redissionclient增加 redis新增

Redis6简单介绍

20210503

资料来源：参考bilibili尚硅谷视频教程

一、NOSQL数据库

1.NoSQL数据库概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即”不仅仅是SQL“，泛指非关系型的数据库。NoSQL不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

1. 不遵循SQL标准。
2. 不支持ACID(不是不支持事务)。
3. 远超于SQL的性能。

2.NoSQL场景

2.1适用场景

1. 对数据高并发的读写
2. 海量数据的读写
3. 对数据高可扩展性的

2.2不适应场景

1. 需要事务支持
2. 基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系,需要即席查询。(用不着sql的和用了sql也不行的情况，请考虑用NoSql )

二、redis6基础

1.redis6安装

见linux操作文档

2.redis相关知识介绍

2.1 Redis 是单线程+多路IO复用技术

多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符( Socket )的就绪状态，比如调用select和 poll 函数，传入多个文件描述符，如果有一个文件描述符就绪，则返回，否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正的操作可以在同一个线程里执行，也可以启动线程执行(比如使用线程池)

2.2串行vs多线程+锁(memcached ) vs单线程+多路IO复用(Redis)

(redis与Memcache三点不同:支持多数据类型，支持持久化，单线程+多路IO复用)
串行：阻塞IO，一件事一件事的做，在做当前事时，不能做其他事，有等待

采用多线程+锁：非阻塞IO，一直重复做当前的事，没有等待

单线程+多路IO复用：做某件事情需要一定的时间，可以监视这件事，我们可以做其他的事。多路IO复用有select，poll，epoll这些模式。select监测数量能力有限。poll监测数量没有限制，但是需要一个一个核查。配epoll监测数量没有限制，也不需要一个一个核查，直接看是否有一个正确的标识。

3.redis键/基本命令

keys*查看当前库所有key(匹配: keys * 1)
exists key判断某个key是否存在
type key查看你的key是什么类型
del key删除指定的key数据
unlink key根据value选择非阻塞删除,仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
expire key 10 10秒钟:为给定的 key设置过期时间
ttl key查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库。
使用命令select <dbid>来切换数据库。如: select 8
 统一密码管理，所有库同样密码。·
dbsize查看当前数据库的key的数量
flushdb清空当前库
flushall通杀全部库

4.数据类型

4.1 String

4.1.1简介

string是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M

4.1.2常用命令

set <key><value>添加键值对。
*NX:当数据库中key 不存在时，可以将key-value 添加数据库
*XX:当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NK参数互斥
*EX:key的超时秒数
*PX:key的超时亳秒数，与EX互斥

get<key>查询对应键值
append <key><value>将给定的<value>追加到原值的末尾
strlen <key>获得值的长度,
setnx <key> <value>只有在key不存在时设置key的值。

incr<key>将key中储存的数字值增1，只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
decr<key>将key中储存的数宝值减1
只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
incrby/decrby <key><步长>将key中储存的数字值增减,自定义步长。

incrby/decrby <步长>

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;

这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。

（1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。

（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。

Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。

案例：

java中的i++是否是原子操作？不是
i=0;两个线程分别对i进行++100次,值是多少？ 2-200

mset  <key1><value1><key2><value2>  ..... 
同时设置一个或多个 key-value对  

mget  <key1><key2><key3> .....
同时获取一个或多个 value  

msetnx <key1><value1><key2><value2>  ..... 
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。
原子性，有一个失败则都失败

getrange  <key><起始位置><结束位置>
获得值的范围，类似java中的substring：前包，后包
setrange  <key><起始位置><value>
用 <value>  覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。

setex  <key><过期时间><value>
设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。

getset <key><value>
以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

4.1.3数据结构&扩容

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

4.2List

4.2.1简介

单键多值

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

4.2.2常用命令

lpush/rpush  <key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop  <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush  <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
lrange <key><start><stop>按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange <key> 0 -1  0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>获得列表长度 
linsert <key>  before/after <value><newvalue>在<value>的后面插入<newvalue>插入值
lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value

4.2.3数据结构

List的数据结构为快速链表quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

4.3集合set

4.3.1简介

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

4.3.2常用命令

sadd <key><value1><value2> ..... 
将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
smembers <key>取出该集合的所有值。
sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
scard<key>返回该集合的元素个数。
srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。
spop <key>随机从该集合中吐出一个值。
srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

4.3.3数据结构

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

4.4Hash

4.4.1简介

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map<String,Object>

用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储,会造成序列化对象开销大或者数据冗余，通过key(用户ID) + field(属性标签)就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题

4.4.2 常用命令

hset <key><field><value>给<key>集合中的  <field>键赋值<value>
hget <key1><field>从<key1>集合<field>取出 value 
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值
hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。 
hkeys <key>列出该hash集合的所有field
hvals <key>列出该hash集合的所有value
hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1  -1
hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在

4.4.3 数据结构

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。

4.5Redis有序集合Zset(sorted set)

4.5.1简介

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score),这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

4.5.2常用命令

zadd  <key><score1><value1><score2><value2>…
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。

zrange <key><start><stop>  [WITHSCORES]
返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素
带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。

zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]
返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。 

zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]     
同上，改为从大到小排列。 

zincrby <key><increment><value>    为元素的score加上增量
zrem  <key><value>删除该集合下，指定值的元素 
zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数 
zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。

案例：利用zset实现一个文章访问量的排行榜

4.5.3数据结构

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。

（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

4.5.4跳跃表（跳表）

1、简介

有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

2、实例

对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出51

（1） 有序链表

要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。

（2） 跳跃表

从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较。

21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层

在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下

在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高

4.6redis6新数据类型Bitmaps

4.6.1简介

现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

（1） Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

（2） Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

4.6.2常用命令

setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
setbit users:20210504 19 1

实例：

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图

unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps

setbit users:20210504 1 1
setbit users:20210504 6 1
setbit users:20210504 11 1
setbit users:20210504 15 1
setbit users:20210504 19 1
get users:20210504       #    "B\x11\x10"

很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。

getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值

bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节bit值为1的数量

bitcount users:20210504 统计该key bit为1的个数

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。

注意：start和end代表起始和结束字节数， 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数， 对应的用户id是11， 15， 19。

1 6 11 15 19bit位为1
01000010 00010001 00010000
1字节     2字节    3字节

redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount start和end计算的是byte位置，统计的是该字节位置区间的bit为1的个数。

bitop  and(or/not/xor) <destkey> [key…]

bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。

示例：

设置20210505访问网站的用户id
setbit users:20210505 1 1
setbit users:20210505 2 1
setbit users:20210505 5 1
setbit users:20210505 9 1
get users:20210505   #    "d@"
统计20210504和20210505都访问网站的人数
bitop and k1 users:20210504 users:20210505
01100100 01000000 00000000   "d@"
01000010 00010001 00010000   "B\x11\x10"
get k1
01000000 00000000 00000000   "@\x00\x00"
bitcount k1  统计个数    1

4.6.3Bitmaps与set对比（重点）

假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万， 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比
数据类型	每个用户id占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	50000000	64位*50000000 = 400MB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）
数据类型	每个userid占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	100000	64位*100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

4.7redis6新数据类型HyperLogLog

4.7.1简介

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

4.7.1常用命令

pfadd <key>< element> [element ...]   添加指定元素到 HyperLogLog 中

所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

pfcount<key> [key ...] 计算HLL的近似基数

也可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...]  将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

4.8redis6新数据类型Geospatial

4.8.1简介

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

4.8.2常用命令

geoadd

geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...]  添加地理位置（经度，纬度，名称）

geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。

当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

geopos

geopos  <key><member> [member...]  获得指定地区的坐标值

geopos china:city chongqing

geodist

geodist<key><member1><member2>  [m|km|ft|mi ]  获取两个位置之间的直线距离
单位：
m 表示单位为米[默认值]。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

geodist china:city chongqing beijing km   #"1462.9505"

georadius

georadius<key>< longitude><latitude>radius  m|km|ft|mi   以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

georadius china:city 110 30 1000 km

1) "chongqing"
2) "shenzhen"

5.配置文件详解

1.单位：只支持bytes，不支持bit。大小写不敏感

# 1k => 1000 bytes
# 1kb => 1024 bytes
# 1m => 1000000 bytes
# 1mb => 1024*1024 bytes
# 1g => 1000000000 bytes
# 1gb => 1024*1024*1024 bytes

2.网络相关配置：NETWORK

只能接受本机的访问请求
不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉,保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了。

bind 127.0.0.1 -::1

如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的响应

protected-mode yes   改为NO

3.端口号，默认 6379

port 6379

4.tcp-backlog

设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。

注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果

tcp-backlog 511

5.timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能。即永不关闭。

timeout 0

6.tcp-keepalive

对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次。

单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60

tcp-keepalive 300

7.daemonize

redis后台启动改为yes

daemonize yes

8.pidfile

存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件

pidfile /var/run/redis_6379.pid

9.loglevel

指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为notice

四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning

# 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

10.logfile

日志文件路径名称，默认为/dev/null

# output for logging but daemonize, logs will be sent to /dev/null
logfile ""

11.databases 16

databases 16

设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id

12.设置密码

# requirepass foobared   注释打开

访问密码的查看、设置和取消

在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。

永久设置，需要再配置文件中进行设置。

13 maxclients

设置redis同时可以与多少个客户端进行连接， 默认情况下为10000个客户端， 如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

# maxclients 10000

14 maxmemory

建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机

设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。

如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。

但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

# maxmemory <bytes>

15maxmemory-policy

volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用） allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key
volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键
allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key
volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key
noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

LRU:

1. 新数据插入到链表头部；
2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

16.maxmemory-samples

设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。

一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

# maxmemory-samples 5

6.Redis的发布和订阅

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。

6.1实现原理

客户端可以订阅频道如下图

当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

6.2发布订阅命令行实现

1、 打开一个客户端订阅channel1

SUBSCRIBE channel1

2、打开另一个客户端，给channel1发布消息hello

publish channel1 hello    返回的1是订阅者数量

3、打开第一个客户端可以看到发送的消息

注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

7.Jedis测试

7.1Jedis所需要的jar包

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>3.6.0</version>
</dependency>

7.2连接Redis注意事项

禁用Linux的防火墙：Linux(CentOS7)里执行命令

systemctl stop/disable firewalld.service
redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no

7.3API

略

8.SpringBoot整合Redis

8.1依赖/yml配置文件

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

<!-- spring2.X集成redis所需common-pool2-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>

spring:
  redis:
    #Redis服务器地址
    host: 192.168.140.136
    #Redis服务器连接端口
    port: 6379
    #Redis数据库索引（默认为0）
    database: 0
    #连接超时时间（毫秒）
    timeout: 1800000
    #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20
        #最大阻塞等待时间(负数表示没限制)
        max-wait: -1
        #连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 5
        #连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0

配置类、工具类略

9.redis事务

9.1定义

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

9.2Multi、Exec、discard

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

9.2.1事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

9.2.3事务的冲突问题

一个请求想给金额减8000

一个请求想给金额减5000

一个请求想给金额减1000

事务冲突问题解决：悲观锁、乐观锁

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

9.2.4 redis乐观锁 WATCH key / unwatch

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。

9.3Redis事务三特性

单独的隔离操作

事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

没有隔离级别的概念

队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行

不保证原子性

事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

9.4 超卖

9.4.1测试工具

模拟工具：

使用工具ab模拟测试：
yum install httpd-tools

建立postfile 文件

vim postfile 模拟表单提交参数,以&符号结尾;存放当前目录。

内容：prodid=0101&

ab -n 2000（表示2000个请求） -c 200（表示有200个并发） -p ~/postfile（表示当前的文件夹下的postfile文件） -T application/x-www-form-urlencoded（当前表单类型enctype属性值） http://119.29.110.129:8081/Seckill/doseckill（请求路径）

9.4.2超卖描述

采用乐观锁解决：watch+事务解决

9.4.3解决超卖问题后的商品遗留问题

描述：使用乐观锁，假设有2000人参与抢购商品，且同时抢到了一件商品。进行提交修改库存，但由于乐观锁的特性，只有一人抢到成功，剩下的人直接返回失败，未成功。到最后可能造成了库存遗留。乐观锁导致很多请求都失败。先点的没秒到，后点的可能秒到了。

解决：LUA脚本语言

LUA脚本在Redis中的优势（通过java代码调用脚本 jedis）

将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。

LUA脚本是类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。

但是注意redis的lua脚本功能，只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用。

利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题。

redis 2.6版本以后，通过lua脚本解决争抢问题，实际上是redis 利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题。

local userid=KEYS[1]; 
local prodid=KEYS[2];
local qtkey="sk:"..prodid..":qt";  //拼接key
local usersKey="sk:"..prodid.":usr'; 
local userExists=redis.call("sismember",usersKey,userid);
if tonumber(userExists)==1 then 
  return 2; //已经秒杀过一次
end
local num= redis.call("get" ,qtkey);
if tonumber(num)<=0 then 
  return 0; //库存无返回0 
else 
  redis.call("decr",qtkey);  //减库存
  redis.call("sadd",usersKey,userid);  //记录抢购到的人
end
return 1; //返回成功

10.redis持久化RDB

10.1 简介

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘， 也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里

Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到 一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复，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。

为什么不直接写dump.rdb：防止写一半时redis挂掉，导致dump.rdb损坏

Fork
Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了**“写时复制技术”**
一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。

10.2dump.rdb文件&redis.config配置文件

在哪个目录下启动，就在哪个目录生成rdb文件

配置文件：redis.config

dir ./    #文件位置配置文件参数决定
dbfilename dump.rdb  #文件名
保存快照时间策略认注释
save 3600 1  #3600秒至少有一个key改变过
save 300 10   #300秒至少有10个key改变过
save 60 10000  #60秒至少有10000个key改变过
持久化之后  会重新计算时间

在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb

命令save VS bgsave

save ：save时只管保存，其它不管，**全部阻塞**。手动保存。不建议。
bgsave：Redis会在后台异步进行快照操作， 快照同时还可以响应客户端请求。
可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

命令：stop-writes-on-bgsave-error

当Redis无法写入磁盘的话，直接关掉Redis的写操作，推荐yes.
stop-writes-on-bgsave-error yes

命令：rdbcompression压缩文件

对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。
如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。推荐yes.

命令:rdbchecksum 检查完整性

在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，
但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能
推荐yes.

10.3rdb备份和恢复

rdb的备份：
先通过config get dir 查询rdb文件的目录
将*.rdb的文件拷贝到别的地方
rdb的恢复：
关闭Redis
先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb
启动Redis, 备份数据会直接加载

10.4RDB优劣势

优势：
适合大规模的数据恢复
对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
节省磁盘空间
恢复速度快

劣势：

Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑
虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。
在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

10.5总结

如何停止：

动态停止RDB：redis-cli config set save ""#save后给空值，表示禁用保存策略

11.redis持久化AOF

11.1简介

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)， 只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis 重启的话就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

11.2持久化流程

（1）客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内；

（2）AOF缓冲区根据AOF持久化策略[always,everysec,no]将操作sync同步到磁盘的AOF文件中；

（3）AOF文件大小超过重写策略或手动重写时，会对AOF文件rewrite重写，压缩AOF文件容量；

（4）Redis服务重启时，会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的；

11.3.AOF注意点

1. AOF默认不开启
2. 可以在redis.conf中配置文件名称，默认为 appendonly.aof
3. AOF文件的保存路径，同RDB的路径一致。
4. AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）

11.4.AOF启动/修复/恢复

AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。
正常恢复：
修改默认的appendonly no，改为yes
将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录：config get dir)
恢复：重启redis然后重新加载

异常恢复：
修改默认的appendonly no，改为yes
如遇到AOF文件损坏，通过

/usr/local/bin/目录下     
redis-check-aof--fix appendonly.aof 进行恢复

备份被写坏的AOF文件
恢复：重启redis，然后重新加载

11.5.AOF同步频率设置

1. appendfsync always
   始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好
2. appendfsync everysec
   每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。
3. appendfsync no
   redis不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。

11.6.Rewrite压缩（将多条繁琐命令用一条命令简化）

1是什么
AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动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bgrewriteaof
2重写原理，如何实现重写
AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，redis4.0版本后的重写，是指上就是把rdb 的快照，以二进制的形式附在新的aof头部，作为已有的历史数据，替换掉原来的流水账操作。

no-appendfsync-on-rewrite：
如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存，用户请求不会阻塞，但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。（降低数据安全性，提高性能）
如果 no-appendfsync-on-rewrite=no,  还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。（数据安全，但是性能降低）

触发机制，何时重写:

Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。 
auto-aof-rewrite-percentage：设置重写的基准值，文件达到100%时开始重写（文件是原来重写后文件的2倍时触发）
auto-aof-rewrite-min-size：设置重写的基准值，最小文件64MB。达到这个值开始重写。
例如：文件达到128MB开始重写，降到80MB，下次什么时候开始重写？160MB

系统载入时或者上次重写完毕时，Redis会记录此时AOF大小，设为base_size,

如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下，Redis会对AOF进行重写。

3、重写流程
（1）bgrewriteaof触发重写，判断是否当前有bgsave或bgrewriteaof在运行，如果有，则等待该命令结束后再继续执行。
（2）主进程fork出子进程执行重写操作，保证主进程不会阻塞。
（3）子进程遍历redis内存中数据到临时文件，客户端的写请求同时写入aof_buf缓冲区和aof_rewrite_buf重写缓冲区保证原AOF文件完整以及新AOF文件生成期间的新的数据修改动作不会丢失。
（4）1).子进程写完新的AOF文件后，向主进程发信号，父进程更新统计信息。2).主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。
（5）使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件，完成AOF重写。

11.7.优劣势

优势：

1.备份机制更稳健，丢失数据概率更低。
2.可读的日志文本，通过操作AOF稳健，可以处理误操作。

劣势：

1.比起RDB占用更多的磁盘空间。

2.恢复备份速度要慢。

3.每次读写都同步的话，有一定的性能压力。

4.存在个别Bug，造成恢复不能。

11.8.小结

11.9.AOF和RDB选择

官方推荐两个都启用。

如果对数据不敏感，可以选单独用RDB。

不建议单独用 AOF，因为可能会出现Bug。

如果只是做纯内存缓存，可以都不用。

RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
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
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方式.
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？ 
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)， 快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。

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。
如果使用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IO，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%大小时重写可以改到适当的数值。

12.主从复制

12.1简介

主机数据更新后根据配置和策略， 自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主

实现：读写分离，性能扩展；容灾快速恢复

12.2搭建一主二从

指南：

拷贝多个redis.conf文件include(写绝对路径)
开启daemonize yes
Pid文件名字pidfile
指定端口port
Log文件名字
dump.rdb名字dbfilename
Appendonly 关掉或者换名字

实操：

1.创建文件夹
[root@VM-0-7-centos /]# mkdir myredis
[root@VM-0-7-centos /]# cd myredis/
2.复制配置文件
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp /etc/redis.conf /myredis/redis.conf
[root@VM-0-7-centos myredis]# vi redis.conf
appendonly no  #改为no(端口、保护模式配置等在安装时进行配置了)
3.配置一主两从，创建三个配置文件
[root@VM-0-7-centos myredis]# vi redis6221.conf
include /myredis/redis.conf      #引入基础配置文件
pidfile /var/run/redis_6221.pid  #配置pid
port 6221
dbfilename dump6221.rdb
# Generated by CONFIG REWRITE
daemonize yes
protec ted-mode no
save 3600 1
save 30 10
save 60 10000
user default on nopass ~* &* +@all
dir " /myredis
replicaof 127.0.0.1 6221   #这个在从redis配置，用于永久生效是指定服务器的从机

#用同样的方式创建 redis6222.conf    redis6223.conf
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6222.conf     #修改内容
4.通过三个配置文件启动上redis
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6221.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6222.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6223.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# ps -ef | grep redis    #查看
#查看主机运行状况
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-cli -p 6221
127.0.0.1:6221> info replication
 # Replication
role:master   #主
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:97f8cbe5c7068aeb8c3c6a82c444b186657cc69f
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
6.配置从机 slaveof  <ip><port>
127.0.0.1:6222> slaveof 127.0.0.1 6221
127.0.0.1:6223> slaveof 127.0.0.1 6221
# Replication
role:slave
master_host:127.0.0.1
master_port:6221
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:3
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:112
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:c653ad912e5a1ac7cdb2b29c528d2d94339d7ab4
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:112
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:112
7.主机上写数据 同步从机；从机不能写操作

12.3主从关系

1.当一个从机挂掉之后

当一个从机挂掉，再向主机写入内容。当从机重启时，成为一个独立的主机。当这个机子再次成为之前主机的从机时，此从机会同步挂掉时主机写入的内容，从头开始复制。

当主机挂掉，从机还是原来主机的从机，主机重启时，依然是原来的主机

薪火相传：
上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。
用 slaveof
中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的
风险是一旦某个slave宕机，后面的slave都没法备份
主机挂了，从机还是从机，无法写数据了

反客为主：

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。

用 slaveof  no one  将从机变为主机。

12.4主从复制原理

1.Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令

2.Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令， 在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步

全量复制：而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

但是只要是重新连接master,一次完全同步（全量复制)将被自动执行

13.哨兵模式

13.1简介

反客为主的自动版，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：
#当6222以及6223端口的redis成为6221端口的从服务之后
1.创建sentinel.conf文件
[root@VM-0-7-centos myredis]# vi sentinel.conf
#加入语句：
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6221 1 
#其中mymaster为监控对象起的服务器名称， 1 为至少有多少个哨兵同意迁移的数量。
#启动哨兵：
redis-sentinel  /myredis/sentinel.conf

当主机挂掉，从机选举中产生新的主机

根据优先级别：slave-priority

原主机重启后会变为从机。

13.2复制延时

由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

13.3故障恢复

优先级在redis.conf中默认：replica-priority 100，值越小优先级越高

偏移量是指获得原主机数据最全的

每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid

13.4Java实现注意

private static JedisSentinelPool jedisSentinelPool=null;
public static  Jedis getJedisFromSentinel(){
if(jedisSentinelPool==null){
            Set<String> sentinelSet=new HashSet<>();
            sentinelSet.add("192.168.11.103:26379");//端口为sentineSet端口号
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig =new JedisPoolConfig();
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(10); //最大可用连接数
jedisPoolConfig.setMaxIdle(5); //最大闲置连接数
jedisPoolConfig.setMinIdle(5); //最小闲置连接数
jedisPoolConfig.setBlockWhenExhausted(true); //连接耗尽是否等待
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000); //等待时间
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true); //取连接的时候进行一下测试 ping pong

jedisSentinelPool=new JedisSentinelPool("mymaster",sentinelSet,jedisPoolConfig);
return jedisSentinelPool.getResource();
            }else{
return jedisSentinelPool.getResource();
        }
}

14.redis集群

14.1简介

问题：

容量不够，redis如何进行扩容？

并发写操作， redis如何分摊？

另外，主从模式，薪火相传模式，主机宕机，导致ip地址发生变化，应用程序中配置需要修改对应的主机地址、端口等信息。

之前通过代理主机来解决，但是redis3.0中提供了解决方案。就是无中心化集群配置。

代理主机：

无中心化集群配置：任何一个服务都能作为入口

定义：

Redis 集群实现了对Redis的水平扩容，即启动N个redis节点，将整个数据库分布存储在这N个节点中，每个节点存储总数据的1/N。

Redis 集群通过分区（partition）来提供一定程度的可用性（availability）： 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯， 集群也可以继续处理命令请求。

14.2搭建redis集群

6台服务器搭建一主一从，三组的集群：

#在/myredis文件夹创建配置文件
#1.配置文件与哨兵不同：只保留基础配置
[root@VM-0-7-centos myredis]# vi redis6221.conf
include /myredis/redis.conf      #引入基础配置文件
pidfile /var/run/redis_6221.pid  #配置pid
port 6221
dbfilename dump6221.rdb
#外要加上以配置
cluster-enabled yes    #开集群模式
cluster-config-file nodes-6221.conf  #定节点配置文件名
cluster-node-timeout 15000   #设定节点失联时间，超过该时间（毫秒），集群自动进行主从切换。
#2.配置文件复制六份，修改端口内容
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6222.conf     #修改内容
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6223.conf     #修改内容
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6231.conf     #修改内容   6221的从机
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6232.conf     #修改内容   6222的从机
[root@VM-0-7-centos myredis]# cp redis6221.conf redis6233.conf     #修改内容   6223的从机
#3.按配置文件启动6个redis服务
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6221.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6222.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6223.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6231.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6232.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# redis-server redis6233.conf 
[root@VM-0-7-centos myredis]# ps -ef | grep redis    #查看
#4.六个节点合成一个集群
#组合之前，请确保所有redis实例启动后，nodes-xxxx.conf文件都生成正常。
#如果版本比较老，还需要装上一个ruby环境
[root@VM-0-7-centos myredis]# cd /opt/redis-6.2.2/src/
[root@VM-0-7-centos src]# redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 119.29.110.129:6221 119.29.110.129:6231 119.29.110.129:6222 119.29.110.129:6232 119.29.110.129:6223 119.29.110.129:6233
#--cluster  	表示集群操作
#create     	表示创建集群
#-replicas 1   	表示集群的方式，1以最简单的方式配置集群一台主机一台从机
#ip不能写127.0.0.1
#5.以集群的方式进行链接
[root@VM-0-7-centos src]# redis-cli -c -p 6221
127.0.0.1:6221> cluster nodes  #查看节点信息

14.3分配原则（redis cluster 如何分配这六个节点）

一个集群至少要有三个主节点。
选项 --cluster-replicas 1 表示我们希望为集群中的每个主节点创建一个从节点。
分配原则尽量保证每个主数据库运行在不同的IP地址，每个从库和主库不在一个IP地址上。

14.4 slots

[OK] All nodes agree about slots configuration.

Check for open slots…
Check slots coverage…
[OK] All 16384 slots covered.
一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，
集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽， 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和 。
集群中的每个节点负责处理一部分插槽。 举个例子， 如果一个集群可以有主节点， 其中：

节点 A 负责处理 0 号至 5460 号插槽。
节点 B 负责处理 5461 号至 10922 号插槽。
节点 C 负责处理 10923 号至 16383 号插槽。

127.0.0.1:6221> cluster nodes  #查看节点信息
aa870635ca413c06f0bbdce3c60bcc0afc72ff9e 119.29.110.129:6233@16233 slave fa6deea9507d0bd44bbfb761a1bab59ece71d158 0 1621082934000 1 connected
fbcca673caa6152c832f8cc46b96e54afb02f2b0 119.29.110.129:6223@16223 slave 3ef5c3893a5a4e5acd003c76208a9ae7a991ae37 0 1621082933000 3 connected
225b2e42070a239b801a75e0cdc58a8ccec06e97 119.29.110.129:6231@16231 master - 0 1621082934673 2 connected 5461-10922  #存5461-10922的值
57d5a5b0b4efa3b3872a1219088cee2af82786e4 119.29.110.129:6232@16232 slave 225b2e42070a239b801a75e0cdc58a8ccec06e97 0 1621082935676 2 connected
3ef5c3893a5a4e5acd003c76208a9ae7a991ae37 119.29.110.129:6222@16222 master - 0 1621082933666 3 connected 10923-16383 #存10923-16383的值
fa6deea9507d0bd44bbfb761a1bab59ece71d158 172.16.0.7:6221@16221 myself,master - 0 1621082933000 1 connected 0-5460 #存0-5460的值

在集群中存值：

在redis-cli每次录入、查询键值，redis都会计算出该key应该送往的插槽，如果不是该客户端对应服务器的插槽，redis会报错，并告知应前往的redis实例地址和端口。
redis-cli客户端提供了 –c 参数实现自动重定向。
如 redis-cli -c –p 6379 登入后，再录入、查询键值对可以自动重定向。
不在一个slot下的键值，是不能使用mget,mset等多键操作。

可以通过{}来定义组的概念，从而使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot中去。

mset k1{user} v1 k2{user} v2

查询集群中的值:

CLUSTER GETKEYSINSLOT <slot><count> 返回 count 个 slot 槽中的键。

14.5故障恢复

如果主节点下线？从节点能否自动升为主节点？注意：15秒超时

主节点恢复后，主从关系会如何:主节点回来变成从机。

如果所有某一段插槽的主从节点都宕掉，redis服务是否还能继续?
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为yes ，那么 ，整个集群都挂掉
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为no ，那么，该插槽数据全都不能使用，也无法存储。
redis.conf中的参数 cluster-require-full-coverage

14.6Redis 集群优缺点

1.实现扩容
2.分摊压力
3.无中心配置相对简单
不足：
多键操作是不被支持的
多键的Redis事务是不被支持的。lua脚本不被支持
由于集群方案出现较晚，很多公司已经采用了其他的集群方案，而代理或者客户端分片的方案想要迁移至redis cluster，需要整体迁移而不是逐步过渡，复杂度较大。

15.缓存穿透

15.1简介

key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

问题定位：1.redis查询不到数据了，或者说无法同步缓存，2.大量恶意的url访问

15.2解决方案

一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
解决方案：
（1）对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟
（2）设置可访问的名单（白名单）：
使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。
（3）采用布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。)
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
（4）进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务

16.缓存击穿

16.1简介

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

16.2解决方案

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。

解决问题：
（1）预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
（2）实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
（3）使用锁：
（1）就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db。
（2）先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX）去set一个mutex key
（3）当操作返回成功时，再进行load db的操作，并回设缓存,最后删除mutex key；
（4）当操作返回失败，证明有线程在load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。

17.缓存雪崩

17.1简介

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key

正常访问：

失效：

17.2解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！
解决方案：
（1）构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）
（2）使用锁或队列：
用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况
（3）设置过期标志更新缓存：
记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。
（4）将缓存失效时间分散开：
比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

18.分布式锁

18.1问题描述

随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！
分布式锁主流的实现方案：

1. 基于数据库实现分布式锁
2. 基于缓存（Redis等）
3. 基于Zookeeper

每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：

性能：redis最高

可靠性：zookeeper最高
这里，我们就基于redis实现分布式锁。

18.2.解决方案：使用redis实现分布式锁

redis:命令

set sku:1:info “OK” NX PX 10000

EX second ：设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 。
PX millisecond ：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value 。
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 。
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作。

注意：

1.通过setnx上锁，通过del释放锁

2.如果锁一直没有释放，可以给key设置一个过期时间，让锁自动释放

3.给key上锁之后，出现了异常，无法给key设置过期时间：上锁时同时设置过期时间

set users 10 nx ex 10
nx：上锁
ex:过期时间

1. 多个客户端同时获取锁（setnx）
2. 获取成功，执行业务逻辑{从db获取数据，放入缓存}，执行完成释放锁（del）
3. 其他客户端等待重试

问题场景：业务一执行时上锁，做具体操作，但卡住了，到了key过期时间自动释放锁，这时业务一的操作并没有结束。这时业务二抢到了锁，上锁，做具体操作。但此时业务一继续执行流程继续操作，操作完并手动释放锁；就导致释放了业务二的锁。问题：误释放别的业务的锁；

set key uuid ex 3000 nx

问题场景：业务一执行上锁，做具体操作，释放锁：1.比较uuid相同 2.正准备释放锁时，锁过期了，自动释放了（此时锁是自动释放的，程序已经判断了uuid正准备做释放锁的操作）；

在自动释放锁之后，业务二获取到了锁，执行具体操作；此时业务一的删除锁操作正好删除了业务二的锁

使用LUA脚本实现程序：完成删除锁

@GetMapping("testLockLua")
public void testLockLua() {
    //1 声明一个uuid ,将做为一个value 放入我们的key所对应的值中
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    //2 定义一个锁：lua 脚本可以使用同一把锁，来实现删除！
    String skuId = "25"; // 访问skuId 为25号的商品 100008348542
    String locKey = "lock:" + skuId; // 锁住的是每个商品的数据

    // 3 获取锁
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(locKey, uuid, 3, TimeUnit.SECONDS);

    // 第一种： lock 与过期时间中间不写任何的代码。
    // redisTemplate.expire("lock",10, TimeUnit.SECONDS);//设置过期时间
    // 如果true
    if (lock) {
        // 执行的业务逻辑开始
        // 获取缓存中的num 数据
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
        // 如果是空直接返回
        if (StringUtils.isEmpty(value)) {
            return;
        }
        // 不是空 如果说在这出现了异常！ 那么delete 就删除失败！ 也就是说锁永远存在！
        int num = Integer.parseInt(value + "");
        // 使num 每次+1 放入缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));
        /*使用lua脚本来锁*/
        // 定义lua 脚本
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        // 使用redis执行lua执行
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptText(script);
        // 设置一下返回值类型 为Long
        // 因为删除判断的时候，返回的0,给其封装为数据类型。如果不封装那么默认返回String 类型，
        // 那么返回字符串与0 会有发生错误。
        redisScript.setResultType(Long.class);
        // 第一个要是script 脚本 ，第二个需要判断的key，第三个就是key所对应的值。
        redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(locKey), uuid);
    } else {
        // 其他线程等待
        try {
            // 睡眠
            Thread.sleep(1000);
            // 睡醒了之后，调用方法。
            testLockLua();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

18.3.小结

为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

- 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。

- 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。

- 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。

- 加锁和解锁必须具有原子性。

19.redis6新功能

19.1.简介

Redis ACL是Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接。

在Redis 5版本之前，Redis 安全规则只有密码控制 还有通过rename 来调整高危命令比如 flushdb ， KEYS* ， shutdown 等。Redis 6 则提供ACL的功能对用户进行更细粒度的权限控制 ：

（1）接入权限:用户名和密码

（2）可以执行的命令

（3）可以操作的 KEY

19.2命令可用于设置用户权限

粒度比较细，如规定用户只能进行某些命令操作，只能使用某些key等

使用acl list命令展现用户权限列表

使用acl cat命令查看添加权限指令类别
加参数类型名可以查看类型下具体命令:acl cat string
使用acl whoami命令查看当前用户
使用aclsetuser命令创建和编辑用户ACL

19.3.IO多线程

IO多线程其实指客户端交互部分的网络IO交互处理模块多线程，而非执行命令多线程。Redis6执行命令依然是单线程。

配置文件:
io-threads-do-reads  yes。
io-threads 4

opsForValue().set(“num”, String.valueOf(++num));
 /使用lua脚本来锁/
 // 定义lua 脚本
 String script = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”;
 // 使用redis执行lua执行
 DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>();
 redisScript.setScriptText(script);
 // 设置一下返回值类型 为Long
 // 因为删除判断的时候，返回的0,给其封装为数据类型。如果不封装那么默认返回String 类型，
 // 那么返回字符串与0 会有发生错误。
 redisScript.setResultType(Long.class);
 // 第一个要是script 脚本 ，第二个需要判断的key，第三个就是key所对应的值。
 redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(locKey), uuid);
 } else {
 // 其他线程等待
 try {
 // 睡眠
 Thread.sleep(1000);
 // 睡醒了之后，调用方法。
 testLockLua();
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }

##### 18.3.小结

为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时**满足以下四个条件**：

\- 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。

\- 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。

\- 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。

\- 加锁和解锁必须具有原子性。

#### 19.redis6新功能

##### 19.1.简介

Redis ACL是Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接。

在Redis 5版本之前，Redis 安全规则只有密码控制 还有通过rename 来调整高危命令比如 flushdb ， KEYS* ， shutdown 等。Redis 6 则提供ACL的功能对用户进行更细粒度的权限控制 ：

（1）接入权限:用户名和密码 

（2）可以执行的命令 

（3）可以操作的 KEY

##### 19.2命令可用于设置用户权限

粒度比较细，如规定用户只能进行某些命令操作，只能使用某些key等

使用acl list命令展现用户权限列表

[外链图片转存中...(img-qZsy7KTv-1621691656446)]

使用acl cat命令查看添加权限指令类别
加参数类型名可以查看类型下具体命令:acl cat string
使用acl whoami命令查看当前用户
使用aclsetuser命令创建和编辑用户ACL

##### 19.3.IO多线程

**IO多线程其实指客户端交互部分的网络IO交互处理模块多线程，而非执行命令多线程。Redis6执行命令依然是单线程。**

配置文件:
io-threads-do-reads yes。
io-threads 4