CYK_byte的博客

完成 redis 主从迁移：* `主节点` 从 10.200.16.75 迁移到 10.200.16.10* `从节点` 从 10.200.16.74 迁移到 10.200.16.11最后保证迁移后数据基本一致.

对于读多写少，一致性要求不高的数据，完全可以使用 SpringCache 来简化开发（只要缓存的数据有过期时间就可以）.对于一致性要求高的场景，也没必要引入引入缓存，直接对数据库进行读写即可.特殊数据特殊处理.

目录前言Redisson 分布式锁环境配置1）版本说明2）依赖如下3）配置文件如下4）项目配置RLock1）使用方式2）加锁解释3）加锁时手动设置时间4）加锁时，到底要不要手动设置过期时间？（最佳实践）RReadWriteLock1）使用方式2）加锁原理RSemaphore1）使用方式2）信号原理RCountDownLatch1）使用方式2）原理解释前面讲过一篇 Redisson 分布式锁的底层原理，而这篇文章着重实战，因此对原理不清楚的，可以看看我之前的文章：http://t.csdnimg.cn/LU5

除了单表操作比较耗时外，对于中小型项目而言，频繁的读写操作场景，使用 mongo 就够用了. 甚至都不用上 mq，更甚至有的场景下 redis 性能还不如 mongo...

2. 对于文章访问量自增，考虑到 过期时间 和 api 的原因: “1) 文章内容的缓存是存在过期时间的，而文章的访问量是永久保存的. 2) redis 5 没有给 hash 提供 incr 操作，只提供了 incrby，想必也是这种操作比较少” ，因此文章访问量使用 string 类型缓存即可，每次访问后，通过 mq 异步同步数据到 mysql.例如论坛网站，有些帖子的访问评论很高，就需要设置成热点文章，缓存起来（比起去 MySQL 数据库中查询文章要快的多）.

假设，用户点击某个帖子，此时需要进行访问量 + 1 的操作，这时候应用服务器就会直接去操作 Redis ，执行 incr 命令，然后将返回的数据反馈给用户，最后 Redis 会以异步的方式（RabbitMQ 实现异步）将播放量同步到 MySQL 数据库中（异步就表示：这里并不是每一个播放请求，都需要立即写入数据~ 至于什么时候写入，需要根据实际的业务需求场景而定），将数据持久化.例如论坛网站，有些帖子的访问评论很高，就需要设置成热点文章，缓存起来（比起去 MySQL 数据库中查询文章要快的多）.

lua 语言特别轻量（实现一个 lua 解释器，消耗的体积非常小），可以使用 lua 编写一些逻辑，把这个脚本上传到 redis 服务器上，然后就可以让客户端来控制 redis 执行上述脚本了.最重要的一点就是，redis 执行一个 lua 脚本，就相当于在 redis 上执行一个命令一样，是原子的. 并且 redis 官方文档中也明确说，lua 就属于是 事务 的替代方案.例如前面的 “买票” 案例.elsereturn 0end;

缓存可以理解为，将常用的数据从放到一个访问速度更快的的地方，方便更快的随时读取.也就是说，速度快的设备，可以作为速度慢的设备的缓存，加快读取速度。

全网最详细的缩容操作！

当前阶段，由于我只有一个 云服务器，搞分布式系统就比较麻烦，而实际工作中，一般是通过多个主机的方式来搭建集群的.因此这里我会 基于 docker、docker-compose（容器编排） 来搭建 redis 集群.

广义的集群：只要你是多个机器，构成的分布式系统，都可以成为是一个 “集群”，也就是说，之前所讲的 主从结构、哨兵模式，也可以称为是一个 “广义的集群”.狭义的集群：这个说的就是 redis 提供的集群模式. 这个集群模式之下，主要就是解决，存储空间不足的问题.

Redis Sentinel 是⼀个分布式架构，其中包含若干个 Sentinel 节点（哨兵）和 Redis 数据节点，这两种结点之间的哨兵机制，是通过独立的进程来体现的，和 redis-server 是不同进程！redis-sentinel 不负责存储数据，只是对其他的 redis-server 进程起到监控的效果.

单点问题可用性：如果这个机器挂了，意味着服务就中断了.性能：支持的并发量也是比较有限的.因此引入分布式系统，主要也是为了解决上述的单点问题~ 分布式系统中，往往需要多个服务器来部署 redis 服务，从而构成redis 集群，此时就可以让这个集群给整个分布式系统中的其他服务，提供更稳定 / 更高效的数据存储功能.本章主要来讲一下 redis 部署方式中的主从模式~

Redis 事务的主要意义就是为了 “打包” ，避免其他客户端的命令，插队到其中，那他具体是通过什么实现的呢？Redis 实现事务，是引入了队列（每一个客户端都有），开启事务的时候，客户端输入的命令，就会发给服务器，然后进入都这个队列中，此时并不会立即执行，当收到 “执行事务” 命令的时候，就会把队列中的这些任务按照顺序依次执行（这里是由 Redis 主线程执行的，他会把事务中的操作执行完，再去执行其他客户端）.

bgsave 操作流程是通过 fork 创建子进程，让子进程来完成持久化操作~ 持久化就会把要生成的快照数据先保存到一个临时文件中，当这个快照生成完后，再删除之前的 rdb 文件，把新生成临时 rdb 文件名字改成刚才的删除的 rdb 文件的名字，然后使用新的文件替换旧的文件（rdb 对于 fork 之后的新数据，就置之不理了，这里要对比着 aof 来看）.Ps：这后台处理是怎么做到的？并非如此，实际上这是一个 并发编程 的场景，此处 redis 使用的是 “多进程” 的方式来完成并发编程。

默认安装的⽬录为 /opt/rh/rh-redis5/root/usr/bin/ , 藏的太深了, 不方便使用. 我们通过符号链接, 把需要用到的关键内容设置到⽅便使⽤的⽬录中（类似于“快捷方式”）如果是 Centos8，yum 仓库中默认的 redis 版本就是 5，直接使用 yum install 即可。在 /etc/redis/ 目录下就可以通过 vim redis.conf 打开 redis 的配置文件进行修改~接下来就可以使用 redis-cli 打开 redis 客户端啦~

RedisTemplate 是把 Redis 的方法，分成了几个类别来进行组织，和原生的 Redis 命令有一定的差异~ 作者的初心是希望通过上述封装，让接口看起来更简单，但在我看来，并没有达成，反而因为与 Redis 原生命令差异，提高了使用者的学习成本.之前使用 Jedis 是通过 Jedis 对象里的各种方法来操作 redis 的，此处 Spring 则是通过 SpringRedisTemplate 来操作 redis.

我们在本地 windows 主机上，使用 xshell 连接远程服务器，主要就是通过 ssh 协议（默认走 22 端口）实现通信的，他有一个很重要的特性，就是支持端口转发！我们只需要配置 ssh 程序监听本地端口，映射到云服务器的端口，就可以实现通过 windows 主机，访问云服务器的 6379 端口.Ps：一个优秀的库，一定是非常容易上手的，因此接下来介绍的操作，不会覆盖到所有指令，会挑选出一些重要 / 代表性的命令，来进行演示~Ps：当配置了端口准发后，一定要断开之前的连接，重新连接才能生效.

之前我们所了解到的 keys * 是一次性把整个 redis 中所有的 key 都获取到，但是整个操作比较危险，可能会一下子的都太多的 key，阻塞 redis 服务器.通过渐进式遍历，就可以做到，既能获取所有的 key ，同时又不会卡死服务器~渐进式遍历不是一个命令就把所有 key 都拿到，而是每执行一次命令，只获取其中的一小部分，这样就保证了当前这一次操作不会太卡~

Zset 是一个有序且唯一的集合，在 zset 中的 member 同时引入了一个属性 score（分数），支持浮点类型，也就是说每一个 member 都安排一个分数，并且默认按照分数进行升序排序.

redis 中的 set 就是一个集合，集合就是把一些关联的数据放在一起，我们把集合中的元素叫 member

list 的内部结构类似于 “双端队列”（deque），元素是有序的，并且允许元素重复，因此头插和尾插的效率很高，可以当作一个 栈 / 队列 来使用，约定最左侧元素下标是 0，并且是是支持负数下标.

哈希表可以说是所有数据结构中最重要的，既是日常开发中最常用的，也是面试考察的重点.Redis 自身已经是键值对结构了，但 value 实际上还是一些个键值对（哈希表）

Redis 中的 string 是直接按照二进制数据的方式进行存储的，也就是说不会进行任何编码转化，存的是啥，取出来还是啥（不同于 mysql ，插入中文就会失败）.不仅可以存储文本数据、整数、普通文本字符串、JSON、xml，还可以存储二进制数据（图片、视频、音频...），但是 Redis 对于 string 类型限制了大小最大是512M（不要记这个数字，因为可以配置），一般不会存放像音频视频这种比较大的数据，因为 Redis 是单线程模型，希望进行的操作都能比较迅速.

可能大家记得最多的就是 HashMap 的相关数字，比如，链表长度达到 xx ，就会变成红黑树，负载因子达到 xx 就会触发扩容，在实际的工作中，遇到的场景，和上述数字就不一定合适了。Redis 底层在实现上述数据类型的时候，会在源码层面，针对上述实现进特定的优化，达到 节省时间 / 节省空间 的效果，也就是说，内部具体实现的编码方式，还会有变数.鸭脖店，承诺卖给你的这个东西吃起来和鸭脖是一样的，但是内部的数据结构，是否真的是鸭脖，可能就根据实际情况，做出一定的优化.，可能在特定场景下使用别的数据结构.

疑问：redis 虽然是单线程，为啥效率这么高？速度这么快呢？你为啥使用 redis 呢？注意，我们无论比较的是哪一个特性，都是以 mysql、oracle、sql server 作为参照的~那么主要有以下几个方面~

Ps：网上经常有种错误的说法：" redis 中采用定时器的方式来实现过期 key 删除"，实际上是没有的，这也很难考证，个人猜测是："基于定时器实现，势必就要引入多线程了（基于优先级队列或者时间轮实现），而 redis 早期版本就是奠定了点线程的基调，多线程的引入就打破了作者的初衷~"expire 的作用是给指定的 key 设置过期时间，单位是秒， 但是对于计算机来说，秒是一个很长的时间，因此也可以使用 pexpire ，这是毫秒级别的，超过这个时间的值，就会被自动删除.

主要是，她是真的快啊！！！Redis 是一个使用内存存储数据的中间件，一般作为 内存数据库、缓存、消息队列，接下来就具体带你了解一下她的特性以及使用场景，是真的香~