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redis笔记v-1.0

##笔记相关资源

1,视频资源链接:https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?p=1&vd_source=1dedd20010b1fbe27e026c9eb33734dc

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2,可成资源包,关注微信公众号:狂神说 回复redis即可获得的

1.0 NOSQL概述

1.1 为什么要用nosql

1,单机MySQL的年代!

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90年代,一个基本的网站访问量一般不会很大,单个数据库完全足够!
那个时候更多的是使用静态网页,HTML,服务器根本就没有很大的压力。

思考一下,这种情况下,整个网站的瓶颈是什么。

1,数据库如果太大,一个机器放不下

2,数据库的索引(B+Tree) ,一个机器内存也放不下。

3,访问量(读写混合),一个服务器承受不了~

只要出现以上三种情况之一,那么你就必须要晋级!

2,memcached(缓存) + mysql +垂直拆分(读写分离)

网站80%都是在读,每次都要去查询数据库的话就十分麻烦,所以我们就希望减轻数据的压力,我们可以使用缓存来保证效率!

发展过程:优化数据结构和索引---->(io)memcached(当时最热门的技术)

大厂不缺人,缺人才,你们的竞争对手并不是人才,而是那些安稳有踏实的人才 (老实人)

3,分库分表+水平拆分+MySQL集群

技术和业务子啊发展的同时,对人的要求也越来越高

本质:数据库(读,写)

早些年myisam:表锁,影响效率,高并发下会出现严重的问题

转战innodb :行锁,

慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力!MySQL在那个年代推出了表分库!这个并没有多少公司使用

MySQL的集群,很好的满足了那个年代的需求!

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4,如今的年代

2010年–2020十年之间,世界已经发生了翻天覆地的变化。

MySQL等关系型数据库就不够用了,数据量很多,变化很快~!

msyql有的使用使用它来存一些比较大的文件,博客,图片,数据表很大,如果有一种数据库库来专门处理这种数据,MySQL压力就会变的十分小,(研究如何处理)大数据io压力下,表几乎没法更大。

目前一个基本的

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为什么要用nosql

用户的个人信息,社交网路,地理位置,用户自己产生的数据用户日志等等,爆发式增长!

这时候我们就需要使用nosql数据库的,nosql可以很好的处理以上的情况。

1.2 什么是nosql

nosql

nosql=not only sql (不仅仅是sql)

关系型数据库:表格 ,行,列。

泛指非关系型数据库的,随着web2.0互联网的诞生,传统的关系型数据库很难对付web2.0,尤其是超大规模的高并发的社区!产生了很多难以克服的问题,关系型数据库解决不了,nosql再当今大数据的时代发展十分迅速,redis是发展最快的,而且是我们当下必须要掌握的一个技术。

很多的数据的类型,个人信息,社交网路,地理位置。这些数据类型的存储,不需要固定的格式。!不需要多余的操作就哭横向扩展!map<string,object>使用键值对来控制!

nosql特点

1,方便,扩展,(数据之间没有关系,很好扩展!)

2,大数据量高性能(redis一秒写8万,读取11万,nosql的缓存记录级,是一种细微粒度的缓存,性能比较高!)

3,数据类型是多样的,(不需要事先设计数据库,随取随用,如果是数据量十分大的表,很多人就无法设计了)

传统的 RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中
- 严格的数据一致性
- 基础的事务
- .....
Nosql
- 不仅仅是数据库
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储,列数据,文件存储,图形数据库(社交关系)
- 最终一致性
- CAP定理和BASE (异地多活) 初级架构师!
- 高性能,高可用,高可扩
- ......

了解3v+3高

3V:主要是描述问题的

  1. 海量Velume
  2. 多样Variety
  3. 实时Velocity

3高:主要是对程序的要求

  1. 高并发
  2. 高可扩
  3. 高性能(保证用户体验和性能)

真正的公司中的实践:nosql+rdbms一起使用才是最强的,阿里巴巴架构推进。

技术没有高低之分,就看是如何去使用!(提升内功,思维的提高)

1.3 阿里巴巴的演进分析

1,架构发展历程

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技术急不得,越是慢慢学,才能越扎实。

2,第五代网站架构

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3,第五代网站架构的使命

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和我们相关的,多数据源多数据类型的存储问题

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如果想当一个架构师,没有什么是是加一层解决不了的,如果不行,在加一层。

# 1,商品的基本信息
   名称,价格,商家信息;
   关系型数据库就可以解决了,MySQL/oracle (淘宝早年就去了IOE了!-王坚)推荐文章[阿里云的这群疯子](https://developer.aliyun.com/article/653511)
   
# 2,商品的描述。=,评论(文字比较多)
    文档型的数据库中,mongdb
    
# 3,图片
    分布式文件系统 fastDFS
    - 淘宝自己 TFS
    - gooale的  GFS
    - hadoop  HDFS
    - 阿里云的  oss
    
# 4, 商品的关键字  (搜索)
   - 搜索引擎  slor  elasticreash
   - iserach    :多隆(多去了解一下这些技术大佬)
   所有牛逼的人都是有一段苦逼的岁月,但是你只要像SB 一样去坚持,终将牛逼
   
# 5, 商品的热门波段信息
   - 内存型数据库
   - redis tair memache ....
 
 #6, 商品的交易,外部的支付接口
    - 三方应用
   

要知道,一个简单的网页之后的技术不一定是大家所想的那么加单!
大型互联网应用问题:

  • 数据类型太多了
  • 数据源繁多,经常重构
  • 数据要改造,大面积改造

解决问题

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以上都是一些简单的入门概述,可以帮助了解以后大概工作内容

1.4 nosql 的四大分类

KV 键值对:

  • 新浪:redis
  • 美团:redis+tair
  • 阿里,百度redis+memeacahe

文件数据库(bson格式和json格式一样)

  • MongoDB(一般必须要掌握)
    • MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库有,C++编写,主要用来处理大量的文档
    • MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库的中间的产品,MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富,最像关系型数据库的!
  • conthdb

列存储数据库

  • HAbase
  • 分布式文件系统

图关系型数据库

  • 它不是放图形的,放的是关系比如:朋友圈社交网络、广告推荐系统
  • 社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱
  • Neo4J, InfoGrid

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2.0 rdiis入门

2.1 概述

redis入门

Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)

是完全开源免费的,用C语言编写的,遵守BSD协议,是一个高性能的(Key/Value)分布式内存数据
库,基于内存运行,并支持持久化的NoSQL数据库,是当前最热门的NoSQL数据库之一,也被人们称为
数据结构服务器

  • Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点
  • Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
  • Redis不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据,同时还提供list、set、zset、hash等数据结构的存储。
  • Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

redis能干嘛

  1. 内存存储和持久化:redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上,同时不影响继续服务
  2. 取最新N个数据的操作,如:可以将最新的10条评论的ID放在Redis的List集合里面
  3. 发布、订阅消息系统
  4. 地图信息分析
  5. 定时器、计数器

特性

  • 数据类型、基本操作和配置
  • 持久化和复制,RDB、AOF
  • 事务的控制

。。。。。。

常用网站

https://www.reids.com

http://www.redis.cn 中文网

2.2 windows 安装

1,下载redis:https://github.com/tporadowski/redis/releases/tag/v4.0.2.3-alpha

视频教材使用的是3.2.100的版本,我也下载了,但是不能使用了,可能是需要自己在操作下才可以使用,额就不研究了,目前阶段可以使用了就行。我下载使用的版本是4.0.2.3版本,

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0gGhl8ag-1689812048887)(C:/Users/%E5%88%9D%E7%8E%96/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20230716082558009.png)]

2,下载完成之后得到解压包

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3,解压到自己的电脑的环境目录下就可,

image-20230716082933868

4,开启redis,双击运行服务即可

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启动成功了

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5, 使用redis客户端连接redis

image-20230716083150046

可以查看到本地的6379就链接成功了。

image-20230716083510831

windos下使用虽然简单,但是redis使用Linux去开发,简单了解才就好。

由于企业里面做Redis开发,99%都是Linux版的运用和安装,几乎不会涉及到Windows版,上一步的讲 解只是为了知识的完整性,Windows版不作为重点,大家可以自己玩,企业实战就认一个版:Linux版 http://www.redis.cn/topics/introduction

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2.3 Linux安装

1,下载安装包http://www.redis.cn/

image-20230716084745550

2,解压redis安装包!程序/opt!image-20230716095356182

4,基本命令的安装

yum -y install gcc-c++

make  #这个时间比较长,需要下载一些环境,
make install #这是一个确认是否已经是安装好了,也可以不去执行这个。

使用make报错了

image-20230716100250353

解决办法,查看百度是因为gcc版本问题导致的,这里先测试下升级gcc的版本到9.0 以上,目前是4.8.5版本,视频中的是20年,看来更新的还是挺快的。

相关博客:https://blog.csdn.net/weixin_42272246/article/details/124318060

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image-20230716100423769

执行完后版本升级了

image-20230716101016278

此时就是安装成功了

image-20230716101230049

使用 make install 就会发现已经安装好了

image-20230716101339447

5, redis默认安装路径/usr/local/bin

image-20230716101717060

6, 将我们的redis配置文件复制到我们当前的目录下

image-20230716101957151

7,redis默认不是后台启动的,修改配置文件!
image-20230716102206819

8,启动redis服务!

image-20230716102433264

9,使用redis-cli进行连接测试

image-20230716102723421

10,查看您redis的进程是否开启

image-20230716102916948

11,退出/关闭redis服务,shudown

image-20230716103044941

12,此时再查看进程就是关闭状态了

image-2023071610312133713,后面就会使用单机多redis启动集群测试了。

2.4 性能测试

redis-benchmark

redis压力测试工具-----Redis-benchmark

image-20230716103530504

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简单测试下

# 测试1 100个并发连接  100000请求
redis-benchmark -h locahost -p 6379 -c 100 -n 100000

image-20230716104236125

使用另一个终端查看测试下

image-20230716104615815

如何查看这些分析呢

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2.5 基础的入门

redis默认有16 个数据库

image-20230716110448330

默认使用的是第0个

可以使用select进行切换数据库

 [root@centos7 bin]#redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> select 3  #切换数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> dbsize
(integer) 0
127.0.0.1:6379[3]> 

image-20230716111427044

127.0.0.1:6379[3]> keys *  查看所有的key
1) "name"
127.0.0.1:6379[3]> 

清空当前数据库数据库flushdb

127.0.0.1:6379[3]> flushdb
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379[3]> 

清空全部的数据库flushall

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)
127.0.0.1:6379> 

思考:为什么redis是使用6379作为端口号(简单了解下即可)

一个简单的粉丝效应,将一个明星的首字母在宫格的按键上输入的对应的数字相关链接

reidis是单线程的!

redis是很快的,是基于内存操作的 ,cpu不是redis的性能瓶颈,redis性能瓶颈是根据机器的内存和网络带宽,既然可以使用单线程来实现,就使用单线程了,所以就是使用单线程了

redis是c语言写的,官方提供的数据为10w+的QPS,完全不比使用过同样的key-vaule的memecache差!

redis为什么单线程还这么快?

1,误区1:高性能的服务器不一定是多线程的。

2,误区2:多线程(cpu上下文切换)一定比单线程效率高!

cpu>内存>硬盘

核心:redis是将所有的数据全部放在内存中的,所以说使用单线程去操作效率是最高的,多线程(CPU上下文切换:耗时的操作,!!!),对于内存系统来说,如果没有上下文切换都是邪在一个CPU上的,在内存情况下,这个方案就是最佳的方案!

3.0 五大数据类型

Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings)散列(hashes)列表(lists)集合(sets)有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmapshyperloglogs地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication)LUA脚本(Lua scripting)LRU驱动事件(LRU eviction)事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动 分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。

讲解的所有的命令,一定都要记住,后面使用springboot,jedis,所有的方法就是这些命令。

单点登录

3.1 redis-key 键(key)

127.0.0.1:6379> keys * #查看所有的key
(empty array)
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) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> exists name  #判断当前的key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exist name1
(error) ERR unknown command `exist`, with args beginning with: `name1`, 
127.0.0.1:6379> exists name1  
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1
(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) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> get name
"qinjiang"
127.0.0.1:6379> expire name 10  #设置 key的 过期时间,单位是秒
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name   #查看当前key的剩余时间

127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> type name #查看当前keys的一个数据类型
string
127.0.0.1:6379> type age
string

3.2 string(字符串)

90%的Java程序员使用redis只会使用一个string类型

127.0.0.1:6379> set key1 v1             #设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1                #获得值
"v1"
127.0.0.1:6379> keys *                  #获得所有的key
1) "key1"
127.0.0.1:6379> exists key1             #判断某一个key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> append key1 "hello"     #某个key中追加一个字符串,如果当前字符串不存在,就相当于setkey
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1                
"v1hello"
127.0.0.1:6379> strlen key1             #获取字符串的长度
(integer) 7
127.0.0.1:6379> append key1 "kuangshen" 
(integer) 16
127.0.0.1:6379> 


###################################################################

#步长  i++

127.0.0.1:6379> set views 0 #初始浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views #自增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 #自减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 #可以设置步长,指定增量!
(integer) 9
127.0.0.1:6379> decrby view 5
(integer) -5
127.0.0.1:6379> 

#################################################
#字符串范围 ragen

127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,kuangshen" #设置一个key1的数值
OK
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 3 #截取[0-3]
"hell"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 -1 #获取全部的字符串 和 get key是一样的
"hello,kuangshen"
127.0.0.1:6379> 

#替换
127.0.0.1:6379> set key2
(error) ERR wrong number of arguments for 'set' command
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 #替换指定位置开始的字符串
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
127.0.0.1:6379> 

#######################################################################

#  setex (set with expire)   #设置过期时间
#  setnx (set if not exist) #不存在的值(分布式锁子=中会常常使用)

127.0.0.1:6379>  setex key3 30 "hello" #设置key3 的值为hello,30秒后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 24
127.0.0.1:6379> setnx mykey 
(error) ERR wrong number of arguments for 'setnx' command
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis"   #如果mykey不存在,创建mykeys
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "mykey"
2) "key2"
3) "key1"
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) -2127.0.0.1:6379> setnx mykey "mongodb" #如果mykey存在,创建失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
127.0.0.1:6379> 


##############################################
mset       
mget        

127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3  #同时设置多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k2"
2) "k3"
3) "k1"
127.0.0.1:6379> mget mget k1 k2 k3 # msetnx 
1) (nil)
2) "v1"
3) "v2"
4) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4  #是一个原子性的值,要么一起成功,要么一起失败,需要保持一致性
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4 
(nil)
127.0.0.1:6379> 

##########################################

#对象 
set user:1{name:zhangsan,age:3} #设置一个user:1 对象 值为json 字符来保存一个对象!
#这里的key是一个巧妙的设计: user:{id}:{filed} ,如此设计在redis中是完全ok的!
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "2"
127.0.0.1:6379> 


########################################
getset #先get再set

127.0.0.1:6379> getset db redis   #如果不存在值,则返回nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db 
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb   #如果存在值,获取原来的值,并设置新的值。
"redis"
127.0.0.1:6379> get db 
"mongodb"
127.0.0.1:6379> 

数据结构是相同的!

string类似的使用场景,value 除了是我们的字符串还可以是我们的数字

  • 计数器
  • 统计多单位的数据量
  • 粉丝数
  • 对象缓存数据!

3.3 list 列表

基本的数据类型,列表

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在redis中,我们可以把list完成,栈,队列,阻塞队列!

所有的list 的命令都是l 开头的

##########################################

127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> lpush list noe #将一个值或者多个值,插入到列表头部(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  #获取list的值
1) "three"
2) "two"
3) "noe"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 1  #通过区间来获取具体的值
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> rpush list right   #将一个值或者多个值,插入到列表头部(右)
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 1
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "noe"
4) "right"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "noe"
4) "right"

####################################################’
Lpop
rpop

127.0.0.1:6379> lpop list   #移除列表的第一个元素
"three"
127.0.0.1:6379> rpop list   #移除列表的最后一个元素
"right"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "noe"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
lindex

127.0.0.1:6379> lindex list 1  #通过下标获取list的第一个值!
"noe"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"two"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
len

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> lpush list one
(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> llen list   #返回列表的长度
(integer) 3
127.0.0.1:6379> 

##################################################
移除指定的值!
取关 uid

lrem

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
4) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one   #移除list集合中指定个数value ,精确匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 three 
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 three
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
trim 修剪的操作:list 截断!

127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1  2  #通过下标截取指定的长度!这个list已经被改变了,只剩下我们截取的元素了
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379> 


##################################################

rpoplpush #移除列表的最后一个元素,并且移动到新的列表中

127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist#移除列表的最后一个元素,并且移动到新的列表中
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 #查看原来的列表
1) "hello"
2) "hello1"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1 #查看目标列表中,确实存在该值。
1) "hello2"
127.0.0.1:6379> 
##################################################
lset #将列表中指定下标的值替换为另外一个值,

127.0.0.1:6379> exists list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  #如果不存在列表我们去更新就会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  #如果存在。更新当前下标的值
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "item"
127.0.0.1:6379> lrange list 1 0
(empty array)
127.0.0.1:6379> lset list 1 other  #如果不存在就会报错
(error) ERR index out of range
127.0.0.1:6379> 

##################################################
linsert #将某一个具体的value插入到某个元素的前面或者后面

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "world"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> linsert mylist before "world" "other"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
127.0.0.1:6379> linsert mylist after  world new
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"
127.0.0.1:6379> 


小结

  • 实际上是一个链表,before node after ,left,right都可以插入值
  • 如果key不存在,创建新的链表
  • 如果key存在,新增内容
  • 如果移除了所有值,空链表,也代表不存在
  • 在两边插入或者改动值,效率最高,中间元素,相对来说效率低一些

消息队列,消息队列(lpush rpop) 栈(lpush lpop)

3.4 set 集合

set中的值是不能重读的!

##################################################

127.0.0.1:6379> sadd myset hello #set集合中的添加匀速
127.0.0.1:6379> sadd myset kuangshen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset lovekuangshen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset   #查看指定set 的所有值
1) "lovekuangshen"
2) "kuangshen"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> sismember  myset hello  #判断某一个值是不是在set中!
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember  myset word
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

##################################################
 scard
 
127.0.0.1:6379> scard myset   #获取set中的内容元素的过程
(integer) 4

##################################################
srem

127.0.0.1:6379> srem myset hello  #移除set中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers myset 
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
set 无序不重复集合,抽随机!

127.0.0.1:6379> srandmember myset   #随机抽选出一个元素
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"lovekuangshen"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"lovekuangshen"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2  #随机抽选出指定个数的元素
1) "lovekuangshen2"
2) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> srandmember myset    #随机抽选出一个元素
"lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
删除指定的key,随机删除key
spop

127.0.0.1:6379> smembers  myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> spop myset
"lovekuangshen"
127.0.0.1:6379> spop myset 随机删除一些set集合中的元素!
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> smembers  myset
1) "lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
将一个指定的值,移动到另外一个set集合!
smove

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 kuangshen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "kuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "set2"
2) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
微博,b站,共同关注!(并集)

数字集合类:
  - 差集   sdiff
  - 交集   sinter
  - 并集   sunion
  127.0.0.1:6379> sadd key1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 d
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 e
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> sdiff key1 key2  #差集
1) "b"
2) "a" 
127.0.0.1:6379> sinter key1 key2 #交集
1) "c"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> sunion key1 key2  #并集
1) "b"
2) "c"
3) "d"
4) "a"
5) "e"
127.0.0.1:6379> 


微博,A用户将所有关注的人放在一个set集合中!将它们的粉丝也放在一个集合中!

共同关注,共同爱好,二度好友,推荐好友(六度理论)

3.5 hash 哈希

map集合,key-map ! 时候这个值就是一个map集合!本质和string类型没有区别,还是一个简单的 key-vlaue

set myhash fieldkuangshen

##################################################
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 kuangshen #set一个具体 key-vlaue
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1  
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world #set多个key-value
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2  #获取多个字段值
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash  #获取全部的数据
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> hdel myhash field1  #删除指定的hash指定的key字段,对应的value值也就消失了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
127.0.0.1:6379> 
##################################################
hlen
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
OK
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
3) "field1"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> hlen myhash #获取hash表的字段数量!
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 
##################################################
#只获取所有的field
#只获得所有的value
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1 #判断hash中指定的字段是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists mybash field3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hvals myhash   #获取所有的value
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> 

##################################################
incr drce

127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5  #指定增量
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello  #如果存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world  #如果不存在则不设置
(integer) 0

hash变更的数据 user name age ,尤其是用户信息之类的经常变动的信息!hash更适合于对对象的存储,string更适合存储字符串。

3.6 zset (有序集合)

在set的基础上增加了一个值,set k1 v1 zset k1 score1 v1

127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one #添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 3 three
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> zadd myset 3 three 4 four #添加多个值
(integer) 1

###################################
排序如何实现

127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong #添加三个用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 kuangshen
(integer) 1
#zrangebyscore key min max #语法,是从最小值到最大值
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf #显示全部的用户  从小到大!
1) "kuangshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1   #显示全部的用户  从大到小!
1) "zhangsan"
2) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf  withscores #显示全部的用户并且附带成绩
1) "kuangshen"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
5) "zhangsan"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf 2500  withscores  #显示工资小于2500员工的降序排序!
1) "kuangshen"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
127.0.0.1:6379> 

###################################
# 移除任务中的元素

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "kuangshen"
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) "kuangshen"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> zcard salary  #获取有序集合中的个数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 
###################################
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
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2  #获取指定区间的成员数量
(integer) 2
127.0.0.1:6379>

其余的一些API,如果工作中有需要可以去官方文档中查询。

案例思路:set 排序 存储班级成绩表,工资表排序!

普通消息 1 ,重要消息2、带权重判断。(例如,排行榜)

4.0 三种特殊数据类型

4.1 geospatial 地理位置

朋友的定位,附近的人,打车距离计算

redis的geo在redis3.2版本就推出了

可以查一些测试数据:http://www.jsons.cn/lngcode

官方文档:https://www.redis.net.cn/order/3685.html

只有6个命令

image-20230717151658853

geoadd

#geoadd 添加地理位置
#规则,两极无法直接添加,我们一般使用Java程序一次性导入
#有效的经度从-180度到180度。
#有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
#当坐标位置超出上述指定范围时,该命令将会返回一个错误。
#127.0.0.1:6379> geoadd china:city   39.90 116.40 beijing
#(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000

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 160.50 29.53 chongqi 114.05 22.52 shengzhen  #这里的重庆位置是写错的,仅供学习参考,就不修改了
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 

getpos

获得当前的定位:一定是一个坐标值

127.0.0.1:6379> geopos china:city xian  #获取指令的城市的经纬度
1) 1) "108.96000176668167114"
   2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing chongqi  
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
2) 1) "160.49999982118606567"
   2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> 

geodist

两个人之间的距离

指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个:

  • m 表示单位为米。
  • km 表示单位为千米。
  • mi 表示单位为英里。
  • ft 表示单位为英尺。

如果用户没有显式地指定单位参数, 那么 GEODIST 默认使用米作为单位。

georadius 以给定的经纬度为中心, 找出某一半径内的元素

我附近的人?(获得附近所有人的地址,定位!)通过半径来查询

所有指定数据应该录入:china:city , 才会让结果更急请求

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km   #以100 30 这个经纬度为中心,寻找方圆1000km的城市
1) "xian"
2) "shengzhen"
3) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km 
1) "xian"
127.0.0.1:6379> 

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km  
1) "xian"
2) "shengzhen"
3) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist  #显示到中心距离的位置
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1  #筛选指定数量的结果!
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 3
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> 

georadiusbymember

#找出位于指定元素周围的其他元素!
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 1000 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
127.0.0.1:6379> 

geohash 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示

该命令将返回11个字符的geohash字符串!

#将二维的经纬度转换为一维的字符串,如果两个字符串越接近,位置越近。
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqi
1) "wx4fbxxfke0"
2) "xt4purb89n0"
127.0.0.1:6379> 

geo底层实现的原理其实就是Zset ! 我们可以使用Zset命令来操作geo

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1  #查看地图中全部的元素
1) "xian"
2) "shengzhen"
3) "hangzhou"
4) "shanghai"
5) "beijing"
6) "chongqi"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing  #移除地图中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "xian"
2) "shengzhen"
3) "hangzhou"
4) "shanghai"
5) "chongqi"
127.0.0.1:6379> 

4.2 hyperloglog

什么是基数

A{1,3,5,7,9} B{1,3,5,7}

基数(不重复的数) =5 ,可以接受误差!

简介

redis2.8.9 版本就更新了hyperloglog数据结构!

redis hyperloglog 基数统计的算法

优点:占用的内存是固定的,2^64不同的元素的技术,只需要废12k的内存,如果要从内存的角度来比较的话,hyperloglog首选!

网页的nu(一个人访问一个网站多次,但是还是算作是一个人)

传统的方式,set保存用户的id,然后就可以统计set中的元素数据数据数量来作为标准判断!

这个方式如果保存了大量的用户id,就会比较麻烦,我们使用的目的就是为了计数,而不是保存用户的id。

0.81%的错误率,统计UV任务,可以忽略不计的!

测试使用


127.0.0.1:6379> pfadd  mykey a b c d e f g h i j #创建第一组元素  mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey #统计 mykey 元素的基数数量
(integer) 10 
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 i j z x c v b n m
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd  mykey2 a b c d e f g h i j  #创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2 #合并两组 mykey没有可以 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3  #看并集的数量
(integer) 15
127.0.0.1:6379> 

如果允许容错,那么一定可以使用hyperloglog!

如果不允许容错,就使用set或者自己的数据类型即可

4.3 bitmap

位存储

统计用户信息,活跃,不活跃!登录,未登录!打卡,365打卡! 两个状态的,都可以使用bitmaps!

bitmaps位图,数据结构,都是使用二进制位来记录,就只有0和1 两个状态!

365天=365 bit 1字节=8bit 46 个字节左右!

测试

image-20230717172922640

使用bitmp来记录,周一到周日的打卡

周一:1 周二:0 周三:1周四:1…

image-20230717173015525

查看某一个是否有打卡!

127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

统计操作,统计打卡的天数!

127.0.0.1:6379> bitcount sign #统计这周的打卡记录,就知道是否有全勤
(integer) 3
127.0.0.1:6379> 

5.0 redis事务

redis事务本质:一组命令的集合!一个事务的所有命令都会被序列化,在事务的执行过程中,会按照顺序执行

一次性,顺序性,排他性!执行一系列命令

----------------队列  setset set  ----------------

redis单条命令是保证原子性的,但是事务是不保证原子性的!

redis单条命令是没有隔离级别的概念

所有的命令在事务中,并没有直接被执行,只有在发起执行命令的时候才会执行!exec

redis的事务

  • 开启事务(mulit)
  • 命令入队(…)
  • 执行事务(exec)

正常执行事务!

127.0.0.1:6379> multi  #开始事务
OK
#命令入队
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  #执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK
127.0.0.1:6379> 

放弃事务

127.0.0.1:6379> multi  #开启事务
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  #取消事务
OK 
127.0.0.1:6379> get k4   #这里的命令都不会被执行
(nil)
127.0.0.1:6379> 

编译型异常(代码有问题,命令有错),事务中的所有的命令都不会被执行!


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 #错误的命令
(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  #执行事务的时候报错
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5  #所有的命令都不会执行
(nil)

运行型异常(1/0),如果事务中存在语法性,那么执行命令的时候,其他命令是可以执行的,错误命令会抛出异常

127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range #虽然第一条命令报错了,但是命令是可以正常执行成功的。
2) OK
3) OK
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> get k3
"v3"
127.0.0.1:6379> 

监控

悲观锁:

  • 很悲观,什么时候都会加锁,无论做什么都会加锁

乐观锁:

  • 很乐观,认为什么时候都不会出现问题,所以不会上锁!更新数据的时候去判断下,再次期间时候有人修改过这个数据
  • 获取version
  • 更新的时候比较version

redis测监视测试 (面试常问)

正常执行成功!

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   #监视money对象
OK
127.0.0.1:6379> multi   #事务正常结束,数据期间没有发生变动,这个时候就正常执行成功!
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
127.0.0.1:6379> 

测试多线程修改值,使用watch可以当做redis的乐观锁操作

127.0.0.1:6379> watch money #监视 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  #执行之前,另外一个线程修改了money的值,所以执行失败了!
(nil)

如果修改失败,获取最新的值就好

image-20230717181824475

6.0 jedis

这块不太会idea就就看看视频就可以了吧!笔记就按照文档复制即可了

我们要使用java来操作redis

什么是jedis , 是官方推荐的Java连接开发工具!使用Java操作redis中间件,如果要使用java来操作redis,那么一定要对jedis十分熟悉!

知其然并知其所以然,授人以渔,学习不能急躁,慢慢来回很快!

5.1 测试联通

1、新建一个普通的Maven项目

2、导入redis的依赖!

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.58</version>
</dependency>

3、编写测试代码

package com.kuang.ping;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Ping {
	public static void main(String[] args) {
	   Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
	   System.out.println("连接成功");
	   //查看服务是否运行
	   System.out.println("服务正在运行: "+jedis.ping());
	}
}

4、启动redis服务

5、启动测试,结果

连接成功
服务正在运行: PONG

5.2 常用api

基本操作

public class TestPassword {
	public static void main(String[] args) {
		Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
		//验证密码,如果没有设置密码这段代码省略
// jedis.auth("password");
		jedis.connect(); //连接
		jedis.disconnect(); //断开连接
		jedis.flushAll(); //清空所有的key
	}
}

对key操作的命令

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("判断某个键判断存在	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());
	}
}

对string操作

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("key01","value01","key02","value02","key03","value03"));
        System.out.println("获取多个键值
    对:"+jedis.mget("key01","key02","key03"));
        System.out.println("获取多个键值
    对:"+jedis.mget("key01","key02","key03","key04"));
        System.out.println("删除多个键值对:"+jedis.del("key01","key02"));
        System.out.println("获取多个键值
    对:"+jedis.mget("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(3);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.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", 2,
    4));
    }
}

对set命令

image-20230717205122526

image-20230717205150581

对hash操作

image-20230717205214809image-20230717205227702

5.3 事务

基本操作

image-20230717205305913

image-20230717205314451

7.0 springboot 整合

感觉不是目前学习的重点,先略过,之后觉着有用再来学习

8.0 redis.conf 配置文件

启动的时候,就通过配置文件来启动

配置文件位置/usr/local/bin/kconfig/redis.conf

image-20230717224212126

单位

行家有没有就是要看配置文件了

image-20230717224449451

1,配置文件unit单位,对大小写不敏感!

包含

包含

就好比我们学习spring,import,include

网络

127.0.0.1   #绑定的ip
protected-mode yes  #保护模式
port 6379  #端口设置

通用 GENERAL

daemonize yes #以守护进程的方式运行,默认是no,我们需要自己开启为yes
pidfile /var/run/redis_6379.pid #如果以后台的方式运行,我们就需要指定一个pid文件!
loglevel notice #日志的级别
# 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) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice 


logfile ""  #日志的文件位置名
databases 16  #数据库的数量,默认是16个数据库
always-show-logo yes  #是否显示logo》

快照

持久化,在规定的时间内,执行了多少次操作,则会持久到文件 .red.aof

redis是内存数据库,如果没有持久化,那么数据断电及失

#如果900s内,如果至少有1key进行了修改,我们及时进行持久化操作
save 900 1
#如果300s内,如果至少有10key进行了修改,我们及时进行持久化操作
save 300 10
#如果60s内,如果至少有10000 key进行了修改,我们及时进行持久化操作
save 60 10000
#我们之后会自己定义这个持久化,会自定义这个测试

stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化如果出错,是否还需要继续工作!

rdbcompression yes  #是否压缩 rdb 文件,需要消耗一些cpu资源 

rdbchecksum yes  ##保存rdb文件的时候,进行错误的检查校验

dir ./  #rdb保存文件的目录


REPLICATION 复制,后面讲解主从复制

SECURITY 安全

可以在这里设置密码,默认是没有密码的

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass  #获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" #设置redis的密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass  #发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456  #使用密码进行登录
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG
    127.0.0.1:6379> config get requirepass  #命令恢复了
1) "requirepass"
2) "123456"
127.0.0.1:6379> 

限制 CLIENTS

maxclients 10000 #设置能连接上的最大客户端的数量
maxmemory <bytes> #redis配置最大的内存容量
maxmemory-policy noeviction #内存达到上限之后的处理策略
        #移除一些过期的key
        #报错
        #。。。。。。
    1,volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值)
    2,allkeys-lru : 删除lru算法中的key
    3,volatile-random:随机删除即将过期key
    4,allkeys-random:随机删除
    5,volatile-ttl : 删除即将过期的
    6,noeviction :永不过期,返回错误

APPEND ONLY 模式 aof配置

appendonly no #默认是不开启的,默认说的是rdb方式持久化的,在大部分所有的情况下,rdb完全够用!
appendfilename "appendonly.aof"  #持久化的文件的名字

# appendfsync always #每次都会修改 sync 。消耗性能
appendfsync everysec #没秒执行一次 sync 可能会丢失这1s的数据!
# appendfsync no   #不执行sync  ,这个时候操作系统自己同步数据,速度最快

具体的配置,在redis持久化详细讲解

9.0 redis持久化

面试和工作,持久化都是重点

redis是内存数据库,如果不将内存中的数据保存到磁盘,那么一旦服务器进程退出,服务器中的数据库状态也会消失,所以redis提供了持久化功能!

Redis缓存持久化原理

9.1 RDB (Redis DataBase)

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快 照文件直接读到内存里。

Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化过程 都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的。 这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复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的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

rdb保存的文件是 dump.rdb 都是在我们的配置文件进行配置的。

image-20230717234937489

image-20230718094311840

触发机制

1,save的规则满足的情况下,会自动触发rdb规则

2,执行flushdb命令,也会触发我们的rdb规则!

3,退出redis,也会产生rdb文件

image-20230718102952146

测试完成之后还是将触发机制修改回来比较好,尽量使用默认的配置就可

image-20230718104028019

如何恢复rdb文件

1,只需要将rdb文件放置在我们的redis目录中就可以,redis启动的时候会自动检查dump.rdb文件,恢复其中的数据。

2,查看我们需要存的位置

127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin/kconfig"

几乎默认的配置就够用了,但是还是要去学习

优点:

  1. 适合大规模的数据恢复
  2. 如果对数据的完整性要求不高

缺点:

  1. 需要一定的时间间隔,如果redis最后一次意外宕机了,这个最后一次修改的数据就没有了
  2. fork进程的时候,会占用一定的内存空间

9.2 AOF (Append Only File)

是什么

在主从复制中,rdb就是备用了。

redis aof将我们所有的命令都记录下来。相当于Linux中的history,以日志形式记录每个操作,将redis中执行过的所有指令记录下来(读操作不记录),只允许追加文件单不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之redis重启的话,就根据日志问阿金的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

aof保存的是 appendonly.aof文件

appendonly.aof

image-20230718105154774

默认是不开启的,我们需要手动进行配置,我们只需要将appendonly 改为yes就可以aof了,下面的配置可以先不用动。重启redis就生效了。

image-20230718124908977

未知的原因,导致的的文件保存在/usr/local/bin/kconfig
而视频中的文件默认保存在/usr/local/bin/  

image-20230718125217621

如果这个aof文件有错误,这个时候redis是启动不起来的,我们需要修复这个aof文件,redis提供了这个修复工具

#修复前需要保证两个文件在同一个目录下
[root@centos7 bin]#redis-check-aof --fix appendonly.aof
0x              a4: Expected \r\n, got: 6765
AOF analyzed: size=189, ok_up_to=139, diff=50
This will shrink the AOF from 189 bytes, with 50 bytes, to 139 bytes
Continue? [y/N]: y
Successfully truncated AOF

image-20230718130159624

如果文件正常重启,文件已经是修复的。

优点和缺点

优点:

  1. 每一次修改都同步,文件的管理性会更好
  2. 每秒同步一次,可能会丢失一秒的数据
  3. 从不同步,效率是最高的

缺点:

  1. 相对于数据的文件来说,aof远远大于rdb,修复的速度也比rdb慢
  2. aof运行效率也要比rdb慢,所以默认的配置就是rdb

最后,实验完成还是修改回来默认的吧!

image-20230718130816936

重写规则说明

aof默认就是文件的无限追加,文件会越来越大

image-20230718131253363

如果aof文件大于64m,太大了,fork 一个新的进程进来我们的文件进行重写

9.3 扩展总结

1、RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储

2、AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始

的数据,AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾,Redis还能对AOF文件进行后台重

写,使得AOF文件的体积不至于过大。

3、只做缓存,如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化

4、同时开启两种持久化方式

  • 在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF

    文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

  • RDB 的数据不实时,同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件,那要不要只使用AOF呢?作者

    建议不要,因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份),快速重启,而且不会有

    AOF可能潜在的Bug,留着作为一个万一的手段。

5、性能建议

  • 因为RDB文件只用作后备用途,建议只在Slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够

    了,只保留 save 900 1 这条规则。

  • 如果Enable AOF ,好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据,启动脚本较简单只load自

    己的AOF文件就可以了,代价一是带来了持续的IO,二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产

    生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可,应该尽量减少AOF rewrite

    的频率,AOF重写的基础大小默认值64M太小了,可以设到5G以上,默认超过原大小100%大小重

    写可以改到适当的数值。

  • 如果不Enable AOF ,仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以,能省掉一大笔IO,也

    减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉,会丢失十几分钟的数据,启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件,载入较新的那个,微博就是这种架构。

10.0 redis发布订阅

是什么

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。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
订阅/发布消息图:

  1. 消息发布者
  2. 频道
  3. 消息订阅者

image-20230718132321652

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:

image-20230718132336551

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:

image-20230718132406856

命令

这些命令被广泛用于构建即时通信应用,比如网络聊天室(chatroom)和实时广播、实时提醒等。

序号命令描述
1PSUBSCRIBE pattern [pattern …]订阅一个或多个符合给定模式的频道。
2PUBSUB subcommand [argument [argument …]]查看订阅与发布系统状态。
3PUBLISH channel message将信息发送到指定的频道。
4PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern …]]退订所有给定模式的频道。
5SUBSCRIBE channel [channel …]订阅给定的一个或多个频道的信息。
6UNSUBSCRIBE [channel [channel …]]指退订给定的频道。

测试

订阅端:

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo   #订阅一个频道  kuangshen
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
#等待读取推送的信息
1) "message"  #消息
2) "kuangshenshuo"  #哪个频道的消息
3) "hello kuangshen" #消息的具体内容

1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello redis"

发送端:

 [root@centos7 bin]#redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> publish kuangshenshuo "hello kuangshen" #发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> publish kuangshenshuo "hello redis"  #发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 

原理

Redis是使用C实现的,通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件,了解发布和订阅机制的底层实现,籍
此加深对 Redis 的理解。

Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。

通过 SUBSCRimage-20230718150823576IBE 命令订阅某频道后,redis-server 里维护了一个字典,字典的键就是一个个 channel
,而字典的值则是一个链表,链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关
键,就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。

通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息,redis-server 会使用给定的频道作为键,在它所维护的 channel
字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表,遍历这个链表,将消息发布给所有订阅者。
Pub/Sub 从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,你可以设定对某一个
key值进行消息发布及消息订阅,当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应
的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。

使用场景:

  • Pub/Sub构建实时消息系统
  • Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统
  • 比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。

11.0 redis主从复制

11.1 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,只能由主节点到从节点。
Master以写为主,Slave 以读为主。

默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从
节点只能有一个主节点。主从复制的作用主要包括:

1、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方式。

2、故障恢复:当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务,实现快速的故障恢复;实际上是一种服务
的冗余。

3、负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务
(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点),分担服务器负载;尤其是在写
少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。

4、高可用基石:除了上述作用以外,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是
Redis高可用的基础。

一般来说,要将Redis运用于工程项目中,只使用一台Redis是万万不能的,原因如下:

1、从结构上,单个Redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较 大;

2、从容量上,单个Redis服务器内存容量有限,就算一台Redis服务器内存容量为256G,也不能将所有 内存用作Redis存储内存,一般来说,单台Redis最大使用内存不应该超过20G。 电商网站上的商品,一般都是一次上传,无数次浏览的,说专业点也就是"多读少写"。 对于这种场景,我们可以使如下这种架构:

image-20230718151559088

主从复制,读写分离!80%的情况下都是在进行读操作,缓解服务器的压力,架构中经常使用 ,一主二从。

只要在公司中,主从复制就是必须要使用的,因为在真实的项目中不可能单机使用redis!

11.2 环境配置

只配置从库,不用配置主库!

127.0.0.1:6379> info replication  #查看当前库的信息
# Replication
role:master   #角色 master
connected_slaves:0  #没有从机
master_replid:fb5c62eb3fbf1b8feead1d18bb11f70764e24fec
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
127.0.0.1:6379> 

复制几个redis.conf文件并分别命名

cp redis.conf redis79.conf
cp redis.conf redis80.conf
cp redis.conf redis81.conf

修改主库的配置文件

logfile "6379.log"  #将空的值修改为   6379.log 
dbfilename dump6379.rdb  #将 dump.rdb修改为dump6379.rdb

修改从库的配置 (模板。从库按照此模板修改成对应的端口)

port 6380                            #端口号
pidfile /var/run/redis_6380.pid      #pid名字
logfile "6380.log"                   #log文件名字
dbfilename dump6380.rdb 	         #dump.rdb名字

修改完成之后,启动三个redis服务,可以通过进程信息查看

 [root@centos7 bin]#redis-server kconfig/redis79.conf 
 [root@centos7 bin]#redis-server kconfig/redis80.conf 
 [root@centos7 bin]#redis-server kconfig/redis81.conf

查看服务启动成功

image-20230718155232461

11.3 一主二从

默认情况下,每台redis服务器都是主节点

将三个节点的服务都启动

image-20230718160215869

一主(79)二从(80,81)

127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379  #slaveof host 6379 找谁认自己的老大
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave #角色当亲是从机
master_host:127.0.0.1  #可以查看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:6
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:0
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:c764549a54cbd19c2e959113bbf5d6b39358699f
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:0
127.0.0.1:6380> 

#在主机中查看
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1 
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=56,lag=0     #多了从机的配置
master_replid:c764549a54cbd19c2e959113bbf5d6b39358699f
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:70
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:70
127.0.0.1:6379> 

#从机中也配置下

127.0.0.1:6381> slaveof 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6381> info replication
# Replication
role:slave
master_host:127.0.0.1
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:6
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:476
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:c764549a54cbd19c2e959113bbf5d6b39358699f
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:476
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:477
repl_backlog_histlen:0
127.0.0.1:6381> 

配置完成之后查看主机中查看您到信息

image-20230718170525221

真实从主配置应该在配置文件中配置,这样的话是永久的,我们这里使用的是命令,只是暂时的,

永久修改配置文件

箭头位置注释掉就可以进行一些配置了

image-20230718171100578

细节

主机可以写,从机只可以读(不能写),主机中的所有信息和数据,都会被从机保存。

image-20230718171646169

从机可以读文件

image-20230718171621720

无法写文件,如果执行写操作会报错,用实际操作证明:从机不能写,只能保存数据。

image-20230718171518952

测试:主机断开连接,从机依旧是连接到主机的,但是没有写操作,这个时候如果主机回来了,从机依旧可以直接获取到主机写的信息。

如果是使用命令行,来配置的主从,就会变回主机。只要变回从机就会从主机中获取值。

127.0.0.1:6380> shutdown
not connected> exit
 [root@centos7 bin]#redis-server kconfig/redis80.conf 
 [root@centos7 bin]#redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> ping
PONG
127.0.0.1:6380> get k3
(nil)
127.0.0.1:6380> get k4
(nil)
127.0.0.1:6380> info repolication
127.0.0.1:6380> keys *
1) "k1"
2) "k2"
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_replid:f42b283943f347e64d916b3f9a1bf55892d48cfb
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
127.0.0.1:6380> 
#

#重新将该机器作为从机之后,在关掉从机到重新连接的时候主机添加的keys,就会同步过来的
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6380> keys *
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
4) "k4"
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave
master_host:127.0.0.1
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:0
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:1398
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:b003d989ce5e13a66d923a202fe33236ff8881cd
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:1398
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1357
repl_backlog_histlen:42
127.0.0.1:6380> get k4
"v4"
127.0.0.1:6380> 

复制原理

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync命令
Master 接到命令,启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行
完毕之后,master将传送整个数据文件到slave,并完成一次完全同步。

  • 全量复制:而slave服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中。
  • 增量复制:Master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步
  • 但是只要是重新连接master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行

但是只要是重新连接master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行!我们数据一定可以在从机中看到。

层层链路

image-20230718174241511

这个时候也可以完成主从复制

如果没有老大了,这个时候能不能选择一个老大出来呢?手动?

谋朝串位,哈哈,这可就是比较形象的了。

如果主机断开了,可以使用slaveos no one让自己变成主机!其他的节点就可以手动连接到这个主节点(手动),如果这个老大修复了,就需要从新连接。

127.0.0.1:6380> slaveof no one #主机宕机了,从机其中一个将自己设置主节点
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1
slave0:ip=127.0.0.1,port=6381,state=online,offset=2444,lag=1
master_replid:2976902eb2ecd2cee9feb8d57a8ad2e3b66292fb
master_replid2:b003d989ce5e13a66d923a202fe33236ff8881cd
master_repl_offset:2444
second_repl_offset:2431
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1357
repl_backlog_histlen:1088
127.0.0.1:6380> 

11.4 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。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑 哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel(哨兵) 架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版,能够后台监控主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独 立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例

image-20230718181237926

这里的哨兵有两个作用

  • 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。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。
各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。image-20230718181727393

image-20230718181343077

假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认 为主服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一 定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover[故障转移]操作。 切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为 客观下线

配置测试

我们目前的状态是一主二从

1,配置哨兵配置文件 sentinel.conf

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1 

后面的这个数字1,代表主机挂了,slave投票看让谁接替成为主机,票数最多的,就会成为主机!

 [root@centos7 kconfig]#vim sentinel.conf
 [root@centos7 kconfig]#cat !$
cat sentinel.conf
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1  
 [root@centos7 kconfig]#pwd
/usr/local/bin/kconfig
 [root@centos7 kconfig]#

2,启动哨兵

 [root@centos7 bin]#redis-sentinel kconfig/sentinel.conf 
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.721 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.721 # Redis version=6.0.6, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=6252, just started
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.721 # Configuration loaded
                _._                                                  
           _.-``__ ''-._                                             
      _.-``    `.  `_.  ''-._           Redis 6.0.6 (00000000/0) 64 bit
  .-`` .-```.  ```\/    _.,_ ''-._                                   
 (    '      ,       .-`  | `,    )     Running in sentinel mode
 |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'|     Port: 26379
 |    `-._   `._    /     _.-'    |     PID: 6252
  `-._    `-._  `-./  _.-'    _.-'                                   
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|                                  
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |           http://redis.io        
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'                                   
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|                                  
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |                                  
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'                                   
      `-._    `-.__.-'    _.-'                                       
          `-._        _.-'                                           
              `-.__.-'                                               

6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.722 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.726 # Sentinel ID is c019479b587c7c52114560926110670fdd6cceaf
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.726 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.726 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379
6252:X 18 Jul 2023 18:26:56.729 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379

如果master节点断开了,这个时候就会从中随机选择了

将主机模拟宕机(关机并退出)

image-20230718183523882

其中一个成了主机

image-20230718183350143

哨兵日志:image-20230718183854374

如果主机回来了,只能归并到新的主机下,当做从机,这就是哨兵模式的规则

哨兵模式

优点:

  1. 哨兵集群,基于主从配置复制模式,所有的主从配置优点,它都有
  2. 主从配置可以切换,故障迁移可以转移,系统可用性就会更好
  3. 哨兵模式就是模式的升级,手动到自动,更加健壮

缺点:

  1. redis不好在线扩容的,集群容量一旦达到上限,在想扩容就十分麻烦
  2. 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面哟很多选择!

哨兵模式的全部配置

# Example sentinel.conf

# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379

# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp

# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd

# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000

# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同
步,
这个数字越小,完成failover所需的时间就越长,
但是如果这个数字越大,就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1

# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面:
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的
master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时,配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过,即使过了这个超
时,slaves依然会被正确配置为指向master,但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000

# SCRIPTS EXECUTION

#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本,可以通过脚本来通知管理员,例如当系统运行不正常时发邮
件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则:
#若脚本执行后返回1,那么该脚本稍后将会被再次执行,重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2,或者比2更高的一个返回值,脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了,则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s,如果超过这个时间,脚本将会被一个SIGKILL信号终止,之后重新执
行。

#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时(比如说redis实例的主观失效和客观失效等
等),将会去调用这个脚本,这时这个脚本应该通过邮件,SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常
运行的信息。调用该脚本时,将传给脚本两个参数,一个是事件的类型,一个是事件的描述。如果
sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径,那么必须保证这个脚本存在于这个路径,并且是可执
行的,否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh

# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时,这个脚本将会被调用,通知相关的客户端关于master
地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的
slave)通信的

# 这个脚本应该是通用的,能被多次调用,不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

看来还是需要提高技术的啊,初级中级目前处于饱和状态,高级工程师还是稀缺的。一般水平的一抓一大把。

12.0 缓存穿透和雪崩

概念

以概念为主,并不深入讲解。

Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一 些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前,业界也都有比较流行的解决方案。

12.1 缓存穿透

缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis中内存数据没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发现也没有,于是查询失败,当用户很多的时候,缓存没有命中(eg:秒杀),于是去请求了持久层的数据库。这会给持久层的数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层系统的查询压力;

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缓存空对象

当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数 据将会从缓存中获取,保护了后端数据源;

image-20230718211147899

但是这种方法会存在两个问题:

1、如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多 的空值的键;

2、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。

12.2 缓存击穿

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别,缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

设置热点数据永不过期
从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。

加互斥锁
分布式锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布
式锁的权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考
验很大。

12.3 缓存雪崩

概念

缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。(eg:redis宕机)

产生雪崩的原因之一,不如写文本的 时候,马上就要到双12零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存了一个小时。那么到凌晨一点的时候,这批商品的缓存就都过期了,而对这批商品的访问查询。都落到了数据库上,对于数据而言,就会产生周期性的波力压峰,于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

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其实集中过期,倒也不是非常致命,比较致命的是缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或者断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性压力而已。而缓存服务器节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用

这个思想的含义是,既然redis有可能会挂掉,那就多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的就还可以继续工作,其实就是搭建集群。

限流降级

这个解决方案的思想就是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制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,其他的线程等待。

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署执之前,我先把可能的数据先预热访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生的大并发访问前触发加载缓存不通的key。设置不通的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时(比如说redis实例的主观失效和客观失效等
等),将会去调用这个脚本,这时这个脚本应该通过邮件,SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常
运行的信息。调用该脚本时,将传给脚本两个参数,一个是事件的类型,一个是事件的描述。如果
sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径,那么必须保证这个脚本存在于这个路径,并且是可执
行的,否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本