Redis笔记
Nosql概述
为什么要用Nosql
1、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，更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力！
思考一下，这种情况下：正规网站的瓶颈是什么？
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！
2、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：优化数据结构何索引–>文件缓存（IO）–>Memcached（当时最热门的技术！）
3、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
早些年innodb：行锁
订单、用户、支付
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！
4、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）
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，表几乎没法更大 ！
目前一个基本
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数据库的，Nosql 可以很好的处理以上的情况！
什么是NoSQL
NoSQL
NoSQL = Not Only SQL (不仅仅是SQL)
关系型数据库：表格，行，列
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！不需要多月的操作就可以横向扩展的！Map
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，性能会比较高！）
3、数据类型是多样样型的！（不需要事先涉及数据库！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 和 NoSQL java
传统的 RDBMS - 结构化组织 - SQL - 数据和关系都存在单独的表中 - 操作操作，数据定义语言 - 严格的一致性 - 基础的事务 - ......
Nosql
— 不仅仅是数据
— 没有固定的查询语言
— 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 （异地多话！） 初级叫架构师！
— 高性能，高可用，高可扩展
— .....
了解：3V+3高
大数据时代的3V：主要是描述问题
-
海量Volume
-
多样Varlety
-
实时Velocity
大数据时代的3高：主要是对程序的要求
-
高并发
-
高可扩（随时水平拆分，机器不够了，可以扩展机器来）
-
高性能（保证用户体验和性能 !）
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。
技术没有高低之分，就看你如何取使用！（提升内功，思维的提高！）
阿里巴巴演进分析
思考问题 这么多的东西难道都是一个数据库中的吗？
-
敏捷开发
- 业务快速增长，每天都要上线大量的小需求
- 应用系统日益膨胀，耦合恶化，架构越来越复杂，会带来更高的开发成本。如何保持业务开发敏捷性？
-
开放
-
Facebook 和 AppStore带来的启示，如何提升网站的开
放性，吸引第三方开发者加入到网站的共建中来？
-
-
体验
- 网站的并发压力快速增长，用户却对体验提出了更高的要求
任何一家互联网的公司，都不可能只是简简单单让用户用就好！
大量公司做都是相同的业务;（竞拍协议）
如果你未来想当一个架构师：没有什么是加一层解决不了的！
# 1.商品的基本信息
名称、价格、商家信息：
关系型数据库就可以解决了！ MySQL / Oracle（淘宝早些年就取了IOE了！ - 王坚）
淘宝内部的 MySQL 不是大家用的 Mysql
#2、商品的描述、评论（文字比较多）
文档型数据库中，MongoDB
#3、图片
分布式文件系统 FastDFS
- 淘宝自己的 TFS
- Gooale的 GPS
- Hadoop HDFS
- 阿里云的 OSS
#4、商品的关键字（搜索）
- 搜索引擎 solr elasticsearch
- ISerach：多隆
#5、商品热门的波段信息
- 内存数据库
- Redis Tair、Memache...
#6、商品的交易，外部的支付接口
- 三方应用
要知道，一个简单地网页背后的技术一定不是大家所想的那么简单！
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？
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中中间的产品！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；
四者对比！
Redis入门
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。
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、狂神的公众号：狂神说
2、官网：https://redis.io/
Redis推荐都是在Linux服务器上搭建的，我们是基于Linux学习！
Windows安装
1、下载安装包：https://github.com/dmajkic/redis/releases
2、下载完毕得到压缩包：
3、解压到自己电脑上的环境目录下的就可以的！Redis 十分的小，只有5M
redis-server.exe 启动服务
redis-cli.exe 客户端
redis-check-aof 检查aof持久化文件
redis-benchmark.exe 测试性能的
4、开启Redis，双击运行服务即可！
开启的同时，同时开启redis-客户端
记住一句话，Window下使用确实简单，但是Redis 推荐我们使用Linux去开发使用！
Linux安装
1、下载安装包！ redis-5.0.8.tar.gz
2、解压Redis的安装包！程序/
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rXQPFiSc-1610481642468)(C:\Users\罗小白\Desktop\redis笔记\图片\1606318324.jpg)]
3、进入解压后的文件，可以看到我们redis的配置文件
4、基本的环境安装
yum install gcc-c++
5、redis的默认安装路径 /usr/local/bin
6、将redis配置文件，复制到我们当前目录下
7、redis默认不是后台的，修改配置文件！
8、启动Redis服务！
9、使用redis-cli 进行连接测试！
10、查看redis的进程是否开启！
11、如何关闭Redis服务呢？ shutdown
12、再次查看进程是否存在
13、后面我们会使用单机多Redis启动集群测试!
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！
图片来自菜鸟教程：
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？
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[3] keys * # 查看数据库所有的key
清除当前的数据库 flushdb
清除全部数据库的内容 FLUSHALL
127.0.0.1:6379[3]>flushdb
ok
127.0.0.1:6379[3]>keys *
(empty list or set)
思考：为什么redis 是6379！（了解一下即可！）
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表现，就使用单线程了！所有就使用了单线程了！
Redis 是C语言写的，官方提供的数据为 1000000+ 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上下文切换！）一定比单线程效率高！
先去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！
五大数据类型
Redis-Key
String
List
Set
Hash
Zset
三种特殊数据类型
geospatial
hyperloglog
bitmaps
Redis是一个开源的(BSD许可)，内存中的数据结构存储，用作数据库，缓存和消息中间件MQ。它支持数据结构，如字符串、散列、列表、集合、使用范围查询的排序集合、位图、超loglog、使用半径查询的地理空间索引和流。Redis有内置的复制，Lua脚本，LRU驱逐，事务和不同级别的磁盘持久性，并提供高可用性通过Redis哨兵和自动分区与Redis集群。
您可以对这些类型运行原子操作，如附加到字符串;在散列中递增值;将元素推入列表;计算集的交、并、差;或者获取排序集合中排名最高的成员。
为了实现它出色的性能，Redis使用内存中的数据集。根据您的用例，您可以通过每隔一段时间将数据集转储到磁盘，或者将每个命令附加到日志中来持久化它。如果您只是需要一个功能丰富的、网络的、内存中的缓存，那么可以选择性地禁用持久性。
Redis也支持琐碎到设置的主从异步复制，非常快的非阻塞第一次同步，自动重连接与部分重同步在网络分割。
其他功能包括:
交易
发布/订阅
Lua脚本
生存时间有限的键
键的LRU回收
自动故障转移
你可以使用大多数编程语言的Redis。
Redis是用ANSI C编写的，可以在大多数POSIX系统中工作，如Linux， *BSD, OS X，没有外部依赖。Linux和OS X是Redis开发和测试最多的两种操作系统，我们建议使用Linux进行部署。Redis可以在像SmartOS这样的solaris衍生系统中工作，但是它的支持已经是最好的了。没有官方对Windows构建的支持。
我们现在讲解的所以命令大家一定要全部记住，后面我们使用SpringBoot。Jedis，所有的方法就是这些命令！
Redis-Key
127.0.0.1：6379> keys * # 查看所有的key
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name kuangshen # set key
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)
127.0.0.1:6379> EXISTS name1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1 # 移除当前的key
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name qinjiang
ok
127.0.0.1:6379> key *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> get name
"qinjiang"
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 # 查看单签key的剩余时间
(integer) 4
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get name
(nil)
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
单点登录，过期时间
后面如果遇到不会的命令，可以在官网查找
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 # 设置值
ok
127.0.0.1:6379> get key1 # 获取值
"v1"
127.0.0.1:6379> keys * # 获取所有的key
1) "key1"
127.0.0.1:6379> EXISTS key1 # 判断某一个key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> APPEND key1 "hello" # 追加字符串，如果1当前key不存在，就相当于setkey
(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 ".kuangshen"
(integer) 17
127.0.0.1:6379> STRLEN key1
(integer) 17
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello.kuangshen"
#############################################
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 # 自增1 浏览量变为1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get views
"2"
127.0.0.1:6379> decr views # 自减1 浏览量-1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) 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 # 可以设置补偿，指定增量！
(integer) 9
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10
(integer) 19
127.0.0.1:6379> DECRBY views 5
(integer) 14
#############################################
# 字符串范围 range
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,kuangshen" # 设置 key1 的值
ok
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,kuangshen"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 3 # 截取字符串 [0,3]
"hell"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 # 获取全部的字符串 和 get key是一样的
"hello,kuangshen"
# 替换！
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 # 替换指位置开始的字符串！
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
##############################################
# setex (set with expire) # 设置过期时间
# setnx (set if not exist) # 不存在在设置 （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
(integer) 26
127.0.0.1:6379> ttl 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) "key2"
2) "mykey"
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
127.0.0.1:6379> get mykey
"redis"
##########################################
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) "k1"
2) "k2"
3) "k3"
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)
# 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}:{filed} ，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"
############################################
getset # 先get然后再set
127.0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在，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命令都是开头用I开头的，Redis不区分大小命令
########################################
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）
(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> LPUSH list 0 -1 # 获取list中值！
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LPUSH list 0 1 # 通过区间获取具体的值！
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> Rpush list righr # 将一个值或者多个值，插入到列表头部（左）
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LPUSH list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "righr"
########################################
LPOP
RPOP
127.0.0.1:6379> LPUSH list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "righr"
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
"righr"
127.0.0.1:6379> LPUSH list 0 -1
1) "two"
2) "one"
########################################
Lindex
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> Lindex list 1 # 通过下标获得 list 中的某一个值！
"one"
127.0.0.1:6379> Lindex list 0
"two"
########################################
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
########################################
移除指定的值！
取关 uid
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> Lrem list 2 three
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
########################################
trim 修剪：list 截断！
127.0.0.1:6379> key *
(empty list or set)
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> 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"
########################################
rpoplpush # 移除列表的最后一个元素，将他移动到新的列表中！
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
"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，确实存在改值！
1) "hello2"
########################################
lset 将列表中指定下标的替换为另外一个值，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取更新就会报错
(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
########################################
lnsert
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"
小结
- 他实际上是一个链表，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
- 如果移动了所有值，空链表，也代表不存在1
- 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中的值是不能重读的！
#############################################
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 "kuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "lovekuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset # 查看指定set的所有值
1) "hello"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMEBER 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> scard myset # 获取set集合中的内容元素个数！
(integer) 4
#############################################
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> SISMEMBER myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
#############################################
set 无序不重复集合，抽随机！
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset # 随机抽选出一个元素
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset 2 # 随机抽选出指定个数的元素
1) "lovekuangshen"
2) "lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset 2
1) "lovekuangshen"
2) "lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset # 随机抽取出一个元素
"lovekuangshen2"
#############################################
移除指定的key，随机删除key！
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
1) "lovekuangshen2"
2) "lovekuangshen"
3) "kuangshen"
127.0.0.1:6379> spop myset # 随机删除一些set集合中的元素！
"lovekuangshen2"
127.0.0.1:6379> spop myset
"lovekuangshen"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
1) "kuangshen"
#############################################
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 "kuangshen"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "kuangshen" # 将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset2
1) "kuangshen"
2) "set2"
#############################################
w微博，B站，共同关注！(并集)
数字集合类：
- 差集
- 交集
- 并集
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) "e"
4) "a"
5) "d"
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（六度分割理论）
Hash （哈希）
Map集合，Key-map集合！时候这个值是一个map集合！本质和String类型没有太大区别，还说一个简单的 key-value！
set myhash field kuangshen
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 kuangshen # set一个只体 key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 # 获取一个字段值
"kuangshen"
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 hello field2 world # set多个 key-value
ok
127.0.0.1:6379> hset 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> hdel myhash field1 # 删除hash指定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"
###########################################################
hlen
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
ok
127.0.0.1:6379> hgeta
(error) ERR unknown command hgeta , with args beginning with:
127.0.0.1:6379> HGETALL
(error) ERR wrong number of arguments for 'hgetall' command
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> 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
###########################################################
# 只获得所有field
# 只获得所有value
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"
###########################################################
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
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！
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"
###########################################################
排序如何实现
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 kuangshen
(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！
1) "kuangshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf
1) "kuangshen"
2) "xiaohong"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 显示全部的用户并且附带成绩
1) "kuangshen"
2) "SOO"
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员工的降序排序！
1) "kuangshen"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
###########################################################
#移除rem中的元素
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1 # 从大到小进行排序！
1) "kuangshen"
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) "kuangshen"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> zrange salary # 获取有序集合中的个数
(integer) 2
###########################################################
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 kuangshen
(integer) 2
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
其与的一些AAPI，通过我们的学习吗，你们剩下的如果工作中有需要，这个时候你可以去查查看官方文档！
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！
三种特殊数据类型
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！这个功能就可以推算地理位置的消息，两地之间的距离，方圆几里的人！
可以查询一些测试数据…网址
只有 六个命令
getadd
# getadd 添加地理位置
# 规则：两级无法直接添加，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-85.05112878度到85.05112878度。
当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
# 127.0.0.1:6379> groadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR inavalid longitude,latutude pair 39.900000,116.400000
# 参数 key 值（）
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 chongqi 114.05 22.52 shengzheng
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 xian
(integer) 2
getpos
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing # 获取指定的城市的经度和纬度！
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.39999896287918091"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqi
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.39999896287918091"
2) 1) "106.39999896287918091"
2) "29.39999896287918091"
GEODIST
两个人的距离！
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 beijing shanhai km # 查看上海到北京的直线距离
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing shanhai km # 查看上海到北京的直线距离
"1464.0708"
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？（获得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，才会让结果更加请求！
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 以100，30这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shenzhen"
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 1000 km withcoord # 显示他人的定位信息
1) 1) "chongqin"
2) 1) "106.1231231241231"
2) "29.1231231241231"
2) 1) "xian"
2) 1) "108.1231231241231"
2) "34.1231231241231"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1# 筛选出指定的结果！
1) 1) "chongqin"
2) "341.9375"
3) 1) "106.1231231241231"
2) "29.1231231241231"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqin"
2) "341.9375"
3) 1) "106.1231231241231"
2) "29.1231231241231"
2) 1) "xian"
2) "341.9375"
3) 1) "106.1231231241231"
2) "29.1231231241231"
GEORADIUSBYMEMBER
#找出位于指定元素周围的其他元素
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
GEOHASH命令 返回一个或多个位置元素的 Geohash元素
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，那么距离越近！
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqi
1) "wx4fbxxfke()"
2) "wm5xzrybty"
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 #查看地图中的所有元素
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanhai"
6) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing # 移除指定元素！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
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，2^64 不同的元素的技术，只需要废 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！我们的目的就是为了计数，而不是保存用户id；
0.81%错误率！统计UV任务，可以忽略不记的！
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 x c v b n m # 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 9
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) 15
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 或者自己的数据类型即可！
Bitmaps
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 Bitmaps！
Bitmaps 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 = 365 bit 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！
周一：1 周二：0 周三：0 周四：1…
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9sIRuSH5-1610481642495)(C:\Users\罗小白\Desktop\redis笔记\图片\1607046412(1)].jpg)
查看某一天是否打卡！
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
统计操作，统计 打卡的天数1
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
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
Reis单条命令式保存原子性的，但是事务不保证原子性！
redis的事务！
- 开启事务（ multi ）
- 命令入队（ 其他命令）
- 执行事务（ exec）
正常执行事务
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
# 命令入职
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set K3 V3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) "OK"
放弃事务！
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> 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)
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> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> getset k3 # 错误命令
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务保存！
(error) EXECABORT Transaction because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 # 所有命令都没有执行
(nil)
运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性，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> incr k1 # 会hi下的时候失败！
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 V3
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range # 虽然第一次命令报错了，但是依旧正常执行了！
2) ok
3) ok
4) "v3"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> get k3
"v3"
监控！Watch
悲观锁：
- 悲观锁，什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！
乐观锁：
-
很乐观，认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！更新的数据的时候去判断一下，再此期间是否有人修改过这个数据，version！
-
获取 version
-
更新的时候比较 version
Redis测监视测试
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，这个时候被正常执行成功！
ok
127.0.0.1:6379> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20
测试多线程修改值，使用watch 可以当作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> DECRBY money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCRBY out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> 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)
如果修改失败，获取最新的值就好
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z1C7kgbx-1610481642496)(C:\Users\罗小白\Desktop\redis笔记\图片\1607079348(1)].jpg)
Jedis
我们要使用Java来操作Redis。
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！
知其然并知其所以然。
测试
1、导入对应的依赖
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.62</version>
</dependency>
</dependencies>
2、编码测试：
- 连接数据库
- 操作命令
- 断开连接！
public class TestPing {
public static void main(String[] args){
// 1、 new Jedis 对象即可
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
// jedis 所有的命令就是我们之前学习的所有命令！所以之前的指令学习很重要
System.out.println(jedis.ping());
}
}
输出：
常用的API
String
List
Set
Hash
Zset
所有的的api命令，就是我们对应的上面学习的指令，一个都没变化！
事务
public class TestTX {
public static void main(String[] args){
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
jedis.flushDB();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("hello","world");
jsonObject.put("name","kuangshen");
// 开启事务
Transaction multi = jedis.multi();
String result = jsonObject.toJSONString();
// jedis.watch(result)乐观锁
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(); //关闭事务
}
}
}
SpringBoot整合
SpringBoot 操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis！
SpringData 也是和 SpringBoot齐名的项目！
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众共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数量了，Nio 模式
源码分析：
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(
name = {
"redisTemplate"}
)
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
整合测试一下
1、导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
2、配置连接
# 配置redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
3、测试！
@SpringBootTest
class LuobinApplicationTests {
@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
// 除了进本的操作，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CURD
// 获取redis的连接对象
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().
// connection.flushDb();
// connection.flushAll();
redisTemplate.opsForValue().set("mykey","kuangshen");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
}
}
自定义Redis Template
package org.magic.redis.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.DefaultTyping;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @Author 无关痛痒
* @create 2020/5/8
* @Description: 方法是自定义redis的配置类，自定义序列化器
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(connectionFactory);
//自定义Jackson序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, DefaultTyping.NON_FINAL);
jsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
//key使用String的序列化方式
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
//hash的key也是用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
//value的key使用jackson的序列化方式
template.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
//hash的value也是用jackson的序列化方式
template.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
所有的redis操作，其实对于java开发人员来说，十分的简单，更重要是要去理解redis的思想和每一种数据结构的用处和作用场景！
Redis.conf详解
启动的时候，就通过配置文件来启动！
行家有没要，出手就知道======
单位
1、配置文件 unit单位 对大小写不敏感！
包含
就是好比我们学习Spring、Improt、include
网络
bind 127.0.0.1 # 绑定的ip
protected-mode yes # 保护模式
port 6379 # 端口设置
通用 GENERAL
daemonize yes # 以守护进程的方式运行，默认是no，我们需要自己开去为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 leve)
# notive (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 yes # 是否总是显示LOGO
快照
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，那么数据断电即失
# 如果 900内，如果至少有一个Key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300s内，如果至少10 Key进行了修改，我们及进行持久化操作
save 300 10
# 如果60s内，如果至少10000 key进行了修改，我们及进行持久化操作
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！
REPLICATION 复制，我们后面讲解主从复制的，时候再进行讲解
SECURITY 安全
可以在这里设置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密码
ok
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录即可
ok
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"
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 # 内存到达上线之后的处理策略
1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
2、allkeys-lru：删除了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
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, 可能丢失1s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
Redis持久化
面试和工作，持久化都是重点！
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！
RDB（Redis DataBase）
什么是RDB
在主从复制中，rdb就是备用了！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，待待久化过程都结束，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
如果恢复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) "/usr/local/bin" # 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
几乎就他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！dump.rdb
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程操作！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!
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执行过程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 appendoaly 改为yes就开启了 aof！
重启，redis 就可以生效了!
如果这个 aof 文件有错位，这时候 redis 是启动不起来的吗，我们需要恢复这个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，可能会丢失这1s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！
# rewrite 重写。
优点：
1、每一次修改都同步，文件的完整会更好！
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1
缺点：
1、相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，恢复的速度也比 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持久化方法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在不断变化比好备份），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，AOP重写的基础大小默认值是64M太小了，可以设到5G以上，默认不超过原大小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IO，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。
Redis发布订阅
消息队列
通信 队列 发送者 ====== 订阅者
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：
命令
这些命令被广泛用于构建即时通信应用，比如网络聊天室(chatroom)和实时广播、实时提醒等。
测试
订阅端：
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo # 订阅一个频道 kuangshenshuo
Reading message... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message" # 消息
2) "kuangshenshuo" # 那个频道的消息
3) "hello,kuangshen" # 消息的具体内容
1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,redis"
发送端：
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,kuangshen" # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" # 发布者发布消息到频道!
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
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 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。
使用场景：
1、实时消息系统！
2、事实聊天！（频道当作聊天室，将信息回显所有人即可）
3、订阅，关注系统都是可以的！
稍微复杂的场景我们就回使用消息中间件 MQ（）
Redis主从复制
1主人–仆人
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(或者没有从节点)，但一个从节点只能由一个主节点。
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、高可用基石：除了上述作业以外，主从复制还是哨兵和集群都能够实施的基础，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，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服务器处理所有的请求负载，压力较大：
2、从容量上，单个Redis服务器内容容量有限，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！
环境配置
只配置从库，不用配置主库！
127.0.0.1:6379> info repliaction # 查看当前库的信息
#Replication
role:master # 角色 master
connected_slave:0 # 没有从机
master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bdleb0c70882a
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000
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
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
修改完毕之后，启动我们的3个redis服务器，可以通过进程信息查看！
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）
127.0.0.1:6379> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host 6379 找谁当老大！
ok
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以的看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_app:3
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:14
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
master_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:14
# 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=42,lag=1 # 多了从机配置
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000
master_repl_offset:42
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:42
如果两个都配置完了，就是有两个从机的
真实的从主配置应该在配置文件中配置，这样的话是永久的，我们这里使用的是命令，暂时的！
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，都会字典被从机保存！
主机写：
从机只能读取内容！
测试：主机断开来连接，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！
复制原理
Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync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搭配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，将棋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）将自动执行！我们的数据一定可以在从机中看到！
层层链路
上一个M链接下一个S！
该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！其他的节点就可以连接到最新的这个主节点（手动）！如果这个时候老大恢复了，那就重新连接！
哨兵模式
（自动选举老大的模式）
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。
莫朝篡位的自动版，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。其原理是哨兵遥过发送命令，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。
- 当哨兵检测到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依次投票，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
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投票看让谁来接替称为主机，票数最多的，就会成为主机1
2、启动哨兵！
info replication
。。。。。。。。。。
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1)
哨兵日志！
如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当作从机，这就是哨兵模式的规则！
哨兵模式
优点：
1、哨兵集群，基于主从复制模式，所以的主从配置优点，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 不好啊在线扩容的，就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，里面有有很多选择！
哨兵模式的全部配置！
Redis缓存穿透和雪崩（面试高频）
服务的高可用
Redis缓存的作用，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，最重要的问题，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。
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，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，不符合则丢失，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大的空值的键；
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。
缓存击穿（量太大，缓存过期）
微博服务器宕机（）
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，就像在一个屏障上炸开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类书籍一般是热点书籍，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，会导致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。
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。Redis宕机！
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。于是所以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，倒不是非常指名，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。
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（在SpringCloud讲解过1）
这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列控制读取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
数据家人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钟。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。