标签：redis Redis7 Redis 笔记学习 k1 master key 节点

Redis7

https://www.bilibili.com/video/BV13R4y1v7sP/?p=1&vd_source=c1e82f2c861119afab65688242bdf6f3 尚硅谷-阳哥

Remote Dictionary Server，远程字典服务，C语言编写的、高性能(在内存工作)的Key-Value数据库，是MySQL数据库的“带刀护卫”，可以减少MySQL的的IO，提高性能。

Redis操作手册： http://www.redis.net.cn

1.Redis10大数据类型

key的类型统一为字符串，10大数据类型指value的数据类型。

1.String（字符串）

string是redis最基本的类型，一个key对应一个value。
string类型是二进制安全的，意思是redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。

2.List（列表）

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端链表.

3.Hash

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

4.Set（集合）

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据，集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable。
Redis 中Set集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

5.zset(sorted set：有序集合)

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

6.Redis GEO

主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，包括添加地理位置的坐标。获取地理位置的坐标。计算两个位置之间的距离。
根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。

7.HyperLogLog

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且是很小的。

8.redis位图(bitmap)

由0和1状态表现的二进制位的bit数组

9.redis位域(bitfield)

通过bitfield命令我们可以一次性对多个比特位域进行操作。

10.redis流(bitmap)

Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失.(想要替代MQ)

其中1-5类比较常用，尤其是string。

1.1 Redis键(key)

1.2 数据类型命令

命令不区分大小写，而key区分大小写。
help@数据类型获取原生命令及用法。如help@string。

1.3 String相关命令

1.set key value

//例子：
//将k1设置为v1并返回原本的值
set k1 v1 get
//设置过期时间为60s
set k1 v1 px 60000
set k1 v1 nx 60

//键k1不存在时设置，存在则不设置
set k1 v1 nx
//键k1存在时更改，不存在时不设置
set k1 v1 xx
// 更改k1的value并保留原过期时间
set k1 v1 keepttl

2.同时设置/获取多个键值

MSET k1 v1 k2 v2
MGET k1 k2

//MSETNX，不存在则设置，注意：这是原子操作，若成功都成功，若失败都失败
MSETNX k1 v1 k3 v3

3.获取/设置指定区间内的值

类似于substring。


//获取k1的value的start位到end位
getrange k1 start end

//从k1的value的第offset位开始覆盖为v2
setrange k1 offset v2

4.数字的增减

set k1 10

// k1值增加1
incr k1
// k1值增加10
incrby k1 10

// k1值减少1
decr k1

// k1值减少10
decrby k1 10

5.获取字符串长度与内容追加

strlen k1
append k1 v2

6.分布式锁

后续再补充，先了解
setnx 不存在则设置值
setex key 过期时间 value //将设置值与过期时间并为原子操作

7.getset

与 set k1 v1 get 相同

1.4 List相关命令

list,单key多value，双端队列，支持左插入尾插入，索引操作等

//左插入，（与插入顺序相反）
lpush key v1 v2 v3
// rpush 尾插

//从左向右取第start到end位元素
lrange key start end

// lpop，rpop  左弹出，右弹出

//index key i  取索引为i的元素

//llen 获取列表长度

//lrem key N v 删除N个值为v的元素

//ltrim key start end  将key截取start到end位并赋值给自身

//rpoplpush list1 list2  list1右弹出并在list2上左插入

//lset key index value  将索引为index的元素值修改为value

//linsert key before/after v1 v2 在列表中已有值v1的前/后插入新值v2

1.5 Hash相关命令

hash 类型，单个key对应一个hashmap

//插入，其中value为hashmap，
hset key field1 v1 field2 v2
// hget key field  

// hmget key field1 field2 

//hgetall key 遍历key对应的整个hashmap

//hdel key field 删除

//hlen key 获得hashmap的长度

//hexists key field 返回1/0 代表是否存在这个域

//hkeys/hvals key 返回hashmap所有的域名/值

//hincrby key field num  整型的域值增加num

//hincrbyfloat key field num  浮点型的域值增加num

//hsetnx key field  不存在则赋值，存在则无效

场景举例：用户名为key，field为商品id，值为数量

1.6 Set相关命令

单值多value，无重复

单个集合相关命令

//添加元素（自动去重）
sadd key v1 v2 v3  
//遍历集合中的所有元素
smembers key 

//判断元素是否在集合中
sismember key v

//删除元素
srem key v1 v2

//获取集合的元素个数
scard key

//随机展示num个元素（不删除）,num默认为1
srandmember key num

//随机弹出num个元素并删除
spop key num

//将key1中已存在的v1迁移到key2中（key1中会删除v1）
smove key1 key2 v1

集合运算

//差集，取属于key1但不属于key2的
sdiff key1 key2

//并集
sunion key1 key2

//交集
sinter key1 key2

//返回num个集合求交集后的基数（去重后的个数）
sintercard numkeys key1 key2 key3... 
//加上可选参数limit，限制返回值的大小，最大为v
sintercard numkeys key1 key2 key3... limit v

场景：
1.抽奖小程序：sadd增加抽奖人员，spop key num随机弹出获奖人员
2.朋友圈相同好友点赞，QQ可能认识的朋友等

1.7 Zset相关命令

Zset，可排序集合，在集合的基础上为每一个元素增加了分数，按分数进行排序。
其底层实现利用哈希表和跳表。
哈希表用于存储 ZSET 中每个成员的分数（score）。每个成员的值（member）作为哈希表的键，分数（score）作为哈希表的值。
利用哈希表可以实现成员的快速查找、更新已经成员的插入与删除等。
跳表用于维护有序集合的排序和范围查询。跳表的节点按分数排序，支持按分数范围的快速检索和遍历。二者针对不同的指令配合工作。

//添加元素
zadd key socre1 v1 score2 v2 

//将成员的分数增加指定的增量。如果成员不存在，则先添加它，初始分数为增量值（increment）。
ZINCRBY key increment member

//功能：返回有序集合中指定区间内的成员，按分数从小到大排序。WITHSCORES 选项还会返回成员的分数。
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
//示例：
ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES

//功能：返回有序集合中指定分数范围内的成员，按分数从小到大排序。WITHSCORES 选项还会返回成员的分数。LIMIT 选项可以限制结果集的数量。
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
//示例：
ZRANGEBYSCORE myzset 1 2 WITHSCORES LIMIT 0 2

//功能：返回有序集合中指定分数范围内的成员，按分数从大到小排序。WITHSCORES 选项还会返回成员的分数。LIMIT 选项可以限制结果集的数量。
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
//示例：
ZREVRANGEBYSCORE myzset 2 1 WITHSCORES LIMIT 0 2

//功能：返回成员的分数。如果成员不存在，则返回 nil。
ZScore key member
//示例：
ZSCORE myzset "one"

//功能：计算有序集合中指定分数范围内的成员数量。
ZCOUNT key min max
//示例：
ZCOUNT myzset 1 2

//功能：删除一个或多个成员。
ZREM key member [member ...]
//示例：
ZREM myzset "one" "two"

//功能：返回有序集合中的成员数量。
ZCARD key

//功能：从有序集合中弹出分数最小的一个或多个成员，并返回它们。如果指定 count，则弹出 count 个成员。
ZPOPMIN key [count]

//
功能：从有序集合中弹出分数最大的一个或多个成员，并返回它们。如果指定 count，则弹出 count 个成员。
ZPOPMAX key [count]

//从2个有序集合中弹出分数最小/大的num个数，count是可选参数
ZMPOP 2 zset1 zset2 min/max count num

//获取member的下标
zrank zset member

//获取member的逆序下标
zrevrank zset member

2.Redis持久化

Redis是一个内存数据库，‌其数据全部存储在内存中。‌如果进程退出或服务器出现问题，‌如宕机或断电，‌不进行持久化操作，‌存储在内存中的数据将会丢失。‌Redis提供了两种主要的持久化方式：‌RDB和AOF。‌

2.1 RDB持久化

在指定条件下，将内存中的全量数据保存为dump.rdb文件，在重启redis时读取dump.rdb文件将数据恢复。

配置文件

save seconds changes //配置AOF自动触发的频率
dir /path //配置文件保存路径
dbfilename name //配置文件名

触发方式

1.自动触发
满足指定条件即自动触发RDB持久化
执行flush操作，也会触发RDB持久化，生成空的dump.rdb文件
redis shutdown指令也会触发一次rdb，保存当前内存中的数据
所以要对dump.rdb文件进行备份并分机隔离，若服务宕机可进行物理恢复。
2.手动触发
save：在主程序中执行，阻塞主进程直至持久化工作完成，若数据过大会导致redis服务长时间阻塞，线上禁止使用。
bgsave：在后台异步进行快照操作，不阻塞主进程，而是fork一个子进程（完全复制当前主进程的数据）进行持久化操作，完成后覆盖原dump.rdb文件。

特点

性能比AOF高，rdb文件加载速度比aof文件快得多，适合大规模数据恢复
可以按照业务进行定时备份

会丢失最近一次快照后到宕机前的数据
内存数据全量同步会导致IO量太大影响服务器性能
主进程fork时数据被克隆会导致接近两倍的膨胀以及服务的瞬间延迟

检查修复dump.rdb文件

redis-check-rdb

lastsave 获取最后一次成功执行快照的事件戳

禁用快照

save ""

2.2 AOF持久化

AOF，append only file，以日志的形式记录每一个变更（写/删）操作，保存为appendonly.aof文件，只允许追加文件但不能改写文件，redis启动之初会读取该文件从而重新构建数据库。相比于rdb，aof的性能低但能够更好的保护数据不丢失
优秀博客：https://blog.csdn.net/qq_43437874/article/details/140015896

工作流程

三种写回策略

默认为每秒写回

AOF配置

appendonly yes
appenddirname aofdir 在dir的路径下创建aofdir文件夹，将最终的aof相关文件放在此文件夹中
redis7：mutilpart AOF，包含三个文件，base基本文件，incr增量文件，manifest清单文件，在aof持久化操作中起到不同的作用。

异常修复

若在aof持久化过程中宕机导致aof文件错误
redis-check-aof --fix aof.1.incr.aof 修复错误的aof文件，从而使redis能正常启动

重写机制

AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复最终数据的指令。
1：在重写开始前，redis会创建一个“重写子进程”，这个子进程会读取现有的AOF文件，并将其包含的指令进行分析压缩并写入到一个临时文件中。
2：与此同时，主进程会将新接收到的写指令一边累积到内存缓冲区中，一边继续写入到原有的AOF文件中，这样做是保证原有的AOF文件的可用性，避免在重写过程中出现意外。
3：当“重写子进程”完成重写工作后，它会给父进程发一个信号，父进程收到信号后就会将内存中缓存的写指令追加到新AOF文件中
4：当追加结束后，redis就会用新AOF文件来代替旧AOF文件，之后再有新的写指令，就都会追加到新的AOF文件中
5：重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似

aof重写机制的触发方式
1.自动触发
满足配置中的auto-aof-rewrite-percentage 100及 auto-aof-rewrite-min-size 64MB两个条件时会自动触发
即当前aof文件增大了一倍且文件大于64MB时

2.手动触发
bgrewriteaof指令

小总结

RDB-AOF混合持久化

RDB和AOF可以共存，且以AOF为主导。RDB更适合用于备份大数据库，AOF不断变化不好备份，但数据更为完整。
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未尾。

RDB镜像做全量持久化，AOF做增量持久化

先使用RDB进行快照存储，然后使用AOF持久化记录所有的写操作，当重写策略满足或手动触发重写的时候，将最新的数据存储为新的RDB记录。这样的话，重启服务的时候会从RDB和AOF两部分恢复数据，既保证了数据完整性，又提高了恢复数据的性能。简单来说：混合持久化方式产生的文件一部分是RDB格式，一部分是AOF格式。---->
AOF包括了RDB头部+AOF混写

数据恢复加载流程

开启方式

aof-use-rdb-preamble yes

纯缓存模式

save ""
appendonly no
在禁用RDB与AOF情况下，仍能够使用bgsave、bgwriteaof等指令生成对应文件。

3.Redis事务

Redis事务可以一次执行多个命令，是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会被序列化，按顺序串行执行，不会被加塞。

MULTI 开启事务
指令1、指令2...
//DISCAED 放弃事务
EXEC 触发事务，开始执行

若在事务定义时候给出错误指令导致事务队列出错，队列中所有指令全部失效。
若事务开始执行，只有错误指令会失败，正确指令依然会执行，不能执行回滚。

watch监控

Redis使用Watch来提供乐观锁定，若在提交时发现watch的key版本不是最新的，则无法提交。

指令：watch key
若在事务开启期间，有别的指令修改了watch的key，则整个事务在提交时会返回nil，全部指令都未执行。

一旦执行了EXEC触发事务，之前的watch都会失效
客户端连接丢失，watch全部失效

4.Redis管道

可以利用管道进行批量命令的执行，但是管道不具备原子性，若其中有命令出错，不会影响其余前后命令的执行。
执行事务时，会阻塞其他命令的执行，而管道不会。
管道组装的命令不能过多，否则会影响服务器的性能。

5.Redis复制

主从复制，master以写为主，slave只能读不能写，当master数据变更，会将其自动异步同步到slave服务器上，完成读写分离。数据备份、水平扩容等功能。

Redis配置

配从不配主
在slave服务器中主要配置两项：master的ip和端口、masterrauth（密码）。

三大命令：
info replication 查看节点的主从关系与配置信息
replicaof 主库ip 主库端口在运行期间以命令形式"拜码头"，若已连接别的主数据库，则会断开原数据库且删除数据后连接新的主数据库
slaveof no one 停止与其他数据库的连接，转为主数据库

Redis主从复制问题

1.从机不能执行写操作
2.从机首次连接会将主机信息全部复制，后续动态复制
3.主机宕机后，从机一直等待，数据保留
4.主机重启后，主从关系仍然存在
5.从机宕机后重启，依然能够重新复制完整的主机数据
6.命令只有当次生效，配置永久生效
7.薪火相传：从机也可作为下一台从机的主机，可同步数据，但仍然不能进行写操作。

复制原理与工作流程

缺点

1.复制延时，信号衰减。主复制到从需要时间，若从机过多会影响主机性能，网络抖动会导致从机接收到新数据过慢。
2.master挂了，需要人工干预，手动重启。

6.Redis哨兵

Redis哨兵巡查监控后台master主机是否正常运行，如果故障了根据投票数自动将某一从库转换为新主库，继续对外服务，实现无人值守运维。
Redis哨兵要用哨兵集群，部署在多台服务器上，不存放数据，只做监控。

重点参数

运行流程与选举原理

1.单个哨兵向master发送心跳包后，在一定时间内未收到合法回复，则主观下线，并将该信息发送给其他哨兵。配置文件中设置了时间长度，默认30s。
2.若master主观下线的数量达到设置值(一般是哨兵个数的一半)，则认为master客观下线。
3.各个哨兵利用Raft算法选出leader，由leader执行故障迁移。
4.故障迁移的三个步骤：1)在slave中选出新master，执行salve no one 2）其余slave成为新master的slave 3）老master也设置为新master的slave
5.所有的配置都会被哨兵写进配置文件中进行持久化。

Raft算法简介

每个哨兵都有三个状态，跟随者，中立者，领导者。初始均为中立者，且会向其他哨兵发送想要成为领导者的请求，若接收请求的哨兵是此时中立者，则为请求发送者投票并成为跟随者，若接收请求的哨兵是此时跟随者则不投票。等所有哨兵都发送完请求后，票数最多的哨兵即为领导者。
基本思路就是先到先得。

新master选举规则

其中priority为配置值，offset为数据偏移量，标识了谁的数据更全。

使用建议

哨兵应为集群，保证高可用
个数应为奇数，硬件配置要接近
哨兵在发现故障及故障迁移过程中，数据无法写入，会导致数据的丢失。---->Redis集群

7.Redis集群

哨兵的所有服务器都保存了全量数据，而单个服务器无法承载过大的数据量，所以可以采取集群的方案。
Redis集群提供支持多个master，每个master都可以有一个或多个slave，而master与slave的分配一般由Redis自行决定，不建议固定。
集群Cluster自带哨兵的故障转移机制，当master宕机，它的slave会自动接替master的位置，对于客户端而言，只需连接集群中任意一个可用节点即可，无需关注该节点的角色，槽位负责分配到各个节点，由对应的集群来负责维护节点、插槽、数据之间的关系。

分片-槽位slot

将整个数据空间分为16384个槽位，每台master负责一部分槽位。数据具体存放于集群中的哪一台master由槽位映射函数决定。
slot的槽位映射一般分为三种方案，1）哈希取余分区，缺点为扩容不便。2）一致性哈希算法分区。采取哈希环，每个master映射到环上的某个点，只存储环中顺时针相邻两个节点上的数据，扩容时只影响新加入节点在环上相邻的节点数据，但是容易产生数据倾斜问题。
3）哈希槽分区。Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis先对key使用crc16算法算出一个结果然后用结果对16384求余数[ CRC16(key) % 16384]，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。

为什么redis集群的最大槽数是16384？

(1)因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，其中包含槽位信息，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。
(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。
集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。
(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输
Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots/N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。

集群配置流程

1. 为每个redis示例服务写配置信息

bind 0.0.0.0
daemonize yes //脱离终端，后台运行
protected-mode no  //非保护模式，允许非本机ip访问
port 6381
logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
pidfile /myredis/cluster6381.pid  //指定一个文件路径，用于存储 Redis 进程的进程 ID，帮助你管理 Redis 实例的生命周期，并进行进程监控。
dir /myredis/cluster  //用于指定 Redis 数据文件的存储目录
dbfilename dump6381.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6381.aof"
requirepass 111111  //本机密码
masterauth 111111  //master密码
 
cluster-enabled yes  //启用集群

cluster-config-file nodes-6381.conf 
//Redis 集群中的每个节点会将集群状态信息保存到指定的文件中。这些信息对于集群的正常运行是必要的，因为它们帮助节点之间同步集群状态。
//当 Redis 节点启动时，它会检查 cluster-config-file 指定的文件是否存在。
//文件生成：如果文件不存在，Redis 会创建一个新的配置文件，并在集群的运行过程中更新这个文件，以保持集群状态的最新信息。
//信息存储：Redis 在运行期间会定期更新这个文件，以确保它包含最新的集群配置信息。如果 Redis 进程意外终止或重启，集群状态信息会从这个文件中恢复。
//所以该文将无需手动配置，Redis能够自动的完成配置与更新。

cluster-node-timeout 5000 //配置节点的故障检测时间，影响集群的容错能力和自动故障转移行为。

1. 通过配置文件启动集群中所有的redis实例,启动时要加参数-c，开启路由！
1. 构建集群关系
  redis-cli -a password --cluster create : : ... --cluster-replicas 。其中，:, :等表示各个Redis节点的IP地址和端口号，表示每个主节点对应的从节点数量。
4.查看集群状态。
cluster nodes ：列出集群当前已知的所有节点以及相关信息。
cluster info

INFO replication :用于获取与复制相关的统计信息和状态,检查主节点和从节点的复制状态。

主从容错切换

主节点宕机后，slave会自动顶替成为master，原master重启后会成为新master的slave。
可手动调整节点的从属关系：cluster failover，会调整为故障前的主从关系
不保证数据的强一致性，在slave上位过程中会产生写丢失。

主从扩容

1.新建redis配置文件并启动实例。
2.将新的master接入集群
redis-cli -a 密码 --cluster add-node 自己的ip：端口号集群介绍人ip：端口号
3.重新分配槽号
redis cli -a 密码 --cluster reshard ip:端口号
执行后输入要移动的槽数量以及移向他的master在集群中的id
4.为新master分配slave
redis-cli -a 密码 --cluster add-node 从机ip:端口号主机ip:端口号 --cluster-slave --cluster-master-id 主机在集群中的id

主从缩容

1.获得要缩容的节点id
2.删除其中的从节点
命令:redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:从机端口从机节点ID
3.将要删除的主机槽号分配给别的主机
redis cli -a 密码 --cluster reshard ip:端口号（要接受的主机）
执行后输入要移动的槽数量以及移向他的master在集群中的id（要删除的主机）
4.删除槽位为0的那个节点（槽位为0会自动的成为别的节点的slave）
命令:redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:端口节点ID

集群常用命令

1.不在同一台主机上的键不能使用mget更批处理命令，若有此需求可使用通配符解决。
2.一些常用命令

8.SpringBoot集成Redis

集成RedisTemplate

连接单机

1.写yml文件配置redis相关信息
2.写配置类，配置RedisTemplate的序列化器
3.在业务中利用RedisTemplate调用相关api进行CURD

连接集群

对于Java服务端，仅需要改写yml文件即可连接redis集群

spring.redis.password=111111

# 获取失败 最大重定向次数
spring.redis.cluster.max-redirects=3
//连接池中最大可分配连接数量
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
//获取连接时的最大等待时间。-1为无限等待
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
//定义连接池中最大空闲连接数。若大于此值会关闭多余的连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
//spring.redis.lettuce.pool.min-idle，若大于此值，不会主动创建新的空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
//配置集群的ip：端口
spring.redis.cluster.nodes=所有节点ip：端口
// 支持集群拓扑动态感应刷新,自适应拓扑刷新是否使用所有可用的更新，默认false关闭
// 此项若不配置，若某一master宕机，而服务端感知不到，则操作可能会一直一直等待直至响应超时报错
spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive=true
// 定时刷新 2s后连接不上会刷新节点拓扑图
spring.redis.lettuce.cluster.refresh.period=2000

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From： https://www.cnblogs.com/zlzw1/p/18289030

Redis7学习笔记