，不需要實現Serializable接口。
缺點：
此類的構造函數中有一個類型參數，必須提供要序列化對象的類型信息(.class對象)。如果存儲List等帶有泛型的類型，此序列化器是無法識別泛型的，會直接把泛型固定設置為LinkedHashMap。
例如：存儲時List ， 取出時是List
2.6 GenericJackson2JsonRedisSerializer
與Jackson2JsonRedisSerializer功能相似。底層依然使用Jackson工具包。相比Jackson2JsonRedisSerializer多了_class列，列里面存儲類(新增時類型)的全限定路徑，從Redis取出時根據_class類型進行轉換，解決了泛型問題。
該序列化器不需要指定對象類型信息(.class對象)使用Object作為默認類型。目前都使用這個序列化器。
3 代碼步驟
基于單元測試演示
3.1 添加依賴
<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.5.0-M3</version> </parent><dependencies><!-- 為了要在項目中jackson工具包 --><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency> </dependencies>3.2 配置配置文件
spring.redis.host=localhost 默認值
spring.redis.port=6379 端口號默認值
如果連接Redis集群，不需要配置host，配置spring.redis.cluster.nodes,取值為redis集群所在ip:port,ip:port。由于word排版問題nodes后面取值沒有和nodes在一行。
3.3 編寫配置類
@Configuration public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(factory);//配置key和value的序列化器。不適用默認的jdk序列化，使用json序列化redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());//如果使用hash數據類型。可以提供格外的序列化器redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());return redisTemplate;} }3.4 編寫代碼
package com.bjsxt;import com.bjsxt.pojo.User; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit;@SpringBootTest public class TestDataRedis {/*** Spring Data Redis提供的客戶端對象。這個對象* 是spring-boot-starter-data-redis構建的。* 類型是RedisTemplate* 默認創建的客戶端泛型是RedisTemplate<Object, Object>* 代表，當前客戶端對象在訪問Redis的時候，對key的類型約束是Object，對value的類型約束是Object** RedisTemplate中，提供了key和value的序列化器。* 默認提供的序列化器都是JDKSerializer，基于Serializable實現的序列化。* 數據讀寫的時候，RedisTemplate先把參數key和value，用序列化器轉換成字節數組。* 在實現讀寫操作。** RedisTemplate是基于模板設計模式開發的類型。其中也包含很多其他的設計模式，包括不限于：* 工廠方法設計模式，構建器設計模式，模板方法設計模式，裝飾模式等。* RedisTemplate基于工廠方法，為不同的數據類型，準備了不同的訪問客戶端。* 如：字符串操作，ValueOperations，通過redisTemplate.opsForValue()方法獲取。* 如：hash操作，HashOperations，通過redisTemplate.opsForHash()獲取。* RedisTemplate中也有大量的直接訪問Redis服務器的方法，這些方法都是操作key的或者管理服務器的。* 如：刪除鍵值對；查詢有效時間；刪除有效時間；設置有效時間等。*/@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Testpublic void testKeys(){redisTemplate.delete("user1");redisTemplate.expire("users", 1L, TimeUnit.MINUTES);System.out.println(redisTemplate.getExpire("users"));redisTemplate.persist("users");System.out.println(redisTemplate.getExpire("users"));}@Testpublic void testUsers(){List<User> user = new ArrayList<>();for(int i = 0; i < 3; i++){user.add(new User(i, "name"+i, "male"));}redisTemplate.opsForValue().set("users", user);}@Testpublic void testList(){redisTemplate.opsForList().rightPushAll("test-list", "1", "2", "3");System.out.println(redisTemplate.opsForList().range("test-list", 0, -1));}@Testpublic void testHash(){redisTemplate.opsForHash().put("test-hash1", "f1", "v1");System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get("test-hash1", "f1"));}@Testpublic void testSetUser(){User user = new User(1, "張三", "男");ValueOperations<String, Object> valueOps = redisTemplate.opsForValue();valueOps.set("user3", user);System.out.println(valueOps.get("user3"));/*redisTemplate.opsForValue().set("user2", user);System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user2"));*/}// 新增字符串數據@Testpublic void testSet(){redisTemplate.opsForValue().set("data-k2", "data-v2");Object value = redisTemplate.opsForValue().get("data-k2");System.out.println(value);System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("data-k1"));}@Testpublic void testClient(){System.out.println(redisTemplate);} }十、 高并發下Redis可能存在的問題及解決方案
1 緩存擊穿
緩存中沒有但數據庫中有的數據，假如是熱點數據，那key在緩存過期的?刻，同時有?量的請求，這些請求都會擊穿到DB，造成瞬時DB請求量?、壓?增?。和緩存雪崩的區別在于這?針對某?key緩存，后者則是很多key。
解決辦法：
設置熱點數據不過期，定時任務定時更新緩存
設置互斥鎖
1.1 ReentrantLock（重入鎖）
JDK對對于并發訪問處理的內容都放入了java.util.concurrent中
ReentrantLock性能和synchronized沒有區別的，但是API使用起來更加方便。
@SpringBootTest public class MyTest {@Testpublic void test(){new Thread(){@Overridepublic void run() {test2("第一個線程111111");}}.start();new Thread(){@Overridepublic void run() {test2("第二個線程222222");}}.start();try {Thread.sleep(20000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void test2(String who){lock.lock();if(lock.isLocked()) {System.out.println("開始執行:" + who);try {Thread.sleep(5000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("執行完:" + who);lock.unlock();}} }1.2 解決緩存擊穿實例代碼
只有在第一次訪問時和Key過期時才會訪問數據庫。對于性能來說沒有過大影響，因為平時都是直接訪問redis。
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); @Override public Item selectByid(Integer id) {String key = "item:"+id;if(redisTemplate.hasKey(key)){return (Item) redisTemplate.opsForValue().get(key);}lock.lock();if(lock.isLocked()) {Item item = itemDubboService.selectById(id);// 由于設置了有效時間，就可能出現緩存擊穿問題redisTemplate.opsForValue().set(key, item, 7, TimeUnit.DAYS);lock.unlock();return item;}// 如果加鎖失敗，為了保護數據庫，直接返回nullreturn null; }SpringCache解決?案：
緩存的同步 ，sync 可以指示底層將緩存鎖住，使只有?個線程可以進?計算，?其他線程堵塞，直到返回結果更新到緩存中
@Cacheable(value = {"product"},key ="#root.args[0]", cacheManager ="customCacheManager", sync=true)2 緩存雪崩
緩存雪崩 (多個熱點key都過期)?量的key設置了相同的過期時間，導致在緩存在同?時刻全部失效，造成瞬時DB請求量?、壓?驟增，引起雪崩
預防：
存數據的過期時間設置隨機，防?同?時間?量數據過期現象發?
設置熱點數據永遠不過期，定時任務定時更新
SpringCache解決?案
1 設置差別的過時時間，?如CacheManager配置多個過期時間維度
2 配置?件 time-to-live 配置
3 緩存穿透（查詢不存在數據）
查詢?個不存在的數據，由于緩存是不命中的，并且出于容錯考慮，如發起為id為“-1”不存在的數據如果從存儲層查不到數據則不寫?緩存這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。存在?量查詢不存在的數據，可能DB就掛掉了，這也是?客利?不存在的key頻繁攻擊應?的?種?式。
預防
接?層增加校驗，數據合理性校驗
緩存取不到的數據，在數據庫中也沒有取到，這時也可以將key-value對寫為key-null，設置短點的過期時間，防?同個key被?直攻擊
SpringCache解決?案
空結果也緩存，默認不配置condition或者unless就?
spring:cache:type: redis#過時時間redis:time-to-live: 3600000# 開啟前綴，默以為trueuse-key-prefix: true# 鍵的前綴,默認就是緩存名cacheNameskey-prefix: XD_CACHE# 是否緩存空結果，防?緩存穿透，默以為truecache-null-values: true4 邊路緩存
cache aside pattern 邊路緩存問題。其實是一種指導思想，思想中包含：
5 Redis腦裂
Redis腦裂主要是指因為一些網絡原因導致Redis Master和Redis Slave和Sentinel集群處于不同的網絡分區。Sentinel連接不上Master就會重新選擇Master，此時就會出現兩個不同Master，好像一個大腦分裂成兩個一樣。
Redis集群中不同節點存儲不同的數據，腦裂會導致大量數據丟失。
解決Redis腦裂只需要在Redis配置文件中配置兩個參數
min-slaves-to-write 3 //連接到master的最小slave數量
min-slaves-max-lag 10 //slave連接到master的最大延遲時間
6 Redis 緩存淘汰策略/當內存不足時如何回收數據/保證Redis中數據不出現內存溢出情況
Redis中數據都放入到內存中。如果沒有淘汰策略將會導致內存中數據越來越多，最終導致內存溢出。在Redis5中內置了緩存淘汰策略。在配置文件中有如下配置
# maxmemory-policy noeviction 默認策略noevication # maxmemory <bytes> 緩存最大閾值 # volatile-lru -> 在設置過期key集中選擇使用數最小的。 # allkeys-lru -> 在所有key中選擇使用最小的。 # volatile-lfu -> 在設置過期時間key集中采用lfu算法。 # allkeys-lfu -> 在所有key中采用lfu算法。 # volatile-random -> 在設置過期key集中隨機刪除。 # allkeys-random -> 在所有key中隨機刪除。 # volatile-ttl -> 在設置了過期時間key中刪除最早過期時間的。 # noeviction -> 不刪除key，超過時報錯。6.1 Lru和lfu算法
6.1.1 LRU
LRU (Least recently used) 最近最少使用，如果數據最近被訪問過，那么將來被訪問的幾率也更高。LRU算法實現簡單，運行時性能也良好，被廣泛的使用在緩存/內存淘汰中。
? 新數據插入到鏈表頭部
? 每當緩存命中（即緩存數據被訪問），則將數據移到鏈表頭部
? 當鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數據丟棄
6.1.2 LFU
Least Frequently Used（最近最不經常使用）如果一個數據在最近一段時間很少被訪問到，那么可以認為在將來它被訪問的可能性也很小。因此，當空間滿時，最小頻率訪問的數據最先被淘汰。
6.1.3 LRU和LFU的區別
LRU淘汰時淘汰的是鏈表最末尾的數據。而LFU是一段時間內訪問次數最少的。
6.2 何時淘汰數據
在Redis中每次新增數據都會判斷是否超過閾值。如果超過了，就會按照淘汰策略刪除一些key。
6.3 每次刪除多少
淘汰數據量和新增數據量進行判斷。
總結
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