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Redis

时间：2024-03-18 20:56:57浏览次数：22  
标签：缓存 队列 Redis 消息 key 序列化

一、Redis命令

1.Redis数据结构

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，value的类型多种多样：

image-20231030225220815

2.Redis通用命令

通用命令是部分数据类型的，都可以使用的指令，常见的有：

  • KEYS：查看符合模板的所有key，不建议在生产环境中使用

  • DEL：删除一个指定的key

  • EXISTS：判断key是否存在

  • EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除

通过help [command] 可以查看一个命令的具体用法。

3.String类型

（1）String类型，也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。

其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为三类：

  • string：普通字符串
  • int：整数类型，可以做自增、自减操作
  • float：浮点类型，可以做自增、自减操作

不管是哪种格式，底层都是字节数组形式存储，只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m

（2）String类型的常见命令：

  • SET：田间或者修改已经存在的一个String类型的键值对
  • GET：根据key获取String类型的value
  • MSET：批量添加多个String类型的键值对
  • MGET：根据多个key获取多个String类型的value
  • INCR：让一个整型的key自增1
  • INCRBY：让一个整型的key自增并指定步长，例如：incrby num 2 让nnum值自增2
  • INCRBYLOAT：让一个浮点类型的数字自增并指定步长
  • SETNX：添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不执行
  • SETEX：添加一个String类型的键值对，并且指定有效期

4.key的层级格式

Redis的key允许有多个单词形成层级结构，多个单词之间用 ' : ' 隔开，格式如下：

​ 项目名：业务名：类型：id

这个规格并非固定，可以根据自己的需求来删除或添加词条。

如果value是一个java对象，则可以将对象序列化为JSON字符串后存储。

5.Hash类型

（1）Hash类型，也叫散列，其value是一个无序字典，类似于java中的HashMap结构。

String结构是将独享序列化为JSON字符串后存储，当需要修改对象某个字段时很不方便。

Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做crud。

（2)Hash类型的常见命令：

  • HSET key field value：添加或者修改hash类型key的field的值
  • HGET key field：获取一个hash类型key的field的值
  • HMSET：批量添加多个hash类型key的field的值
  • HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值
  • HGETALL： 获取一个hash类型key中的所有field和value
  • HKEYS：获取一个hash类型key中的所有field
  • HGETS：获取一个hash类型key中的所有value
  • HINCRBY：让一个Hash类型key的字段值自增并指定步长
  • HSETNX：添加一个hash类型key的field的值，前提是这个field不存在，否则不执行

6.List类型

（1）Redis中的List类型与java中的LinkedList类似，可以看作是一个双向链表结构。即可以支持正向检索也可以支持反向检索。

特征也与LinkedList类似：

  • 有序
  • 元素可以重复
  • 插入和删除快
  • 查询速度一般

常用来存储一个有序数据，例如：朋友圈点赞列表，评论列表等。

（2）List类型的常见命令：

  • LPUSH key element ... ：向列表左侧插入一个或多个元素
  • LPOP key：移除并返回列表左侧的第一个元素，没有则返回nil
  • RPUSH key element ... ：向列表右侧插入一个或多个元素
  • RPOP key：移除并返回列表右侧的第一个元素，没有则返回nil
  • LRANGE key start end：返回一段角标范围内的所有元素
  • BLPOP和BRPOP：与LPOP和RPOP类似，只不过在没有元素时等待指定时间，而不是直接返回nil

7.set类型

（1）Redis的Set结构与Java中的HashSet类似，可以看作是一个value为null的HashMap。因为也是一个hash表，因此具备与HahSet类似的特征：

  • 无序
  • 元素不可重复
  • 查找快
  • 支持交集、并集、差集功能

（2）Set类型的常见命令：

  • SADD key member ... ：向set中添加一个或多个元素
  • SREM key member ... ：移除set中的指定元素
  • SCARD key：返回set中元素的个数
  • SISMEMBER key member：判断一个元素是否存在于set中
  • SMEMBERS：获取set中的所有元素
  • SINTER key1 key2 ... ：求key1与key2的交集
  • SDIFF key1 key2 ... ：求key1与key2的差集
  • SUNION key1 key2 ... ：求key1和key2的并集

8.SortedSet类型：

（1）Redis的SortedSet是一个可排序的set集合，与java中的TreeSet有些类似，但底层数据结构却差别很大。SortedSet中的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表（SkioList）加hash表。SortedSet具备下列特性：

  • 可排序
  • 元素不重复
  • 查询速度快

因为SortedSet的可排序特性，经常被用来实现排行榜这样的功能。

（2）SortedSet类型的常见命令：

  • ZADD key score member：添加一个或多个元素到sorted set，如果已经存在则更新其score值
  • ZREM key member：删除sorted set中的一个指定元素
  • ZSCORE key member：获取sorted set中的指定元素的score值
  • ZRANK key member：获取sorted set中的指定元素的排名
  • ZCARD key：获取sorted set中的元素个数
  • ZCOUNT key min max：统计score值在给定范围内所有元素的个数
  • ZINCRBY key increment member：让sorted set中的指定元素自增，步长为指定的increment值
  • ZRANGE key min max：按照score排序后，获取指定排名范围内的元素
  • ZRANGEBYSCORE key min max：按照score排序后，获取指定score范围内的元素
  • ZDIFF、ZINTER、ZUNION：求差集、交集、并集

注意：所有的排名默认都是升序，如果要降序则在命令的Z后面添加REV即可

二、Redis的Java客户端

1.客户端对比

（1）Jedis：以Redis命令作为方法名称，学习成本低，简单实用。但是Jedis是线程不安全的，多线程环境下需要基于连接池来使用。

（2）lettuce：Lettuce是基于Netty实现的，支持同步、异步和响应式编程方式，并且是线程安全的。支持Redis的哨兵模式、集群模式和管道模式。

（3）Redisson：Redisson是一个基于Redis实现的分布式、可伸缩的Java数据结构集合。包含了诸如Map、Queue、Lock、Semaphore、AtomicLong等强大功能。

（4）java-redis-client

（5）vertx-redis-client

2.Jedis使用的基本步骤：

（1）引入依赖

（2）创建Jedis对象，建立连接

（3）使用Jedis，方法名与Redis命令一致

（4）释放资源

3.Jedis连接池

Jedis本身是线程不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗，可以使用Jedis连接池代替Jedis的直连方式。

image-20231101222853500

4.SpringDataRedis

（1）SpringDate时Spring中数据操作的模块，包含对各种数据库的集成，其中对Redis的集成模块就叫做SpringDataRedis。

（2）SpringDateRedis中提供了RedisTemplate工具类，其中封装了各种对Redis的操作。并且将不同数据类型的操作API封装到了不同的类型中：

image-20231101224004107

（3）SpringDataRedis使用步骤：

  1. 引入spring-boot-starter-data-redis依赖
  2. 在application.yml配置Redis信息
  3. 注入RedisTemplate

（4）SpringDataRedis的序列化方式：

​ RedisDataTemplate可以接受任意Object作为值写入Redis，只不过写入前会把Object序列化为字节形式，默认是采用JDK的序列化。

缺点：

  • 可读性差
  • 内存占用较大

​ 方案一：

  1. 自定义RedisTemplate
  2. 修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
@Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){
        //创建Template
        RedisTemplate<String,Object> template = new RedisTemplate<>();
        //设置连接工厂
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        //设置序列化工具
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        //key和hashKey采用string序列化
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.string());
        //value和hashValue采用JSON序列化
        template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
        return template;
    }

​ 为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。

​ 方案二：

​ 为了节省内存空间，一般不使用JSON序列化器来处理value，而是统一使用String序列化器，要求只能存储String类型的key和value。当需要存储Java对象时，手动完成对象的序列化和反序列化。

​ Spring默认提供了一个StringRedisTemplate类，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。省去了自定义Template的过程。

  1. 使用StringRedisTemplate
  2. 写入Redis时，手动把对象序列化为JSON
  3. 读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象
@Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    //JSON工具
    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    @Test
    public void testSaveUser() throws JsonProcessingException {
        //准备对象
        User user = new User("虎哥", 21);
        //手动序列化
        String s = mapper.writeValueAsString(user);
        //写入一条数据到Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",s);
        //读取数据
        String o =  stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
        //反序列化
        mapper.readValue(o,User.class);
        System.out.println("o = "+o);
    }

三、缓存

1.什么是缓存

（1）缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。

（2）缓存的作用：

  • 降低后端负载
  • 提高读写效率，降低响应时间

（3）缓存的成本：

  • 数据一致性成本
  • 代码维护成本
  • 运维成本

2.缓存更新策略

（1）

image-20231108171210793

业务场景：

  • 低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存
  • 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。例如店铺详情查询的缓存

（2）主动更新策略：

  • Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存

    读：缓存命中则直接返回；缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间

    写：先写数据库，再删除缓存；要确保数据库与缓存操作的原子性

  • Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题

  • Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致

3.缓存穿透

（1)缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

（2）常见的解决方案：

  • 缓存空对象

    优点：实现简单，维护方便

    缺点：额外的内存消耗；可能造成短期的不一致

  • 布隆过滤

    优点：内存占用较少，没有多余key

    缺点：实现复杂；存在误判可能

4.缓存雪崩

（1）缓存雪崩是指在同一时间段大量的缓存key同时失效或者服务器宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

（2）解决方案：

  • 给不同的key的TTL添加随机值
  • 利用Redis集群提高服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

5.缓存击穿

（1）缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

（2）解决方案：

  • 互斥锁

    优点：没有额外的内存消耗；保持一致性；实现简单

    缺点：线程需要等待，性能受影响；可能有死锁风险

  • 逻辑过期

    优点：线程无需等待，性能较好

    缺点：不保证一致性，有额外内存消耗；实现复杂

四、秒杀

1.全局ID生成器

（1）全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足以下特性：

  • 唯一性
  • 高可用
  • 高性能
  • 递增性
  • 安全性

（2）全局唯一ID生成策略：

  • UUID
  • Redis自增
  • snowflake算法
  • 数据库自增

（4）Redis自增ID策略：

  • 每天一个key，方便统计订单量

  • 为了增加ID的安全性，可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他信息：

    符号位：1bit，永远为0；

    时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年；

    序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID。

2.超卖问题

（1）超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一子问题的常见解决方式就是加锁：

  • 悲观锁：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。（Synchronized、Lock都属于悲观锁）

    优点：简单粗暴

    缺点：性能一般

  • 乐观锁：认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只是在更新数据是去判断有没有其他线程对数据做了修改

    如果没有修改则认为自己是安全的，自己才更新数据；

    如果已经被其他线程修改说明发生了线程安全问题，此时可以重试或异常。

    优点：性能好

    缺点：存在成功率低的问题

（2）乐观锁判断之前查询得到的数据是否有被修改过，常见方式：

  • 版本号法
  • CAS法

五、分布式锁

1.什么是分布式锁

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

特性：

  • 多进程可见
  • 互斥
  • 高可用
  • 高性能
  • 安全性

2.分布式锁的实现

分布式锁的核心是实现多进程将之间互斥，而满足这一点的方式有很多，常见的有三种：

image-20231114212744429

3.基于Redis的分布式锁

（1）实现分布式锁需要实现的两个基本方法：

  • 获取锁：

    互斥：确保只能有一个线程获取锁；

    非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false

  • 释放锁：

    手动释放；

    超时释放：获取锁时添加一个超时时间

（2）优化：

基于setnx实现的分布式锁存在下面问题：

  • 不可重入：同一个线程无法多次获取同一把锁
  • 不可重试：获取锁只尝试一次就返回false，没有重试机制
  • 超时释放：锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁释放，存在安全隐患
  • 主从一致性：如果Redis提供了主从集群，主从同步存在延迟，当主机宕机时，如果从并同步中的锁数据，则会出现锁实现

4.Redis的Lua脚本

（1）Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，官网：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html

（2）Redis提供的调用函数：

redis.call('命令名称','key','其他参数',...)

（3）Redis命令调用脚本常见命令：

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5.Redisson

​ Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。官网：https://redissom.org

六、Redis消息队列

1.什么是消息队列

（1）消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括三个角色：

  • 消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
  • 生产者：发送消息到消息队列
  • 消费者：从消息队列获取消息并处理消息

（2）Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：

  • List结构：基于List结构模拟消息队列
  • PubSub：基本的点对点消息模型
  • Stream：比较完善的消息队列模型

2.基于List结构模拟消息队列

（1）Redis的List数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果

（2）当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

（3）优点：

  • 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
  • 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
  • 可以满足消息有序性

（4）缺点：

  • 无法避免消息丢失
  • 只支持但消费者

3.基于PubSub（发布订阅）的消息队列

（1）PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

  • SUBSCRIBE channel [channel]：订阅一个或多个频道
  • PUBLISH channel msg：向一个频道发送消息
  • PSUBSCRIBE pattern（pattern）：订阅与pattern格式匹配的所有频道

（2）优点：采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

（3）缺点：

  • 不支持数据持久化、
  • 无法避免消息丢失
  • 消息堆积有上限，超出时数据丢失

4.基于Stream的消息队列

（1）Stream是Redis5.0引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列

（2）发送消息的命令：

image-20231121195330030

（3）读取消息的方式之一：XREAD

image-20231121195710913

（4）XREAD阻塞方式，读取最新消息：

image-20231121200707021

注意：指定起始ID为$时，代表读取最新消息，如果处理一条消息的过程中，又有超过一条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题。

特点：

  • 消息可回溯
  • 一个消息可以被多个消费者读取
  • 可以阻塞读取
  • 有消息漏读的风险

（5）消费者组：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。特点：

  • 消息分流：队列中的消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，从而加快消息处理的速度
  • 消息标示：消费者组会维护一个标示，记录最后一个被处理的消息，哪怕消费者宕机重启，还会从标示之后读取信息。确保每一个消息都会被消费
  • 消息确认：消费者获取消息后，消息处于pending状态，并存入一个pending-list。当处理完成后需要通过XACK来确认消息，标记消息为已处理，才会从pending-list移除

（6）创建消费者组：

XFROUP CREATE key groupName ID [MKSTREAM]

  • key：队列名称
  • groupName：消费者组名称
  • ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
  • MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列

其他常见命令：

image-20231121211801205

（7）从消费者组读取消息

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

  • group：消费组名称
  • consumer：消费者名称。如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
  • coumt：本次查询的最大数量
  • BLOCK milloseconds：当没有消息时最长等待时间
  • NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
  • STREAM key：指定队列名称
  • ID：获取消息的起始ID
    • ">":从下一个未消费的消息开始
    • 其他：根据指定id从pending-list中获取以消费单位确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

XREADGROUP特点：

  • 消息可回溯
  • 可以多消费者挣抢消息，加快消费速度
  • 可以阻塞读取
  • 没有消息漏读的风险
  • 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

5.Redis消息队列

image-20231121214718306

七、Feed流

1.关注推送

关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。

2.Feed六产品的两种常见模式

（1）Timeline：不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如朋友圈

  • 优点：信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单
  • 缺点：信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低

（2）智能排序：利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户

  • 优点：投喂用户感兴趣信息，用户黏度很高，容易沉迷
  • 缺点：如果算法不精准，可能起到反作用

3.Timeline实现方案

（1）拉模式：也叫做读扩散

（2）推模式：也叫做写扩散

（3）推拉结合：也叫做读写混合，兼具推和拉两种模式的优点

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4.Feed流的分页问题

Feed中的数据会不断更新，所以数据的角标也在变化，因此不能采用传统的分页模式

八、GEO数据结构的基本用法

1.GEO数据结构

GEO就是Geolocation的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。

2.常见命令

（1）GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）

（2）GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回

（3）GEOHASH：将指定的member的坐标转为hash字符串形式并返回

（4）GEOPOS：返回指定member的坐标

（5）GEOREDIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.2后已废弃

（6）GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2新功能

（7）GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。6.2新功能

九、BitMap用法

1.BitMap

​ 把每一个bit位对应当月的每一天，形成了映射关系。用0和1标示业务状态，这种思路就称为位图（BitMap）。Redis中是利用String类型数据结构实现BitMap，因此最大上限是512M，转换为bit则是2^32个bit位。

2.BitMap用法

（1）SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1

（2）GETBIT：获取指定位置（offset）的bit值

（3）BITCOUNT：统计BitMap中值为1的bit位的数量

（4）BITFIELD：操作（查询、修改、自增）BitMap中bie数组中的指定位置（offset）的值

（5）BITFIELD_RO：获取BitMap中bit数组，并以十进制形式返回

（6）BITOP：将多个BitMap的结果做位运算（与、或、异或）

（7）BITPOS：查找bit数组中指定范围内第一个0或1出现的位置

十、HyperLogLog

1.UV

全称Unique Vistor，也叫独立访问量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。一天内同一个用户多次访问该网站，只记录一次。

2.PV

全称Page View，也叫页面访问量或点击量，用户访问网站的一个页面，记录一次PV，用户多次打开页面，则记录多次PV。往往用来衡量网站的流量。

3.用法

HyperLogLog（HLL）是从LogLog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。

Redis中的HLL是基于string结构实现的，单个HLL的内存永远小于16kb，内存占用很低，但是有小于0.81%的误差，对于UV统计来说，可以忽略。

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标签：缓存,队列,Redis,消息,key,序列化
From： https://www.cnblogs.com/yang-jc/p/18081385

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