redis学习笔记
Redis学习
学习方式：不是为了面试和工作学习！仅仅是为了兴趣！兴趣是最好的老师！
- 上手就用（是什么、怎么用！）
- 基本的理论先学习，然后将知识融汇贯通！
NOSQL概述
为什么要用Nosql
1、单机MySQL时代
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，更多的是去使用静态网页 HTML ~ 服务器压根没有太大的压力！
思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？
1、数据量如果太大、一个机器放不下了！
2、数据的索引 （B + Tree），一个机器也放不下 300万就一定要建立索引！
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三种情况之一，那么你就必须要晋级！
2、Memcache（缓存） + MySQL + 垂直拆分
网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话十分的麻烦！所以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：优化数据结构和索引–> 文件缓存（IO）–> Memcache（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MylSAM：表锁，十分影响效率！高并发下会出现严重的锁问题
转战lnnodb：行锁
慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力！MySQL 在哪个年代推出的分库分表！这个并没有多少公司使用！
MySQL 的集群，很好的满足了哪个年代的所有需求！
4、如今最近的时代
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，音乐，热榜！）
MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化快~！
MySQL 有的使用它来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，表几乎没法更改！
目前一个基本的互联网项目！
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！不需要多余的操作就可以横向扩展了！ 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的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）
3、数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！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、传统的 RDBMS 和 NoSQL
传统的 RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中 row col
- 数据操作，数据库定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
- ......
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，图像数据存储（社交关系）
- 最终一致性
- CAP定理 和 BASE （异地多活） 初级架构师！（狂神理念：只要学不死，就往死里学！）
- 高新能，高可用，高可扩
- ......
了解：3V+3高
大数据时代的3V：主要是描述问题的
- 海量（Volume）
- 多样（Variety）
- 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
- 高性能
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！
技术么有高低之分，就看你如何去使用！（提升内功，思维的提高！）
阿里巴巴演进分析
思考问题：这么多东西难道都是在一个数据库中的吗？
技术急不得，越是慢慢学，才越扎实！
开源才是技术的王道！
任何一家互联网公司，都不可能只是简简单单让用户能用就好了！
大量的公司做的都是相同的业务；（竞品协议）
随着这样的竞争，业务是越来越完善，然后对于开发者的要求也越来越高！
如果你未来想要当一个架构师：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（淘宝早年就去IOE了！- 王坚：推荐文章：阿里云的这群疯子：40分钟重要！）
淘宝内部的 MySQL 不是大家用的 MySQL
# 2、商品描述、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 GFS
- Hadoop HDFS
- 阿里云的 oss
# 4、商品的关键字（搜索）
- 搜索引擎 solr elasticsearch
- ISearch: 多隆（多去了解一下这些技术大佬！）
所有牛逼的人都有一段苦逼的岁月！但是你只要像SB一样的去坚持，终将牛逼！
# 5、商品热门的波段信息
- 内存数据库
- Reids Tair、MemCache...
# 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：
- 数据类型大多了！
- 数据源繁多，经常重构！
- 数据要改造，大面积改造？
解决问题：
这里以上都是NoSQL入门概述，不仅能够提高大家的知识，还可以帮助大家了解大厂的工作内容！
NoSQL的四大分类
KV键值对：
- 新浪：Redis
- 美团：Redis + Tair
- 阿里、百度：Redis + MemCache
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！
| 分类 | Examples举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 键值对（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。 | Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 |
| 列存储数据库 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系统 | 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 | 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 | 功能相对局限 |
| 文档型数据库 | CouchDB, MongoDB | Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） | Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 | 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 | 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。 |
| 图形(Graph)数据库 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 | 图结构 | 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 | 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群 |
敬畏之心可以使人进步！宇宙！科幻！
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。
redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
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、内存储存、持久化，内存中是断电即失、所以说持久化很重要（rdb、aof）
2、效率高，可以用于高速缓存
3、发布和订阅系统
4、地图信息分析
5、计时器、计数器（游览量！）
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、官网：https://redis.io/
2、中文网：http://www.redis.cn/
3、下载地址：通过官网下载即可！
注意：Windows在 GitHub上下载（停更很久了）
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/microsoftarchive/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就可以了！Redis十分的小，只有5M
4、开启Redis服务，双击运行服务即可！
5、使用Redis客户端来连接Redis（注意服务窗口不要关闭）
记住一句话，windows下使用确实简单，但是Redis推荐我们使用Linux去开发使用！
官网介绍说明：https://redis.io/docs/about/
中文网推荐使用说明：http://redis.cn/topics/introduction
Linux安装
1、官网下载最新版本的安装包！redis-7.0.5.tar.gz
2、将下载的压缩包通过Xftp上传到远程的Linux服务器上并且解压Redis的安装包！
3、通过如下命令将解压得到文件夹移动到上一级目录下
4、进入解压后的文件，可以看到我们Redis的配置文件
5、基本的环境安装
yum install gcc-c++
make
make install
6、Redis的默认安装路径 /usr/local/bin
7、将Redis的配置文件。复制到我们当前目录下
8、Redis默认不是后台启动的，修改配置文件！
9、启动Redis服务！
10、使用redis-cli 进行连接测试！
11、查看Redis的进程是否开启！
12、如何关闭Redis服务呢？shutdown
13、再次查看进程是否存在
14、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！
redis 性能测试工具可选参数如下所示：
| 序号 | 选项 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| 1 | -h | 指定服务器主机名 | 127.0.0.1 |
| 2 | -p | 指定服务器端口 | 6379 |
| 3 | -s | 指定服务器 socket | |
| 4 | -c | 指定并发连接数 | 50 |
| 5 | -n | 指定请求数 | 10000 |
| 6 | -d | 以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 | 3 |
| 7 | -k | 1=keep alive 0=reconnect | 1 |
| 8 | -r | SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值 | |
| 9 | -P | 通过管道传输 请求 | 1 |
| 10 | -q | 强制退出 redis。仅显示 query/sec 值 | |
| 11 | –csv | 以 CSV 格式输出 | |
| 12 | *-l*（L 的小写字母） | 生成循环，永久执行测试 | |
| 13 | -t | 仅运行以逗号分隔的测试命令列表。 | |
| 14 | *-I*（i 的大写字母） | Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待。 |
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> select 3 #切换数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> DBSIZE #查看DB大小！
(integer) 0
127.0.0.1:6379[3]> keys * #查看数据库所有的key
1) "name"
清除当前数据库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 array)
思考：为什么Redis的端口号是6379！粉丝效应！（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实现，就使用单线程了！所以就使用了单线程了！
Redis 是C语言写的，官方提供的数据为 100000+ 的QPS，完全不比同样是使用 key-value的MemCache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上下文会切换！）一定比单线程效率高！
先去了解一下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，所以所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，这个就是最佳方案！
五大数据类型
官网文档
全段翻译：
Redis是一个开源的(BSD许可的)内存数据结构存储，用作数据库、缓存、消息代理和流引擎。Redis提供了字符串、散列、列表、集合、有序集合等数据结构，具有范围查询、位图、超日志、地理空间索引和流。Redis具有内置的复制、Lua脚本、LRU回收、事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster的自动分区提供高可用性。
中文文档：
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件(MQ)。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。
我们现在学习的所有命令一定要记住，后面我们使用SpringBoot。Jedis，所有的方法就是这些命令！
单点登录
Redis-Key
127.0.0.1:6379> keys * # 查看所有的key
(empty array)
127.0.0.1:6379> set name lengyu # set key
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> set age 21
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> EXISTS name # 判断当前的key是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXISTS name1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1 # 移动当前的key 到 db 1 中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name lengyu
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> clear
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> get name
"lengyu"
127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10 # 设置过期时间，单位是秒
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name # 查看当前key的剩余时间
(integer) 5
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> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get name
(nil)
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379>
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
后面如果遇到不会的命令，可以在官网查看帮助文档！
String（字符串）
90%的Java程序员使用的 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> keys * # 获得所有的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，如果当前key不存在，就相当于setkey
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1 # 获得值
"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 ",lengyu"
(integer) 14
127.0.0.1:6379> STRLEN key1
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,lengyu"
127.0.0.1:6379> APPEND name zhangsan
(integer) 8
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "key1"
127.0.0.1:6379> get name
"zhangsan"
##################################################################################
# i++
# 步长 i+=
127.0.0.1:6379> set views 0 # 初始游览量为0
OK
127.0.0.1:6379> incr views # 自增1 游览量+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 游览量-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 # 可以设置步长，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
127.0.0.1:6379>
##################################################################################
# 字符串范围 range
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,lengyu" # 设置 key1 的值
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,lengyu"
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,lengyu"
# 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 # 替换指定位置开始的字符串！
(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) # 不存在再设置（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
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 25
127.0.0.1:6379> get 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) "mykey"
2) "key2"
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) "k3"
3) "k2"
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:zhuangsan,age:3} # 设置一个user:1 对象 值为 json字符串来保存一个对象！
# 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的！
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再set
127.0.0.1:6379> getset db redis # 如果值不存在，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除了我们的字符串还可以是我们的数字！
- 计数器
- 统计多单位的数量
- 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命令都是用l开头的，Redis不区分大小写命令
##################################################################################
127.0.0.1:6379> LPUSH list one # 将一个值或者多个值，插入到列表的头部（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> LRANGE list 0 -1 # 获取list中值！
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 # 通过区间获取具体的值！
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> RPUSH list right # 将一个值或者多个值，插入到列表的尾部（右）
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
127.0.0.1:6379>
##################################################################################
LPOP
RPOP
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
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
"right"
127.0.0.1:6379> LRANGE 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> keys *
(empty array)
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 "hello12"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> Rpush mylist "hello13"
(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) "hello12"
##################################################################################
rpoplpush # 移除列表的最后一个元素，并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 # 移除列表的最后一个元素，并将他移动到新的列表中！
"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，确实存在该值！
1) "hello2"
##################################################################################
lset # 将列表中指定下标的值替换为另一个值，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去更新就会报错
(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
##################################################################################
linsert # 将某一个具体的value插入到列表中某个元素的前面或者后面！
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
- 它实际上是一个链表，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
- 如果移除了所有值，空链表，也代表不存在！
- 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中的值是不能重复的！
##################################################################################
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 "lengyu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "lovelengyu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset # 查看指定set的所有值
1) "lengyu"
2) "hello"
3) "lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER 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
##################################################################################
srem
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> SMEMBERS myset
1) "lovelengyu2"
2) "lengyu"
3) "lovelengyu"
##################################################################################
set 无序不重复集合。抽随机！
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovelengyu2"
2) "lengyu"
3) "lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机抽选出一个元素
"lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"lengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2 # 随机抽选出指定个数的元素
1) "lengyu"
2) "lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2
1) "lengyu"
2) "lovelengyu"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机抽选出一个元素
"lengyu"
##################################################################################
随机删除key！
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovelengyu2"
2) "lengyu"
3) "lovelengyu"
127.0.0.1:6379> spop myset # 随机删除一些set集合中的元素！
"lengyu"
127.0.0.1:6379> spop myset
"lovelengyu2"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "lovelengyu"
##################################################################################
将一个指定的值，移动到另外一个set集合中！
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 "lengyu"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 "set2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "lengyu" # 将一个指定的值，移动到另外一个set集合中！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "lengyu"
2) "set2"
##################################################################################
微博，B站，共同关注！（并集）
数字集合类：
- 差集 SDIFF
- 交集 SINTER
- 并集 SUNION
127.0.0.1:6379> SDIFF key1 key2 # 差集
1) "a"
2) "b"
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) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
5) "e"
##################################################################################
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！时候这个值是一个map集合！本质和String类型没有太大的区别，还是一个简单的key-value！
set myhash field lengyu
##################################################################################
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 lengyu # set一个具体 key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1 # 获取一个字段值
"lengyu"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world # set多个 key-value
OK
127.0.0.1:6379> hmget 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> 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
##################################################################################
# 只获得所有的field
# 只获得所有的value
127.0.0.1:6379> hkeys myhash # 只获得所有的field
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash # 只获得所有的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
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three
(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 zhangsang
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 lengyu
(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) "lengyu"
2) "xiaohong"
3) "zhangsang"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1 # 从大到小进行排序！
1) "zhangsang"
2) "lengyu"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores # 显示全部的用户并且附带成绩
1) "lengyu"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
5) "zhangsang"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores # 显示工资小于2500员工的升序排列！
1) "lengyu"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
##################################################################################
移除zrem中的元素
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "lengyu"
2) "xiaohong"
3) "zhangsang"
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) "lengyu"
2) "zhangsang"
127.0.0.1:6379> zcard 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
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 3 lengyu
(integer) 1
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
其余的一些API，通过我们的学习中，剩下的如果工作中有需要，这个时候我们就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！
可以查询一些测试数据：http://www.jsons.cn/lngcode/
只有六个命令
geoadd
# geoadd 添加地理位置
# 规则：两极无法直接添加，我们一般都会下载城市数据，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> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
# 参数 key 值（经度、纬度、名称）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(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 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
geopos
获取当前定位：一定是一个坐标值！
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) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqi
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
geodist
两人之间的距离！
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 shanghai km # 查看上海到北京的直线距离
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing chongqi km # 查看重庆到北京的直线距离
"1464.0708"
georadius
我附近的人？（获取所有附近人的地址，定位！）通过半径来查询！
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 以110，30 这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqi"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中心距离的位置
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 显示他人的定位信息
1) 1) "chongqi"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
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) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
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 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
geohash 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示。
该命令将返回11个字符的Geohash字符串！
# 将二维的经纬度转换成一维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近！
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqi
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"
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> type china:city
zset
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1 # 查看地图中全部的元素
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
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) "shengzheng"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
Hyperloglog
什么是基数？
A {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}
B {1, 3, 5 ,7, 8}
基数（不重复元素）=5，可以接受误差！
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：占用的内存是固定的，2^64不同的元素的基数，只需要花费12KB的内存！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，但是还是算作一个人！）
传统方式，set 保存用户的id，然后就可以统计 set 中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！我们的目的是计数，而不是保存用户id；
0.81%错误率！统计UV任务，可以忽略不计的！
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 mykey
(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 # 查看并集的数量！
(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 周五：1 周六：0 周日：0
查看某一天是否有打卡！
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
统计操作，统计打卡天数！
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
这些在生活中或者开发中，都有十分多的应用场景，学习了，就是多一个思路！
技多不压身！
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，在事务执行的过程中，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！Exce
Redis单条命令是保证原子性的，但是事务不保证原子性！
Redis的事务：
- 开启事务（multi）
- 命令入队（……）
- 执行事务（exec）
正常执行事务！
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
# 命令入队
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> 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(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> 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！命令有错误！），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(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> getset k3 # 错误的命令
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec # 执行事务报错！
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不会被执行！
(nil)
运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性错误，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(TX)> incr k1 # 会执行的时候失败！
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range # 虽然第一条命令报错了，但是依旧正常执行成功了！
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（面试常问！）
悲观锁：
- 很悲观，什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！
乐观锁：
- 很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会上锁！更新数据的时候去判断一下，在此期间是否有人修改过这个数据
- 获取version
- 更新的时候比较version
Redis的监视测试
正常执行成功！
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，这个时候就正常执行成功！
OK
127.0.0.1:6379(TX)> DECRBY money 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> INCRBY out 20
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (integer) 80
2) (integer) 20
测试多线程修改值，使用watch 可以当做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(TX)> DECRBY money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> INCRBY out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> 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
Jedis
我们要使用 Java 来操作 Redis，知其然并知其所以然，授人以渔！学习不能急躁，慢慢来会很快！
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十分熟悉！
测试
1、导入对应的依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>redis.clientsgroupId>
<artifactId>jedisartifactId>
<version>4.2.3version>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibabagroupId>
<artifactId>fastjsonartifactId>
<version>1.2.60version>
dependency>
dependencies>
2、编码测试：
- 连接数据库
- 操作命令
- 断开连接！
import redis.clients.jedis.Jedis;
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 所有命令就是我们之前学习的所有指令！
System.out.println(jedis.ping());
}
}
输出：
常用API
Key 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Set;
public class TestKey {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
System.out.println("清空数据：" + jedis.flushDB());
System.out.println("判断某个键是否存在：" + jedis.exists("username"));
System.out.println("新增<'username', 'lengyu'>的键值对：" + jedis.set("username", "lengyu"));
System.out.println("新增<'password', 'password'>的键值对：" + jedis.set("password", "password"));
System.out.println("系统中所有的键如下：");
Set<String> keys = jedis.keys("*");
System.out.println(keys);
System.out.println("删除password：" + jedis.del("password"));
System.out.println("判断键password是否存在：" + jedis.exists("password"));
System.out.println("查看键username所存储的值的类型：" + jedis.type("username"));
System.out.println("随机返回key空间的一个：" + jedis.randomKey());
System.out.println("重命名key：" +jedis.rename("username", "name"));
System.out.println("取出改名后的name：" + jedis.get("name"));
System.out.println("切换数据库：" + jedis.select(1));
System.out.println("删除当前选择数据库中的所有key：" +jedis.flushDB());
System.out.println("返回当前数据库中所有key的数目：" +jedis.dbSize());
System.out.println("删除当前所有数据库中的所有key：" +jedis.flushAll());
}
}
String 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestString {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
System.out.println("============增加数据============");
System.out.println(jedis.set("key1", "value1"));
System.out.println(jedis.set("key2", "value2"));
System.out.println(jedis.set("key3", "value3"));
System.out.println("删除键key2：" + jedis.del("key2"));
System.out.println("获取键key2：" + jedis.get("key2"));
System.out.println("修改key1：" + jedis.set("key1", "value1Change"));
System.out.println("获取key1的值：" + jedis.get("key1"));
System.out.println("在key3后面加入值：" + jedis.append("key3", "End"));
System.out.println("key3的值：" + jedis.get("key3"));
System.out.println("增加多个键值对：" + jedis.mset("key01", "value01", "key02", "value02", "key03", "value03", "key04", "value04"));
System.out.println("获取多个键值对：" + jedis.mget("key01", "key02", "key03"));
System.out.println("获取多个键值对：" + jedis.mget("key01", "key02", "key03", "key04"));
System.out.println("删除多个键值对：" + jedis.del("key01", "key02"));
System.out.println("获取多个键值对：" + jedis.mget("key01", "key02", "key03"));
jedis.flushDB();
System.out.println("==================新增键值对防止覆盖原先值==================");
System.out.println(jedis.setnx("key1", "value1"));
System.out.println(jedis.setnx("key2", "value2"));
System.out.println(jedis.setnx("key2", "value2-new"));
System.out.println(jedis.get("key1"));
System.out.println(jedis.get("key2"));
System.out.println("===========新增键值对并设置有效时间===========");
System.out.println(jedis.setex("key3", 2, "value3"));
System.out.println(jedis.get("key3"));
System.out.println(jedis.ttl("key3"));
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println(jedis.get("key3"));
System.out.println("==================获取原值，更新为新值==================");
System.out.println(jedis.getSet("key2", "key2GetSet"));
System.out.println(jedis.get("key2"));
System.out.println("获取key2的值的字符串：" + jedis.getrange("key2", 2, 4));
}
}
List 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestList {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
System.out.println("================添加一个list================");
jedis.lpush("collections", "Arraylist", "Vector", "Stack", "HashMap", "WeakHashMap", "LinkedList");
jedis.lpush("collections", "HashSet");
jedis.lpush("collections", "TreeSet");
jedis.lpush("collections", "TreeMap");
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1)); // -1代表倒数
System.out.println("collections区间0-3的元素：" + jedis.lrange("collections", 0, 3));
System.out.println("================================");
// 删除列表指定的值，第二个参数为删除的个数（有重复时），后面add进去的值先被删，类似出栈
System.out.println("删除指定元素的个数：" + jedis.lrem("collections", 2, "HashMap"));
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1));
System.out.println("删除下标0-3区间之外的元素：：" + jedis.ltrim("collections", 0, 3));
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1));
System.out.println("collections列表出栈（左端）：" + jedis.lpop("collections"));
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1));
System.out.println("collections添加元素，从列表右端，与lpush相对应：" + jedis.rpush("collections", "HashMap"));
System.out.println("collections列表出栈（右端）：" + jedis.rpop("collections"));
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1));
System.out.println("修改collections指定下标1的内容：" + jedis.lset("collections", 1, "LinkedList"));
System.out.println("collections的内容：" + jedis.lrange("collections", 0, -1));
System.out.println("===================================");
System.out.println("collections的长度：" + jedis.llen("collections"));
System.out.println("获取collections下标为2的元素：" + jedis.lindex("collections", 2));
System.out.println("===================================");
jedis.lpush("sortedList", "3", "6", "2", "0", "7", "4");
System.out.println("sortedList排序前：" + jedis.lrange("sortedList", 0, -1));
System.out.println(jedis.sort("sortedList"));
System.out.println("sortedList排序后：" + jedis.lrange("sortedList", 0, -1));
}
}
Set 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestSet {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
System.out.println("=====================向集合中添加元素（不重复）=====================");
System.out.println(jedis.sadd("eleSet", "e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8", "e7", "e5"));
System.out.println(jedis.sadd("eleSet", "e6"));
System.out.println(jedis.sadd("eleSet", "e6"));
System.out.println("eleSet的所有元素为：" + jedis.smembers("eleSet"));
System.out.println("删除一个元素e0：" + jedis.srem("eleSet", "e0"));
System.out.println("eleSet的所有元素为：" + jedis.smembers("eleSet"));
System.out.println("删除两个元素e7和e6：" + jedis.srem("eleSet", "e7", "e6"));
System.out.println("eleSet的所有元素为：" + jedis.smembers("eleSet"));
System.out.println("随机的移除集合中的一个元素：" + jedis.spop("eleSet"));
System.out.println("随机的移除集合中的一个元素：" + jedis.spop("eleSet"));
System.out.println("eleSet的所有元素为：" + jedis.smembers("eleSet"));
System.out.println("eleSet中包含元素的个数：" + jedis.scard("eleSet"));
System.out.println("e3是否存在eleSet中：" + jedis.sismember("eleSet", "e3"));
System.out.println("e1是否存在eleSet中：" + jedis.sismember("eleSet", "e1"));
System.out.println("e5是否存在eleSet中：" + jedis.sismember("eleSet", "e5"));
System.out.println("=============================");
System.out.println(jedis.sadd("eleSet1", "e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8", "e7", "e5"));
System.out.println(jedis.sadd("eleSet2", "e1", "e2", "e4", "e3", "e0", "e8"));
System.out.println("将eleSet1中删除e1并存入eleSet3中：" + jedis.smove("eleSet1", "eleSet3", "e1"));
System.out.println("将eleSet1中删除e2并存入eleSet3中：" + jedis.smove("eleSet1", "eleSet3", "e2"));
System.out.println("eleSet1中的元素：" + jedis.smembers("eleSet1"));
System.out.println("eleSet3中的元素：" + jedis.smembers("eleSet3"));
System.out.println("===============集合运算===============");
System.out.println("eleSet1中的元素：" + jedis.smembers("eleSet1"));
System.out.println("eleSet2中的元素：" + jedis.smembers("eleSet2"));
System.out.println("eleSet1和eleSet2的交集：" + jedis.sinter("eleSet1","eleSet2"));
System.out.println("eleSet1和eleSet2的并集：" + jedis.sunion("eleSet1","eleSet2"));
System.out.println("eleSet1和eleSet2的差集：" + jedis.sdiff("eleSet1","eleSet2"));// eleSet1中有，eleSet2中没有
jedis.sinterstore("eleSet4", "eleSet1", "eleSet2");// 求交集并将交集保存到dstkey的集合中
System.out.println("eleSet4中的元素：" + jedis.smembers("eleSet4"));
}
}
Hash 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TestHash {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
map.put("key3", "value3");
map.put("key4", "value4");
//添加名称为hash（key）的hash元素
jedis.hmset("hash", map);
//向名称为hash的hash中添加key为key5，value为value5元素
jedis.hset("hash", "key5", "value5");
System.out.println("散列hash的所有键值对为：" + jedis.hgetAll("hash"));//return MapZset 测试
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestZset {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
jedis.flushDB();
System.out.println("=============向有序集合中添加元素=============");
System.out.println(jedis.zadd("zset", 1, "zhangsan"));
System.out.println(jedis.zadd("zset", 2, "lisi"));
System.out.println(jedis.zadd("zset", 3, "wangwu"));
System.out.println(jedis.zadd("zset", 4, "xiaohong"));
System.out.println("获取zset集合中所有的元素：" + jedis.zrange("zset", 0, -1));
System.out.println("移除有序集合中的指定元素：" + jedis.zrem("zset", "lisi"));
System.out.println("获取有序集合中的个数：" + jedis.zcard("zset"));
System.out.println("获取指定区间的成员数量：" + jedis.zcount("zset", 1, 3));
System.out.println("获取指定区间的成员数量：" + jedis.zcount("zset", 1, 2));
System.out.println("=============向有序集合中成绩=============");
System.out.println(jedis.zadd("score", 80, "张三"));
System.out.println(jedis.zadd("score", 70, "王武"));
System.out.println(jedis.zadd("score", 60, "小明"));
System.out.println(jedis.zadd("score", 50, "小红"));
System.out.println(jedis.zadd("score", 90, "小李"));
System.out.println("查看成绩集合中的所有元素：" + jedis.zrange("score", 0, -1));
System.out.println("从小到大排序显示集合中的所有元素：" + jedis.zrangeByScore("score", "-inf", "+inf"));
System.out.println("从小到大排序显示集合中的所有元素带成绩：" + jedis.zrangeByScoreWithScores("score", "-inf", "+inf"));
System.out.println("从小到大排序显示集合中下标冲1开始显示两个元素：" + jedis.zrangeByScore("score", "-inf", "+inf", 1, 2));
System.out.println("从大到小排序显示集合中的所有元素：" + jedis.zrevrangeByScore("score", "+inf", "-inf"));
System.out.println("从大到小排序显示集合中的所有元素带成绩：" + jedis.zrevrangeByScoreWithScores("score", "+inf", "-inf"));
}
}
所有的api命令，就是我们对应的上面学习的指令，一个都没有变化！
事务！
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
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", "lengyu");
//开启事务
String result = jsonObject.toString();
jedis.set("user", result);
jedis.watch("user");
Transaction multi = jedis.multi();
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
throw new RuntimeException(e);
} finally {
System.out.println(jedis.get("user1"));
System.out.println(jedis.get("user2"));
jedis.close(); // 关闭连接
}
}
}
SpringBoot整合
SpringBoot 操作数据库 : spring-data jpa jdbc mongodb redis !
SpringDate 也是和 SpringBoot 齐名的项目！
说明：在 SpringBoot2.x 之后，原来使用的jedis 被替换成了 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话，使用 jedis pool 连接池！ 更像 BIO 模式
lettuce：采用netty，实例可以在多个线程中进行共享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数量！更像 NIO 模式
源码分析：
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(
name = {"redisTemplate"}
)// 我们可以自定义一个 redisTemplate 来替换这个默认的！
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
// 默认 RedisTemplate 没有过多的设置，redis 对象都是需要序列化！
// 两个泛型都是 Object, Object 的类型，我们后面使用都需要强制类型转换整合测试一下
1、导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
2、配置连接
# SpringBoot 所有配置类，都有一个自动配置类 RedisAutoConfiguration
# 自动配置类都会绑定一个 properties 配置文件 RedisProperties
# 配置redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
3、测试
@SpringBootTest
class RedisSpringbootApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// redisTemplate 操作不同的类型，api和我们之前学的指令是一样的
// opsForValue 操作字符串 类似Sting
// opsForList 操作List 类似list
// opsForSet
// opsForHash
// opsForZSet
// opsForGeo
// opsForHyperLogLog
// 除了基本的操作，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CRUD
// 获取redis的连接对象
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
// System.out.println(connection);
// connection.flushDb();
// connection.flushAll();
// redisTemplate.opsForValue().set("mykey", "lengyu");
// System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
redisTemplate.opsForValue().set("mykey", "冷语");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));
}
}
创建User实体类
@Component
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
// 在企业中，我们所以的 pojo 都会序列化！
public class User {
private String name;
private int age;
}
测试
@SpringBootTest
class RedisSpringbootApplicationTests {
@Autowired
@Qualifier("redisTemplate")
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
public void test() throws JsonProcessingException {
// 真实开发一般都使用json来传递对象
User user = new User("冷语", 3);
// String jsonUser = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);
redisTemplate.opsForValue().set("user", user);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
}
}
关于对象的保存：
序列化实体类进行测试就没有问题了
@Component
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
// 在企业中，我们所以的 pojo 都会序列化！
public class User implements Serializable {
private String name;
private int age;
}
默认JDK序列化会有一些编码问题：
我们来编写一个自定义的 RedisTemplate
@Configuration
public class RedisConfig {
// 这是我给大家写好的一个固定模板，大家在企业中，拿去就可以直接使用！
// 自己定义一个 RedisTemplate
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) throws UnknownHostException {
// 我们为了自己开发方便，一般直接使用 测试
@SpringBootTest
class RedisSpringbootApplicationTests {
@Autowired
@Qualifier("redisTemplate")
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
public void test() throws JsonProcessingException {
// 真实开发一般都使用json来传递对象
User user = new User("冷语", 3);
// String jsonUser = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);
redisTemplate.opsForValue().set("user", user);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
}
}
使用自定义的序列化方式就没有问题了
RedisUtil 工具类的封装：
// 在我们真实的开发中，或者我们在公司，一般都可以看到一个公司自己封装RedisUtil
@Component
public final class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// =============================common=============================
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间（秒）
* @return
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
*
* @param key 键 不能为null
* @return 时间（秒）返回0代表永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false 不存在
*/
public boolean hashKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
// =============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间（秒）time要大于0 如果time小于等于0 将设置无期限
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几（大于0）
* @return 返回递增后的值
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几（小于0）
* @return 返回递减后的值
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().decrement(key, -delta);
}
// =============================Map=============================
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 值 不能为null
* @return 返回对象
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 返回对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间（秒）
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据，如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据，如果不存在将创建，并且设置时间
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间（秒）注意：如果已存在的hash表有时间，这里将会替换原有的时间
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使用多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key key 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false 不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在，就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几（大于0）
* @return 返回递增后的值
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减几（小于0）
* @return 返回递减后的值
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
// =============================Set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
*
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询，是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false 不存在
*/
public boolean sHaskey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存,并且设置时间
*
* @param key 键
* @param time 时间（秒）
* @param valuse 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... valuse) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, valuse);
if (time > 0)
expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return 返回set集合大小
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// =============================List=============================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return 返回list集合的大小
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时，0表示头，1 第二个元素，依次类推：index<0时，-1表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存，并且设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间（秒）
* @return true成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间（秒）
* @return true成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}
测试
@SpringBootTest
class RedisSpringbootApplicationTests {
@Autowired
private RedisUtil redisUtil;
@Test
public void test1() {
redisUtil.set("name", "lengyu");
System.out.println(redisUtil.get("name"));
}
}
所有的reids操作，其实都是对于java开发人员来说，十分的简单，更重要的是要去理解redis的思想和每一种数据结构的用处和作用场景！
Redis.config详解
启动的时候，就是通过配置文件来启动！
工作中，一些小小的配置，可以让你脱颖而出！
行家有没有，出手就知道
单位
1、配置文件 unit单位 对大小写不敏感！
包含
就好比我们学习Spring、import，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
通用配置 GENERAL
daemonize yes # 以守护线程的方式运行，默认是 no，我们需要自己开启为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 level)
# notice (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 16 个数据库
always-show-logo yes # 是否总是显示LOGO
快照 SNAPSHOTTING
持久化，在规定的时间内，执行了多少次操作！则会持久到文件.rdb.aop
redis 是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电及失！
# 如果900s内，如果至少有一个1 key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300s内，如果至少有10 key进行了修改，我们就进行持久化操作
save 300 10
# 如果60s内，如果至少有10000 key进行了修改，我们就进行持久化操作
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研究！
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
1) "requirepass"
2) "123456"
127.0.0.1:6379> quit
[root@localhost bin]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping # 发现所有命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录！
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"
限制 LIMITS
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 # 内存到达上限之后的处理策略
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 # 默认是不开启模式的，默认是使用rdb方式持久化的，大部分所有情况下，rdb完全够用了！
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
appenddirname "appendonlydir" # 持久化的目录名
# 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！
具体配置，我们在 Redis持久化中详细研究！
Redis持久化
面试和工作，持久化都是重点！
Redis 是内存数据库，如果不讲内存中的数据保存到磁盘中，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就是备用的！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，待持久化过程都结束，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，且对数据恢复的完整性不是非常敏感，那么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！
有时候在生产环境中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的快照中进行配置的！
触发规则
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
如何恢复rdb文件！
1、只需要将rdb文件放在我们redis启动目录下即可，redis启动的时候会自动检查dump.rdb文件恢复其中的数据！
2、查看需要存放的位置
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin" # 如果这个目录下存在 dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据
几乎就是它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！
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行操作！如果redis意外宕机了，这个最后一次修改的数据就没有了！
2、fork进程的时候，会占用一定的内存空间！
AOF（Append Only File）
将我们的所以命令都记录下来，history，恢复的时候把这个文件全部再执行一遍！
是什么
以日志的形式来记录每个写的操作，将Redis执行过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 appendonly 改为yes就开启了 aof ！
重启，redis 就可以生效了！
人为破坏aof文件
如果这个 aof 文件有错误，这个时候 redis 是启动不起来的，我们需要修复这个aof文件
redis 给我提供了一个工具 redis-check-aof --fix
如果文件正常，重启就可以直接恢复了！
数据会相应的丢失掉！
重新破坏最后一条数据
然后继续恢复数据
发现只有最后一条数据丢失了
总结：发生错误的数据之后的所有数据都会被丢弃掉！
一种是全丢，只丢弃错误的数据！
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重写！
优点和缺点！
appendonly no # 默认是不开启模式的，默认是使用rdb方式持久化的，大部分所有情况下，rdb完全够用了！
appendfilename "appendonly.aof" # 持久化的文件的名字
appenddirname "appendonlydir" # 持久化的目录名
# 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，文件的完整性会更加好！
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！
缺点：
1、相对于数据文件来说，aof 远远大于 rdb，修复的速度也比 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 持久化方式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会只找AOF文件，那要不只使用AOF呢？作者建议不要，因为RDB更加适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），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，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设置到5G以上，默认超过原大小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（暴力方式就是断电！），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
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 lengyu # 订阅一个频道 lengyu
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "lengyu"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message" # 消息
2) "lengyu" # 那个频道的消息
3) "hello,lengyu" # 消息的具体内容
1) "message"
2) "lengyu"
3) "hello,redis"
发送端：
127.0.0.1:6379> PUBLISH lengyu "hello,lengyu" # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH lengyu "hello,redis" # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
原理
Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里面的 pusub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，藉此加深对 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 channel（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、实时聊天！（频道当做聊天室，将消息回显给所有人即可！）
3、订阅，关注系统都可以！
稍微复杂的场景我们就会使用消息中间件 MQ（RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、ZeroMQ、Kafka、IBM WebSphere 等）
Redis主从复制
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，只能由主节点到从节点。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(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
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（集群）基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实时的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。
一般来说，要将Redis运行于工程项目中，只使用一台Redis是万万不能的（宕机），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服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将所有的内存用作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，无数次游览，说专业点也就是“多读少写”。
对于这种场景，我们可以使用如下这种架构：
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！
只要是在公司中，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 replication # 查看当前库的信息
# Replication
role:master # 角色
connected_slaves:0 # 没有从机
master_failover_state:no-failover
master_replid:e2acbbb0c21b66a2b22a26028c93e3f1b411f0c3
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
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
[root@localhost bin]# ls
7za dump.rdb redis-check-aof redis-cli redis-sentinel
appendonlydir redis-benchmark redis-check-rdb redisconfig redis-server
[root@localhost bin]# cd redisconfig/
[root@localhost redisconfig]# ls
redis.conf
[root@localhost redisconfig]# cp redis.conf redis79.conf
[root@localhost redisconfig]# cp redis.conf redis80.conf
[root@localhost redisconfig]# cp redis.conf redis81.conf
[root@localhost redisconfig]# ls
redis79.conf redis80.conf redis81.conf redis.conf
[root@localhost redisconfig]# vim redis79.conf
[root@localhost redisconfig]# vim redis80.conf
[root@localhost redisconfig]# vim redis81.conf
# 修改如下信息
port 6379
pidfile /var/run/redis_6379.pid
logfile "6379.log"
dbfilename dump6379.rdb
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）
127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379 # SLAVEOF host port 找谁当自己的老大！
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1 # 可以看到主机的信息
master_port:6379
master_link_status:down
master_last_io_seconds_ago:-1
master_sync_in_progress:0
slave_read_repl_offset:0
slave_repl_offset:0
master_link_down_since_seconds:-1
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:5ddf7e44148fb694673664cc1a9e07936d008aa0
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
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
# 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=126,lag=0 # 多了从机的配置
master_failover_state:no-failover
master_replid:6cd5dc151a641856378b2f6ead87f9f0a5226091
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:126
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:126
如果两个都配置完了，就是有两个从机的
真实的主从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，都会自动被从机保存！
主机写：
从机只能读取内容！
测试：主机断开，从机依旧连接到主机的，但是没有写操作，这个时候，主机回来了，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，这个时候重启了，就会变成主机！只要变成从机，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同步命令
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到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，将其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）将被自动执行！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 ！
这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！其他的节点就可以手动连接到最新的这个主机点（手动）！如果这个时候老大修复了，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：当前主服务器宕机后，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。
谋朝篡位的自动版，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，他会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，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它的从服务器，修改配置文件，让他们切换主机。
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，我们可以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，这个现象称为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定的值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，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投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！
如果最后的数字是2的含义与主节点的故障判定有关：至少需要2个哨兵节点同意，才能判定主节点故障并进行故障转移。
2、启动哨兵！
[root@localhost bin]# redis-sentinel redisconfig/sentinel.conf
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.209 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.209 # Redis version=7.0.5, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=4242, just started
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.209 # Configuration loaded
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.210 * Increased maximum number of open files to 10032 (it was originally set to 1024).
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.210 * monotonic clock: POSIX clock_gettime
_._
_.-``__ ''-._
_.-`` `. `_. ''-._ Redis 7.0.5 (00000000/0) 64 bit
.-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._
( ' , .-` | `, ) Running in sentinel mode
|`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'| Port: 26379
| `-._ `._ / _.-' | PID: 4242
`-._ `-._ `-./ _.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' | https://redis.io
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
|`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
| `-._`-._ _.-'_.-' |
`-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
`-._ `-.__.-' _.-'
`-._ _.-'
`-.__.-'
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.210 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.211 * Sentinel new configuration saved on disk
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.211 # Sentinel ID is db3ecc133fd831028d7024bcd5b96581d3493aa6
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.211 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.212 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.213 * Sentinel new configuration saved on disk
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.213 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379
4242:X 23 Oct 2022 11:39:56.213 * Sentinel new configuration saved on disk
如果Master 节点断开了，这个时候就会从从机中随机选举一个服务器！（这里面有一个投票算法！）
哨兵日志！
如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，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，所有主从配置优点，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版，手动到自动，更加健壮！
缺点：
1、Redis 不好在线扩容了，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，里面有很多选择！
哨兵模式的全部配置！
# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 当这些quorum个数sentinel哨兵认为master主节点失联 那么这时 客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步，
这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，
#这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，
#一个是事件的类型，
#一个是事件的描述。
#如果sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无法正常启动成功。
#通知脚本
# shell编程
# sentinel notification-script
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
#
# 目前总是“failover”,
# 是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh
Redis缓存穿透和雪崩
服务的高可用问题！
在这里我们不会详细的去分析解决方案的底层！
Redis缓存的使用，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，最要害的问题，就是数据一致性问题，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（秒杀！），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，这个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，在控制层进行校验，不符合则丢弃，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多的空值的键；
2、即使对空值设置了过期时间，还是会有缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，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 ！）
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，在不断的扛着大并发，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，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般热点数据，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，其它的线程没有获得分布式锁的权限，因为只需要等待即可。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，很快就会迎来一波抢购，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。而这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，会产生周期性的压力波峰。于是所以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，倒不是非常致命，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，其实就是搭建集群。（异地多活！）
限流降级
这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过添加锁或者队列来控制读数据写缓存的线程数量。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
数据加热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中，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。