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4.3.1 ArrayList 和 LinkedList 的区别
一、Redis介绍
1.1 NoSQL 基本概念
为了解决高并发、高可用、高可扩展,大数据存储等一系列问题而产生的数据库解决方案,就是NoSql。
NoSql,叫非关系型数据库,它的全名Not only sql。它不能替代关系型数据库,只能作为关系型数据库的一个良好补充。
1.2 NoSQL 分类
-
键值(Key-Value)存储数据库 相关产品:Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 典型应用:内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。数据模型:一系列键值对 优势:快速查询 劣势:存储的数据缺少结构化
-
列存储数据库 相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起 优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 劣势:功能相对局限
-
文档型数据库 相关产品:CouchDB、MongoDB 典型应用:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的) 数据模型:一系列键值对 优势:数据结构要求不严格 劣势:查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法
-
图形(Graph)数据库 相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph 典型应用:社交网络 数据模型:图结构 优势:利用图结构相关算法。劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。
1.3 Redis 基本概念
-
Redis是使用c语言开发的一个高性能键值数据库。Redis可以通过一些键值类型来存储数据。键值类型:String字符类型 map散列类型 list列表类型 set集合类型 sortedset有序集合类型
1.4 发展历史
2008年,意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG,然而没过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo便 对MySQL的性能感到失望,于是他决定亲自为LLOOGG量身定做一个数据库,并于2009年开发完成,这个数据库就是Redis。不过Salvatore Sanfilippo并不满足只将Redis用于LLOOGG这一款产品,而是希望更多的人使用它,于是在同一年Salvatore Sanfilippo将Redis开源发布,并开始和Redis的另一名主要的代码贡献者Pieter Noordhuis一起继续着Redis的开发,直到今天。
Salvatore Sanfilippo自己也没有想到,短短的几年时间,Redis就拥有了庞大的用户群体。Hacker News在2012年发布了一份数据库的使用情况调查,结果显示有近12%的公司在使用Redis。国内如新浪微博、街旁网、知乎网,国外如GitHub、Stack Overflow、Flickr等都是Redis的用户。
VMware公司从2010年开始赞助Redis的开发, Salvatore Sanfilippo和Pieter Noordhuis也分别在3月和5月加入VMware,全职开发Redis。
1.5 应用场景缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等)。(最多使用) 分布式集群架构中的session分离。聊天室的在线好友列表。任务队列。(秒杀、抢购、12306等等) 应用排行榜。网站访问统计。数据过期处理(可以精确到毫秒)
二、Redis 安装
2.1 下载
官网地址:http://redis.io/ 下载地址:http://download.redis.io/releases/redis-3.0.0.tar.gz
2.2 安装
#sftp 上传安装包到linux
#解压
tar -zxvf redis.3.0.0.tar.gz
#安装c语言环境
sudo apt-get install gcc-c++
#编译
cd redis-3.0.0
make
#安装
make install PREFIX = /usr/local/redis
# 查看
cd /usr/local/redis
ls
3.2 图形界面客户端
redis-desktop-manager 打开如下:
选择数据库方式:select 加上数据库的下标,就可以选择指定的数据库使用,下标从0开始。
127.0.0.1:6379> select 15
OK
127.0.0.1:6379[15]>
3.3.1 介绍
Redis不仅是使用命令来操作,现在基本上主流的语言都有客户端支持,比如java、C、C#、C++、php、Node.js、Go等。
在官方网站里列一些Java的客户端,有Jedis、Redisson、Jredis、JDBC-Redis、等其中官方推荐使用Jedis和Redisson。在企业中用的最多的就是Jedis,下面我们就重点学习下Jedis。
Jedis同样也是托管在github上,地址:https://github.com/xetorthio/jedis。
3.3.2 工程搭建
-
添加 jar commons-pool2-2.3.jar jedis-2.7.0.jar
3.3.2.1 单例连接 redis
@Test
public void jedisclient () {
l / Jedis
Jedis jedis = new Jedis ("192.168.242.137",6379);//通过redis赋值
jedis.set ("s2",“222");//通过redis取值
string result = jedis.get ("s2");
system.out.println (result);
//关闭jedis
jedis.close() ;
}
3.3.2.2 使用连接池连接 redis
@Test
public void jedisPool0{
// JedisPool
Jedispool pool = new JedisPoo1("192.168.242.137",6379);//通过连接池获取jedis对象
Jedis jedis = poo1.getResource ();
jedis.set("s4",“444");
string result = jedis.get ("s3");
system.out.println(result);
//关闭jedis客户端
jedis.close() ;
//关团连接池
pool.close() ;
}
3.3.2.3 Spring 整合 jedisPool
添加 spring 的 jar 包 配置 spring 配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/mvc
http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop
http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.2.xsd ">
<!-- 连接池配置 -->
<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!-- 最大连接数 -->
<property name="maxTotal" value="30" />
<!-- 最大空闲连接数 -->
<property name="maxIdle" value="10" />
<!-- 每次释放连接的最大数目 -->
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="1024" />
<!-- 释放连接的扫描间隔(毫秒) -->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="30000" />
<!-- 连接最小空闲时间 -->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="1800000" />
<!-- 连接空闲多久后释放, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接释放 -->
<property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="10000" />
<!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:阻塞不确定的时间,默认-1 -->
<property name="maxWaitMillis" value="1500" />
<!-- 在获取连接的时候检查有效性, 默认false -->
<property name="testOnBorrow" value="false" />
<!-- 在空闲时检查有效性, 默认false -->
<property name="testWhileIdle" value="true" />
<!-- 连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true -->
<property name="blockWhenExhausted" value="false" />
</bean>
<!-- redis单机 通过连接池 -->
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool"
destroy-method="close">
<constructor-arg name="poolConfig" ref="jedisPoolConfig" />
<constructor-arg name="host" value="192.168.242.130" />
<constructor-arg name="port" value="6379" />
</bean>
</beans>
测试代码
@Test
public void testJedisPool() {
JedisPool pool = (JedisPool) applicationContext.getBean("jedisPool");
Jedis jedis = null;
try {
jedis = pool.getResource();
jedis.set("name", "lisi");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (jedis != null) {
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
}
四、数据类型
4.1 String 类型
赋值 set key value
127.0.0.1:6379> set test 123
OK
取值 get key
127.0.0.1:6379> get test
"123"
取值并赋值 getset key value
127.0.0.1:6379> getset test 321
"123"
127.0.0.1:6379> get test
"321"
设置获取多个键值 mset key value [key value...] mget key [key...]
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> mget k1 k2
1) "v1"
2) "v2"
删除 del key
127.0.0.1:6379> del test
(integer) 1
数值增减
-
递增数字 当存储的字符串是整数时,Redis提供了一个实用的命令INCR,其作用是让当前键值递增,并返回递增后的值。语法:incr key
127.0.0.1:6379> set num 1 OK 127.0.0.1:6379> incr num (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr num (integer) 3 127.0.0.1:6379> incr num (integer) 4
-
增加指定的整数 incrby key increment
127.0.0.1:6379> incrby num 2 (integer) 8 127.0.0.1:6379> incrby num 2 (integer) 10
-
递减数值 decr key
127.0.0.1:6379> decr num (integer) 9 127.0.0.1:6379> decr num (integer) 8
-
减少指定的数值 decryby key decrement
127.0.0.1:6379> decrby num 2 (integer) 6 127.0.0.1:6379> decrby num 2 (integer) 4
向尾部追加值 APPEND的作用是向键值的末尾追加value。如果键不存在则将该键的值设置为value,即相当于 SET key value。返回值是追加后字符串的总长度。语法:append key value
127.0.0.1:6379> set str hello
OK
127.0.0.1:6379> append str "world"
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get str
"helloworld"
获取字符串长度 STRLEN命令返回键值的长度,如果键不存在则返回0。语法:strlen key
127.0.0.1:6379> strlen str
(integer) 10
应用
-
自增主键 商品编号、订单号采用 string 的递增数字特性生成
4.2 Hash 散列类型
4.2.1 使用 string 的问题
假设有User对象以JSON序列化的形式存储到Redis中,User对象有id,username、password、age、name等属性,存储的过程如下:保存、更新:User对象 json(string) redis
如果在业务上只是更新age属性,其他的属性并不做更新我应该怎么做呢?如果仍然采用上边的方法在传输、处理时会造成资源浪费,下边讲的hash可以很好的解决这个问题。
4.2.2 介绍
hash叫散列类型,它提供了字段和字段值的映射。字段值只能是字符串类型,不支持散列类型、集合类型等其它类型。如下:
4.2.3 命令
赋值 HSET命令不区分插入和更新操作,当执行插入操作时HSET命令返回1,当执行更新操作时返回0。
-
一次只设置一个字段值 语法:hset key field value
127.0.0.1:6379> hset user username zhangsan (integer) 1
-
一次设置多个字段值 语法:hmset key field value [field value...]
127.0.0.1:6379> hmset user age 20 username lisi OK
-
当字段不存在时赋值,类似hset,区别在于如果字段存在,该命令不执行任何操作。语法:hsetnx key field value
127.0.0.1:6379> hsetnx user age 30 (integer) 0
取值
-
一次获取一个字段值 语法:hget key field
127.0.0.1:6379> hget user username "lisi"
-
一次可以获取多个字段值 语法:hmget key field [field...]
127.0.0.1:6379> hmget user age username 1) "20" 2) "lisi"
-
获取所有字段值 语法:hgetall key
127.0.0.1:6379> hgetall user 1) "username" 2) "lisi" 3) "age" 4) "20"
删除字段 可以删除一个或多个字段,返回值是被删除的字段的个数。语法:hdel key field [field...]
127.0.0.1:6379> hdel user age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hdel user age username
(integer) 1
增加数字 语法:hincrby key field increment
127.0.0.1:6379> hincrby user age 2
(integer) 2
判断字段是否存在 语法:hexists key field
127.0.0.1:6379> hexists user age
(integer) 1
只获取字段名或字段值 语法:hkeys key hvals key
127.0.0.1:6379> hkeys user
1) "age"
获取字段数量 语法:hlen key
127.0.0.1:6379> hlen user
(integer) 1
应用 存储商品信息
127.0.0.1:6379> hlen user
(integer) 1
获取商品信息
127.0.0.1:6379> hgetall items:1001
1) "id"
2) "3"
3) "name"
4) "apple"
5) "price"
6) "5.00"
4.3 List 类型
4.3.1 ArrayList 和 LinkedList 的区别
Arraylist是使用数组来存储数据,特点:查询快、增删慢
Linkedlist是使用双向链表存储数据,特点:增删快、查询慢,但是查询链表两端的数据也很快。
Redis的list是采用来链表来存储的,所以对于redis的list数据类型的操作,是操作list的两端数据来操作的。
4.3.2 命令
向列表两端增加元素
-
向列表左边增加元素 语法:lpush key value [value...]
127.0.0.1:6379> lpush list:1 1 2 3
(integer) 3
-
向列表右边增加元素 语法:rpush key value [value...]
127.0.0.1:6379> rpush list:1 4 5 6
(integer) 6
查看列表 LRANGE命令是列表类型最常用的命令之一,获取列表中的某一片段,将返回start、stop之间的所有元素(包含两端的元素),索引从0开始。索引可以是负数,如:“-1”代表最后边的一个元素。
语法:lrange key start stop
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 2
1) "3"
2) "2"
3) "1"
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "3"
2) "2"
3) "1"
4) "4"
5) "5"
6) "6"
从列表两端弹出元素 LPOP命令从列表左边弹出一个元素,会分两步完成:
-
第一步是将列表左边的元素从列表中移除
-
第二步是返回被移除的元素值。语法:lpop key rpop key
127.0.0.1:6379> lpop list:1 "3" 127.0.0.1:6379> rpop list:1 "6"
获取列表中元素的个数 语法:llen key
127.0.0.1:6379> llen list:1
(integer) 4
删除列表中指定的值 LREM命令会删除列表中前count个值为value的元素,返回实际删除的元素个数。根据count值的不同,该命令的执行方式会有所不同:
-
当count>0时, LREM会从列表左边开始删除。
-
当count<0时, LREM会从列表后边开始删除。
-
当count=0时, LREM删除所有值为value的元素。
语法:lrem key count value
获得/设置指定索引的元素值
-
获得指定索引的元素值 语法:lindex key index
127.0.0.1:6379> lindex list:1 2 "4"
-
设置指定索引的元素值 语法:lset key index value
127.0.0.1:6379> lset list:1 2 2 OK
只保留列表指定片段 指定范围和 lrange 一致 语法:ltrim key start stop
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "2"
4) "5"
127.0.0.1:6379> ltrim list:1 0 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "2"
向列表中插入元素 该命令首先会在列表中从左到右查找值为pivot的元素,然后根据第二个参数是BEFORE还是AFTER来决定将value插入到该元素的前面还是后面。语法:linsert key before | after pivot value
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "2"
127.0.0.1:6379> linsert list:1 after 1 9
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "9"
4) "2"
将元素从一个列表转移到另一个列表 语法:rpoplpush source destination
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "9"
4) "2"
127.0.0.1:6379> rpoplpush list:1 newlist
"2"
127.0.0.1:6379> lrange newlist 0 -1
1) "2"
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "2"
2) "1"
3) "9"
应用 在Redis中创建商品评论列表 用户发布商品评论,将评论信息转成json存储到list中。用户在页面查询评论列表,从redis中取出json数据展示到页面。
定义商品评论列表key:商品编号为1001的商品评论key【items: comment:1001】
4.4 Set 类型
集合类型:无序、不可重复 列表类型:有序、可重复
4.4.1 命令
增加/删除元素 语法:sadd key member [member...]
127.0.0.1:6379> sadd set a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd set a
(integer) 0
语法:srem key member [member...]
127.0.0.1:6379> srem set c
(integer) 1
获得集合中的所有元素 语法:smembers key
127.0.0.1:6379> smembers set
1) "b"
2) "a"
判断元素是否在集合中 语法:sismember key member
127.0.0.1:6379> sismember set a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember set h
(integer) 0
4.4.2 运算命令
集合的差集运算 A-B 属于 A 并且 不属于 B 的元素构成的集合
语法:sdiff key [key...]
127.0.0.1:6379> sadd setA 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd setB 2 3 4
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sdiff setA setB
1) "1"
127.0.0.1:6379> sdiff setB setA
1) "4"
集合的交集运算 属于A且属于B的元素构成的集合
语法:sinter key [key...]
127.0.0.1:6379> sinter setA setB
1) "2"
2) "3"
集合的并集运算 属于 A 或者 属于 B 的元素构成的集合
语法:sunion key [key...]
127.0.0.1:6379> sunion setA setB
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
获得集合中元素的个数 语法:scard key
127.0.0.1:6379> smembers setA
1) "1"
2) "2"
3) "3"
127.0.0.1:6379> scard setA
(integer) 3
从集合中弹出一个元素 注意:由于集合是无序的,所有spop命令会从集合中随机选择一个元素弹出。语法:spop key
127.0.0.1:6379> spop setA
"2"
4.5 Sortedset 类型
Sortedset 又叫 zset Sortedset 是有序集合,可排序的,但是唯一。Sortedset 和 set 的不同之处,会给 set 中元素添加一个分数,然后通过这个分数进行排序。
4.5.1 命令
4.5.1.1 增加元素
向有序集合中加入一个元素和该元素的分数,如果该元素已经存在则会用新的分数替换原有的分数。返回值是新加入到集合中的元素个数,不包含之前已经存在的元素。语法:zadd key score member [score member...]
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 80 zhangsan 89 lisi 94 wangwu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 97 lisi
(integer) 0
4.5.1.2 获取元素分数
语法:zscore key member
127.0.0.1:6379> zscore scoreboard lisi
"97"
4.5.1.3 删除元素
移除有序集key中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当key存在但不是有序集类型时,返回一个错误。
语法:zrem key member [member...]
127.0.0.1:6379> zrem scoreboard lisi
(integer) 1
4.5.1.4 获得排名在某个范围的元素列表
获得排名在某个范围的元素列表
-
按照元素分数从小到大的顺序返回索引从start到stop之间的所有元素(包含两端的元素) 语法:zrange key start stop [withscores]
127.0.0.1:6379> zrange scoreboard 0 2 1) "zhangsan" 2) "wangwu"
-
按照元素分数从大到小的顺序返回索引从start到stop之间的所有元素(包含两端的元素) 语法:zrevrange key start stop [withscores]
127.0.0.1:6379> zrevrange scoreboard 0 2 1) "wangwu" 2) "zhangsan"
如果需要获得元素的分数可以在命令末尾加上 withscores 参数 ··· 127.0.0.1:6379> zrevrange scoreboard 0 2 withscores
-
"wangwu"
-
"94"
-
"zhangsan"
-
"80" ···
-
4.5.1.5 获取元素的排名
-
从小到大 语法:zrank key member
127.0.0.1:6379> zrank scoreboard zhangsan
(integer) 0
-
从大到小 语法:zrevrank key member
127.0.0.1:6379> zrevrank scoreboard zhangsan
(integer) 1
4.5.1.6 获得指定分数范围的元素
语法:zrangebyscore key min max [withscores][limit offset count]
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 90 97 WITHSCORES
1) "wangwu"
2) "94"
3) "lisi"
4) "97"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 70 100 limit 1 2
1) "wangwu"
2) "lisi"
4.5.1.7 增加某个元素的分数
返回值是更改后的分数 语法:zincrby key increment member
127.0.0.1:6379> ZINCRBY scoreboard 4 lisi
"101“
4.5.1.8 获得集合中元素的数量
语法:zcard key
127.0.0.1:6379> zcard scoreboard
(integer) 3
4.5.1.9 获得指定分数范围内的元素个数
语法:zcount key min max
127.0.0.1:6379> zcount scoreboard 80 90
(integer) 1
4.5.1.10 按照排名范围删除元素
语法:zremrangebyrank key start stop
127.0.0.1:6379> zremrangebyrank scoreboard 0 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange scoreboard 0 -1
1) "wangwu"
4.5.1.11 按照分数范围删除元素
语法:zremrangebyscore key min max
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 84 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE scoreboard 80 100
(integer) 1
4.5.1.12 应用
4.5.1.13 商品销售排行榜
需求:根据商品销售量对商品进行排行显示 思路:定义商品销售排行榜(sorted set集合),Key为items:sellsort,分数为商品销售量。
写入商品销售量:
-
商品编号1001的销量是9,商品编号1002的销量是10 192.168.101.3:7007> ZADD items:sellsort 9 1001 10 1002
-
商品编号1001的销量加1 192.168.101.3:7001> ZINCRBY items:sellsort 1 1001
-
商品销量前10名:192.168.101.3:7001> ZRANGE items:sellsort 0 9 withscores
五、keys 命令
5.1 常用命令
-
keys 返回满足给定pattern 的所有key redis 127.0.0.1:6379> keys mylist*
-
"mylist"
-
"mylist5"
-
"mylist6"
-
"mylist7"
-
"mylist8"
-
-
exists 确认一个key 是否存在 示例:从结果来看,数据库中不存在HongWan 这个key,但是age 这个key 是存在的 redis 127.0.0.1:6379> exists HongWan (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> exists age (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379>
-
del 删除一个key redis 127.0.0.1:6379> del age (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> exists age (integer) 0
-
rename 重命名key 示例:age 成功的被我们改名为age_new 了 redis 127.0.0.1:6379[1]> keys *
-
"age" redis 127.0.0.1:6379[1]> rename age age_new OK redis 127.0.0.1:6379[1]> keys *
-
"age_new" redis 127.0.0.1:6379[1]>
-
-
type 返回值的类型 示例:这个方法可以非常简单的判断出值的类型 redis 127.0.0.1:6379> type addr string redis 127.0.0.1:6379> type myzset2 zset redis 127.0.0.1:6379> type mylist list redis 127.0.0.1:6379>
5.2 设置 key 的生存时间
Redis在实际使用过程中更多的用作缓存,然而缓存的数据一般都是需要设置生存时间的,即:到期后数据销毁。
EXPIRE key seconds | 设置key的生存时间(单位:秒)key在多少秒后会自动删除 |
TTL key | 查看key剩余的生存时间 |
PERSIST key | 清除生存时间 |
PEXPIRE key milliseconds | 生存时间设置单位为:毫秒 |
例子:
192.168.101.3:7002> set test 1 设置test的值为1
OK
192.168.101.3:7002> get test 获取test的值
"1"
192.168.101.3:7002> EXPIRE test 5 设置test的生存时间为5秒
(integer) 1
192.168.101.3:7002> TTL test 查看test的生于生成时间还有1秒删除
(integer) 1
192.168.101.3:7002> TTL test
(integer) -2
192.168.101.3:7002> get test 获取test的值,已经删除
(nil)
六、Redis 持久化方案
6.1 Rdb 方式
Redis 默认的方式,redis 通过快照方式将数据持久化到磁盘中。
6.1.1 设置持久化快照的条件
在 redis.conf 中修改持久化快照的条件:
6.1.2 持久化文件的存储目录
在 redis.conf 中可以指定持久化文件的存储目录
6.1.3 Rdb 的问题
一旦redis非法关闭,那么会丢失最后一次持久化之后的数据。
如果数据不重要,则不必要关心。如果数据不能允许丢失,那么要使用 aof 方式。
6.2 Aof 方式
Redis 默认是不使用该方式持久化的。Aof 方式的持久化,是操作一次 redis 数据库,则将操作的记录存储到 aof 持久化文件中。
-
第一步:开启 aof 方式持久化方案。将redis.conf中的appendonly改为yes,即开启aof方式的持久化方案。
-
Aof文件存储的目录和rdb方式的一样。Aof文件存储的名称
在使用aof和rdb方式时,如果redis重启,则数据从aof文件加载。
七、Redis 的主从复制
7.1 什么是主从复制
持久化保证了即使redis服务重启也不会丢失数据,因为redis服务重启后会将硬盘上持久化的数据恢复到内存中,但是当redis服务器的硬盘损坏了可能会导致数据丢失,如果通过redis的主从复制机制就可以避免这种单点故障,如下图:
说明:
-
主redis中的数据有两个副本(replication)即从redis1和从redis2,即使一台redis服务器宕机其它两台redis服务也可以继续提供服务。
-
主redis中的数据和从redis上的数据保持实时同步,当主redis写入数据时通过主从复制机制会复制到两个从redis服务上。
-
只有一个主redis,可以有多个从redis。
-
主从复制不会阻塞master,在同步数据时,master 可以继续处理client 请求
-
一个redis可以即是主又是从,如下图:
7.2 主从复制设置
7.2.1 主机配置
无需配置
7.2.2 从机配置
注意: 主机一旦发生增删改操作,那么从机会将数据同步到从机中 从机不能执行写操作
-
第一步:复制出一个从机
cp bin/ bin2 -r
-
第二步:修改从机的 redis.conf 语法:slaveof masterip masterport slaveof 192.168.242.137 6379
-
第三步:修改从机的 port 地址为 6380
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第四步:清除从机的持久化文件
rm -rf appendonly.aof dump.rdb
-
第五步:启动从机
./redis-server redis.conf
-
第六步:启动6380的客户端
./redis-cli -p 6380
八、Redis 集群
8.1 redis-cluster 架构图
架构细节: (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽. (2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效. (3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可 (4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,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,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,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。
8.2 redis-cluster 投票 容错
(1)集群中所有master参与投票,如果半数以上master节点与其中一个master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为该master节点挂掉. (2):什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?
-
如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave,则集群进入fail状态。也可以理解成集群的[0-16383]slot映射不完全时进入fail状态。
-
如果集群超过半数以上master挂掉,无论是否有slave,集群进入fail状态。
8.3 安装 Ruby
集群管理工具(redis-trib.rb)是使用 ruby 脚本语言编写的。
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安装 ruby
sudo apt-get install ruby
-
上传 redis-3.0.0.gem 到 linux
-
安装 ruby 和 redis 接口
gem install redis-3.0.0.gem
-
将 redis-3.0.0 包下 src 目录中的以下文件拷贝到 redis/redis-cluster/
cd /usr/local/redis/
mkdir redis-cluster
cd /root/redis-3.0.0/src/
cp redis-trib.rb /usr/local/redis/redis-cluster
8.4 搭建集群
搭建集群最少需要 3 台主机,如果每台主机再配置一台从机的话,则最少需要6台机器。端口设计:7001-7006
-
复制出一个7001机器
cp bin ./redis-cluster/7001 -r
-
如果存在持久化文件,则删除
rm -rf appendonly.aof dump.rdb
-
设置集群参数,修改redis.conf
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修改端口
-
复制出7002-7006机器
cp 7001/ 7002-r
cp 7001/ 7003-r
cp 7001/ 7004-r
cp 7001/ 7005-r
cp 7001/ 7006-r
-
修改7002-7006机器端口
-
创建文件 start-all.sh
cd 7001
./redis-server redis.conf
cd ..
cd 7002
./redis-server redis.conf
cd ..
cd 7003
./redis-server redis.conf
cd ..
cd 7004
./redis-server redis.conf
cd ..
cd 7005
./redis-server redis.conf
cd ..
cd 7006
./redis-server redis.conf
cd ..
-
修改文件权限
chmod u+x start-all.sh
-
执行文件,启动六台机器
./start-all.sh
-
创建集群
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.126.128:7001 192.168.126.128:7002 192.168.126.128:7003 192.168.126.128:7004 192.168.126.128:7005 192.168.126.128:7006
8.5 连接集群
root@ubuntu:/usr/local/redis/redis-cluster/7001# ./redis-cli -p 7001 -c
-c 指定集群连接
8.6 查看集群信息
-
查看集群信息
192.168.126.128:7002> cluster info cluster_state:ok cluster_slots_assigned:16384 cluster_slots_ok:16384 cluster_slots_pfail:0 cluster_slots_fail:0 cluster_known_nodes:6 cluster_size:3 cluster_current_epoch:6 cluster_my_epoch:2 cluster_stats_messages_sent:260 cluster_stats_messages_received:260
-
查看集群节点
192.168.126.128:7002> cluster nodes 3a15e73dacb512745156535ae7f959acf65ae12e 192.168.126.128:7005 slave 23e173cdc0b7673dc28cae70efaabbc41308bfdc 0 1531452321139 5 connected 2a58a53a5b10f7bd91af04128a6ed439d534c0ee 192.168.126.128:7001 master - 0 1531452322145 1 connected 0-5460 d0808388485dd08f1a2ecdfe3d2b213742d0050d 192.168.126.128:7004 slave 2a58a53a5b10f7bd91af04128a6ed439d534c0ee 0 1531452318117 4 connected 23e173cdc0b7673dc28cae70efaabbc41308bfdc 192.168.126.128:7002 myself,master - 0 0 2 connected 5461-10922 2af2312acc56552f9f73470f90d9a51973fc74d3 192.168.126.128:7006 slave 78faf92cfdbd12e1b27b270fb0798e67017f4d0b 0 1531452320132 6 connected 78faf92cfdbd12e1b27b270fb0798e67017f4d0b 192.168.126.128:7007 master - 0 1531452319123 3 connected 10923-16383
8.7 jedis连接集群
@Test
public void jedisCluster() {
// 创建jedisCluster
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7004));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7005));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7006));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.242.137", 7007));
JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes);
cluster.set("s4", "444");
String result = cluster.get("s4");
System.out.println(result);
cluster.close();
}
8.8 使用 spring
配置 applicationContext.xml
<!-- 连接池配置 -->
<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<!-- 最大连接数 -->
<property name="maxTotal" value="30" />
<!-- 最大空闲连接数 -->
<property name="maxIdle" value="10" />
<!-- 每次释放连接的最大数目 -->
<property name="numTestsPerEvictionRun" value="1024" />
<!-- 释放连接的扫描间隔(毫秒) -->
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="30000" />
<!-- 连接最小空闲时间 -->
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="1800000" />
<!-- 连接空闲多久后释放, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲连接数 时直接释放 -->
<property name="softMinEvictableIdleTimeMillis" value="10000" />
<!-- 获取连接时的最大等待毫秒数,小于零:阻塞不确定的时间,默认-1 -->
<property name="maxWaitMillis" value="1500" />
<!-- 在获取连接的时候检查有效性, 默认false -->
<property name="testOnBorrow" value="true" />
<!-- 在空闲时检查有效性, 默认false -->
<property name="testWhileIdle" value="true" />
<!-- 连接耗尽时是否阻塞, false报异常,ture阻塞直到超时, 默认true -->
<property name="blockWhenExhausted" value="false" />
</bean>
<!-- redis集群 -->
<bean id="jedisCluster" class="redis.clients.jedis.JedisCluster">
<constructor-arg index="0">
<set>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7001"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7002"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7003"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7004"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7005"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg index="0" value="192.168.101.3"></constructor-arg>
<constructor-arg index="1" value="7006"></constructor-arg>
</bean>
</set>
</constructor-arg>
<constructor-arg index="1" ref="jedisPoolConfig"></constructor-arg>
</bean>
测试代码
private ApplicationContext applicationContext;
@Before
public void init() {
applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
"classpath:applicationContext.xml");
}
// redis集群
@Test
public void testJedisCluster() {
JedisCluster jedisCluster = (JedisCluster) applicationContext
.getBean("jedisCluster");
jedisCluster.set("name", "zhangsan");
String value = jedisCluster.get("name");
System.out.println(value);
}
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