Redis有哪些数据结构？
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
如果你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？
先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？
我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！
假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？
这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。
使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？
一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。
如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。
如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。
如果对方追问redis如何实现延时队列？我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。
如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？
如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
Redis如何做持久化的？
bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，优先使用aof来恢复内存的状态，如果没有aof日志，就会使用rdb文件来恢复。
如果再问aof文件过大恢复时间过长怎么办？你告诉面试官，Redis会定期做aof重写，压缩aof文件日志大小。如果面试官不够满意，再拿出杀手锏答案，Redis4.0之后有了混合持久化的功能，将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。这个功能甚至很多面试官都不知道，他们肯定会对你刮目相看。
如果对方追问那如果突然机器掉电会怎样？取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。
如果对方追问bgsave的原理是什么？你给出两个词汇就可以了，fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行bgsave操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。
Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？
可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。
Redis的同步机制了解么？
Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？
Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。
Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。
Redis持久化方案
Rdb方式
- RDB的优点：
对性能影响最小。如前文所述，Redis在保存RDB快照时会fork出子进程进行，几乎不影响Redis处理客户端请求的效率。
每次快照会生成一个完整的数据快照文件，所以可以辅以其他手段保存多个时间点的快照（例如把每天0点的快照备份至其他存储媒介中），作为非常可靠的灾难恢复手段。
使用RDB文件进行数据恢复比使用AOF要快很多。 - RDB的缺点：
快照是定期生成的，所以在Redis crash时或多或少会丢失一部分数据。
如果数据集非常大且CPU不够强（比如单核CPU），Redis在fork子进程时可能会消耗相对较长的时间（长至1秒），影响这期间的客户端请求。
一旦redis非法关闭，那么会丢失最后一次持久化之后的数据。
如果数据不重要，则不必要关心。
如果数据不能允许丢失，那么要使用aof方式。
Redis默认的方式，redis通过快照来将数据持久化到磁盘中。
在redis.conf中
dbfilename dump.rdb # 快照存储文件
aof方式
AOF的优点：
最安全，在启用appendfsync always时，任何已写入的数据都不会丢失，使用在启用appendfsync everysec也至多只会丢失1秒的数据。
AOF文件在发生断电等问题时也不会损坏，即使出现了某条日志只写入了一半的情况，也可以使用redis-check-aof工具轻松修复。
AOF文件易读，可修改，在进行了某些错误的数据清除操作后，只要AOF文件没有rewrite，就可以把AOF文件备份出来，把错误的命令删除，然后恢复数据。AOF的缺点：
AOF文件通常比RDB文件更大
性能消耗比RDB高
数据恢复速度比RDB慢
Redis默认是不使用该方式持久化的。
aof形式：append only file。把所有对redis数据库操作的命令，增删改操作的命令。
保存到文件中。数据库恢复时把所有的命令执行一遍即可。
开启aof方式的持久化方案
将redis.conf中的appendonly改为yes，即开启aof方式的持久化方案。
Aof文件存储的目录和rdb方式的一样。
在redis.conf中
appendfilename appendonly.aof # aof存储文件
两种持久化方案同时开启使用aof文件来恢复数据库。
主从复制与集群分片
1.主从复制
Redis支持一主多从的主从复制架构。一个Master实例负责处理所有的写请求，Master将写操作同步至所有Slave。借助Redis的主从复制，可以实现读写分离和高可用：
- 实时性要求不是特别高的读请求，可以在Slave上完成，提升效率。特别是一些周期性执行的统计任务，这些任务可能需要执行一些长耗时的Redis命令，可以专门规划出1个或几个Slave用于服务这些统计任务
- 借助Redis Sentinel可以实现高可用，当Master crash后，Redis Sentinel能够自动将一个Slave晋升为Master，继续提供服务
启用主从复制非常简单，只需要配置多个Redis实例，在作为Slave的Redis实例中配置：
slaveof 192.168.1.1 6379 #指定Master的IP和端口
当Slave启动后，会从Master进行一次冷启动数据同步，由Master触发BGSAVE生成RDB文件推送给Slave进行导入，导入完成后Master再将增量数据通过Redis Protocol同步给Slave。之后主从之间的数据便一直以Redis Protocol进行同步
使用Sentinel做自动failover
Redis的主从复制功能本身只是做数据同步，并不提供监控和自动failover能力，要通过主从复制功能来实现Redis的高可用，还需要引入一个组件：Redis Sentinel
Redis Sentinel是Redis官方开发的监控组件，可以监控Redis实例的状态，通过Master节点自动发现Slave节点，并在监测到Master节点失效时选举出一个新的Master，并向所有Redis实例推送新的主从配置。
Redis Sentinel需要至少部署3个实例才能形成选举关系。
关键配置：
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 Master实例的IP、端口，以及选举需要的赞成票数
sentinel down-after-milliseconds mymaster 60000 多长时间没有响应视为Master失效
sentinel failover-timeout mymaster 180000 两次failover尝试间的间隔时长
sentinel parallel-syncs mymaster 1 如果有多个Slave，可以通过此配置指定同时从新Master进行数据同步的Slave数，避免所有Slave同时进行数据同步导致查询服务也不可用
2.集群分片
为何要做集群分片：
- Redis中存储的数据量大，一台主机的物理内存已经无法容纳
- Redis的写请求并发量大，一个Redis实例以无法承载
当上述两个问题出现时，就必须要对Redis进行分片了。
首选的方案还应该是Redis官方在3.0版本中推出的Redis Cluster分片方案。
Redis Cluster的好处
能够自动将数据分散在多个节点上
当访问的key不在当前分片上时，能够自动将请求转发至正确的分片
当集群中部分节点失效时仍能提供服务
其中第三点是基于主从复制来实现的，Redis Cluster的每个数据分片都采用了主从复制的结构，原理和前文所述的主从复制完全一致，唯一的区别是省去了Redis Sentinel这一额外的组件，由Redis Cluster负责进行一个分片内部的节点监控和自动failover。
Redis Cluster分片原理
Redis Cluster中共有16384个hash slot，Redis会计算每个key的CRC16，将结果与16384取模，来决定该key存储在哪一个hash slot中，同时需要指定Redis Cluster中每个数据分片负责的Slot数。Slot的分配在任何时间点都可以进行重新分配。
客户端在对key进行读写操作时，可以连接Cluster中的任意一个分片，如果操作的key不在此分片负责的Slot范围内，Redis Cluster会自动将请求重定向到正确的分片上。
主从复制 vs 集群分片
Redis Cluster优于主从复制的方案
Redis Cluster能够解决单节点上数据量过大的问题
Redis Cluster能够解决单节点访问压力过大的问题
Redis Cluster包含了主从复制的能力
Redis集群的搭建
redis-cluster架构图
redis-cluster投票:容错
架构细节:
(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.
(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.
(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可
(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点
Redis集群的搭建
Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用，需要每个节点有一个备份机。
Redis集群至少需要6台服务器。
搭建伪分布式。可以使用一台虚拟机运行6个redis实例。需要修改redis的端口号7001-7006
集群搭建环境
1.使用ruby脚本搭建集群。需要ruby的运行环境。
安装ruby
yum install ruby
yum install rubygems
2.安装ruby脚本运行使用的包。
[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem
Successfully installed redis-3.0.0
1 gem installed
Installing ri documentation for redis-3.0.0...
Installing RDoc documentation for redis-3.0.0...
[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# cd redis-3.0.0/src
[root@localhost src]# ll *.rb
-rwxrwxr-x. 1 root root 48141 Apr 1 2015 redis-trib.rb
把redis-trib.rb复制到和start-all.sh同级目录下
搭建步骤
需要6台redis服务器。搭建伪分布式。
需要6个redis实例。
需要运行在不同的端口7001-7006
vim start-all.sh
cd bin
./redis-server redis.conf
cd ..
cd bin2
./redis-server redis.conf
cd ..
cd bin3
./redis-server redis.conf
cd ..
cd bin4
./redis-server redis.conf
cd ..
cd bin5
./redis-server redis.conf
cd ..
cd bin6
./redis-server redis.conf
变为可执行
chmod u+x start-all.sh
第一步：创建6个redis实例，每个实例运行在不同的端口。需要修改redis.conf配置文件。
1.配置文件中需要把cluster-enabled yes前的注释去掉
2.配置文件中去掉 bind 127.0.0.1 的注释，域名可以修改
3.删除目录下的 *.aof,dump.rdb,nodes.conf,这几个文件
第二步：启动每个redis实例。
第三步：使用ruby脚本搭建集群。
./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 127.0.0.1:7006
创建关闭集群的脚本：
[root@localhost redis-cluster]# vim shutdow-all.sh
redis01/redis-cli -p 7001 shutdown
redis01/redis-cli -p 7002 shutdown
redis01/redis-cli -p 7003 shutdown
redis01/redis-cli -p 7004 shutdown
redis01/redis-cli -p 7005 shutdown
redis01/redis-cli -p 7006 shutdown
[root@localhost redis-cluster]# chmod u+x shutdow-all.sh
[root@localhost redis-cluster]# ./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 127.0.0.1:7006
>>> Creating cluster
Connecting to node 192.168.25.153:7001: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7002: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7003: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7004: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7005: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7006: OK
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Using 3 masters:
192.168.25.153:7001
192.168.25.153:7002
192.168.25.153:7003
Adding replica 192.168.25.153:7004 to 192.168.25.153:7001
Adding replica 192.168.25.153:7005 to 192.168.25.153:7002
Adding replica 192.168.25.153:7006 to 192.168.25.153:7003
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
S: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
S: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join.....
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.25.153:7001)
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
slots: (0 slots) master
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
M: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
slots: (0 slots) master
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
M: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
slots: (0 slots) master
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.
[root@localhost redis-cluster]#
集群的使用方法
Redis-cli连接集群。
[root@localhost redis-cluster]# redis01/redis-cli -p 7002 -c
-c：代表连接的是redis集群,单机版不需要加-c
查看一些信息
cluster info
cluster nodes
Jedis
需要把jedis依赖的jar包添加到工程中。Maven工程中需要把jedis的坐标添加到依赖。
连接单机版
第一步：创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。
第二步：使用Jedis对象操作数据库，每个redis命令对应一个方法。
第三步：打印结果。
第四步：关闭Jedis
@Test
public void testJedis() throws Exception {
// 第一步：创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。
Jedis jedis = new Jedis("192.168.25.153", 6379);
// 第二步：使用Jedis对象操作数据库，每个redis命令对应一个方法。
String result = jedis.get("hello");
// 第三步：打印结果。
System.out.println(result);
// 第四步：关闭Jedis
jedis.close();
}
连接单机版使用连接池
第一步：创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。
第二步：从JedisPool中获得Jedis对象。
第三步：使用Jedis操作redis服务器。
第四步：操作完毕后关闭jedis对象，连接池回收资源。
第五步：关闭JedisPool对象。
@Test
public void testJedisPool() throws Exception {
// 第一步：创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.25.153", 6379);
// 第二步：从JedisPool中获得Jedis对象。
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 第三步：使用Jedis操作redis服务器。
jedis.set("jedis", "test");
String result = jedis.get("jedis");
System.out.println(result);
// 第四步：操作完毕后关闭jedis对象，连接池回收资源。
jedis.close();
// 第五步：关闭JedisPool对象。
jedisPool.close();
}
连接集群版
第一步：使用JedisCluster对象。需要一个Set
第二步：直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。
第三步：打印结果
第四步：系统关闭前，关闭JedisCluster对象。
@Test
public void testJedisCluster() throws Exception {
// 第一步：使用JedisCluster对象。需要一个Set参数。Redis节点的列表。
Set nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7004));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7005));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.153", 7006));
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
// 第二步：直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。
jedisCluster.set("hello", "100");
String result = jedisCluster.get("hello");
// 第三步：打印结果
System.out.println(result);
// 第四步：系统关闭前，关闭JedisCluster对象。
jedisCluster.close();
}
向业务逻辑中添加缓存
接口封装
常用的操作redis的方法提取出一个接口，分别对应单机版和集群版创建两个实现类。
接口定义
public interface JedisClient {
String set(String key, String value);
String get(String key);
Boolean exists(String key);
Long expire(String key, int seconds);
Long ttl(String key);
Long incr(String key);
Long hset(String key, String field, String value);
String hget(String key, String field);
Long hdel(String key, String... field);
}
单机版实现类
public class JedisClientPool implements JedisClient {
@Autowired
private JedisPool jedisPool;
@Override
public String set(String key, String value) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.set(key, value);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public String get(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.get(key);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Boolean exists(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Boolean result = jedis.exists(key);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Long expire(String key, int seconds) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.expire(key, seconds);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Long ttl(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.ttl(key);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Long incr(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.incr(key);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.hset(key, field, value);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public String hget(String key, String field) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.hget(key, field);
jedis.close();
return result;
}
@Override
public Long hdel(String key, String... field) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.hdel(key, field);
jedis.close();
return result;
}
配置：applicationContext-redis.xml
集群版实现类
package com.taotao.jedis;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
public class JedisClientCluster implements JedisClient {
@Autowired
private JedisCluster jedisCluster;
@Override
public String set(String key, String value) {
return jedisCluster.set(key, value);
}
@Override
public String get(String key) {
return jedisCluster.get(key);
}
@Override
public Boolean exists(String key) {
return jedisCluster.exists(key);
}
@Override
public Long expire(String key, int seconds) {
return jedisCluster.expire(key, seconds);
}
@Override
public Long ttl(String key) {
return jedisCluster.ttl(key);
}
@Override
public Long incr(String key) {
return jedisCluster.incr(key);
}
@Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
return jedisCluster.hset(key, field, value);
}
@Override
public String hget(String key, String field) {
return jedisCluster.hget(key, field);
}
@Override
public Long hdel(String key, String... field) {
return jedisCluster.hdel(key, field);
}
}
Spring的配置：
封装代码测试
@Test
public void testJedisClient() throws Exception {
//初始化Spring容器
ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/applicationContext-*.xml");
//从容器中获得JedisClient对象
JedisClient jedisClient = applicationContext.getBean(JedisClient.class);
jedisClient.set("first", "100");
String result = jedisClient.get("first");
System.out.println(result);
}
添加缓存
查询内容列表时添加缓存。
查询数据库之前先查询缓存。
查询到结果，直接响应结果。
查询不到，缓存中没有需要查询数据库。
把查询结果添加到缓存中。
返回结果。
向redis中添加缓存：
Key：cid
Value：内容列表。需要把java对象转换成json。
使用hash对key进行归类。
HASH_KEY:HASH
|--KEY:VALUE
|--KEY:VALUE
|--KEY:VALUE
|--KEY:VALUE
代码实现
@Override
public List getContentList(long cid) {
//查询缓存
try {
String json = jedisClient.hget(CONTENT_KEY, cid + "");
//判断json是否为空
if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
//把json转换成list
List list = JsonUtils.jsonToList(json, TbContent.class);
return list;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//根据cid查询内容列表
TbContentExample example = new TbContentExample();
//设置查询条件
Criteria criteria = example.createCriteria();
criteria.andCategoryIdEqualTo(cid);
//执行查询
List list = contentMapper.selectByExample(example);
//向缓存中添加数据
try {
jedisClient.hset(CONTENT_KEY, cid + "", JsonUtils.objectToJson(list));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return list;
}
缓存同步
对内容信息做增删改操作后只需要把对应缓存删除即可。
可以根据cid删除。
@Override
public TaotaoResult addContent(TbContent content) {
//补全属性
content.setCreated(new Date());
content.setUpdated(new Date());
//插入数据
contentMapper.insert(content);
//缓存同步
jedisClient.hdel(CONTENT_KEY, content.getCategoryId().toString());
return TaotaoResult.ok();
}
6.Redis的主从复制
持久化保证了即使redis服务重启也不会丢失数据，因为redis服务重启后会将硬盘上持久化的数据恢复到内存中，但是当redis服务器的硬盘损坏了可能会导致数据丢失，如果通过redis的主从复制机制就可以避免这种单点故障,如下图：
说明：
主redis中的数据有两个副本（replication）即从redis1和从redis2，即使一台redis服务器宕机其它两台redis服务也可以继续提供服务。
主redis中的数据和从redis上的数据保持实时同步，当主redis写入数据时通过主从复制机制会复制到两个从redis服务上。
只有一个主redis，可以有多个从redis。
主从复制不会阻塞master，在同步数据时，master 可以继续处理client 请求
一个redis可以即是主又是从，如下图：
主redis配置,无需特殊配置。
从机配置
第一步：复制出一个从机
[root@itheima redis19]# cp bin/ bin2 –r
第二步：修改从机的redis.conf
# slaveof
slaveof 192.168.101.3 6379
上边的配置说明当前该【从redis服务器】所对应的【主redis服务器】的IP是192.168.101.3，端口是6379。
第三步：修改从机的port地址为6380
在redis.conf中修改
port 6380
第四步：清除从机中的持久化文件
[root@itheima bin2]# rm -rf appendonly.aof dump.rdb
第五步：启动从机
[root@itheima bin2]# ./redis-server redis.conf
第六步：启动6380的客户端
[root@itheima bin2]# ./redis-cli -p 6380
注意：
主机一旦发生增删改操作，那么从机会将数据同步到从机中
从机不能执行写操作
7.Redis集群
集群管理工具（redis-trib.rb）是使用ruby脚本语言编写的。
第一步：安装ruby
[root@itheima bin2]# yum install ruby
[root@itheima bin2]# yum install rubygems
第二步：将以下文件上传到linux系统
第三步：安装ruby和redis接口
[root@itheima ~]# gem install redis-3.0.0.gem
第四步：将redis-3.0.0包下src目录中的以下redis-trib.rb文件拷贝到redis19/redis-cluster/
[root@itheima src]# cd /usr/local/redis19/
[root@itheima redis19]# mkdir redis-cluster
[root@itheima redis19]# cd /root/redis-3.0.0/src/
[root@itheima src]# cp redis-trib.rb /usr/local/redis19/redis-cluster
搭建集群
搭建集群最少也得需要3台主机，如果每台主机再配置一台从机的话，则最少需要6台机器。
端口设计如下：7001-7006
第一步：复制出一个7001机器
[root@itheima redis19]# cp bin ./redis-cluster/7001 –r
第二步：如果存在持久化文件，则删除
[root@itheima 7001]# rm -rf appendonly.aof dump.rdb
第三步：设置集群参数
第四步：修改端口
第五步：复制出7002-7006机器
[root@itheima redis-cluster]# cp 7001/ 7002 -r
[root@itheima redis-cluster]# cp 7001/ 7003 -r
[root@itheima redis-cluster]# cp 7001/ 7004 -r
[root@itheima redis-cluster]# cp 7001/ 7005 -r
[root@itheima redis-cluster]# cp 7001/ 7006 –r
第六步：修改7002-7006机器的端口
第七步：启动7001-7006这六台机器
第八步：创建start-all.sh，修改文件的权限
[root@itheima redis-cluster]# chmod u+x start-all.sh
[root@itheima redis-cluster]# ./start-all.sh
编辑start-all.sh，添加6个启动命令并保存
第九步：创建集群
[root@itheima redis-cluster]# ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.242.137:7001 192.168.242.137:7002 192.168.242.137:7003 192.168.242.137:7004 192.168.242.137:7005 192.168.242.137:7006
>>> Creating cluster
Connecting to node 192.168.242.137:7001: OK
Connecting to node 192.168.242.137:7002: OK
Connecting to node 192.168.242.137:7003: OK
Connecting to node 192.168.242.137:7004: OK
Connecting to node 192.168.242.137:7005: OK
Connecting to node 192.168.242.137:7006: OK
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Using 3 masters:
192.168.242.137:7001
192.168.242.137:7002
192.168.242.137:7003
Adding replica 192.168.242.137:7004 to 192.168.242.137:7001
Adding replica 192.168.242.137:7005 to 192.168.242.137:7002
Adding replica 192.168.242.137:7006 to 192.168.242.137:7003
M: 8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24 192.168.242.137:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7 192.168.242.137:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2 192.168.242.137:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: 66adf006fed43b3b5e499ce2ff1949a756504a16 192.168.242.137:7004
replicates 8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24
S: cbb0c9bc4b27dd85511a7ef2d01bec90e692793b 192.168.242.137:7005
replicates 4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7
S: a908736eadd1cd06e86fdff8b2749a6f46b38c00 192.168.242.137:7006
replicates cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2
Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join..
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.242.137:7001)
M: 8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24 192.168.242.137:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7 192.168.242.137:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2 192.168.242.137:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: 66adf006fed43b3b5e499ce2ff1949a756504a16 192.168.242.137:7004
slots: (0 slots) master
replicates 8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24
M: cbb0c9bc4b27dd85511a7ef2d01bec90e692793b 192.168.242.137:7005
slots: (0 slots) master
replicates 4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7
M: a908736eadd1cd06e86fdff8b2749a6f46b38c00 192.168.242.137:7006
slots: (0 slots) master
replicates cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.
[root@itheima redis-cluster]#
连接集群
[root@itheima 7001]# ./redis-cli -h 192.168.242.137 -p 7001 –c
-c：指定是集群连接
查看集群信息
192.168.242.137:7002> cluster info
cluster_state:ok
cluster_slots_assigned:16384
cluster_slots_ok:16384
cluster_slots_pfail:0
cluster_slots_fail:0
cluster_known_nodes:6
cluster_size:3
cluster_current_epoch:6
cluster_my_epoch:2
cluster_stats_messages_sent:2372
cluster_stats_messages_received:2372
192.168.242.137:7002>
查看集群节点
192.168.242.137:7002> cluster nodes
8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24 192.168.242.137:7001 master - 0 1451581348093 1 connected 0-5460
cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2 192.168.242.137:7003 master - 0 1451581344062 3 connected 10923-16383
66adf006fed43b3b5e499ce2ff1949a756504a16 192.168.242.137:7004 slave 8240cd0fe6d6f842faa42b0174fe7c5ddcf7ae24 0 1451581351115 1 connected
a908736eadd1cd06e86fdff8b2749a6f46b38c00 192.168.242.137:7006 slave cb7c5def8f61df2016b38972396a8d1f349208c2 0 1451581349101 3 connected
4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7 192.168.242.137:7002 myself,master - 0 0 2 connected 5461-10922
cbb0c9bc4b27dd85511a7ef2d01bec90e692793b 192.168.242.137:7005 slave 4f52a974f64343fd9f1ee0388490b3c0647a4db7 0 1451581350108 5 connected
添加主节点
再复制出7007机器，修改conf里的端口号等，添加7007结点作为新节点
执行命令：./redis-trib.rb add-node 127.0.0.1:7007 127.0.0.1:7001
查看集群结点发现7007已添加到集群中
hash槽重新分配
添加完主节点需要对主节点进行hash槽分配，这样该主节才可以存储数据。
查看集群中槽占用情况
redis集群有16384个槽，集群中的每个结点分配自已槽，通过查看集群结点可以看到槽占用情况。
给刚添加的7007结点分配槽
第一步：连接上集群（连接集群中任意一个可用结点都行）
[root@redis01 redis0707]# ./redis-trib.rb reshard 192.168.101.3:7001
第二步：输入要分配的槽数量
输入：500，表示要分配500个槽
第三步：输入接收槽的结点id
输入：15b809eadae88955e36bcdbb8144f61bbbaf38fb
PS：这里准备给7007分配槽，通过cluster nodes查看7007结点id为：
15b809eadae88955e36bcdbb8144f61bbbaf38fb
第四步：输入源结点id
输入：all
第五步：输入yes开始移动槽到目标结点id
添加从节点
集群创建成功后可以向集群中添加节点，下面是添加一个slave从节点。
添加7008从结点，将7008作为7007的从结点
命令：./redis-trib.rb add-node --slave --master-id 主节点id 新节点的ip和端口 旧节点ip和端口
执行如下命令：
./redis-trib.rb add-node --slave --master-id cad9f7413ec6842c971dbcc2c48b4ca959eb5db4 192.168.101.3:7008 192.168.101.3:7001
cad9f7413ec6842c971dbcc2c48b4ca959eb5db4 是7007结点的id，可通过cluster nodes查看。
注意：如果原来该结点在集群中的配置信息已经生成到cluster-config-file指定的配置文件中（如果cluster-config-file没有指定则默认为nodes.conf），这时可能会报错：
[ERR] Node XXXXXX is not empty. Either the node already knows other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0
解决方法是删除生成的配置文件nodes.conf，删除后再执行./redis-trib.rb add-node指令
查看集群中的结点，刚添加的7008为7007的从节点：
删除结点
命令：./redis-trib.rb del-node 127.0.0.1:7005 4b45eb75c8b428fbd77ab979b85080146a9bc017
删除已经占有hash槽的结点会失败，报错如下：
[ERR] Node 127.0.0.1:7005 is not empty! Reshard data away and try again.
需要将该结点占用的hash槽分配出去（参考hash槽重新分配章节）。
参考：1