• 【狂神说Java】redis


    ✅作者简介:CSDN内容合伙人、信息安全专业在校大学生🏆
    🔥系列专栏 :【狂神说Java】
    📃新人博主 :欢迎点赞收藏关注,会回访!
    💬舞台再大,你不上台,永远是个观众。平台再好,你不参与,永远是局外人。能力再大,你不行动,只能看别人成功!没有人会关心你付出过多少努力,撑得累不累,摔得痛不痛,他们只会看你最后站在什么位置,然后羡慕或鄙夷。


    Jedis

    我们要使用java来操作Redis

    什么是Jedis

    Jedis是Redis官方推荐的java连接开发工具,使用java操作Redis中间件!如果要使用Java操作Redis,要对Jedis十分熟悉

    导入依赖
      
      <dependency>
        <groupId>redis.clientsgroupId>
        <artifactId>jedisartifactId>
        <version>3.3.0version>
      dependency>
      
      <dependency>
        <groupId>com.alibabagroupId>
        <artifactId>fastjsonartifactId>
        <version>1.2.83version>
      dependency>
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    修改配置

    (1)修改redis的配置文件

    vim /usr/local/bin/redis-20231111.conf
    
    • 1
    1. 取消只绑定本地注释(注解掉那个bind127.0.0.0)
    2. 保护模式改为protected-mode no
    3. 允许后台运行 daemonize yes

    (2)开放端口6379

    firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanet
    
    或者直接关掉防火墙
    service firewalld stop
    service stop iptables
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    (3)重启防火墙服务

    systemctl restart firewalld.service
    
    • 1

    (4)去阿里云服务器控制台配置安全组
    (5)重启redis-server 启动要设置配置文件目录!

    redis-server redis-20231111.conf
    
    • 1
    idea连接并操作
    public class TestPing {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("192.168.3.22", 6379);
            String response = jedis.ping();
            System.out.println(response); // PONG
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    事务
    public class TestTX {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("192.168.3.22", 6379);
     
            JSONObject jsonObject = new JSONObject();
            jsonObject.put("hello", "world");
            jsonObject.put("name", "kuangshen");
            // 开启事务
            Transaction multi = jedis.multi();
            String result = jsonObject.toJSONString();
            // jedis.watch(result)
            try {
                multi.set("user1", result);
                multi.set("user2", result);
                // 执行事务
                multi.exec();
            }catch (Exception e){
                // 放弃事务
                multi.discard();
            } finally {
                // 关闭连接
                System.out.println(jedis.get("user1"));
                System.out.println(jedis.get("user2"));
                jedis.close();
            }
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    常用api
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class JedisType {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
    
            System.out.println("=================== String =========================");
            System.out.println(jedis.set("name", "zs"));
            System.out.println(jedis.get("name"));
            System.out.println(jedis.append("name", "+value"));
            System.out.println(jedis.get("name"));
            System.out.println(jedis.strlen("name"));
    
            System.out.println("=================== List =========================");
            System.out.println(jedis.lpush("listKey", "l1", "l2", "l3"));
            System.out.println(jedis.lrange("listKey", 0, -1)); // [l3, l2, l1]
            System.out.println(jedis.llen("listKey"));
    
            System.out.println("=================== Hash =========================");
            System.out.println(jedis.hset("hashKey", "k1", "v1"));
            System.out.println(jedis.hset("hashKey", "k2", "v2"));
            System.out.println(jedis.hset("hashKey", "k3", "v3"));
            System.out.println(jedis.hmget("hashKey", "k1", "k2", "k3")); // [v1, v2, v3]
            System.out.println(jedis.hgetAll("hashKey")); // {k3=v3, k2=v2, k1=v1}
    
            System.out.println("=================== Set =========================");
            System.out.println(jedis.sadd("setKey", "s1", "s2", "s3", "s4"));
            System.out.println(jedis.smembers("setKey")); // [s2, s1, s4, s3]
            System.out.println(jedis.scard("setKey"));
    
            System.out.println("=================== Zset =========================");
            System.out.println(jedis.zadd("ZKey", 90, "z1"));
            System.out.println(jedis.zadd("ZKey", 80, "z2"));
            System.out.println(jedis.zadd("ZKey", 85, "z3"));
            System.out.println(jedis.zrange("ZKey", 0, -1)); // [z2, z3, z1]
        }
    }
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    import java.util.Set;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestKey {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            System.out.println("清空数据:" + jedis.flushDB());
            System.out.println("判断某个键是否存在:" + jedis.exists("username"));
            System.out.println("新增<'username','kuangshen'>的键值对:" + jedis.set("username", "kuangshen"));
            System.out.println("新增<'password','password'>的键值对:" + jedis.set("password", "password"));
            System.out.print("系统中所有的键如下:");
            Set<String> keys = jedis.keys("*");
            System.out.println(keys);
            System.out.println("删除键password:" + jedis.del("password"));
            System.out.println("判断键password是否存在:" + jedis.exists("password"));
            System.out.println("查看键username所存储的值的类型:" + jedis.type("username"));
            System.out.println("随机返回key空间的一个:" + jedis.randomKey());
            System.out.println("重命名key:" + jedis.rename("username", "name"));
            System.out.println("取出改后的name:" + jedis.get("name"));
            System.out.println("按索引查询:" + jedis.select(0));
            System.out.println("删除当前选择数据库中的所有key:" + jedis.flushDB());
            System.out.println("返回当前数据库中key的数目:" + jedis.dbSize());
            System.out.println("删除所有数据库中的所有key:" + jedis.flushAll());
            
            jedis.connect();
            jedis.disconnect();
            jedis.flushAll();
        }
    }
    
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestString {
    
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.flushDB();
            System.out.println("===========增加数据===========");
            System.out.println(jedis.set("key1", "value1"));
            System.out.println(jedis.set("key2", "value2"));
            System.out.println(jedis.set("key3", "value3"));
            
            System.out.println("删除键key2:" + jedis.del("key2"));
            System.out.println("获取键key2:" + jedis.get("key2"));
            System.out.println("修改key1:" + jedis.set("key1", "value1Changed"));
            System.out.println("获取key1的值:" + jedis.get("key1"));
            System.out.println("在key3后面加入值:" + jedis.append("key3", "End"));
            System.out.println("key3的值:" + jedis.get("key3"));
            System.out.println("增加多个键值对:" + jedis.mset(new String[]{"key01", "value01", "key02", "value02", "key03", "value03"}));
            System.out.println("获取多个键值对:" + jedis.mget(new String[]{"key01", "key02", "key03"}));
            System.out.println("获取多个键值对:" + jedis.mget(new String[]{"key01", "key02", "key03", "key04"}));
            System.out.println("删除多个键值对:" + jedis.del(new String[]{"key01", "key02"}));
            System.out.println("获取多个键值对:" + jedis.mget(new String[]{"key01", "key02", "key03"}));
            jedis.flushDB();
            System.out.println("===========新增键值对防止覆盖原先值==============");
            System.out.println(jedis.setnx("key1", "value1"));
            System.out.println(jedis.setnx("key2", "value2"));
            System.out.println(jedis.setnx("key2", "value2-new"));
            System.out.println(jedis.get("key1"));
            System.out.println(jedis.get("key2"));
            System.out.println("===========新增键值对并设置有效时间=============");
            System.out.println(jedis.setex("key3", 2, "value3"));
            System.out.println(jedis.get("key3"));
    
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3L);
            } catch (InterruptedException var3) {
                var3.printStackTrace();
            }
    
            System.out.println(jedis.get("key3"));
            System.out.println("===========获取原值,更新为新值==========");
            System.out.println(jedis.getSet("key2", "key2GetSet"));
            System.out.println(jedis.get("key2"));
            System.out.println("获得key2的值的字串:" + jedis.getrange("key2", 2L, 4L));
        }
    }
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestList {
    
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.flushDB();
            System.out.println("===========添加一个list===========");
            jedis.lpush("collections", new String[]{"ArrayList", "Vector", "Stack", "HashMap", "WeakHashMap", "LinkedHashMap"});
            jedis.lpush("collections", new String[]{"HashSet"});
            jedis.lpush("collections", new String[]{"TreeSet"});
            jedis.lpush("collections", new String[]{"TreeMap"});
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("collections区间0-3的元素:" + jedis.lrange("collections", 0L, 3L));
            System.out.println("===============================");
            System.out.println("删除指定元素个数:" + jedis.lrem("collections", 2L, "HashMap"));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("删除下表0-3区间之外的元素:" + jedis.ltrim("collections", 0L, 3L));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("collections列表出栈(左端):" + jedis.lpop("collections"));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("collections添加元素,从列表右端,与lpush相对应:" + jedis.rpush("collections", new String[]{"EnumMap"}));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("collections列表出栈(右端):" + jedis.rpop("collections"));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("修改collections指定下标1的内容:" + jedis.lset("collections", 1L, "LinkedArrayList"));
            System.out.println("collections的内容:" + jedis.lrange("collections", 0L, -1L));
            System.out.println("===============================");
            System.out.println("collections的长度:" + jedis.llen("collections"));
            System.out.println("获取collections下标为2的元素:" + jedis.lindex("collections", 2L));
            System.out.println("===============================");
            jedis.lpush("sortedList", new String[]{"3", "6", "2", "0", "7", "4"});
            System.out.println("sortedList排序前:" + jedis.lrange("sortedList", 0L, -1L));
            System.out.println(jedis.sort("sortedList"));
            System.out.println("sortedList排序后:" + jedis.lrange("sortedList", 0L, -1L));
        }
    }
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestSet {
    
    
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.flushDB();
            System.out.println("============向集合中添加元素(不重复)============");
            System.out.println(jedis.sadd("eleSet", new String[]{"e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8", "e7", "e5"}));
            System.out.println(jedis.sadd("eleSet", new String[]{"e6"}));
            System.out.println(jedis.sadd("eleSet", new String[]{"e6"}));
            System.out.println("eleSet的所有元素为:" + jedis.smembers("eleSet"));
            System.out.println("删除一个元素e0:" + jedis.srem("eleSet", new String[]{"e0"}));
            System.out.println("eleSet的所有元素为:" + jedis.smembers("eleSet"));
            System.out.println("删除两个元素e7和e6:" + jedis.srem("eleSet", new String[]{"e7", "e6"}));
            System.out.println("eleSet的所有元素为:" + jedis.smembers("eleSet"));
            System.out.println("随机的移除集合中的一个元素:" + jedis.spop("eleSet"));
            System.out.println("随机的移除集合中的一个元素:" + jedis.spop("eleSet"));
            System.out.println("eleSet的所有元素为:" + jedis.smembers("eleSet"));
            System.out.println("eleSet中包含元素的个数:" + jedis.scard("eleSet"));
            System.out.println("e3是否在eleSet中:" + jedis.sismember("eleSet", "e3"));
            System.out.println("e1是否在eleSet中:" + jedis.sismember("eleSet", "e1"));
            System.out.println("e1是否在eleSet中:" + jedis.sismember("eleSet", "e5"));
            System.out.println("=================================");
            System.out.println(jedis.sadd("eleSet1", new String[]{"e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8", "e7", "e5"}));
            System.out.println(jedis.sadd("eleSet2", new String[]{"e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8"}));
            System.out.println("将eleSet1中删除e1并存入eleSet3中:" + jedis.smove("eleSet1", "eleSet3", "e1"));
            System.out.println("将eleSet1中删除e2并存入eleSet3中:" + jedis.smove("eleSet1", "eleSet3", "e2"));
            System.out.println("eleSet1中的元素:" + jedis.smembers("eleSet1"));
            System.out.println("eleSet3中的元素:" + jedis.smembers("eleSet3"));
            System.out.println("============集合运算=================");
            System.out.println("eleSet1中的元素:" + jedis.smembers("eleSet1"));
            System.out.println("eleSet2中的元素:" + jedis.smembers("eleSet2"));
            System.out.println("eleSet1和eleSet2的交集:" + jedis.sinter(new String[]{"eleSet1", "eleSet2"}));
            System.out.println("eleSet1和eleSet2的并集:" + jedis.sunion(new String[]{"eleSet1", "eleSet2"}));
            System.out.println("eleSet1和eleSet2的差集:" + jedis.sdiff(new String[]{"eleSet1", "eleSet2"}));
            jedis.sinterstore("eleSet4", new String[]{"eleSet1", "eleSet2"});
            System.out.println("eleSet4中的元素:" + jedis.smembers("eleSet4"));
        }
    }
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestHash {
        public TestHash() {
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.flushDB();
            Map<String, String> map = new HashMap();
            map.put("key1", "value1");
            map.put("key2", "value2");
            map.put("key3", "value3");
            map.put("key4", "value4");
            jedis.hmset("hash", map);
            jedis.hset("hash", "key5", "value5");
            System.out.println("散列hash的所有键值对为:" + jedis.hgetAll("hash"));
            System.out.println("散列hash的所有键为:" + jedis.hkeys("hash"));
            System.out.println("散列hash的所有值为:" + jedis.hvals("hash"));
            System.out.println("将key6保存的值加上一个整数,如果key6不存在则添加key6:" + jedis.hincrBy("hash", "key6", 6L));
            System.out.println("散列hash的所有键值对为:" + jedis.hgetAll("hash"));
            System.out.println("将key6保存的值加上一个整数,如果key6不存在则添加key6:" + jedis.hincrBy("hash", "key6", 3L));
            System.out.println("散列hash的所有键值对为:" + jedis.hgetAll("hash"));
            System.out.println("删除一个或者多个键值对:" + jedis.hdel("hash", new String[]{"key2"}));
            System.out.println("散列hash的所有键值对为:" + jedis.hgetAll("hash"));
            System.out.println("散列hash中键值对的个数:" + jedis.hlen("hash"));
            System.out.println("判断hash中是否存在key2:" + jedis.hexists("hash", "key2"));
            System.out.println("判断hash中是否存在key3:" + jedis.hexists("hash", "key3"));
            System.out.println("获取hash中的值:" + jedis.hmget("hash", new String[]{"key3"}));
            System.out.println("获取hash中的值:" + jedis.hmget("hash", new String[]{"key3", "key4"}));
        }
    }
    
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35

    SpringBoot整合

    导入依赖
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.bootgroupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
    dependency>
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    编写配置文件
    # 配置redis
    spring.redis.host=xxx.xxx.xxx.xxx
    spring.redis.port=6379
    
    • 1
    • 2
    • 3
    使用RedisTemplate
    @SpringBootTest
    class Redis02SpringbootApplicationTests {
     
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
     
        @Test
        void contextLoads() {
     
            // redisTemplate 操作不同的数据类型,api和我们的指令是一样的
            // opsForValue 操作字符串 类似String
            // opsForList 操作List 类似List
            // opsForHah
     
            // 除了基本的操作,我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作,比如事务和基本的CRUD
     
            // 获取连接对象
            //RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
            //connection.flushDb();
            //connection.flushAll();
     
            redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
            System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    测试结果

    回到redis查看数据发现全是乱码,但是控制台可以正常输出
    这时候就关系到存储对象的序列化问题,在网络中传输的对象也是一样需要序列化,否者就全是乱码。
    默认的序列化器是采用JDK序列化器,后续我们定制RedisTemplate就可以对其进行修改。

    定制RedisTemplate模板
    @Configuration
    public class RedisConfig {
     
       @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
            // 将template 泛型设置为 
            RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();
            // 连接工厂,不必修改
            template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
            /*
             * 序列化设置
             */
            // key、hash的key 采用 String序列化方式
            template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
            template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
            // value、hash的value 采用 Jackson 序列化方式
            template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
            template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
            template.afterPropertiesSet();
            
            return template;
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23

    这样,只要实体类进行了序列化,我们存什么都不会有乱码的担忧了。

    自定义Redis工具类

    使用RedisTemplate需要频繁调用.opForxxx然后才能进行对应的操作,这样使用起来代码效率低下,工作中一般不会这样使用,而是将这些常用的公共API抽取出来封装成为一个工具类,然后直接使用工具类来间接操作Redis,不但效率高并且易用。
    工具类参考文档:
    SpringBoot整合Redis及Redis工具类撰写 - zeng1994 - 博客园
    java redisUtils工具类很全 - 静静别跑 - 博客园

    持久化

    RDB

    什么是RDB

    在指定时间间隔后,将内存中的数据集快照写入数据库 ;在恢复时候,直接读取快照文件,进行数据的恢复 ;
    默认情况下, Redis 将数据库快照保存在名字为** dump.rdb**的二进制文件中。文件名可以在配置文件中进行自定义。

    工作原理

    在进行RDB的时候,redis的主线程是不会做io操作的,主线程会fork一个子线程来完成该操作

    1. Redis 调用forks。同时拥有父进程和子进程。
    2. 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
    3. 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时,Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件,并删除旧的 RDB 文件。

    这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制(copy-on-write)机制中获益(因为是使用子进程进行写操作,而进程依然可以接收来自客户端的请求。)

    触发机制
    • save的规则满足的情况下,会自动触发rdb原则
    • 执行flushall命令,也会触发我们的rdb原则
    • 退出redis,也会自动产生rdb文件

    save
    使用save命令,会立刻对当前内存中的数据进行持久化 ,但是会阻塞,也就是不接受其他操作了
    由于save 命令是同步命令,会占用Redis的主进程。若Redis数据非常多时,save命令执行速度会非常慢,阻塞所有客户端的请求。
    flushall命令
    flushall命令也会触发持久化 ;
    触发持久化规则
    可以通过配置文件redis.conf 对 Redis 进行设置, 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时, 自动进行数据集保存操作。
    bgsave
    bgsave是异步进行,进行持久化的时候,redis 还可以将继续响应客户端请求
    bgsave和save对比

    RDB优缺点

    优点:

    • 适合大规模的数据恢复
    • 对数据的完整性要求不高

    缺点:

    • 需要一定的时间间隔进行操作,如果redis意外宕机了,这个最后一次修改的数据就没有了。
    • fork进程的时候,会占用一定的内容空间。

    AOF

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

    什么是AOF

    快照功能(RDB)并不是非常耐久(durable): 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机, 那么服务器将丢失最近写入、以及未保存到快照中的那些数据。 从 1.1 版本开始, Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式: AOF 持久化。
    如果要使用AOF,需要修改配置文件:

    **appendonly yes **则表示启用AOF
    默认是不开启的,我们需要手动配置,然后重启redis。在大部分的情况下,rdb完全够用
    如果这个aof文件有错位,这时候redis是启动不起来的,我需要修改这个aof文件
    redis给我们提供了一个修复的工具 redis-check-aof --fix

    优点和缺点

    优点

    • 每一次修改都会同步,文件的完整性会更加好
    • 没秒同步一次,可能会丢失一秒的数据
    • 从不同步,效率最高

    缺点

    • 相对于数据文件来说,aof远远大于rdb,修复速度比rdb慢!
    • Aof运行效率也要比rdb慢,所以我们redis默认的配置就是rdb持久化

    RDB和AOP选择


    如何选择使用哪种持久化方式?
    一般来说, 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性, 你应该同时使用两种持久化功能。
    如果你非常关心你的数据, 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失, 那么你可以只使用 RDB 持久化。
    有很多用户都只使用 AOF 持久化, 但并不推荐这种方式: 因为定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快

    Redis发布与订阅

    Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息。
    下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系:

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

    命令

    示例
    ------------订阅端----------------------
    127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE sakura # 订阅sakura频道
    Reading messages... (press Ctrl-C to quit) # 等待接收消息
    1) "subscribe" # 订阅成功的消息
    2) "sakura"
    3) (integer) 1
    1) "message" # 接收到来自sakura频道的消息 "hello world"
    2) "sakura"
    3) "hello world"
    1) "message" # 接收到来自sakura频道的消息 "hello i am sakura"
    2) "sakura"
    3) "hello i am sakura"
     
    --------------消息发布端-------------------
    127.0.0.1:6379> PUBLISH sakura "hello world" # 发布消息到sakura频道
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> PUBLISH sakura "hello i am sakura" # 发布消息
    (integer) 1
     
    -----------------查看活跃的频道------------
    127.0.0.1:6379> PUBSUB channels
    1) "sakura"
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    原理

    每个 Redis 服务器进程都维持着一个表示服务器状态的 redis.h/redisServer 结构, 结构的 pubsub_channels 属性是一个字典, 这个字典就用于保存订阅频道的信息,其中,字典的键为正在被订阅的频道, 而字典的值则是一个链表, 链表中保存了所有订阅这个频道的客户端。

    客户端订阅,就被链接到对应频道的链表的尾部,退订则就是将客户端节点从链表中移除。

    缺点
    • 如果一个客户端订阅了频道,但自己读取消息的速度却不够快的话,那么不断积压的消息会使redis输出缓冲区的体积变得越来越大,这可能使得redis本身的速度变慢,甚至直接崩溃。
    • 这和数据传输可靠性有关,如果在订阅方断线,那么他将会丢失所有在短线期间发布者发布的消息。
    应用
    • 消息订阅:公众号订阅,微博关注等等(其实更多是使用消息队列来进行实现)
    • 多人在线聊天室。

    但是稍微复杂的场景,我们就会使用消息中间件MQ处理。

    Redis主从复制

    概念

    主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(Master/Leader),后者称为从节点(Slave/Follower), 数据的复制是单向的!只能由主节点复制到从节点(主节点以写为主、从节点以读为主)。
    默认情况下,每台Redis服务器都是主节点,一个主节点可以有0个或者多个从节点,但每个从节点只能由一个主节点。

    作用
    • 数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余的方式。
    • 故障恢复:当主节点故障时,从节点可以暂时替代主节点提供服务,是一种服务冗余的方式
    • 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,由主节点进行写操作,从节点进行读操作,分担服务器的负载;尤其是在多读少写的场景下,通过多个从节点分担负载,提高并发量。
    • 高可用基石:主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。
    为什么使用集群
    • 单台服务器难以负载大量的请求
    • 单台服务器故障率高,系统崩坏概率大
    • 单台服务器内存容量有限。
    环境配置

    查看当前库的信息:info replication
    既然需要启动多个服务,就需要多个配置文件。每个配置文件对应修改以下信息:

    • 端口号
    • pid文件名
    • 日志文件名
    • rdb文件名

    启动单机多服务集群:

    一主二从配置

    默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;我们一般情况下只用配置从机就好了!
    认老大!一主(79)二从(80,81)
    使用 SLAVEOF xxx.xxx.xxx.xxx(主机号) 6379(端口号) 就可以为从机配置主机了。

    然后主机上也能看到从机的状态:
    我们这里是使用命令搭建,是暂时的,真实开发中应该在从机的配置文件中进行配置,这样的话是永久的。

    使用规则
    1. 从机只能读,不能写,主机可读可写但是多用于写。
    2. 当主机断电宕机后,默认情况下从机的角色不会发生变化 ,集群中只是失去了写操作,当主机恢复以后,又会连接上从机恢复原状。
    3. 当从机断电宕机后,若不是使用配置文件配置的从机,再次启动后作为主机是无法获取之前主机的数据的,若此时重新配置称为从机,又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个同步原理(从机会复制其他从机数据)
    4. 第二条中提到,默认情况下,主机故障后,不会出现新的主机,有两种方式可以产生新的主机:从机手动执行命令slaveof no one,这样执行以后从机会独立出来成为一个主机使用哨兵模式(自动选举)

    如果主机断开了连接,我们可以使用SLAVEOF no one让自己变成主机!其他的节点就可以手动连接到最新的主节点(手动)!如果这个时候老大修复了,那么久重新连接!

    哨兵模式

    主从切换技术的方法是:当主服务器宕机后,需要手动把一台从服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费事费力,还会造成一段时间内服务不可用。
    所有我们推荐使用哨兵模式

    哨兵的作用
    • 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器。
    • 当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换成master,然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换主机。

    哨兵的核心配置
    sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
    (数字1表示 :当一个哨兵主观认为主机断开,就可以客观认为主机故障,然后开始选举新的主机)
    当从机代替主机之后,之前被替换掉的主机重新加入不能再继续当主机了

    哨兵模式优缺点
    1. 哨兵集群,基于主从复制模式,所有主从复制的优点,它都有
    2. 主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性更好
    3. 哨兵模式是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮

    缺点:

    1. Redis不好在线扩容,集群容量一旦达到上限,在线扩容就十分麻烦
    2. 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面有很多配置项

    缓存穿透与雪崩

    缓存穿透

    概念

    在默认情况下,用户请求数据时,会先在缓存(Redis)中查找,若没找到即缓存未命中,再在数据库中进行查找,数量少可能问题不大,可是一旦大量的请求数据(例如秒杀场景)缓存都没有命中的话,就会全部转移到数据库上,造成数据库极大的压力,就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。

    解决方案

    布隆过滤器
    对所有可能查询的参数以Hash的形式存储,以便快速确定是否存在这个值,在控制层先进行拦截校验,校验不通过直接打回,减轻了存储系统的压力。
    缓存空对象
    一次请求若在缓存和数据库中都没找到,就在缓存中方一个空对象用于处理后续这个请求。
    这样做有一个缺陷:存储空对象也需要空间,大量的空对象会耗费一定的空间,存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间
    即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

    缓存击穿(量太大,缓存过期)

    概念

    相较于缓存穿透,缓存击穿的目的性更强,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿,只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿,但是其他的key依然可以使用缓存响应。
    比如热搜排行上,一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。

    解决方案

    1、设置热点数据永不过期
    这样就不会出现热点数据过期的情况,但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据,而且此种方案会占用空间,一旦热点数据多了起来,就会占用部分空间。
    2、加互斥锁(分布式锁)
    在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。

    缓存雪崩

    概念

    大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。

    解决方案

    redis高可用
    这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群
    限流降级
    这个解决方案的思想是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
    数据预热
    数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

  • 相关阅读:
    js之页面列表加载常用方法总结
    短信群发怎么发转化率会比较高?
    YOLOv5论文作图教程(2)— 软件界面布局和基础功能介绍
    linux--
    spark基本原理&UI界面解读
    Mybatis (2)
    算法:包含min函数的栈
    IO系列(八) -浅析NIO工作原理
    解决mybatis-plus不能俩表联查分页之手动写分页
    什么是产品主导的增长以及为什么它对 API 优先的公司至关重要
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_53517370/article/details/134516645