redis

最新推荐文章于 2023-02-08 14:47:47 发布
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分类专栏： java 文章标签： redis 数据库
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwertbjjj/article/details/119924631

文章目录

redis

通用命令

命令描述
type name查看key的数据类型
flushdb删除数据库内容
flushall删除所有数据库内容(redis有16个（0~15）数据库,默认下标0)
select 1切换数据库1

五种基本类型

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， bitmaps， hyperloglogs 和 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）。

string

常用命令描述
set views 0设置 key value
get views获取指定key的value
incr views自增1
decr views自减1
incrby views 50自增50(指定步长)
decr views 50自减50
append name hello拼接，如果key不存在相当于set，返回拼接后的字符串长度
strlen name返回指定key的value长度（string length的缩写）
getrange name 0 2返回value中下标[0,2]的字符串，0，-1返回全部字符串,-1,-1返回最后一个字符串
exists name返回0或1来判断是否存在
expire name 10设置过期时间
ttl name查看剩余时间
del name删除name
move name 1移动name到指定的数据库(redis有16个(0~15)数据库，默认使用0个，使用select可以切换)
mset user:name jcy user:age 20设置多个key-value
mget user:name user:age获取多个value
getset age 18先get age再set age 18
setnx name jcy如果不存在name 则设置name ：jcy
msetnx name jcy age 18设置多个，原子性，要么全部成功，要么全部失败

list

list元素可以重复

命令描述
lpush name jcy agg wgg头部(左边)插入元素name为key即列表名，jcy agg wgg为列表元素
rpush name hgg尾部插入
lrange name 0 -1查找列表中指定下标的元素0，-1返回全部字符串,-1,-1返回最后一个,-2为倒数第二个
lpop name 3移除列表头部指定个元素(不写值移除第一个)
rpop name 2移除列表尾部指定个元素
lindex name 0获取指定下标的值
lrem name 2 jcy移除指定数量的value(如果为负数，则从尾部开始移除)
ltrim name 2 3截取指定下标开始到结束的元素(剩余的元素就没了)
rpoplpush name list移除name列表的最后一个元素并添加到list列表的头部
linsert list after gpd agg再list列表的gpd元素后插入agg元素before 为之前
lset list 0 jcy更改指定下标的值
127.0.0.1:6379> lpush name jcy agg wgg
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1
1) "wgg"
2) "agg"
3) "jcy"
127.0.0.1:6379> rpush name hgg
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1
1) "wgg"
2) "agg"
3) "jcy"
4) "hgg"
127.0.0.1:6379> lrange name -1 -1
1) "hgg
127.0.0.1:6379> lpop name
"wgg"
127.0.0.1:6379> rpop name
"hgg"
127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1
1) "hgg"
2) "gpd"
3) "wgg"
4) "agg"
5) "jcy"
127.0.0.1:6379> lpop name  3
1) "hgg"
2) "gpd"
3) "wgg"
127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1
1) "agg"
2) "jcy"
127.0.0.1:6379>

set

无序不重复

命令描述
sadd name jcy agg wgg gpd添加元素到name集合中
smembers name查看集合的所有元素
srem name jcy移除指定的元素
scard name获取元素个数
srandmember name 2随机抽取指定个数的元素(不写默认1)
spop name 2随机移除指定个数的元素(不写默认1)
smove name name1 wgg移动元素到另一个集合
sdiff num1 num2查找num1中与num2不同的部分(num1:1 2 3,num2: 3 4 5,则返回1 2)
sinter num1 num2查找num1中与num2相同的部分(交集)
sunion num1 num2查找num1中与num2所有元素(并集)

hash

key-value(key-value,key-value…)

命令描述
hset user name jcy age 18 sex 1key为user value为(字段1：name，值：jcy…)
hget user name获取指定的字段值
hgetall user获取全部
hlen user长度
hkeys user获取全部key
hvals user获取全部value
hincrby user name 1自增(为负数自减)

zset

有序的set，比set多了排序

命令描述
zadd age 18 agg 20 gpd 30 wgg创建一个zset，key：age
zcard ageage里的个数
zrem age agg移除
zrange age 0 -1 withscores查找指定下标的值并带着值从小到大排序
zrange age 0 -1查找指定下标的值并不带值从小到大排序
zcount age 20 30获得指定区间的age
zrangebyscore age -inf +inf withscores limit 1 4升序排序，带值，分页(-inf无穷小，+inf无穷大)
zrevrangebyscore age 32 10 withscores降序(32~10)之间的

三种特殊类型

Geospatial

命令描述
geoadd key longitude latitude member添加一个地理位置，（经度，纬度，位置）
geopos key member返回指定元素的位置
geohash key member返回11个字符的字符串
geodist key member1 member2返回两个给定位置的距离(后边可以加单位m、km、mi、ft)
georadius key ongitude latitude 200 km返回指定以指定位置，半径为200km以内的元素
georadiusbymember key member radius 200km与上一个方法相同，原点变成了元素

应用场景：附近的人

Hyperloglog

命令描述
pfadd key element [element…]添加参数
pfcount key[key…]计算多个Hyperloglog并集基数
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey …]合并到第一个

Bitmap

位图，操作二进制来记录，只有0和1两个记录

命令描述
setbit sign 0 0设置位图元素（key element value）
getbit sign 0通过下标得到值
bitcount sign[start end]统计值为1的

redis事务

redis单条命令保证原子性，但是事务不保证原子性。

multi开启事务
...一些命令
exec执行
discard取消事务
watch监控
unwatch取消监控

  • 编译型异常(语法错误，通过不了编译)

    事务中所有命令全都不执行

  • 运行时异常(语法没错，运行时报错)

    事务中除错误的命令其他均可以正常执行

#编译型异常
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2
(error) ERR wrong number of arguments for 'set' command
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

#运行时异常
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incr k4	#k4的value为字符串，不能自增
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) (error) ERR value is not an integer or out of range
3) OK
4) "v4"
#执行事务发现除了运行错误的命令，其他都能执行

redis实现乐观锁

悲观锁：

  • 什么时候都会出现问题，无论什么时候都加锁

乐观锁

  • 认为什么时候都不会出问题，所有不会上锁，更新数据的时候去判断一下，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
#客户端1
127.0.0.1:6379> get money
"80"
127.0.0.1:6379> get out
"20"
127.0.0.1:6379> watch money
OK
127.0.0.1:6379> watch out
OK
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
(nil)
127.0.0.1:6379> unwatch #如果发现事务执行失败就解锁
OK
127.0.0.1:6379> watch money out  #获取最新的值再监视
OK
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  #执行时对比监视的值是否发生改变，如果没有变化就执行成功 发生改变就执行失败
1) (integer) 80
2) (integer) 40

#客户端2突然修改
127.0.0.1:6379> get money
"180"
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set money 100
OK

Jedis

使用java操作redis，jedis是redis推荐的java连接开发工具！使用java操作redis中间件！如果你要使用java操作redis，那么要熟悉jedis十分熟悉

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.3</version>
</dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.78</version>
</dependency>


 @Test
    public void jedisTest() throws InterruptedException {
        System.out.println(jedis.ping());//测试连接
        jedis.set("name","agg");
        jedis.set("age","18");
        jedis.mset("one","1","two","2","three","3","four","4");
        System.out.println(jedis.mget("name","age","one"));
        jedis.append("name","123");
        System.out.println(jedis.get("name"));
        System.out.println(jedis.incr("age"));//自增
        jedis.setnx("a","a");//如果不存在key则设置
        if (jedis.exists("age")){
            jedis.decrBy("age",2);//如果age存在则自减2
            System.out.println(jedis.get("age"));
        }
        jedis.expire("name",10);//设置过期时间
        for (int i = 0; i < 11; i++) {
            System.out.println(jedis.ttl("name"));//剩余时间
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    @Test
    public void jedisList(){
        jedis.flushDB();
        jedis.lpush("user:name","jcy","wgg","agg","gpd");//存入list
        System.out.println(jedis.llen("user:name"));//长度
        jedis.rpush("user:name","hg");//尾部插入
        System.out.println(jedis.lrange("user:name", 0, -1));//输出所有
        jedis.lpop("user:name");
        System.out.println(jedis.lrange("user:name", 0, -1));
    }

jedis事务

public void jedisDemo(){
    Transaction multi = jedis.multi();
    try {
        multi.set("user","jcy");
        System.out.println(multi.get("user"));
    }catch (Exception e){
        multi.discard();//失败回滚
        e.printStackTrace();
    }finally {
        jedis.close();//关闭连接
    }
}

springboot整合

依赖

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

springboot2.x后,原来使用的jedis被替换为了lettuce

  • jedis:采用的直连，多个线程操作是不安全的，如果避免不安全的，使用JedisPool连接池，BIO
  • lettuce:采用netty，实例可以被多个线程共享，不存在线程不安全的情况，可以减少线程数量，NIO模式

springboot所有配置类，都有一个自动配置类 RedisAutoConfiguration，自动配置类都绑定了一个properties配置文件 RedisProperties

@SpringBootTest
class Redis02SpringbootApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {

        // redisTemplate 操作不同的数据类型，api和我们的指令是一样的
        // opsForValue 操作字符串 类似String
        // opsForList 操作List 类似List
        // opsForHah

        // 除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务和基本的CRUD

        // 获取连接对象
        //RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
        //connection.flushDb();
        //connection.flushAll();

        redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
    }
}

配置文件

# 配置redis
spring.redis.host=39.99.xxx.xx
spring.redis.port=6379

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
    // opsForHah

    // 除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务和基本的CRUD

    // 获取连接对象
    //RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
    //connection.flushDb();
    //connection.flushAll();

    redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
}
}

但在redis查看会是乱码，这是没有序列化的原因。

public interface RedisSerializer<T> {...}

在该接口中可以看到他的实现类
在这里插入图片描述

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {

	@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) {
		StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
		template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
		return template;
	}

}

点进RedisTemplate

public class RedisTemplate<K, V> extends RedisAccessor implements RedisOperations<K, V>, BeanClassLoaderAware {
private @Nullable RedisSerializer<?> defaultSerializer;
@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer keySerializer = null;
	@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer valueSerializer = null;
	@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer hashKeySerializer = null;
	@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer hashValueSerializer = null;
	private RedisSerializer<String> stringSerializer = RedisSerializer.string();
	public void afterPropertiesSet() {
	if (defaultSerializer == null) {
	//默认的序列化方式为JdkSerializationRedisSerializer
			defaultSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(
					classLoader != null ? classLoader : this.getClass().getClassLoader());
		}
}
if (enableDefaultSerializer) {
//如果你不设置key,value...的序列化方式，那么就使用默认的JdkSerializationRedisSerializer
			if (keySerializer == null) {
				keySerializer = defaultSerializer;
				defaultUsed = true;
			}
			if (valueSerializer == null) {
				valueSerializer = defaultSerializer;
				defaultUsed = true;
			}
			if (hashKeySerializer == null) {
				hashKeySerializer = defaultSerializer;
				defaultUsed = true;
			}
			if (hashValueSerializer == null) {
				hashValueSerializer = defaultSerializer;
				defaultUsed = true;
			}
		}
}

自定义RedisTemplate

@Configuration
public class RedisConfig {
    //自定义RedisTemolate
    @Bean
    @SuppressWarnings("all")//抑制所有警告
    //为了方便使用，这里的泛型改为<String,Object>
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        //配置序列化方式
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        //指定序列化的域，field,get和set,包括修饰符范围，ANY是都有包括private和publi
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        // 指定序列化输入的类型，类必须是非final修饰的，final修饰的类，比如String,Integer等会跑出异常
        om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance,ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        //key和hashkey都是用String序列化方式，value用json的方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

为了方便使用，节省代码量，一般使用工具类

package com.jcy.utils;

import org.springframework.data.redis.connection.DataType;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;

import java.util.Collection;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Redis工具类*/
public class RedisUtil {
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    public void setRedisTemplate(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public StringRedisTemplate getRedisTemplate() {
        return this.redisTemplate;
    }

    /** -------------------key相关操作--------------------- */

    /**
     * 删除key
     * 
     * @param key
     */
    public void delete(String key) {
        redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 批量删除key
     * 
     * @param keys
     */
    public void delete(Collection<String> keys) {
        redisTemplate.delete(keys);
    }

    /**
     * 序列化key
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public byte[] dump(String key) {
        return redisTemplate.dump(key);
    }

    /**
     * 是否存在key
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Boolean hasKey(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 设置过期时间
     * 
     * @param key
     * @param timeout
     * @param unit
     * @return
     */
    public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 设置过期时间
     * 
     * @param key
     * @param date
     * @return
     */
    public Boolean expireAt(String key, Date date) {
        return redisTemplate.expireAt(key, date);
    }

    /**
     * 查找匹配的key
     * 
     * @param pattern
     * @return
     */
    public Set<String> keys(String pattern) {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }

    /**
     * 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
     * 
     * @param key
     * @param dbIndex
     * @return
     */
    public Boolean move(String key, int dbIndex) {
        return redisTemplate.move(key, dbIndex);
    }

    /**
     * 移除 key 的过期时间，key 将持久保持
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Boolean persist(String key) {
        return redisTemplate.persist(key);
    }

    /**
     * 返回 key 的剩余的过期时间
     * 
     * @param key
     * @param unit
     * @return
     */
    public Long getExpire(String key, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.getExpire(key, unit);
    }

    /**
     * 返回 key 的剩余的过期时间
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long getExpire(String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 从当前数据库中随机返回一个 key
     * 
     * @return
     */
    public String randomKey() {
        return redisTemplate.randomKey();
    }

    /**
     * 修改 key 的名称
     * 
     * @param oldKey
     * @param newKey
     */
    public void rename(String oldKey, String newKey) {
        redisTemplate.rename(oldKey, newKey);
    }

    /**
     * 仅当 newkey 不存在时，将 oldKey 改名为 newkey
     * 
     * @param oldKey
     * @param newKey
     * @return
     */
    public Boolean renameIfAbsent(String oldKey, String newKey) {
        return redisTemplate.renameIfAbsent(oldKey, newKey);
    }

    /**
     * 返回 key 所储存的值的类型
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public DataType type(String key) {
        return redisTemplate.type(key);
    }

    /** -------------------string相关操作--------------------- */

    /**
     * 设置指定 key 的值
     * @param key
     * @param value
     */
    public void set(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 获取指定 key 的值
     * @param key
     * @return
     */
    public String get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 返回 key 中字符串值的子字符
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public String getRange(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
    }

    /**
     * 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public String getAndSet(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
    }

    /**
     * 对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
     * 
     * @param key
     * @param offset
     * @return
     */
    public Boolean getBit(String key, long offset) {
        return redisTemplate.opsForValue().getBit(key, offset);
    }

    /**
     * 批量获取
     * 
     * @param keys
     * @return
     */
    public List<String> multiGet(Collection<String> keys) {
        return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
    }

    /**
     * 设置ASCII码, 字符串'a'的ASCII码是97, 转为二进制是'01100001', 此方法是将二进制第offset位值变为value
     * 
     * @param key 位置
     * @param value
     *            值,true为1, false为0
     * @return
     */
    public boolean setBit(String key, long offset, boolean value) {
        return redisTemplate.opsForValue().setBit(key, offset, value);
    }

    /**
     * 将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 timeout
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @param timeout
     *            过期时间
     * @param unit
     *            时间单位, 天:TimeUnit.DAYS 小时:TimeUnit.HOURS 分钟:TimeUnit.MINUTES
     *            秒:TimeUnit.SECONDS 毫秒:TimeUnit.MILLISECONDS
     */
    public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
    }

    /**
     * 只有在 key 不存在时设置 key 的值
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
     */
    public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
    }

    /**
     * 用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @param offset
     *            从指定位置开始覆写
     */
    public void setRange(String key, String value, long offset) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
    }

    /**
     * 获取字符串的长度
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long size(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().size(key);
    }

    /**
     * 批量添加
     * 
     * @param maps
     */
    public void multiSet(Map<String, String> maps) {
        redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
    }

    /**
     * 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
     * 
     * @param maps
     * @return 之前已经存在返回false,不存在返回true
     */
    public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
        return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
    }

    /**
     * 增加(自增长), 负数则为自减
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long incrBy(String key, long increment) {
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Double incrByFloat(String key, double increment) {
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
    }

    /**
     * 追加到末尾
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Integer append(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForValue().append(key, value);
    }

    /** -------------------hash相关操作------------------------- */

    /**
     * 获取存储在哈希表中指定字段的值
     * 
     * @param key
     * @param field
     * @return
     */
    public Object hGet(String key, String field) {
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, field);
    }

    /**
     * 获取所有给定字段的值
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Map<Object, Object> hGetAll(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 获取所有给定字段的值
     * 
     * @param key
     * @param fields
     * @return
     */
    public List<Object> hMultiGet(String key, Collection<Object> fields) {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, fields);
    }

    public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
    }

    public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
    }

    /**
     * 仅当hashKey不存在时才设置
     * 
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param value
     * @return
     */
    public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
        return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
    }

    /**
     * 删除一个或多个哈希表字段
     * 
     * @param key
     * @param fields
     * @return
     */
    public Long hDelete(String key, Object... fields) {
        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, fields);
    }

    /**
     * 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在
     * 
     * @param key
     * @param field
     * @return
     */
    public boolean hExists(String key, String field) {
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
    }

    /**
     * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
     * 
     * @param key
     * @param field
     * @param increment
     * @return
     */
    public Long hIncrBy(String key, Object field, long increment) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, increment);
    }

    /**
     * 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
     * 
     * @param key
     * @param field
     * @param delta
     * @return
     */
    public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
    }

    /**
     * 获取所有哈希表中的字段
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<Object> hKeys(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
    }

    /**
     * 获取哈希表中字段的数量
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long hSize(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().size(key);
    }

    /**
     * 获取哈希表中所有值
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public List<Object> hValues(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().values(key);
    }

    /**
     * 迭代哈希表中的键值对
     * 
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<Entry<Object, Object>> hScan(String key, ScanOptions options) {
        return redisTemplate.opsForHash().scan(key, options);
    }

    /** ------------------------list相关操作---------------------------- */

    /**
     * 通过索引获取列表中的元素
     * 
     * @param key
     * @param index
     * @return
     */
    public String lIndex(String key, long index) {
        return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
    }

    /**
     * 获取列表指定范围内的元素
     * 
     * @param key
     * @param start
     *            开始位置, 0是开始位置
     * @param end
     *            结束位置, -1返回所有
     * @return
     */
    public List<String> lRange(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
    }

    /**
     * 存储在list头部
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPush(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 当list存在的时候才加入
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPushIfPresent(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPushIfPresent(key, value);
    }

    /**
     * 如果pivot存在,再pivot前面添加
     * 
     * @param key
     * @param pivot
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPush(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushAll(String key, String... value) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushAll(String key, Collection<String> value) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
    }

    /**
     * 为已存在的列表添加值
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPushIfPresent(String key, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPushIfPresent(key, value);
    }

    /**
     * 在pivot元素的右边添加值
     * 
     * @param key
     * @param pivot
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRightPush(String key, String pivot, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPush(key, pivot, value);
    }

    /**
     * 通过索引设置列表元素的值
     * 
     * @param key
     * @param index
     *            位置
     * @param value
     */
    public void lSet(String key, long index, String value) {
        redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的第一个元素
     * 
     * @param key
     * @return 删除的元素
     */
    public String lLeftPop(String key) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     * 
     * @param key
     * @param timeout
     *            等待时间
     * @param unit
     *            时间单位
     * @return
     */
    public String lBLeftPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.opsForList().leftPop(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 移除并获取列表最后一个元素
     * 
     * @param key
     * @return 删除的元素
     */
    public String lRightPop(String key) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);
    }

    /**
     * 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     * 
     * @param key
     * @param timeout
     *            等待时间
     * @param unit
     *            时间单位
     * @return
     */
    public String lBRightPop(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPop(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回
     * 
     * @param sourceKey
     * @param destinationKey
     * @return
     */
    public String lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
                destinationKey);
    }

    /**
     * 从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
     * 
     * @param sourceKey
     * @param destinationKey
     * @param timeout
     * @param unit
     * @return
     */
    public String lBRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey,
            long timeout, TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey,
                destinationKey, timeout, unit);
    }

    /**
     * 删除集合中值等于value得元素
     * 
     * @param key
     * @param index
     *            index=0, 删除所有值等于value的元素; index>0, 从头部开始删除第一个值等于value的元素;
     *            index<0, 从尾部开始删除第一个值等于value的元素;
     * @param value
     * @return
     */
    public Long lRemove(String key, long index, String value) {
        return redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
    }

    /**
     * 裁剪list
     * 
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     */
    public void lTrim(String key, long start, long end) {
        redisTemplate.opsForList().trim(key, start, end);
    }

    /**
     * 获取列表长度
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long lLen(String key) {
        return redisTemplate.opsForList().size(key);
    }

    /** --------------------set相关操作-------------------------- */

    /**
     * set添加元素
     * 
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long sAdd(String key, String... values) {
        return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
    }

    /**
     * set移除元素
     * 
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long sRemove(String key, Object... values) {
        return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
    }

    /**
     * 移除并返回集合的一个随机元素
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public String sPop(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().pop(key);
    }

    /**
     * 将元素value从一个集合移到另一个集合
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
    }

    /**
     * 获取集合的大小
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long sSize(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().size(key);
    }

    /**
     * 判断集合是否包含value
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
    }

    /**
     * 获取两个集合的交集
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @return
     */
    public Set<String> sIntersect(String key, String otherKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的交集
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sIntersect(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的交集存储到destKey集合中
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sIntersectAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的交集存储到destKey集合中
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     * 获取两个集合的并集
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sUnion(String key, String otherKeys) {
        return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的并集
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sUnion(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的并集存储到destKey中
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的并集存储到destKey中
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
    }

    /**
     * 获取两个集合的差集
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @return
     */
    public Set<String> sDifference(String key, String otherKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
    }

    /**
     * 获取key集合与多个集合的差集
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @return
     */
    public Set<String> sDifference(String key, Collection<String> otherKeys) {
        return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKeys);
    }

    /**
     * key集合与otherKey集合的差集存储到destKey中
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sDifference(String key, String otherKey, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * key集合与多个集合的差集存储到destKey中
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long sDifference(String key, Collection<String> otherKeys,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForSet().differenceAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     * 获取集合所有元素
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Set<String> setMembers(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 随机获取集合中的一个元素
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public String sRandomMember(String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().randomMember(key);
    }

    /**
     * 随机获取集合中count个元素
     * 
     * @param key
     * @param count
     * @return
     */
    public List<String> sRandomMembers(String key, long count) {
        return redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
    }

    /**
     * 随机获取集合中count个元素并且去除重复的
     * 
     * @param key
     * @param count
     * @return
     */
    public Set<String> sDistinctRandomMembers(String key, long count) {
        return redisTemplate.opsForSet().distinctRandomMembers(key, count);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<String> sScan(String key, ScanOptions options) {
        return redisTemplate.opsForSet().scan(key, options);
    }

    /**------------------zSet相关操作--------------------------------*/
    
    /**
     * 添加元素,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @param score
     * @return
     */
    public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
        return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<String>> values) {
        return redisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param values
     * @return
     */
    public Long zRemove(String key, Object... values) {
        return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
    }

    /**
     * 增加元素的score值，并返回增加后的值
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @param delta
     * @return
     */
    public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
        return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
    }

    /**
     * 返回元素在集合的排名,有序集合是按照元素的score值由小到大排列
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return 0表示第一位
     */
    public Long zRank(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, value);
    }

    /**
     * 返回元素在集合的排名,按元素的score值由大到小排列
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Long zReverseRank(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从小到大排序
     * 
     * @param key
     * @param start
     *            开始位置
     * @param end
     *            结束位置, -1查询所有
     * @return
     */
    public Set<String> zRange(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
    }

    /**
     * 获取集合元素, 并且把score值也获取
     * 
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeWithScores(String key, long start,
            long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素
     * 
     * @param key
     * @param min
     *            最小值
     * @param max
     *            最大值
     * @return
     */
    public Set<String> zRangeByScore(String key, double min, double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, min, max);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从小到大排序
     * 
     * @param key
     * @param min
     *            最小值
     * @param max
     *            最大值
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
            double min, double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zRangeByScoreWithScores(String key,
            double min, double max, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,
                start, end);
    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从大到小排序
     * 
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRange(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
    }

    /**
     * 获取集合的元素, 从大到小排序, 并返回score值
     * 
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeWithScores(String key,
            long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,
                end);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
            double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max);
    }

    /**
     * 根据Score值查询集合元素, 从大到小排序
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Set<TypedTuple<String>> zReverseRangeByScoreWithScores(
            String key, double min, double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key,
                min, max);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Set<String> zReverseRangeByScore(String key, double min,
            double max, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max,
                start, end);
    }

    /**
     * 根据score值获取集合元素数量
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Long zCount(String key, double min, double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
    }

    /**
     * 获取集合大小
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long zSize(String key) {
        return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
    }

    /**
     * 获取集合大小
     * 
     * @param key
     * @return
     */
    public Long zZCard(String key) {
        return redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
    }

    /**
     * 获取集合中value元素的score值
     * 
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public Double zScore(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
    }

    /**
     * 移除指定索引位置的成员
     * 
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public Long zRemoveRange(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().removeRange(key, start, end);
    }

    /**
     * 根据指定的score值的范围来移除成员
     * 
     * @param key
     * @param min
     * @param max
     * @return
     */
    public Long zRemoveRangeByScore(String key, double min, double max) {
        return redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, min, max);
    }

    /**
     * 获取key和otherKey的并集并存储在destKey中
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zUnionAndStore(String key, String otherKey, String destKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKey, destKey);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zUnionAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet()
                .unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
    }

    /**
     * 交集
     * 
     * @param key
     * @param otherKey
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zIntersectAndStore(String key, String otherKey,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKey,
                destKey);
    }

    /**
     * 交集
     * 
     * @param key
     * @param otherKeys
     * @param destKey
     * @return
     */
    public Long zIntersectAndStore(String key, Collection<String> otherKeys,
            String destKey) {
        return redisTemplate.opsForZSet().intersectAndStore(key, otherKeys,
                destKey);
    }

    /**
     * 
     * @param key
     * @param options
     * @return
     */
    public Cursor<TypedTuple<String>> zScan(String key, ScanOptions options) {
        return redisTemplate.opsForZSet().scan(key, options);
    }
}

Redis配置文件详解

  • 内存单位(不区分大小写)
    1k => 1000 bytes
    1kb => 1024 bytes
    1m => 1000000 bytes
    1mb => 10241024 bytes
    1g => 1000000000 bytes
    1gb => 1024    1024*1024 bytes
  • include
    组合配置，可以理解为spring中improt导入多个配置文件
    在这里插入图片描述
  • 网络NETWORK
bind 127.0.0.1 绑定ip地址
指定Redis 只接收来自于该IP 地址的请求，如果不进行设置，那么将处理所有请求
protected-mode yes 开启保护模式
如果你没有绑定ip，设置密码等，开启了保护默认就只接受127.0.0.1 and ::1的连接
port 6379 端口号
  • 通用配置
daemonize yes #是否作为守护进程开启，默认是no
pidfile /www/server/redis/redis.pid #如果以守护进程的方式运行，那么就指定一个pid文件
#日志（四个级别）
# 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)
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile "/www/server/redis/redis.log" #日志文件目录
databases 16 #默认数据库数量16个(0~15)
always-show-logo yes #是否显示redis的logo
  • 快照
    设置持久化的频率，redis是运行在内存，断电即失，一拉闸啥也没了，所有需要进行持久化，保存到文件 .rdb .aof
save 900 1 #900s内，有一次修改就进行持久化操作
save 300 10
save 60 10000

stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化失败了是否继续工作
rdbcompression yes #是否压缩rdb文件，需要消耗cpu一些资源
rdbchecksum yes #保存rdb文件时是否进行错误校验
dbfilename dump.rdb #rdb文件名
dir /www/server/redis/ #redis 持久化备份的文件目录
  • REPLICATION 关于主从复制的配置(写在后边)
  • SECURITY 安全
# requirepass 设置密码 redis默认没有设置密码
	设置密码后 使用 auth 加密码 验证
  • 客户端连接相关
CLIENTS
	maxclients 10000 设置同时连接的最大客户端数量
MEMORY MANAGEMENT
	maxmemory <bytes> 最大内存限制
	maxmemory-policy noeviction 内存达到限制的策略
	maxmemory-samples 5

内存达到限制的策略

# volatile-lru
# allkeys-lru
# volatile-lfu
# allkeys-lfu 
# volatile-random 
# allkeys-random 
# volatile-ttl
# noeviction
  • APPEND ONLY MODE 关于aof的配置

持久化RDB

在这里插入图片描述在指定时间间隔后，将内存中的数据集快照写入数据库 ；在恢复时候，直接读取快照文件，进行数据的恢复 ；
Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化操作，会将数据写入个临时文件，待持久化过程结束看，在用这个临时文件替换上次持久化的文件(也就是图中的正式RDB文件)，整个过程中，主进程时不会进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能，如果需要进行大规模的数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB比AOF更高效，RDB缺点最后一次持久化的数据可能丢失
默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中。文件名可以在配置文件中进行自定义。

dbfilename dump.rdb 设置rdb文件

触发机制

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

优缺点

优点：

  • 适合大规模的数据恢复
  • 对数据的完整性要求不高

缺点：

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

持久化AOF

​ 快照功能（RDB）并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、以及未保存到快照中的那些数据。 从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。
在这里插入图片描述以日志的形式来记录每个写操作，将redis执行的所有写指令记录下来，只许追加文件但不可改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，这样，redis重启的话根据日志文件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保存的文件是appendonly.aof

appendonly no #默认没有开启aof
appendfilename "appendonly.aof" #文件名

# appendfsync always #每次修改都会sync 消耗性能
appendfsync everysec #每秒执行一次 sync 可能会丢失这一秒的数据
# appendfsync no #不执行 sync ,这时候操作系统自己同步数据，速度最快

数据恢复

重启Redis时，如果dump.rdb与appendfsync.aof同时都存在时，Redis会自动读取appendfsync.aof文件，通过该文件中对数据库的日志操作，来实现数据的恢复。当然如果该文件被破坏，我们可以通过redis-check-aof工具来修复，如redis-check-aof --fix能修复破损的appendfsync.aof文件，当然如果dump.rdb文件有破损，我们也可以用redis-check-rdb工具来修复，如果appendfsync.aof文件破损了，是启动不客户端的，也就是无法完成数据的恢复。

重写

当然如果AOF 文件一直被追加，这就可能导致AOF文件过于庞大。因此，为了避免这种状况，Redis新增了重写机制，当AOF文件的大小超过所指定的阈值时，Redis会自动启用AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集，可以使用命令bgrewiteaof。
重写原理：AOF文件持续增长过大时，会fork出一条新进程来将文件重写（也是临时文件最后再rename）,遍历新进程的内存中的数据，每条记录都会有一条set语句，重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，有点类似于快照。
触发机制：Redis会记录上一次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上一次的一倍并且大于64m时，会触发从写机制。

优点

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

缺点

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

对比

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) , 快速軍启,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I0 ,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I0 ,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。

redis发布与订阅

Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。
Redis客户端可以订阅任意的频道
在这里插入图片描述下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 、 client5 和 client1 之间的关系：
在这里插入图片描述当有新消息通过 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：
在这里插入图片描述

命令

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

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。

微信:|

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。

redis主从复制

概念

​ 主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（Master/Leader）,后者称为从节点（Slave/Follower）， 数据的复制是单向的！只能由主节点复制到从节点（主节点以写为主、从节点以读为主）。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，一个主节点可以有0个或者多个从节点，但每个从节点只能由一个主节点。

作用

  • 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余的方式。
  • 故障恢复：当主节点故障时，从节点可以暂时替代主节点提供服务，是一种服务冗余的方式
  • 负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，由主节点进行写操作，从节点进行读操作，分担服务器的负载；尤其是在多读少写的场景下，通过多个从节点分担负载，提高并发量。
  • 高可用基石：主从复制是哨兵和集群能够实施的基础。

为什么使用集群

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

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:

  • 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;
  • 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。

在这里插入图片描述上图就是一台主机，三台从机，主机负责处理写请求，从机读请求

环境配置

127.0.0.1:6379> INFO REPLICATION #查看当前库的信息
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:82bebaa89e1d1371dfbdb8d3f554998bb4142e4a
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

既然需要启动多个服务，就需要多个配置文件。每个配置文件对应修改以下信息：

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

使用规则

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

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。

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。
在这里插入图片描述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。

那么哨兵宕机了怎么办？

那就给哨兵也配置集群，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。
在这里插入图片描述假设主服务器宕机，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。这样对于客户端而言，一切都是透明的

优点：

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

缺点：

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

完整的哨兵模式配置文件 sentinel.conf

# 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

缓存穿透与雪崩

概念

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

解决方案

布隆过滤器：

对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
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

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

  • 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。

  • 加互斥锁(分布式锁)
    在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。

缓存雪崩

概念

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

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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