springboot整合Redis、mongodb

springboot整合Redis、mongodb

一. springboot整合Redis

1.1 Nosql回顾

NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速

而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance - 对数据库高并发读写的需求 
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。

2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求 
类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。 

3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？ 

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题

1.2 NoSQL的类别

1.2.1键值(Key-Value)存储数据库

相关产品： Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB
典型应用： 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载。 
数据模型： 一系列键值对
优势： 快速查询
劣势： 存储的数据缺少结构化

1.2.2 列存储数据库

相关产品：Cassandra, HBase, Riak
典型应用：分布式的文件系统
数据模型：以列簇式存储，将同一列数据存在一起
优势：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
劣势：功能相对局限

1.2.3 文档型数据库

相关产品：CouchDB、MongoDB
典型应用：Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的）
数据模型： 一系列键值对
 优势：数据结构要求不严格
 劣势： 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法

1.2.4 图形(Graph)数据库

相关数据库：Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
典型应用：社交网络
数据模型：图结构
优势：利用图结构相关算法。
劣势：需要对整个图做计算才能得出结果，不容易做分布式的集群方案。

1.3 Redis简介

2008年，意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG，然而没过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo便对MySQL的性能感到失望，于是他决定亲自为LLOOGG量身定做一个数据库，并于2009年开发完成，这个数据库就是Redis。不过Salvatore Sanfilippo并不满足只将Redis用于LLOOGG这一款产品，而是希望更多的人使用它，于是在同一年Salvatore Sanfilippo将Redis开源发布，并开始和Redis的另一名主要的代码贡献者Pieter Noordhuis一起继续着Redis的开发，直到今天。

Salvatore Sanfilippo自己也没有想到，短短的几年时间，Redis就拥有了庞大的用户群体。Hacker News在2012年发布了一份数据库的使用情况调查，结果显示有近12%的公司在使用Redis。国内如新浪微博、街旁网、知乎网，国外如GitHub、Stack Overflow、Flickr等都是Redis的用户。
VMware公司从2010年开始赞助Redis的开发， Salvatore Sanfilippo和Pieter Noordhuis也分别在3月和5月加入VMware，全职开发Redis。

Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如下：
    字符串类型
    散列类型
    列表类型
    集合类型
    有序集合类型

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：

- Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
- Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
- Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
  
  Redis 提供的API支持：C、C++、C#、Clojure、Java、JavaScript、Lua、PHP、Python、Ruby、Go、Scala、Perl等多种语言。

1.4 Redis的应用场景

目前全球最大的Redis用户是新浪微博，在新浪有200多台物理机，400多个端口正在运行Redis，有+4G的数据在Redis上来为微博用户提供服务

- 取最新的N个数据（取最新文档、排行榜等）
- 需要精确设定过期时间的应用
- 计数器应用
- 实时性要求的高并发读写
- 消息系统Pub/Sub
- 构建队列
- 缓存

1.5 Redis优缺点

1.5.1 Redis 优势

对数据高并发读写（基于内存）
对海量数据的高效率存储和访问（基于内存）
对数据的可扩展性和高可用性
垂直扩展：提升硬件
水平扩展：集群

1.5.2 Redis 缺点

redis（ACID处理非常简单）无法做到太复杂的关系数据库模型

1.6 Redis面向互联网的解决方案

- 主从：一主多从，主机可写，从机备份。类似于Mysql的读写分离，存在问题是一但主节点down掉，整个Redis不可用。
- 哨兵(2.x)：启用一个哨兵程序(节点)，监控其余节点的状态，根据选举策略，进行主从切换。
  		缺点：每个节点的数据依旧是一致的，仍无法实现分布式的数据库。
- 集群(3.x)：结合上述两种模式，多主多从，实现高可用、分布式数据存储

1.7 springboot整合redis

简单使用缓存的方式：

第一步：导入包

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

第二步：在application.properties中的配置

# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=0

第三步：配置代码的编写

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig extends Cach