Redis
1 Nosql概述
1.1 为什么要用Nosql
单机MySQL的年代
90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！
那个时候，更多的去使用静态页面Html~ ，服务器根本没有太大的压力！
思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？
1.数据量如果太大，一个机器放不下了！
2.数据的索引（B+ Tree），一个机器内存也放不下
3.访问量（读写混合），一个服务器承受不了~
只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！
Memcached(缓存) + MySQL + 垂直拆分（读写分离）
网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据的压力，我们可以使用缓存来保证效率！
发展过程：优化数据结构和索引 --> 文件缓存（IO）---> Memcached(当时最热门的技术！)
分库分表 + 水平拆分 + MySQL集群
技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高！
本质：数据库（读，写）
早些年MyISAM：表锁，十分影响效率！高并发下就会出现严重的锁问题
转战Innodb: 行锁
慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力！MySQL在那个年代推出了表分区！这个并没有多少公司使用！
MySQL的集群，很好满足那个年代的所有需求！
如今最近的年代
2010-2020十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；（定位，也是一种数据，音乐，热榜！）
MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化很快~！
MySQL有的使用它来存储一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数据库来专门处理这种数据，MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更改 （1亿 加列）
目前一个基本的互联网项目
为什么要用Nosql
用户的个人信息，社交网络，地理位置。用户自己产生的数据，用户日志等等爆发式增长！
这时候我们就需要使用Nosql数据库了，Nosql 可以很好的处理以上的情况！
1.2 什么是Nosql
Nosql = Not Only SQL (不仅仅是SQL)
泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区！暴露出来很多难以克服的问题，Nosql 在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！
很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！不需要多余的操作就可以横向扩展的！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！
Nosql 特点
解耦！
1.方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
2.大数据量高性能（Redis 一秒写8万次，读取11万，Nosql 的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）
3.数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了！）
4.传统RDBMS（关系型数据库）和Nosql
传统的 RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中
- 数据操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务
- ...
Nosql
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语句
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
- 最终一致性，
- CAP定理 和BASE （异地多活）
- 高性能，高可用，高可扩
- ...
了解 ： 3V + 3高
大数据时代的3V： 主要是描述问题的
1.海量Volume
2.多样Variety
3.实时Velocity
大数据时代的3高：主要是对程序的要求
1.高并发
2.高可扩
3.高性能
真正在公司中的实践：Nosql + RDBMS 一起使用才是最强的，阿里巴巴的架构演进！
1.3 阿里巴巴演进分析
思考问题：这么多东西难道都是在一个数据库中的吗？
大型互联网应用问题：
- 数据类型太多了
- 数据源繁多，经常重构！
- 数据要改造，大面积改造
1.4 Nosql的四大分类
KV键值对
- 新浪：Redis
- 美团：Redis+Tair
- 阿里，百度：Redis+memecache
文档型数据库（bson格式和json一样）
- MongoDB（一般必须要掌握）
- MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写，主要用来处理大量的文档！
- MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品！MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的！
- ConthDB
列存储数据库
- HBase
- 分布式文件系统
图关系数据库
- 他不是存图形，放的是关系，比如：朋友圈社交网络，广告推荐！
- Neo4j，InfoGrid
2 Redis入门
2.1 概述
Redis是什么？
Redis（Remote Dictionary Server），即远程字典服务！
是一个开源的使用ANSI C语言编写，支持网络，可基于内存亦可持久化的日志型，key-value数据库，并提供多种语言的API。
redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。
免费和开源！是当下最热门的Nosql技术之一！也被人们称之为结构化数据库！
Redis能干嘛？
1.内存存储，持久化，内存中是断电即失，所以说持久化很重要（rdb，aof）
2.效率高，可以用于高速缓存
3.发布订阅系统
4.地图信息分析
5.计时器，计数器（浏览量！）
6.....
特性
1.多样的数据类型
2.持久化
3.集群
4.事务
.....
学习中需要用到的东西
1.官网： https://redis.io/
2.中文网： http://www.redis.cn/
3.下载地址：通过官网下载即可！
注意：window在github上下载（停更很久了！）
Redis推荐都是在Linux服务器上搭建的，我们是基于Linux学习！
2.2 安装
官网下载
将压缩包cp 到Linux的/home/fengpeng目录下
进入解压后的文件，可以看到我们redis的配置文件
基本的环境安装
yum install gcc-c++
make (配置所有需要的文件)
make install
如果显示没有python3,记得安装
redis默认安装路径：/usr/local/bin
将redis配置文件，复制到我们当前目录下
redis默认不是后台启动的，修改配置文件！
启动Redis服务！
使用redis-cli进行连接测试！
查看redis的进程是否开启！
如何关闭Redis服务呢？shutdown
再次查看进程是否存在
后面我们会使用单机多Redis启动集群测试！
2.3 测试性能
redis-benchmark是一个压力测试工具！
官方自带的性能测试工具！
redis-benchmark命令参数！
我们来简单测试下：
# 测试：100个并发连接 100000请求
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
如何查看这些分析呢？
2.4 基础的知识
redis默认有16个数据库
默认使用的是第0个
可以使用select进行切换数据库！
127.0.0.1:6379> select 3 #切换数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> dbsize #查看数据库的大小
(integer) 0
127.0.0.1:6379[3]> keys * #查看所有的key
1) "name"
127.0.0.1:6379> select 3
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379[3]> flushdb #清空当前数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> flushall #清除所有的数据库
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
Redis是单线程的！
明白Redis是很快的，官方表示，Redis是基于内存操作，CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了！所以就使用了单线程了！
Redis是C语言写的，官方提供的数据位100000+的QPS，完全不比同样是使用key-value的Memecache差！
Redis为什么单线程还这么快？
1.误区1：高性能的服务器一定是多线程的？
2.误区2：多线程（CPU上下文会切换！）一定比单线程效率高！
先对 CPU>内存> 硬盘 的速度要有所了解！
核心：redis是将所有的数据全部放在内存中的，所以说使用单线程去操作效率就是最高的，多线程（CPU上下文会切换：耗时的操作！！！），对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率就是最高的！多次读写都是在一个CPU上的，在内存情况下，这个就是最佳的方案！
3 五大数据类型
官方文档
全段翻译
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MQ。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(Luascripting )，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 )。
现在讲解的所有命令一定要全部记住，后面使用SpringBoot。Jedis,所有的方法就是这些命令！
单点登录
Redis-key
[root@feng bin]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> set name fengpeng
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> set age 1
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> exists name #判断当前的key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists name1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1 #移动当前的key到指定的数据库(这个地方是数据库1)
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name fengpeng
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> get name
"fengpeng"
127.0.0.1:6379> expire name 10 #设置key的过期时间，单位是秒
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name #查看当前key的剩余时间，-2代表过期了
(integer) -2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get name
(nil)
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> type name #查看当前key的一个类型
string
127.0.0.1:6379> type age
string
如果后面遇到不会的命令，可以在官网查看帮助文档！
String(字符串)
90%的Java程序员使用redis只会使用一个String类型！
127.0.0.1:6379> set key1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"v1"
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key1"
127.0.0.1:6379> exists key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> append key1 "hello" #追加字符串，如果当前key不存在，就相当于set key
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> STRLEN key1 #获取字符串的长度！
(integer) 7
127.0.0.1:6379> APPEND key1 ",fengpeng"
(integer) 16
127.0.0.1:6379> STRLEN key1
(integer) 16
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,fengpeng"
127.0.0.1:6379>
# i++
# 步长 i+=
127.0.0.1:6379> set views 0 # 初始浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views #自增1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get views
"2"
127.0.0.1:6379> decr views #自减1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) -1
127.0.0.1:6379> get views
"-1"
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10 #增加10
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get views
"9"
127.0.0.1:6379> DECRBY views 5 #减少5
(integer) 4
127.0.0.1:6379> get views
"4"
127.0.0.1:6379>
# 字符串范围 range (类似于Java中的substring)
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,fengpeng"
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,fengpeng"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 3 #截取下标[0,3]的字符串
"hell"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 #获得全部的字符串 和 get key是一样的
"hello,fengpeng"
127.0.0.1:6379>
#替换 (类似于Java中的replace)
127.0.0.1:6379> set key2 abcdefg
OK
127.0.0.1:6379> get key2
"abcdefg"
127.0.0.1:6379> SETRANGE key2 1 xx #替换指定位置开始的字符串！
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
127.0.0.1:6379>
# setex(set with expire) # 设置过期时间
# setnx(set if not exist) # 不存在再设置 (在分布式锁中会常常使用！)
127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello" # 设置key3的值为 hello，30秒后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 26
127.0.0.1:6379> get key3
"hello"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis" #如果mykey 不存在，创建mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "mykey"
2) "key2"
3) "key1"
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) -2
127.0.0.1:6379> setnx mykey "MongoDB" #如果mykey存在，创建失败！
(integer) 0 #返回0代表失败，返回1代表成功！
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
127.0.0.1:6379>
# mset
# mget
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 同时设置多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 同时获取多个值
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4 # msetnx 是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败！
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)
127.0.0.1:6379>
# 对象
set user:1： {name:zhangsan,age:3} #设置一个user:1 对象 值为 json字符来保存一个对象！
# 这里的key是一个巧妙的设计：user:{id}:{field} ,如此设计在Redis中是完全OK了!
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "2"
127.0.0.1:6379>
getset # 先get然后再set
127.0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在值，则返回 nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在值，获取原来的值，并设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"
数据结构是相同的！
String类似的使用场景：value除了是我们的字符串还可以是我们的数字！
- 计数器
- 统计多单位的数量
- 粉丝数
- 对象缓存存储
List（列表）
基本的数据类型，列表
在redis里面，我们可以把list玩成，栈，队列，阻塞队列！
所有的list命令都是用l 开头的，Redis不区分大小写命令
127.0.0.1:6379> LPUSH list one # 将一个值或者多个值，插入到列表头部(左) ，类似于双端队列
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 # 获取list中值！
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 # 通过区间获取具体的值！
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> RPUSH list feng # 将一个值或者多个值，插入到列表尾部(右)
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "feng"
127.0.0.1:6379>
# LPOP
# RPOP
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "feng"
127.0.0.1:6379> LPOP list # 移除list的第一个元素
"three"
127.0.0.1:6379> RPOP list # 移除list的最后一个元素
"feng"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379>
# Lindex
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> LINDEX list 1 # 通过下标获取 list 中的某一个值！
"one"
127.0.0.1:6379> LINDEX list 0
"two"
127.0.0.1:6379>
# Llen
127.0.0.1:6379> LPUSH list one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LLEN list # 返回列表的长度
(integer) 3
127.0.0.1:6379>
# Lrem
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
4) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one # 移除list集合中指定个数的value，精确匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 three
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> LPUSH list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "three"
3) "two"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 three
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
127.0.0.1:6379>
# trim 修建；list 截断！
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
27.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LTRIM mylist 1 2 # 通过下标截取指定的长度，这个list已经被改变了，截断了只剩下截取的元素！
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379>
# rpoplpush 移除列表的最后一个元素，将它移动到新的列表中！
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist #移除列表的最后一个元素，将它移动到新的列表中！
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 #查看原来的列表
1) "hello"
2) "hello1"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1 # 查看目标列表中，确实存在该值！
1) "hello2"
127.0.0.1:6379>
# lset 将列表中指定下标的值替换为另外一个值，更新操作
127.0.0.1:6379> exists list # 判断这个列表是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果不存在列表我们去更新就会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item # 如果存在，更新当前下标的值
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0
1) "item"
127.0.0.1:6379> lset list 1 other # 如果不存在，则会报错！
(error) ERR index out of range
127.0.0.1:6379>
# linsert 将某个具体的value插入到列表中某个元素的前面或者后面！
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "world"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> linsert mylist before "world" "other"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
127.0.0.1:6379> linsert mylist after "world" "new"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"
127.0.0.1:6379>
小结
- 它实际上是一个链表，before Node after ，left ，right 都可以插入值
- 如果key不存在，创建新的链表
- 如果key存在，新增内容
- 如果移除了所有值，空链表，也代表不存在！
- 在两边插入或者改动值，效率最高！中间元素，相对来说效率会低一点~
消息排队！消息队列（Lpush Rpop）, 栈 （Lpush Lpop ）
Set (集合)
set中的值是不能重复的！
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello" #set集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "fengpeng"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "aifengpeng"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset # 查看指定set的所有值
1) "aifengpeng"
2) "fengpeng"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> sismember myset hello # 判断某一个值是不是在set集合中！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember myset world
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> scard myset # 获取set集合中的内容元素个数！
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd myset "aifengpeng"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sadd myset "aifengpeng2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 4
127.0.0.1:6379>
# rem
127.0.0.1:6379> srem myset hello #移除set集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "aifengpeng2"
2) "aifengpeng"
3) "fengpeng"
127.0.0.1:6379>
# set 无序不重复集合，抽随机!
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "aifengpeng2"
2) "aifengpeng"
3) "fengpeng"
127.0.0.1:6379> srandmember myset #随机抽选出一个元素
"fengpeng"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"fengpeng"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"aifengpeng"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2 #随机抽选出指定个数的元素
1) "aifengpeng2"
2) "fengpeng"
127.0.0.1:6379>
#删除指定的key，随机删除key！
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "aifengpeng2"
2) "aifengpeng"
3) "fengpeng"
127.0.0.1:6379> spop myset #随机删除一些set集合中的元素！
"aifengpeng"
127.0.0.1:6379> spop myset
"fengpeng"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "aifengpeng2"
127.0.0.1:6379>
# 将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
127.0.0.1:6379> sadd myset hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset world
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset fengpeng
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 fengpeng # 将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "set2"
2) "fengpeng"
127.0.0.1:6379>
# 微博，B站，共同关注！(交集)
# 数字集合类：
- 差集
- 交集
- 并集
127.0.0.1:6379> sadd key1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 d
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 e
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sdiff key1 key2 # 差集
1) "b"
2) "a"
127.0.0.1:6379> sinter key1 key2 # 交集 共同好友就可以这样实现
1) "c"
127.0.0.1:6379> sunion key1 key2 # 并集
1) "b"
2) "c"
3) "d"
4) "a"
5) "e"
127.0.0.1:6379>
微博，A用户将所有关注的人放在一个set集合中！将它的粉丝也放在一个集合中！
共同关注，共同爱好，二度好友，推荐好友！（六度分割理论）
Hash（哈希）
Map集合，key-map ！时候这个值是一个map集合！
set myhash field fengpeng
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 fengpeng # set一个具体 key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1 # 获取一个字段值
"fengpeng"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world # set多个 key-value
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2 # 获取多个字段值
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash # 获取全部的数据
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> hdel myhash field1 # 删除hash 指定的key字段！ 对应的value值也就消失了！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
127.0.0.1:6379>
# hlen
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
OK
127.0.0.1:6379> HGETALL myhash
1) "field2"
2) "world"
3) "field1"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> hlen myhash # 获取hash表的字段数量
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
#
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1 # 判断hash中指定字段是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
#
127.0.0.1:6379> hkeys myhash #只获得所有field
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash #只获得所有value
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379>
# incr decr
127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5 # 指定增量！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello # 如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world # 如果存在则不能设置
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
hash变更的数据 user name age ，尤其是用户信息之类的，经常变动的信息！hash更适合于对象的存储，String 更加适合字符串存储！
127.0.0.1:6379> hset user:1 name fengpeng
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget user:1 name
"fengpeng"
127.0.0.1:6379>
Zset (有序集合)
在set的基础上，增加了一个值，set k1 v1 zset k1 score1 v1
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one # 添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three # 添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong # 添加三个用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 fengpeng
(integer) 1
# zrangebyscore key min max
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf # 显示全部的用户 从小到大 inf：无穷大
1) "fengpeng"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 # 从大到小进行排序！
1) "zhangsan"
2) "fengpeng"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf withscores # 显示全部的用户并且附带成绩
1) "fengpeng"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
5) "zhangsan"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf 2500 withscores # 显示工资小于2500员工的升序排序！
1) "fengpeng"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
127.0.0.1:6379>
# 移除rem中的元素
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "fengpeng"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaohong # 移除有序集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "fengpeng"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zcard salary # 获取有序集合中的个数
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello 2 world 3 fengpeng
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3 # 获取指定区间的成员数量！
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
案例思路：set 排序 存储班级成绩表 ，工资表排序
普通消息： 1 ，重要消息：2，带权重进行判断！
排行榜应用实现，取Top N 测试！
4 三种特殊数据类型
4.1 geospatial 地理位置
朋友的定位，附近的人，打车距离计算？
Redis 的 Geo 在Redis3.2 版本就推出了！这个功能可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆几里的人！
可以查询一些测试数据：http://www.jsons.cn/lngcodeinfo/420A711C960C85B5
只有六个命令
geoadd
# getadd 添加地理位置
# 规则：两极无法直接添加，我们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-85.05度到85.05度。
# 参数 key 值 （经度，纬度，名称）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqin 114.05 22.52 shengzheng
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
geopos
获得当前定位：一定是一个坐标值！
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijin # 获取指定的城市的经度和纬度
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> geopos china:city chongqin
1) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379>
geodist
两人之间的距离！
单位：
- m 表示单位为米
- km 表示单位为千米
- mi 表示单位为英里
- ft 表示单位为英尺
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijin shanghai # 查看北京到上海的直线距离
"1067378.7564"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijin shanghai km
"1067.3788"
127.0.0.1:6379>
georadius
以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素
我附近的人？ （获取所有附近的人的地址，定位！）通过半径来查询！
获得指定数量的人，200
所有数据应该都录入：china:city，才会让结果更加清晰！
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km # 以110,30 这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "chongqin"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中间距离的位置
1) 1) "chongqin"
2) "341.9374"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withcoord # 显示他人的定位信息
1) 1) "chongqin"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2 # 筛选中指定的结果！
1) 1) "chongqin"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379>
georadiusbymember
# 找出位于指定元素周围的其他元素！
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city beijin 1000 km
1) "beijin"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
geohash
返回一个或多个位置元素的Geohash表示
该命令将返回11个字符的Geohash字符串！
#将二维的经纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近！
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijin chongqin
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"
GEO 底层的实现原理其实就是Zset ! 我们可以使用Zset命令来操作geo !
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 # 查看地图中全部的元素
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijin"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijin # 移除指定元素！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
127.0.0.1:6379>
4.2 Hyperloglog
什么是基数？
A{1,3,5,7,8,7}
B{1,3,5,7,8}
基数（不重复的元素） = 5，可以接收误差！
简介
Redis 2.8.9 版本就更新了Hyperloglog 数据结构！
Redis Hyperloglog 基数统计的算法！
优点：占用的内存是固定的，2^64不同的元素的基数，只需要费12KB内存！如果要从内存角度来比较的话 Hyperloglog 首选！
网页的UV（一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个人！）
传统的方式，set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量作为标准判断！
这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦 ！我们的目的是为了计数，而不是保存用户id；
0.81%错误率！统计UV任务，可以忽略不计的！
测试使用
127.0.0.1:6379> PFadd mykey a b c d e f g h i j # 创建第一组元素 mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey # 统计 mykey 元素的基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFadd mykey2 i j z b d n m h # 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 # 合并两组 mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 # 看并集的数量！
(integer) 13
127.0.0.1:6379>
如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog ！
如果不允许容错，就使用set 或者自己的数据结构即可！
4.3 Bitmap
位存储
统计用户信息，活跃，不活跃！登录，未登录！打卡，365打卡！两个状态的，都可以使用Bitmap！
Bitmap 位图，数据结构！都是操作二进制位来进行记录，就只有0 和1 两个状态！
365天 = 365bit 1字节 = 8bit 46个字节左右！
测试
使用bitmap 来记录周一到周日的打卡！
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 # sign: 签到 0 :周一 1：已签
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
查看某一天是否有打卡！
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
统计操作，统计打卡的天数！
127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3
127.0.0.1:6379>
5 事务
Redis事务本质：一组命令的集合！一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行！
一次性，顺序性，排他性！执行一系列的命令！
----- 队列 set set set 执行 -----
Redis事务没有隔离级别的概念！
所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行！Exec
Redis单条命令是保证原子性的，但是事务不保证原子性！
redis的事务：
- 开启事务（multi）
- 命令入队（.....）
- 执行事务（exec）
正常执行事务！
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
# 命令入队
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec # 执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK
127.0.0.1:6379>
放弃事务
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> discard # 取消事务
OK
127.0.0.1:6379> get k4 # 事务队列中命令都不会被执行
(nil)
127.0.0.1:6379>
编译型异常（ 代码有问题！命令有错！），事务中所有的命令都不会被执行！
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> getset k3 # 错误的命令
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec # 执行事务报错！
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不会被执行！
(nil)
127.0.0.1:6379>
运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性问题，那么执行命令的时候，其他命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常！
127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> incr k1 # 会执行的时候失败！
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range # 虽然第一条命令报错了，但是依旧正常执行成功了！
2) OK
3) OK
4) "v3"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> get k3
"v3"
127.0.0.1:6379>
监控！Watch
悲观锁：
- 很悲观，认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！
乐观锁：
- 很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会上锁！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
Redis监视测试
正常执行成功！
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set out 0
OK
127.0.0.1:6379> watch money # 监视 money 对象
OK
127.0.0.1:6379> multi # 事务正常结束，数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功！
OK
127.0.0.1:6379(TX)> decrby money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20
127.0.0.1:6379>
测试多线程修改值，使用watch可以当做 redis 的乐观锁操作！
127.0.0.1:6379> watch money # 监视 money
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> decrby money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec # 执行之前，另外一个线程，修改了我们的值，这个时候，就会导致事务执行失败！
(nil)
127.0.0.1:6379>
解决方法
如果修改失败，获取最新的值就好
127.0.0.1:6379> unwatch # 如果发现事务执行失败，就先解锁
OK
127.0.0.1:6379> watch money # 获取最新的值，再次监视，select version
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> decrby money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incrby out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec # 对比监视的值是否发生了变化，如果没有变化，那么可以执行成功，如果变化就执行失败！
1) (integer) 990
2) (integer) 30
127.0.0.1:6379>
6 Jedis
我们要使用Java 来操作 Redis，知其然并知其所以然
6.1 定义
什么是Jedis
是Redis官方推荐的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，那么一定要对Jedis十分的熟悉！
测试
1.导入对应的依赖
<dependencies>
<!-- 导入jedis的包 -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>4.3.1</version>
</dependency>
<!--fastjson-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>2.0.12</version>
</dependency>
</dependencies>
远程连接：https://blog.csdn.net/xw12138/article/details/78065905
package com.feng;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestPing {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("192.168.64.150", 6379);
System.out.println(jedis.ping());
}
}
运行结果
package com.feng;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Set;
public class TestPing {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("192.168.64.150", 6379);
System.out.println(jedis.ping());
System.out.println("清空数据:"+jedis.flushDB());
System.out.println("判断某人键是否存在:"+jedis.exists( "username"));
System.out.println("新增<'username','fengpeng'>的键值对:"+jedis.set("username","fengpeng"));
System.out.println("新增<'password','password'>的键值对:"+jedis.set("password","password"));
System.out.print("系统中所有的键如下:");
Set<String> keys = jedis.keys("*");
System.out.println(keys);
System.out.println("删除键password:"+jedis.del( "password"));
System.out.println("判断键password是否存在:"+jedis.exists("password"));
System.out.println("查看键username所存储的值的类型:"+jedis.type( "username"));
System.out.println("随机返回key空间的一个:"+jedis.randomKey());
System.out.println("重命名key: "+jedis.rename("username", "name"));
System.out.println("取出改后的name:"+jedis.get("name"));
System.out.println("按索引查询:"+jedis.select(0));
System.out.println("删除当前选择数据库中的所有key:"+jedis.flushDB());
System.out.println("返回当前数据库中key的数目:"+jedis.dbSize());
System.out.println("删除所有数据库中的所有key:"+jedis.flushAll());
}
}
运行结果
6.2 事务
package com.feng;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
public class TestTX {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("192.168.64.150", 6379);
System.out.println(jedis.ping());
jedis.flushDB();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("hello","world");
jsonObject.put("name","fengpeng");
//开启事务
Transaction multi = jedis.multi();
String result = jsonObject.toJSONString();
try {
multi.set("user1",result);
multi.set("user2",result);
int i = 1/0; // 代码抛出异常，事务执行失败！
multi.exec(); // 执行事务
} catch (Exception e) {
multi.discard(); // 放弃事务
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println(jedis.get("user1"));
System.out.println(jedis.get("user2"));
jedis.close(); //关闭连接
}
}
}
运行结果
7 SpringBoot整合
SpringBoot操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis !
SpringData 也是和SpringBoot 齐名的项目！
7.1 新建springboot项目
说明：在SpringBoot2.x之后，原来使用的jedis被替换为了lettuce?
jedis: 采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免不安全的，使用jedis pool 连接池 ！ 更像 BIO 模式
lettuce ： 采用netty ,实例可以再多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数量，更像 NIO 模式
源码分析
点不进去，就使用全局搜索
@AutoConfiguration
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") // 我们可以自己定义一个redisTemplate 来替换这个默认的！
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
// 默认的 RedisTemplate 没有过多的设置，redis 对象都是需要序列化！
// 两个泛型都是 Object，Object 的类型，我们后面使用需要强制转换 <String,Object>
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean // 由于String 是 redis中最常使用的类型，所以说单独提出来了一个bean!
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
return new StringRedisTemplate(redisConnectionFactory);
}
}
7.2 整合测试
1.导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.配置连接
application.properties
# SpringBoot 所有的配置类，都有一个自动配置类 RedisAutoConfiguration
# 自动配置类都会绑定一个 properties 配置文件 RedisProperties
#配置redis
spring.redis.host=192.168.64.150
spring.redis.port=6379
3.测试！
Redis02SpringbootApplicationTests
package com.feng;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@SpringBootTest
class Redis02SpringbootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// redisTemplate 操作不同的数据类型，api和我们的指令是一样的
// opsForValue 操作字符串 类似String
// opsForList 操作List 类似 List
// opsForSet
// opsForHash
// opsForZSet
// opsForGeo
// opsForHyperLogLog
// 除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，比如事务，和基本的CRUD
//获取redis的连接对象
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
// connection.flushDb();
// connection.flushAll();
redisTemplate.opsForValue().set("mykey","fengpeng");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
}
}
redis存取对象
@Component
// 在企业中,我们的所有 pojo 都会序列化！SpringBoot
public class User implements Serializable {
private String name;
private int age;
}
@Test
public void tese(){
//真实的开发一般都使用json来传递对象
User user = new User("fengpeng", 3);
String jsonUser = null;
try {
//jsonUser = new ObjectMapper().writeValueAsString(user); //如果对象不序列化，也可以采用这种方式
redisTemplate.opsForValue().set("user",user);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
运行结果
我们来编写一个自己的RedisTemplate
@Configuration
public class RedisConfig {
//固定模板，大家在企业中，拿去就可以直接使用！
//自己定义了一个 RedisTemplate
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
//我们为了自己开发方便，一般直接使用<String,Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
//key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
//hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
//value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
//hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
理解redis的思想和每一种数据结构的用处和作用场景！
8 Redis.conf详解
启动的时候，就通过配置文件来启动！
8.1 单位
1.配置文件 unit单位 对大小写不敏感
8.2 包含
就是好比我们学习Spring，Import，include
8.3 网络
bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式
port 6379 # 端口设置
8.4 通用
#### GENERAL #######
daemonize yes # 以守护进程的方式(后台)运行，默认是no，我们需要自己开启为yes !
pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后台的方式运行，我们就需要指定一个 pid 文件！
#日志
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
# 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) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile "" # 日志的文件位置名
databases 16 # 数据库的数量，默认是 16 个数据库
always-show-logo no # 是否总是显示LOGO
8.5 快照
##### SNAPSHOTTING ####
持久化，在规定的时间内，执行了多少次操作，则会持久化到文件 .rdb .aof
redis 是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断点即失！
# 如果900秒内，如果至少有1个 key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300秒内，如果至少有10个 key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 300 10
# 如果60秒内，如果至少有10000个 key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 60 10000
# 我们之后学习持久化，会自己定义这个测试！
stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化如果出错，是否还需要继续工作！
rdbcompression yes # 是否压缩 rdb 文件，需要消耗一些cpu资源！
rdbchecksum yes # 保存rdb文件的时候，进行错误的检查校验！
dir ./ # rdb 文件保存的目录！
8.6 REPLICATION复制
我们后面讲解主从复制的时候，再进行讲解
8.7 SECURITY 安全
可以在这设置redis的密码，默认是没有密码！
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 设置redis的密码
OK
root@feng ~]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required. # 退出重新进入，发现所有的命令都没有权限了
127.0.0.1:6379> config get requirepass
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录！
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"
8.8 限制 CLIENTS
maxclients 10000 # 设置能连接上redis的最大客户端的数量
maxmemory <bytes> # redis 配置最大的内存容量
maxmemory-policy noeviction # 内存到达上限之后的处理策略
1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
2、allkeys-lru ： 删除lru算法的key
3、volatile-random：随机删除即将过期key
4、allkeys-random：随机删除
5、volatile-ttl ： 删除即将过期的
6、noeviction ： 永不过期，返回错误
8.9 APPEND ONLY 模式
aof配置
appendonly no # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，rdb完全够用！
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
# appendfsync always # 每次修改都会 sync ，消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync(同步), 可能会丢失这1秒的数据！
# appendfsync no # 不执行sync,这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！
具体的配置，我们在Redis持久化 中去详细详解！
9 Redis持久化
Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以Redis提供了持久化功能 !
9.1 RDB (Redis DataBase)
什么是RDB
在主从复制中，rdb就是备用的！从机上面！
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。我们默认的就是RDB，一般情况下不需要修改这个配置！
有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份！
rdb保存的文件是 dump.rdb 都是在我们的配置文件中快照中进行配置的！
触发机制
1.save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
2.执行flushall命令，也会触发我们的rdb规则！
3.退出redis，也会产生rdb文件！
备份就自动生成一个dump.rdb
如何恢复rdb文件！
1.只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb恢复其中的数据！
2.查看需要存在的位置
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/root" # 如果在这个目录下存在dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据
127.0.0.1:6379>
几乎就它自己默认的配置就够用了，但是我们还是需要去学习！
优点
1.适合大规模的数据恢复！
2.对数据的完整性要求不高！
缺点
1.需要一定的时间间隔进行操作！如果redis意外宕机了，这个最后一次修改数据就没有了！
2.fork进程的时候，会占用一定的内存空间！
9.2 AOF（Append Only File）
将我们的所有命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部在执行一遍
是什么
以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（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。
Aof保存的是appendonly.aof 文件
append
默认是不开启的，我们需要手动进行配置！我们只需要将appendonly 改为yes就开启了 aof ！
重启，redis就可以生效了！
如果这个aof文件有错误，这时候redis 是启动不起来的，我们需要修复这个aof文件
redis 给我们提供了一个工具，redis-check-aof --fix
如果文件正常，重启就可以直接恢复了！
重写规则说明
aof 默认就是文件的无限追加，文件会越来越大！
如果aof文件大于64m，太大了！fork一个新的进程来将我们的文件进行重写！
优点和缺点
appendonly no # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，rdb完全够用！
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
# appendfsync always # 每次修改都会 sync ，消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync(同步), 可能会丢失这1秒的数据！
# appendfsync no # 不执行sync,这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！
优点：
1.每一次修改都同步，文件的完整性会更加好！
2.每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
3.从不同步，效率最高的！
缺点：
1.相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复的速度也比rdb慢！
2.aof 运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化！
扩展：
1、RDB持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储
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。
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lO，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。
10 Redis发布订阅
10.1 定义
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。微信，微博，关注系统！
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
订阅/发布消息图：
第一个：消息发送者，第二个：频道，第三个：消息订阅者！
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∶
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 :
10.2 命令
这些命令被广泛用于构建及时通信应用，比如网络聊天室（chatroom）和实时广播，实时提醒等。
10.3 测试
订阅端：
127.0.0.1:6379> subscribe fengpeng # 订阅一个频道 fengpeng
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "fengpeng"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message" # 消息
2) "fengpeng" # 哪个频道的消息
3) "hello,fengpeng" # 消息的具体内容
发送端：
127.0.0.1:6379> publish fengpeng "hello,fengpeng" # 发布者发布信息到频道！
(integer) 1
10.4 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。
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 channel（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。
10.5 使用场景
1.实时消息系统！
2.实时聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可！）
3.订阅，关注系统都是可以的！
稍微复杂的场景我们就会使用 消息中间件MQ
11 Redis主从复制
11.1 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，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave以读为主。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点;
且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
主从复制的作用主要包括:
1、数据冗余∶主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
2、故障恢复︰当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复;实际上是一种服务的冗余。
3、负载均衡∶在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载﹔尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
4、高可用（集群）基石∶除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。
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（宕机），原因如下︰
1、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;
2、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。
电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是"多读少写"。
对于这种场景，我们可以使如下这种架构︰
主从复制，读写分离！ 80% 的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！一主二从！
只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，因为在真实的项目中不可能单机使用Redis！
11.2 环境配置
只配置从库，不用配置主库！
127.0.0.1:6379> info replication # 查看当前库的信息
# Replication
role:master # 角色 master
connected_slaves:0 # 没有从机
master_failover_state:no-failover
master_replid:707f235f1753e1ddd3fccbb32ec9db258abf6127
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
127.0.0.1:6379>
[root@feng ~]# cd /usr/local/bin/
[root@feng bin]# cd fengconfig/
[root@feng fengconfig]# ls
redis.conf
[root@feng fengconfig]# cp redis.conf redis79.conf
[root@feng fengconfig]# cp redis.conf redis80.conf
[root@feng fengconfig]# cp redis.conf redis81.conf
[root@feng fengconfig]# ls
redis79.conf redis80.conf redis81.conf redis.conf
[root@feng fengconfig]# vim redis79.conf
[root@feng fengconfig]# vim redis80.conf
[root@feng fengconfig]# vim redis81.conf
复制3个配置文件，然后修改对应的信息
1.端口
2.pid名字
3.log文件名字
4.dump.rdb名字
vim redis79.conf
vim redis80.conf
vim redis81.conf
集群启动服务
11.3 一主二从
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；
我们一般情况下只用配置从机就好了！
认老大！一主（79）二从（80,81）
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379 # slaveof host 6379 找谁当自己的老大！
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:1
master_sync_in_progress:0
slave_read_repl_offset:70
# 在主机中查看！
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1 # 多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=364,lag=1 # 多了从机的配置
master_failover_state:no-failover
master_replid:3f846ae6efd02d6205fbadbc97ed522ae38d31c9
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:364
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:364
127.0.0.1:6379>
真实的主从配置应该是在配置文件中配置，这样的话是永久的，我们这里使用的是命令，暂时的！
11.4 细节
主机可以写，从机不能写只能读！主机中的所有信息和数据，都会自动被从机保存！
测试：主机断开连接，从机依旧连接到主机的，但是没有写操作，这个时候，主机如果回来了，从机依旧可以直接获取到主机写的信息！
如果是使用命令行，来配置的主从，这个时候如果重启了，就会变回主机！只要变为从机，立马就会从主机中获取值！
11.5 复制原理
Slave启动成功连接到master后会发送一个sync同步命令
Master接到命令，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，并完成一次完全同步。
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！我们的数据一定可以在从机中看到！
11.6 层层链路
上一个Master链接下一个Slave ！
这个时候也可以完成我们的主从复制！
如果没有老大了，这个时候能不能选择一个老大出来呢？手动！
谋朝篡位
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这个主节点（手动）！如果这个时候老大修复了，那就重新连接！
12 哨兵模式
自动选举老大的模式
12.1 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。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel (哨兵）架构来解决这个问题。
谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，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。
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。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，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。
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[故障转移]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。
12.2 测试
我们目前的状态是 一主二从！
1.配置哨兵配置文件 sentinel.conf
# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1
后面的这个数字1，代表主机挂了，slave投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！
2.启动哨兵
[root@feng bin]# ls
6379.log dump6379.rdb dump.rdb redis-check-aof redis-sentinel
6380.log dump6380.rdb fengconfig redis-check-rdb redis-server
6381.log dump6381.rdb redis-benchmark redis-cli
[root@feng bin]# redis-sentinel fengconfig/sentinel.conf
3795:X 28 May 2023 17:51:40.632 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
3795:X 28 May 2023 17:51:40.632 # Redis version=7.0.11, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=3795, just started
3795:X 28 May 2023 17:51:40.632 # Configuration loaded
3795:X 28 May 2023 17:51:40.633 * Increased maximum number of open files to 10032 (it was originally set to 1024).
3795:X 28 May 2023 17:51:40.633 * monotonic clock: POSIX clock_gettime
_._
_.-``__ ''-._
_.-`` `. `_. ''-._ Redis 7.0.11 (00000000/0) 64 bit
.-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._
( ' , .-` | `, ) Running in sentinel mode
|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 26379
| `-._ `._ / _.-' | PID: 3795
`-._ `-._ `-./ _.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' | https://redis.io
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' |
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
`-._ `-.__.-' _.-'
`-._ _.-'
`-.__.-'
3795:X 28 May 2023 17:51:40.636 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.
3795:X 28 May 2023 17:51:40.642 * Sentinel new configuration saved on disk
3795:X 28 May 2023 17:51:40.642 # Sentinel ID is 3f2f8c0ca800a21d61408d4d5831eb9273e54c34
3795:X 28 May 2023 17:51:40.642 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1
3795:X 28 May 2023 17:51:40.644 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379
3795:X 28 May 2023 17:51:40.646 * Sentinel new configuration saved on disk
3795:X 28 May 2023 17:51:40.646 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379
3795:X 28 May 2023 17:51:40.649 * Sentinel new configuration saved on disk
如果Master 节点断开了，这个时候就会从从机中随机选择一个服务器！（这里面有一个投票算法！）
如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，这就是哨兵模式的规则！
12.3 优缺点
优点：
1.哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有
2.主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好
3.哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮！
缺点：
1.Redis 不好在线扩容的，集群容量一旦到达上限，在线扩容就十分麻烦！
2.实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多选择！
哨兵模式的全部配置
# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 当这些quorum个数sentinel哨兵认为master主节点失联 那么这时 客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步，
这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，
#这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，
#一个是事件的类型，
#一个是事件的描述。
#如果sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh
13 Redis缓存穿透和雪崩
面试高频，工作常用
在这里我们不会详细的区分析解决方案的底层!
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的
问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。
13.1 缓存穿透（查不到）
概念
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀！），于是都去请求了持久层数据库这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
解决方案
布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；
缓存空对象
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
但是这种方法会存在两个问题∶
1、如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键;
2、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。
13.2 缓存击穿（量太大，缓存过期）
概述
这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大。
解决方案
设置热点数据永不过期
从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key 过期后产生的问题。
加互斥锁
分布式锁∶使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。
13.3 缓存雪崩
概念
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。
产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
双十一：停掉一些服务，（保证主要的服务可用！）
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。（异地多活！）
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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