鸟人的博客

Redis Stream 是一个日志结构的消息队列，支持数据的顺序存储和消费。与传统的队列不同，Redis Stream 可以被多个消费者组并行消费，而且允许存储大量消息并且可以方便地管理消费进度。

是 Redis 的一个强大扩展模块，提供了丰富的搜索功能，如全文搜索、过滤、排序、聚合等。它的高性能和实时查询能力使得它非常适合用于搜索引擎、电子商务、社交平台、日志分析等场景。然而，在处理大规模数据或需要高度复杂查询的场景时，可能需要结合其他专用。

Redis的分布式锁是通过键值对操作（如SETNXSETDEL等）来实现的，可以确保同一时刻只有一个客户端能够访问共享资源。分布式锁广泛应用于任务调度、资源限流、数据一致性保障等场景。在使用Redis分布式锁时，开发者需要。

Lua脚本在Redis中的应用非常广泛，提供了一种高效、原子性强的方式来处理复杂的Redis命令。它特别适合用在需要原子操作的场景，如分布式锁、批量数据处理、复杂的业务逻辑执行等。通过Lua脚本，可以减少客户端和Redis之间的通信，提升性能，同时保证数据一致性和原子性。

Redis事务通过MULTIEXECWATCH等命令支持一定的原子性操作，但它并不具备传统数据库事务的完整特性，如回滚和ACID一致性。它非常适合用于确保多个命令在并发场景下的顺序执行和原子性，尤其在缓存、分布式锁、计数器等场景中有广泛应用。

Redis的列表是一个非常强大且灵活的数据结构，能够高效地处理队列、栈、实时数据流、任务队列等应用场景。它的高效性、简单易用和支持阻塞操作，使其在许多需要处理高并发和实时数据的应用中都表现出色。在使用时，需要合理设计数据结构，避免长列表引发性能瓶颈。

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，导致每次请求都要访问数据库。缓存击穿是指一个热点key突然过期，此时大量并发请求直接穿透到数据库。缓存雪崩是指大量缓存key同时失效，导致所有请求直接访问数据库。问题类型触发条件影响范围核心解决方案缓存穿透查询不存在的数据单个不存在的key1. 缓存空对象 2. 布隆过滤器缓存击穿热点key突然失效单个热点key1. 互斥锁 2. 永不过期策略缓存雪崩大量key同时失效多个甚至全部key1. 差异化过期时间 2. 多级缓存。

对于简单原子操作：使用Redis的INCR/DECR等原子命令对于复杂操作：使用Lua脚本保证原子性对于分布式锁：使用Redlock算法或Redisson等成熟库缓存一致性：采用"先更新数据库，再删除缓存"策略热点数据：采用永不过期或互斥锁策略批量操作：使用pipeline减少网络往返时间Redis的并发问题主要源于其单线程模型与客户端多线程访问之间的交互，合理使用Redis提供的事务、Lua脚本和原子操作可以解决大多数并发问题。

Redis 的 HyperLogLog 是一种，用于，比如你想知道一个网站有多少独立访问用户（UV）。，无论你添加多少数据，它通常只占用 12KB 的内存。

Redis 的有序集合（Sorted Set，类型标识是zset）是集合和有序结构的结合体。每个元素是唯一的（不能重复）。每个元素关联一个score（浮点数），通过它进行排序。元素按 score 自动排序，支持范围查找、排名查找等操作。

当然可以！下面是一个完整的 RedisSet类型常用操作示例，包括添加、删除、查询、集合运算等，使用的是redis-cli命令行方式操作，也适合理解在编程语言（如 Python、Java）中使用 Redis 的基本思路。

唯一标识存储（如黑名单、请求 token）社交关系（如好友、关注）集合运算（兴趣匹配、共同好友）抽奖/随机取值（用SPOP如果你有具体的业务需求（比如抽奖、签到、用户系统等），我可以帮你用 Redis Set 设计对应的数据模型和操作方案 🙌。

Redis 的管道是指：一次性将多个 Redis 命令打包发送给 Redis 服务器，而不等待每个命令的响应，最后再统一读取这些响应。它是一种减少网络往返次数（RTT）的技术，而不是并发或多线程机制。Redis 的管道机制是一种优化批量操作网络性能的利器，能极大减少 RTTPing 次数，提升吞吐，但它不是事务、也不保证原子性。如果你希望我给出你项目里 Redis 管道的最佳实践代码，我也可以帮你写段示例，比如缓存预热、批量写、批量查询等都可以 👍。

应用场景是否适合用 Hash用户登录状态存储✅ 非常适合临时授权信息✅ 可设置过期用户购物车、配置缓存✅ Hash 很适合结构化数据高并发会话控制✅ Redis 高性能支持单字段频繁修改✅ HSET 支持原子操作。

场景是否适合用时间戳任务队列调度✅ 需要排序活跃时间记录✅ 便于比较日志时间存储✅ 高效存储界面展示（格式化）❌ 需要转换回日期格式显示。

通过以上方法，可以准确判断 Redis 中 key 是否存在，并根据不同场景选择最合适的检查方式。

通过合理选择序列化方案，可以在数据安全、跨平台兼容性和性能之间取得最佳平衡，充分发挥 Redis 的高速缓存能力。：Redis 只接受二进制安全的字符串作为值存储。（如Java原生序列化）

Redis 的 Hash 类型非常适合存储某些特定类型的对象，但并非所有数据都适合用 Hash 存储。

Redis在这些特定场景下表现卓越，但需要根据业务特点合理设计架构，通常建议作为辅助系统与主数据库配合使用，发挥各自优势。

Redis 的 Hash（哈希）类型是 field-value 结构的键值对集合，非常适合存储对象。

Redis 的字符串（String）是最基本的数据类型，可以存储文本、数字或二进制数据（最大512MB）。

在Redis中，合理的key命名是非常重要的，它不仅影响代码的可读性，还关系到数据的组织结构和维护效率。

10 台 Redis 服务器，每台 1GB，总共可存储 10GB 数据，读写能力也提升 10 倍。：主节点每秒写 1 万次，多个从节点可并发读 10 万次，极大提高吞吐量。：传统数据库的多线程需要频繁加锁解锁，而 Redis 的单线程模型 +：相比传统数据库每次写入都涉及磁盘 I/O，Redis 先写入。，而 Redis 读取内存中的数据可能只需要。：查找一个键值对，Redis 直接通过。取出数据，而传统数据库可能需要。的数据库，它的所有数据都存储在*查找，而 Redis 直接。

今天搭建Redis集群时出现下面的问题。原因是创建集群时需要开放总线端口。

在停止主节点的情况下，我们还是可以从从节点获取到数据，保证了Redis主从集群的高可用性。

解压。

今天想连接虚拟机的Redis服务器做个测试，发现不管是RedisDesktopManager还是代码都无法连接到Redis，主要报连接超时错误，如下发现虚拟机可以ping通Redis服务也是正常启动。

分布式锁指的是在某种高并发的业务情况下，保证数据一致性的锁，如秒杀业务往往是高并发的，那么就有可能导致超卖的情况发生，此时就可以使用分布式锁来保证商品不会超卖。

缓存的重要性不言而喻，Redis是基于极大地加快了应用的速度，提升了用户体验，减轻服务器压力下面来看看SpringBoot项目中如何使用redis的吧本篇主要基于r，后面还会讲到使用，以及的相关内容工具类工具类的使用可以极大的方便我们操作Redis，，不要做重复造轮子的事，能看明白就行............

项目中我们常会使用Redis作为系统缓存，在实际开发中Redis的应用并不比SQL少，它支持主从复制和集群搭建，能很好的提升系统的性能，下面来看下在Docker中是如何部署Redis的如有必要先卸载Docker容器，重新安装，如下卸载旧Docker安装配置运行Docker安装运行Redis说明：-itd 默认后台启动–name 容器名称-p 服务器端口:容器端口-v 服务器目录:容器目录–restart always 遇错总是重启–appendonly yes 启动持久化–require

在开发中，我们经常会用到Redis存储hash数据，在redis中hash的结构为即一个key对应多个map，map中也有唯一key对应value我们使用redis desktop manager来进行操作设置一个hashJSON转实体类，可参考获取一个hash更多Redis操作命令可以参考：Redis.......................................

Jedis有着丰富的操作Redis数据库的指令，下面来看看SpringBoot整合Jedis配置和Jedis工具类的使用yml配置文件pom依赖，其他依赖可以自行添加生成JedisPool工厂的配置类Redis工具类Jedis有丰富的指令，我们根据Jedis的指令进行封装成工具类，方便以后使用测试我们在Controller里面建一个RedisController进行测试，添加100个Hash到Redi数据库中，注意，我们这里使用@Autowired注解注入RedisUtil组件类浏览器输入地址利

上一篇我们讲到了SpringBoot如何整合Jedis的配置，这一篇我们来讲讲如何使用Jedis，关键就是工具类的定义，Jedis有丰富的指令，我们根据Jedis的指令进行封装成工具类，方便以后使用，注册一个@Component组件类，编写Jedis工具类代码，由于代码过多，下面分类抽取和大家讲解获取Jedis对象key的操作string(字符串)的操作list(列表)的操作hash(哈希表)的操作set(集合)的操作zset(有序集合)的操作测试我们在Controller里