Redis入门-狂神说Redis笔记

已于 2023-07-27 17:32:01 修改
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分类专栏： Java学习 文章标签： redis 数据库 缓存
于 2023-07-17 16:26:19 首次发布
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版权

Redis

1、nosql概述

nosql:泛指非关系型数据库

2、Nosql的特点

1、方便扩展（数据库之间没有了关系，很好扩展）

2大数据量高性能（nosql的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）

3、数据类型是多样性的！（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！）

4、传统RDMS和NoSQL

传统的RDBMS
    结构化组织
    SQL
    数据和关系都存在单独的表中 row  col 
    数据操作，数据定义语言
    严格的一致性
    基础的事务
    。。。。。

NoSQL
    不仅仅是数据
    没有固定的查询语言
    键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
    最终一致性，
    CAP定理 和 BASE(异地多活)
    高性能，高可用，高扩展性
    。。。。

了解：3v+3高

大数据时代的3V和：主要描述问题的

  • 海量 Velume
  • 多样 Variety
  • 实时 Velocity

大数据时代的3高：主要是对程序的要求

  • 高并发
  • 高可扩
  • 高性能

3、NoSQL的四大分类

KV键值对：
  • 新浪：Redis
  • 美团：Redis+Tair
  • 阿里、百度：Redis+memecahe
文档型数据库（bson格式和json一样）

  • MongoDB(一般必须要掌握)

    • MongoDB是一个分布式文件存储的数据库，主要用来处理大量的文档。
    • MongoDB是一个介于关系型的数据库和非关系数据库中中间件的产品！MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的！

  • ContyDB

    列存储数据库

    • HBase
    • 分布式文件系统

    图关系数据库

    • 他不是存图形，放的是关系比如说：朋友圈的社交网络、
    • Neo4j,InfoGrid;

4、Redis能干什么

Redis是一个开源的，能做数据库 、缓存、和消息中间件。

Redis能干嘛？

  1. 内存存储、持久化、内存中是断电即失、所以说持久化很重要（rdb、aof)
  2. 效率高、可以用于高速缓存
  3. 发布订阅系统
  4. 地图信息分析
  5. 计时器、计数器（ 浏览量）
  6. …

特性

  1. 多样的数据类型
  2. 持久化
  3. 集群
  4. 事务
  5. …
基础知识：

Redis是C语言写的，官方提供的数据为100000+的QPS,完全不必使用key_value 的Memecache差！

Redis为什么单线程还这么快？

  1. 误区1：高性能的服务器一定是多线程的？
  2. 误区2：多线程（CPU上下文）一定比单线程效率高！

核心：Redis是将所有的数据放到内存中的，所以使用单线程去操作效率是最高的，多线程（CPU上下文会切换：耗时的操作）对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率是最高的！多次读写都是在一个CPU上的，在内存情况下这个就是最佳的方案！

命令要记住，springboot和jedis,所有的方法就是这些命令！
单点登录

5、五大数据类型

Redis-Key
[root@iZ2zefrn59xpiawd7jgzxhZ ~]# ps -ef|grep redis #链接Redis
redis     4486     1  0 09:54 ?        00:00:08 /www/server/redi/src/redis-server 127.0.0.1:6379
root     17010 16956  0 11:44 pts/0    00:00:00 grep --color=auto redis
[root@iZ2zefrn59xpiawd7jgzxhZ ~]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping  #测试
PONG
127.0.0.1:6379> keys *  #查看所有的
1) "key:__rand_int__"
127.0.0.1:6379> set name liuxukun  # set key 
OK
127.0.0.1:6379> set age 1
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key:__rand_int__"
2) "age"
3) "name"
127.0.0.1:6379> EXISTS name
(integer) 1
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) "key:__rand_int__"
2) "age"
127.0.0.1:6379> set name liu
OK
127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10 #设置过期时间·
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name 
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl name 
(integer) 5
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> set name lxk 
OK
127.0.0.1:6379> type name  #查看类型
string
127.0.0.1:6379> 
[root@iZ2zefrn59xpiawd7jgzxhZ ~]#
String（字符串）
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 *				#获得所有值
1) "key1"
2) "key:__rand_int__"
3) "name"
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 key "hello"  
		#追加字符串，如果当前的key不存在，就相当于setkey
(integer) 5
127.0.0.1:6379> get key1           
"v1"
127.0.0.1:6379> APPEND key1 "hello"
(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 ",lxk"
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,lxk"
######################################################
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  #自增一
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 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> incrby views 10  # 可以设置步长，指定增量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> decr views 5
(error) ERR wrong number of arguments for 'decr' command
127.0.0.1:6379> decrby views 5
(integer) 5
######################################################
字符串范围 range
127.0.0.1:6379> keys *  #设置key1 的值
1) "key1"
2) "name"
3) "key:__rand_int__"
4) "key"
5) "views"
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,lxk"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 3  #截取字符串【0,3】
"v1he"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -2
"v1hello,lx"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -0
(error) ERR value is not an integer or out of range
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 #获取全部的字符串和getkey是一样的
"v1hello,lxk"

#替换
127.0.0.1:6379> set key2 abcdefg
OK
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"
######################################################
setex(set with expire) #设置过期时间
setnx(set with expire)# 不存在设置
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) 21
127.0.0.1:6379> get key3
"hello"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis" #如果mekey不存在，创建mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key1"
2) "name"
3) "key2"
4) "mykey"
5) "key:__rand_int__"
6) "key"
7) "views"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "MonogoDB"#如果mykey存在，创建失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
######################################################
#mset
#mget
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
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) "k1"
2) "k3"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 #同时获取多个值
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4  #msetnx是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)

#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"

######################################################
getset#先get然后再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 #如存在值，获取原来的值，并设置新的值（可以用于更新数据）
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"

数据结构是相同的，jedis

string的使用场景：

  • 计数器
  • 统计多单位的数量 uid:99999:follow 0
  • 粉丝数
  • 对象缓存存储
List

最基本的数据类型，列表吧

在Redis里面，我们可以把list弄成，栈、队列、阻塞队列

所有的list的命令中l和r可以控制元素进出的方向

  • 增加一个命令
127.0.0.1:6379> LPUSH list one  #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中值
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 通过区间获取具体的值
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> RPUSH list right #将一个或者多个值插入到列表的尾部（有）
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
  • 移除一个命令
127.0.0.1:6379> lpop list #移除list的第一个元素
"three"
127.0.0.1:6379> rpop list#移除list的最后一个元素
"right"
127.0.0.1:6379>
  • 获取一个元素（lindex）通过下标
127.0.0.1:6379> lindex list 1  #通过下标获取一个值
"one"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"two"
127.0.0.1:6379>
  • llen获取列表的长度
127.0.0.1:6379> llen list
(integer) 2
  • 移除指定的值（lrem)
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "two"
3) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 two #移除list结合中指定个数的value，精确匹配
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
  • trim修剪：list截断
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 1 2
(error) ERR wrong number of arguments for 'ltrim' command
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2  #通过下标截取指定的长度这个list已经改变了，截断了只剩下截取的元素
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
  • rpoplpush # 移出列表的最后一个元素，将他移动到新的列表中
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> rpush mylist "hello2"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1
1) "hello2"
  • lset命令将指定下标中的值替换成另外一个值，更新操作
    • ​ 如果不存在列表我们去更新就会报错
127.0.0.1:6379> EXISTS list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> Lpush list value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0
1) "value"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item #如果存在就会更新
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0
1) "item"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1
1) "item"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "item"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 2
1) "item"
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 :蒋某一个具体的value插入到列把你中某个元素的前面或者后面
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 -11) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"

小结：

  • 他实际上一个链表，before Node after left right都可以插入
  • 如果key不存在，创建新的链表
  • 如果key存在，新增内容
  • 如果移除所有的值，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，相对来说效率会低一点

消息排队、消息队列

SET（集合）

set中的值是不能重复的！

127.0.0.1:6379> sadd mysetv "hello"\  #set集合中添加元素
Invalid argument(s)
127.0.0.1:6379> sadd mysetv "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd mysetv "liu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd mysetv "liuxukun"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers mysetv  #查看指定的set的所有值
1) "liu"
2) "liuxukun"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> sismember mysetv hello #判断一个只是不是在set集合中！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember mysetv world
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
  • 获取元素的个数
127.0.0.1:6379> scard mysetv
(integer) 3
  • 移除某一个元素
127.0.0.1:6379> srem mysetv hello #移除集合中的某一个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers mysetv
1) "liu"
2) "liuxukun"
  • set无序不重复集合。抽随机！
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mysetv
"liuxukun"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mysetv
"liu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mysetv 2
1) "liu"
2) "liuxukun"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER mysetv 2
1) "liu"
2) "liuxukun"
127.0.0.1:6379>
  • 删除指定的key，随机删除key
127.0.0.1:6379> SMEMBERS mysetv
1) "liu"
2) "liuxukun"
127.0.0.1:6379> spop mysetv  #随机删除set集合中的元素
"liuxukun"
127.0.0.1:6379> spop mysetv
"liu"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS mysetv
(empty array)
127.0.0.1:6379>
  • 将一个指定的值，移动到另一个set集合！
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 "liu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "liu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"
  • 微博，b站，共同关注！（交集）
  • 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>  sdiff key1 key2  #求差集
1) "a"
2) "b"
127.0.0.1:6379> sinter key1 key2  #求交集
1) "c"
127.0.0.1:6379> sunion key1 key2  #求并集
1) "c"
2) "a"
3) "b"
4) "d"
5) "e"

微博，A用户将所有关注的人放在一个set集合中！将他的粉丝页放在一个集合之中。

共同关注，共同爱好，二度好友

hash（哈希）

Map集合，key-map!时候这个值是一个map集合！本质和String类型没有太大的区别，还是一个简单地key-vlaue！

  • 存值和查询
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 liu  #set一个具体的key-vlaue
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1  #获取一个字段值
"liu"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world  #set多个的key-vlaue
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 feild2  #获取多个字段值
1) "hello"
2) (nil)
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 feild2
1) "hello"
2) (nil)
127.0.0.1:6379> hgetall myhash  #获取全部的数据
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
  • 删除某一个值
127.0.0.1:6379> hdel myhash field2 #删除指定的值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash 
1) "field1"
2) "hello"
  • 查看hash的字段数量
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 hello field2 world f3 liu
(integer) 2
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
5) "f3"
6) "liu"
127.0.0.1:6379> hlen myhash
(integer) 3
  • 判断hash中的key是否存在
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0
  • 只获取说有的key
  • 只获取所有的vlaue
127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field1"
2) "field2"
3) "f3"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "hello"
2) "world"
3) "liu"
  • incr decr
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  #如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world  #如果存在则不能设置
(integer) 0

hash中也可以同时赋予多个值user:1:参考上面的String类型

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更适合对象的存储 ，String适合字符串的存储

Zset（有序集合）

在set的基础上，增加了一个值，set k1 v1 zset k1 score1(排序) v1

  • 添加一个值
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 3 three #添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
  • 排序如何实现
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong  #添加用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 50000 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500  liu 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrangebyscore myset 0  1000000
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 0  1000000  #显示全部用户从小到大排序
1) "liu"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf 
1) "liu"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"

127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1  #从大到小排序
1) "zhangsan"
2) "liu"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary 0 2000 withscores  #显示所有用户并附带成绩，显示工资小于2000的
1) "liu"
2) "500"
  • 移除rem中的元素
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "liu"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaohong  #移除有序集合中的指定的元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "liu"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zcard salary  #获取有序集合中元素的个数
(integer) 2
  • 获取指定区间的成员数量
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello 2 world 3 liu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3  #获取指区间的成员数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2

其他的一些api,可以去官方文档进行查询

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，带权重进行判断

排行榜应用实现，取top

6、三种特殊数据类型

geospatial 地理位置

朋友的定位，附近的人，打车距离的计算？

redis的Geo

  • 添加地理位置：两极无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过Java导入
  • 参数key 值（纬度、经度、名称）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd chian:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd chian:city 106.50  29.53 chongqing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd  chian:city 114.05 22.52 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd chian:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
  • getpos (获取查询)
  • 获取当前的定位：一定是一个坐标值
127.0.0.1:6379> geopos chian:city chongqing shanghai
1) 1) "106.49999767541885376"
   2) "29.52999957900659211"
2) 1) "121.47000163793563843"
   2) "31.22999903975783553"
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
  • 查询经纬度范围内的城市
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "chongqing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
  • 查询一个城市周围的城市(找出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"
  • geohash命令-返回一个或多个位置元素的geohash表示
  • 该命令将返回11字符的geohash的字符串
  • 将二维的经纬度转换为一维的字符串
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqing
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"
127.0.0.1:6379> geohash china:city shanghai
1) "wtw3sj5zbj0"

geo的底层实现原理其实就是Zset

Hyperloglog

优点：占用的内存是固定的，2^64不同元素的技术，12kb的内存

什么是基数？

A{1,3,5,7,9,7} B{1,3,5,7} 基数（不重复的元素）=4，可以接受误差

网页的（uv)访问量（一个人的访问一个望着那多次，安一个人计算）

传统的方式set保存用户id，然后就可以统计set中的元素数量作为判断标准

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦!我们的目的是为了计数，而不是为了保存id

127.0.0.1:6379> PFadd mykey a b c d e f g h i j
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 i j k l m n o p q
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2  #将mykey和mykey2合并得到mykey3
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3
(integer) 17

如果允许容错，那么一定使用hyperloglog

如果不允许容错，那就是用set或者自己的数据类型即可

Bitmaps
  • 位存储

统计用户信息，活跃，不活跃，登录，未登录，打卡，365打卡！Java打卡=userid status day

两个状态的都可以使用Bitmaps

使用bitmap来记录周一到周日的打卡，

最后可以查看有多少1来得出打卡多少天

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
(integer) 0

查看某一天是否打卡

127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0

统计打卡记录(后面的数字是字节而不是比特)

127.0.0.1:6379> bitcount sign  0 4
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitcount sign  0 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitcount sign  0 1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitcount sign  1 2
(integer) 0

事务

redis单条命令保证原子性，但是事务不保证原子性

redis事务的本质：一组命令的集合！一个事务中的所有的命令都会被序列化，在序列化中，会按照顺序执行。

  • 一次性、顺序性、排他性！执行一些列的命令
----队列 set set set 执行------

redis事务没有隔离的概念。所有的命令在事务中并没有直接执行！轧制油发起命令的时候才会执行 Exec

redis的事务：

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

锁：redis可以实现乐观锁，watch（监视）

  • 正常的事务执行
127.0.0.1:6379> multi  #开启事务
OK
#命令入队
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec #执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK
  • 放弃事务：discard
127.0.0.1:6379> multi #开启事务
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> discard  #取消事务
OK
127.0.0.1:6379> get k4  #事务中的命令都不会被执行
(nil)
  • 编译型异常（代码有问题,命令有错）事务中所有的命令都不会被执行
127.0.0.1:6379> multi 
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> getset k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> getset k3 
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)
  • 运行时异常，如果事务队列中存在语法性，那么执行命令，其他命令式可以正常执行错误命令抛出异常
127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> incr k1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range
#虽然第一条命令报错了，但是依旧正常执行成功了
2) OK
3) OK
4) "v3"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

  • 监控：watch

    • 悲观锁：认为什么时候都会出现问题，无论什么都会加上锁
    • 乐观锁：认为什么时候都不会出现问题，所以不会上锁，更新数据的时候判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据
      • 获取version
      • 更新的时候比较version
    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
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(TX)> decrby monry 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (integer) -20
2) (integer) 20
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> decrby money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 40

  • 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(TX)> decrby money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec #执行之前另外一个线程修改了我们的值，这个时候就会导致事务执行失败
(nil)

127.0.0.1:6379> get money
"80"
127.0.0.1:6379> set money 1000
OK
  • 如果修改失败获取最新值就好

image2022031214081401516470652968751.png

Jedis

1、导入对应的依赖

    <dependencies>
        <!--导入jedis的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>4.1.1</version>
        </dependency>
        <!--导入fastjson-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.60</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2、编码测试

  • 链接数据库
  • 操作命令
  • 断开连接

springboot整合

springboot操作数据：springdata jpa jdbc mongodb redis

springdata也是和springboot齐名的项目！

说明：在springboot2.X之后，原来使用的jedis被替换成lettuce

jedis:采用的是直连，多个线程操作的话，是不安全的，使用jedis pool连接池。更像BIO模式

lettuce：采用netty,实例可以在多个线程中进行共享，不存在线程不安全的的情况！减少线程数量，更像Nio模式

源码分析：

默认的redisTemplate没有过多的设置，redis对象都是需要序列化的

dubbo所有实体都是序列化

两个泛型都是Object, Object的类型，我们使用需要强制转换<String,Object>

我们可以自己定义一个redisTemplate来替换这个默认的

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(
        name = {"redisTemplate"}
    )
    @ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    @ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return new StringRedisTemplate(redisConnectionFactory);
    }
整合测试

1、导入依赖

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

2、配置连接

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

3、测试！

@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
        //opsForSet
        //opsForHash
        //opsForGeo
        //opsForZSet
        //opsForHyperLogLog


        //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CRUD

        //获取redis的连接对象
        //RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
        // connection.flushDb();
       //  connection.flushAll();
        redisTemplate.opsForValue().set("mykey","liuxukun");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
    }

}

Redis.conf详解

网络：

  • bind 127.0.0.1 #绑定的ip
  • protected-mode yes #保护设置
  • port 6379 #端口设置

通用设置：

  • 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 #如果以后后台的方式运行，我们就需要一个指定pid文件
  • 日志（debug、verbose（差不多和debug一样）、notice（生产环境）、warning（警告））
  • logfile"" #日志文件位置名
  • database 16 #数据库数量，默认是16个
  • always-show-logo yes#是否总是显示logo

快照：

持久化，在规定的时间内执行了多少次操作，则会持久化到文件 .rdb .aof

redis是内存数据库，如果没有持久化，那么数据就会断电即失

  • save 900 1 如果900秒内，至少有一个key进行了操作，我们就进行持久化操作
  • save 300 10 如果300秒内，至少有10个key进行了操作，我们就进行持久化操作
  • save 60 10000 如果60秒内，至少有10000个key进行了操作，我们就进行持久化操作
  • 之后可以自定义
  • 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的资源
  • redbchecksum yes#保存rdb文件的时候，进行错误校验的
  • dir ./ #rdb文件保存的目录

REPLICATION复制，后面讲解主从复制的时候在进行讲解

SECURITY安全

  • 可以设置redis的密码，默认是没有密码的

限制CLIENTS

  • maxclients 10000 #设置能连接上redis的在最大客户数量
  • maxmemory #redis配置最大的内存容量
  • maxmemory-policy noeviction #内存内存到达上限的处理策略。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模式

  • appendonly no #默认是不开启aof模式的，默认使用rdb方式持久化的，在大部分的情况下rdb完全够用
  • appendfilename “appendonly。aof” #持久化的文件名字
  • appendfsync always #每次修改都会同步，消耗性能
  • appendfsync everysec #每秒执行一次sync，可能会丢失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

Redis持久化

RDB：Redis Databases

在主从复制中，rdb就是备用的，在从机上面

image2022031315294500016471565870042.png

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入到磁盘中，也就是Snapshot快照，它恢复时将快照文件直接读到内存中

Redis会单独的创建（fork)一个子进程来持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，带持久化过程都结束了，在用这个临时文件替换上次持久化好的文件，整个过程中，主进程不进行任何的I/O操作。这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模的数据恢复，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

触发机制

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

如何恢复rdb文件

  1. 只需将rdb文件放在redis启动目录就可以了，redis启动的时候会自动检查dump.rdb恢复其中的数据

  2. 查看需要存在的位置

    127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/www/server/redis"  #如果在这个目录下存在dump.rdb文件，启动时就会自动恢复其中的数据

优点：

  1. 适合大规模的数据恢复！ dump.rdb
  2. 对数据的完整性要求不高

缺点:

  1. 需要一定的时间间隔进程操作，如果redis意外宕机， 这个修改最后一次数据就没有了
  2. fork进程的时候，会占用一定的内容空间
AOF(Append Only file)

aof默认的就是文件的无限追加，文件就会越来越大

将我们的所有命令都记录下来，恢复的时候就把这文件全部执行一遍

默认是不开启，需要手动配置，将appendonly改为yes就会开启aof

重启，redis就可以生效了

如果这个aof文件有错误，这个时候redis时启动不起来的，需要修复这个文件。redis提供了一个工具redis-check-aof --fix +要修复的文件名

如果aof文件大于64m,fork一个新的进程来将我们的文件进行重写

优点和缺点

优点：

  1. 每一次修改都同步，文件的完整性会更好
  2. 每秒同步一次，可能丢失一秒的数据
  3. 从不同步，效率最高

缺点：

  1. 相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复的速度也比rdb慢
  2. aof运行效率比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化
扩展
  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
    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZsODU0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70pic_center.png

RDB 和 AOF 对比

RDBAOF
启动优先级低高
体积小大
恢复速度快慢
数据安全性丢数据根据策略决定

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。

redis客户端可以订阅任意数量的频道

订阅/发布消息图：

第一个：消息发送者 第二个：频道 第三个：消息订阅者

image2022031315442720716471574685313.png

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：

20200513215523258.png

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：

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg3MzIyNw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

命令

命令描述
PSUBSCRIBE pattern [pattern…]订阅一个或多个符合给定模式的频道。
PUNSUBSCRIBE pattern [pattern…]退订一个或多个符合给定模式的频道。
PUBSUB subcommand [argument[argument]]查看订阅与发布系统状态。
PUBLISH channel message向指定频道发布消息
SUBSCRIBE channel [channel…]订阅给定的一个或多个频道。
SUBSCRIBE channel [channel…]退订一个或多个频道

测试

订阅端：

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE liu  #订阅一个频道
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "liu"
3) (integer) 1
#等待读取推送的信息
1) "message"
2) "liu"
3) "hello,liu"

1) "message"
2) "liu"
3) "hello,ya"

发送端：

127.0.0.1:6379> PUBLISH liu "hello,liu"  #发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH liu "hello,ya"
(integer) 1

原理

​ redis是通过publish、subscribe、和psubscribe等命令实现发布和订阅功能通过subscribe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的channel（通道、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channel的客户端。subscribe命令的关键，就是讲客户端添加到给定channel的订阅链表中。
​ 通过publish命令想订阅者发送消息，redis-server会使用给定的频道作为键，在他所维护的channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，便利这个链表，将消息发布给所有订阅者。
​ pub/sub在字面上理解就是发布（publish）与订阅（subscribe），在redis中，你可以设定对某个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受到相应的消息，这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，例如群聊等

使用场景：

  1. 实时消息系统
  2. 实时聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可）
  3. 订阅，关注系统都是可以的

稍微复杂的场景会使用消息中间件MQ()

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

  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的方式。
  2. 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
  3. 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。
  4. 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

  1. 单台服务器难以负载大量的请求
  2. 单台服务器故障率高，系统崩坏概率大
  3. 单台服务器内存容量有限。

image202203131611209821647159082257716471594050398.png

主从复制，读写分离！减缓服务器压力，一组二从

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
connected_slaves:0  #没有从机
master_failover_state:no-failover
master_replid:cf22b3f99c56b05e1ce17964de89544cc0d03177
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

复制三个配置文件，然后修改对应的信息

  1. 端口
  2. pid名字
  3. log文件名字
  4. dump.rdb名字
一主二从

==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

127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379  # SLAVEOF host 6379找谁当自己的主机
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave     #当前角色从机
master_host:127.0.0.1   #可以看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:7
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:70
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:4a6cbf67a48f12717d9fa5f0231bc7b50bbe6325
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> info replication   
# Replication
role:master
connected_slaves:1  #多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=42,lag=0
master_failover_state:no-failover
master_replid:4a6cbf67a48f12717d9fa5f0231bc7b50bbe6325
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:42
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:42

如果两个都配置完了，就会有两个从机

image2022031320475362716471756748311.png

真实的主从配置应该配置文件配置，这样的话是永久的

细节

主机可以写，从机不能写只能读。主机中的所有数据都会被从机保存。

测试：主机断开连接，从机依旧连接到主机的，但是没有写操作，这个时候，主机如果回来了，从机依旧可以直接获取主机写的信息！

如果使用命令行来配置的主从，这个时候如果重启了，就会变成主机。只要变为从机，就会立马从主机那里获取值，可以进行读操作

复制原理

当slave启动成功连接到master后会发送一个sync同步命令，

master接到命令后，启动后台的存盘进程，同事手机所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕后，master将传送整个数据文件到slaver，并完成一次完全同步，这就是全量复制。之后master又有更新，会同步给其他从机，这就是增量复制。
全量复制：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
只要重新连接了主机，就一定会有一次全量复制

image2022031321240745816471778490462.png

对应到slaveof中就是6379为主机，6380Slaveof6379,6381Slaveof6380，这种配置中这个6380即是主机又是从机，那么如果这个时候6379宕机了6380会怎么样，使用命令info replication查看后发现，这个6380依然是从机。因此上面两种配置在我们工作的时候多不会用。手动配置主机

手动配置主机

在没有哨兵模式之前，我们主机宕机之后，需要手动指定主机，使用命令Slaveof no one，表示没有任何一个从机，我就是主机。然后在给其他从机重新Slaveof 到新的主机。如果这个时候原来的主机又上线了，那么他依然是个主机。

哨兵模式

概述

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。

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，从而监控运行多个redis实例

单机单个哨兵

image2022031408210512816472172672331.png

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。

多哨兵模式

哨兵之间也可以互相监控

image2022031408264681316472176080602.png

测试

1、配置哨兵配置文件sentinel79.conf

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

sentinel monitor <master-group-name> <ip> <port> <quorum>

sentienl monitor是告诉哨兵监控一个叫做mymaster的实例，它的地址与端口分别是127.0.0.1和6379，然后quorum是什么意思呢？

c它是一个权重，如果为2，也就是说最少有2个哨兵认为此主服务down了，授权给它发起援救程序。

c事实上quorum只是用于检测故障，而实行救援，将选举出某个哨兵，并被授权负责救援工作才能实行，而只有在多数哨兵在岗的情况下才能实行选举并实行这项任务。

例如有5个在岗哨兵，主服务的quorum被设置为2，那将发生什么情况：

c如果有两个哨兵认为主服务down了，那它们两中的一个负责与救援工作。

c这里最少有三个哨兵在岗，并想到能交互，救援工作才能被授权，真实的救援工作才能开始。

事实上，如果多数(这里多数少数的概念应该是对半分，超过50%为多数)的哨兵不在岗，不能相互交互，那救援工作是不可能实行的。

2、启动哨兵

image2022031409301907916472214204533.png

如果Master节点断开了，这个时候就会从从机中随机选取一个服务器！(这个里面有一个投票算法)

image2022031409500117016472226024595.png

image2022031409493532116472225764294.png

如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，这个就是哨兵模式

哨兵模式

优点：

  1. 哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点都有。
  2. 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性会更好
  3. 哨兵模式就是主从模式的升级，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，在线扩容十分麻烦
  2. 实现哨兵模式的配置麻烦，里面有很多选择！

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 当这些quorum个数sentinel哨兵认为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 1
 
# 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

Redis缓存穿透和雪崩

缓存穿透（查不到）

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

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg3MzIyNw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.jpeg

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。

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg3MzIyNw==,size_16,color_FFFFFF,t_7016472254663257.jpeg

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。

image20220314104441006.png

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。

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg3MzIyNw==,size_16,color_FFFFFF,t_7016472256121519.jpeg

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。

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