一、Redis是什么
Redis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。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
Redis官网只有Linux版本，而没有windows对应版本，在Windows系统下的安装参考：https://blog.csdn.net/hwangfantasy/article/details/66542822。
1.1、使用redis客户端
二、Redis数据结构
redis是一种高级的key：value存储系统，其中value支持五种数据类型：
1、字符串（strings）
2、字符串列表（lists）
3、字符串集合（sets）
4、有序字符串集合（sorted sets）
5、哈希（hashes）
而关于key，有几个点要提醒大家：
1、key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，且会降低查找的效率；
2、key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低；
3、在一个项目中，key最好使用统一的命名模式，例如user:10000:passwd。
2.1、strings
有人说，如果只使用redis中的字符串类型，且不使用redis的持久化功能，那么，redis就和memcache非常非常的像了。这说明strings类型是一个很基础的数据类型，也是任何存储系统都必备的数据类型。
字符串类型的用法就是这么简单，因为是二进制安全的，所以你完全可以把一个图片文件的内容作为字符串来存储。另外，我们还可以通过字符串类型进行数值操作：在遇到数值操作时，redis会将字符串类型转换成数值。
由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性，所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果，假如，在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值（值为2），然后对其同时进行了加1的操作，那么，最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。
2.2、lists
redis的另一个重要的数据结构叫做lists，翻译成中文叫做“列表”。
首先要明确一点，redis中的lists在底层实现上并不是数组，而是链表，也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说，在头部和尾部插入一个新元素，其时间复杂度是常数级别的，比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素，和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。
虽然lists有这样的优势，但同样有其弊端，那就是，链表型lists的元素定位会比较慢，而数组型lists的元素定位就会快得多。
lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素，用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素，用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子：
lists的应用相当广泛，随便举几个例子：
1、我们可以利用lists来实现一个消息队列，而且可以确保先后顺序，不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
2、利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
3、在博客系统中，每篇博文的评论也可以存入一个单独的list中。
2.3、集合
redis的集合，是一种无序的集合，集合中的元素没有先后顺序。集合相关的操作也很丰富，如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。
//向集合myset中加入一个新元素"one"
127.0.0.1:6379> sadd myset "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
(integer) 1
//列出集合myset中的所有元素
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "one"
2) "two"
//判断元素1是否在集合myset中，返回1表示存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "one"
(integer) 1
//判断元素3是否在集合myset中，返回0表示不存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "three"
(integer) 0
//新建一个新的集合yourset
127.0.0.1:6379> sadd yourset "1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers yourset
1) "1"
2) "2"
//对两个集合求并集
127.0.0.1:6379> sunion myset yourset
1) "1"
2) "one"
3) "2"
4) "two"
对于集合的使用，也有一些常见的方式，比如，QQ有一个社交功能叫做“好友标签”，大家可以给你的好友贴标签，比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等，这时就可以使用redis的集合来实现，把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。
2.4、有序集合
redis不但提供了无序集合（sets），还很体贴的提供了有序集合（sorted sets）。有序集合中的每个元素都关联一个序号（score），这便是排序的依据。
很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的，比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等。老规矩，我们来看几个生动的例子：
//新增一个有序集合myzset，并加入一个元素baidu.com，给它赋予的序号是1：
127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素360.com，赋予它的序号是3
127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素google.com，赋予它的序号是2
127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com
(integer) 1
//列出myzset的所有元素，同时列出其序号，可以看出myzset已经是有序的了。
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
1) "baidu.com"
2) "1"
3) "google.com"
4) "2"
5) "360.com"
6) "3"
//只列出myzset的元素
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1
1) "baidu.com"
2) "google.com"
3) "360.com"
2.5、哈希
最后要给大家介绍的是hashes，即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。hashes存的是字符串和字符串值之间的映射，比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等，就很适合使用哈希。
我们来看一个例子：
//建立哈希，并赋值
127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34
OK
//列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "P1pp0"
5) "age"
6) "34"
//更改哈希中的某一个值
127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345
(integer) 0
//再次列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "12345"
5) "age"
6) "34"
三、Redis持久化
redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上；
AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将redis执行过的所有写指令记录下来，在下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。
其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。
如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样。
3.1、RDB
RDB方式，是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中，是一种快照式的持久化方法。redis在进行数据持久化的过程中，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，才会用这个临时文件替换上次持久化好的文件。正是这种特性，让我们可以随时来进行备份，因为快照文件总是完整可用的。
对于RDB方式，redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，而主进程是不会进行任何IO操作的，这样就确保了redis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。
虽然RDB有不少优点，但它的缺点也是不容忽视的。如果你对数据的完整性非常敏感，那么RDB方式就不太适合你，因为即使你每5分钟都持久化一次，当redis故障时，仍然会有近5分钟的数据丢失。所以，redis还提供了另一种持久化方式，那就是AOF。
3.2、AOF
AOF，英文是Append Only File，即只允许追加不允许改写的文件。
如前面介绍的，AOF方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍，就这么简单。
我们通过配置redis.conf中的appendonly yes就可以打开AOF功能。如果有写操作（如SET等），redis就会被追加到AOF文件的末尾。
默认的AOF持久化策略是每秒钟fsync一次（fsync是指把缓存中的写指令记录到磁盘中），因为在这种情况下，redis仍然可以保持很好的处理性能，即使redis故障，也只会丢失最近1秒钟的数据。
如果在追加日志时，恰好遇到磁盘空间满、inode满或断电等情况导致日志写入不完整，也没有关系，redis提供了redis-check-aof工具，可以用来进行日志修复。
因为采用了追加方式，如果不做任何处理的话，AOF文件会变得越来越大，为此，redis提供了AOF文件重写（rewrite）机制，即当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。举个例子或许更形象，假如我们调用了100次INCR指令，在AOF文件中就要存储100条指令，但这明显是很低效的，完全可以把这100条指令合并成一条SET指令，这就是重写机制的原理。
在进行AOF重写时，仍然是采用先写临时文件，全部完成后再替换的流程，所以断电、磁盘满等问题都不会影响AOF文件的可用性，这点大家可以放心。
AOF方式的另一个好处，我们通过一个“场景再现”来说明。某同学在操作redis时，不小心执行了FLUSHALL，导致redis内存中的数据全部被清空了，这是很悲剧的事情。不过这也不是世界末日，只要redis配置了AOF持久化方式，且AOF文件还没有被重写（rewrite），我们就可以用最快的速度暂停redis并编辑AOF文件，将最后一行的FLUSHALL命令删除，然后重启redis，就可以恢复redis的所有数据到FLUSHALL之前的状态了。是不是很神奇，这就是AOF持久化方式的好处之一。但是如果AOF文件已经被重写了，那就无法通过这种方法来恢复数据了。
虽然优点多多，但AOF方式也同样存在缺陷，比如在同样数据规模的情况下，AOF文件要比RDB文件的体积大。而且，AOF方式的恢复速度也要慢于RDB方式。
如果你直接执行BGREWRITEAOF命令，那么redis会生成一个全新的AOF文件，其中便包括了可以恢复现有数据的最少的命令集。
如果运气比较差，AOF文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件，而是报错退出。这时可以通过以下步骤来修复出错的文件：
1、备份被写坏的AOF文件
2、运行redis-check-aof –fix进行修复
3、用diff -u来看下两个文件的差异，确认问题点
4、重启redis，加载修复后的AOF文件
3.3、AOF重写
AOF重写的内部运行原理，我们有必要了解一下。
在重写即将开始之际，redis会创建（fork）一个“重写子进程”，这个子进程会首先读取现有的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。
与此同时，主工作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。
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。
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文件中了。
3.4、如何选择RDB和AOF
对于我们应该选择RDB还是AOF，官方的建议是两个同时使用。这样可以提供更可靠的持久化方案。
四、主从同步
像MySQL一样，redis是支持主从同步的，而且也支持一主多从以及多级从结构。
主从结构，一是为了纯粹的冗余备份，二是为了提升读性能，比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。
redis的主从同步是异步进行的，这意味着主从同步不会影响主逻辑，也不会降低redis的处理性能。
主从架构中，可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能，只让从服务器进行持久化，这样可以提高主服务器的处理性能。
在主从架构中，从服务器通常被设置为只读模式，这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令，所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此，那可以考虑给重要指令进行重命名，来避免命令被外人误执行。
4.1、同步原理
从服务器会向主服务器发出SYNC指令，当主服务器接到此命令后，就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作，也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间，主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。
在BGSAVE指令执行完成后，主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器，从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上，然后再将其读取到内存中。这个动作完成后，主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。
另外，要说的一点是，即使有多个从服务器同时发来SYNC指令，主服务器也只会执行一次BGSAVE，然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前，如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话，都会进行一次主从之间的全量的数据同步；而在2.8版本之后，redis支持了效率更高的增量同步策略，这大大降低了连接断开的恢复成本。
主服务器会在内存中维护一个缓冲区，缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后，从服务器会尝试再次与主服务器连接，一旦连接成功，从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置（replication offset）”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后，首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配，其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中，如果两者都满足的话，主服务器就会向从服务器发送增量内容。
增量同步功能，需要服务器端支持全新的PSYNC指令。这个指令，只有在redis-2.8之后才具有。
五、Redis 总结
5.1、Redis的优势
性能极高 – redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
丰富的数据类型 – redis支持二进制安全的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
丰富的特性 – redis还支持 publish/subscribe，通知，key 过期等等特性。
5.2、Redis与其他key-value存储有什么不同？
redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，应用数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。
六、Java操作Redis（Jedis入门）
JedisDemo1
package om.zxt.redis;
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* @ClassName：JedisDemo1.java
* @Description：jedis的测试
* @author zxt
* @Date：2018年3月28日 上午8:25:19
*/
public class JedisDemo1 {
private JedisPool jedisPool;
private static Jedis jedis;
public static void main(String[] args) {
jedis = new Jedis("localhost");
System.out.println("连接成功");
//查看服务是否运行
System.out.println("服务正在运行: "+jedis.ping());
}
/**
* @Description: 单实例测试
* @return: void
*/
@Test
public void demo1() {
// 1、设置ip地址和端口
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 2、保存数据
jedis.set("name", "zxt");
// 3、获取数据
String value = jedis.get("name");
System.out.println(value);
// 4、释放资源
jedis.close();
}
/**
* @Description: 连接池方式连接
* @return: void
*/
@Test
public void demo2() {
// 1、获取连接池的配置对象
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
config.setMaxTotal(30);
// 设置最大空闲连接数
config.setMaxIdle(10);
jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
// 获取核心对象
Jedis jedis = null;
try {
// 通过连接池获得连接
jedis = jedisPool.getResource();
// 设置数据
jedis.set("age", "24");
// 获取数据
String age = jedis.get("age");
System.out.println(age);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放资源
if(jedis != null) {
jedis.close();
}
if(jedisPool != null) {
jedisPool.close();
}
}
}
}
RedisClient.java
public class RedisClient {
private static Jedis jedis;
private static JedisPool jedisPool;
static {
initialPool();
}
public static Jedis getMyRedis() {
jedis = jedisPool.getResource();
return jedis;
}
/**
* @Description: 初始化Jedis的连接池
* @return: void
*/
private static void initialPool() {
// 1、获取连接池的配置对象
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
config.setMaxTotal(30);
// 设置最大空闲连接数
config.setMaxIdle(10);
// 获取连接时的最大等待毫秒数
config.setMaxWaitMillis(1000l);
jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
}
}
测试：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = RedisClient.getMyRedis();
System.out.println("连接成功");
// 存储数据到列表中
jedis.lpush("site-list", "Runoob");
jedis.lpush("site-list", "Google");
jedis.lpush("site-list", "Taobao");
// 获取存储的数据并输出
List list = jedis.lrange("site-list", 0, 2);
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println("列表项为: " + list.get(i));
}
System.out.println("=========输出Redis中的所有key值=============");
// 获取Redis中的所有数据并输出
Set keys = jedis.keys("*");
Iterator it=keys.iterator() ;
while(it.hasNext()){
String key = it.next();
System.out.println(key);
}
// 释放资源
if(jedis != null) {
jedis.close();
}
}
}
