超详细的Redis入门学习

1、Redis概述安装

技术的分类：

1、解决功能性问题的技术(主要就是CRUD)：Java、Jsp、Servlet、Tomcat、HTML、Linux、JDBC

2、解决扩展性问题的技术：Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud

3、解决性能问题的技术：NoSQL、Java线程、Nginx、MQ、ElasticSearch

1.1 Redis的概述

概念：Redis (REmote DIctionary Server) 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。

一、特征：

1、数据间没有必然的关联关系
2、内部采用单线程机制进行工作
3、高性能。官方提供测试数据，50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s。
4、多数据类型支持
a. 字符串类型 string
b. 列表类型 list
c. 散列类型 hash
d. 集合类型 set
e. 有序集合类型 zset/sorted_set
5、支持持久化，可以进行数据灾难恢复

二、应用场景

配合关系型数据库做高速缓存

1、为热点数据加速查询（主要场景），如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等
2、即时信息查询，如各位排行榜、各类网站访问统计、公交到站信息、在线人数信息（聊天室、网站）、设备信号等
3、时效性信息控制，如验证码控制、投票控制等
4、分布式数据共享，如分布式集群架构中的 session 分离
5、消息队列

1.2 Redis安装

Redis官方网站	Redis中文官方网站
http://redis.io	http://redis.cn/

安装版本

• 6.2.1 for Linux（redis-6.2.1.tar.gz）
• 不用考虑在windows环境下对Redis的支持

安装步骤

【第一步】准备工作：下载安装最新版的gcc编译器

yum install gcc

【第二步】安装C 语言的编译环境

yum install centos-release-scl scl-utils-build

yum install -y devtoolset-8-toolchain

scl enable devtoolset-8 bash

【第三步】测试 gcc版本

gcc --version

【第四步】下载redis-6.2.1.tar.gz放/usr/software目录

【第五步】解压命令：tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz

【第六步】解压完成后进入目录：cd redis-6.2.1

【第七步】在redis-6.2.1目录下再次执行make 命令（只是编译）

【第八步】继续执行: make install

【第五步】安装目录：/usr/local/bin

查看默认安装目录：

redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何

redis-check-aof：修复有问题的AOF文件，rdb和aof后面讲

redis-check-dump：修复有问题的dump.rdb文件

redis-sentinel：Redis集群使用

redis-server：Redis服务器启动命令

redis-cli：客户端，操作入口

前台启动（不推荐）

前台启动，命令行窗口不能关闭，否则服务器停止

后台启动（推荐）

【第一步】在/usr目录中创建myredis文件夹

mkdir myredis

【第二步】备份redis.conf，拷贝一份redis.conf到其他目录

cp /usr/software/redis-6.2.1/redis.conf  /usr/myredis/redis.conf

【第三步】后台启动设置daemonize no改成yes

修改redis.conf(247行)文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动

【第四步】Redis启动

redis-server /usr/myredis/redis.conf

【第五步】用客户端访问：redis-cli

多个端口可以：redis-cli -p 6379

测试验证： ping

【第六步】Redis关闭

单实例关闭：redis-cli shutdown

也可以进入终端后再关闭

多实例关闭，指定端口关闭：redis-cli -p 6379 shutdown

1.3 Redis介绍相关知识

串行 vs Redis是单线程+多路IO复用技术

多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符（Socket）的就绪状态，比如调用select和poll函数，传入多个文件描述符，如果有一个文件描述符就绪，则返回，否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正的操作可以在同一个线程里执行，也可以启动线程执行（比如使用线程池）

2、数据类型(5个)

哪里去获得redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html

Redis键(key)

1. keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)
2. exists key判断某个key是否存在
3. type key 查看你的key是什么类型
4. del key 删除指定的key数据
5. unlink key根据value选择非阻塞删除，仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作
6. expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间
7. ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
8. select命令切换数据库
9. dbsize查看当前数据库的key的数量
10. flushdb清空当前库
11. flushall通杀全部库

2.1 Redis字符串(String)

2.1.1 简介

String是Redis最基本的类型，一个key对应一个value。

String类型是二进制安全的，意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M

2.1.2 常用命令

1. set 添加键值对

2. get 查询对应键值

3. append 将给定的 追加到原值的末尾

4. strlen 获得值的长度

5. setnx 只有在 key 不存在时 设置 key 的值

6. incr 将 key 中储存的数字值增1,只能对数字值操作，如果为空，新增值为1

7. decr 将 key 中储存的数字值减1,只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1

8. incrby / decrby 将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。

9. mset 同时设置一个或多个 key-value对

10. mget 同时获取一个或多个 value

2.1.3 应用场景

主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

【解决方案】

在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可
eg: user3506728370:fans → 12210947
eg: user3506728370:blogs → 6164
eg: user3506728370:focuses → 83
也可以使用json格式保存数据
eg: user3506728370 → {“fans”：12210947，“blogs”：6164，“ focuses ”：83 }

2.1.4 数据结构

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

2.2 Redis列表(List)

2.2.1 简介

单键多值

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

2.2.2 常用命令

1. lpush/rpush … 从左边/右边插入一个或多个值。

2. lpop/rpop 从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。

3. rpoplpush 从列表右边吐出一个值，插到列表左边。

4. lrange

   按照索引下标获得元素(从左到右)

   lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）

5. lindex 按照索引下标获得元素(从左到右)

6. llen 获得列表长度

7. linsert before 在的后面插入插入值

8. lrem 从左边删除n个value(从左到右)

9. lset将列表key下标为index的值替换成value

2.2.3 应用场景

企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出？

【解决方案】

1. 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
2. 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
3. 使用栈模型解决最新消息的问题

2.2.4 数据结构

List的数据结构为快速链表quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

2.3 Redis集合(Set)

2.3.1 简介

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

2.3.2 常用命令

9. set 类型数据操作的注意事项

   • set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份
   • set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间

2.2.3 应用场景

黑名单
资讯类信息类网站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术，快速获取信息，个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件，电商刷评论、刷好评。
同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉，产生错误的决策，有效避免网站被爬虫反复爬取成为每个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是黑名单的典型应用。
ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作，有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。

白名单
对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体，依赖白名单做更为苛刻的访问验证。

【解决方案】

1. 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则
2. 周期性更新满足规则的用户黑名单，加入set集合
3. 用户行为信息达到后与黑名单进行比对，确认行为去向
4. 黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源
5. 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源
6. 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源

2.2.4 数据结构

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

2.4 Redis哈希(Hash)

2.4.1 简介

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map

用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储

2.4.2 常用命令

9. hash 类型数据操作的注意事项
   • hash类型中value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，对应的值为（nil）
   • 每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对
   • hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用
   • hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈

2.4.3 应用场景

双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张

【解决方案】

• 以商家id作为key
• 将参与抢购的商品id作为field
• 将参与抢购的商品数量作为对应的value
• 抢购时使用降值的方式控制产品数量

2.4.4 数据结构

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。

2.5 Redis有序集合Zset(sorted set)

2.5.1 简介

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

2.5.2 常用命令

2.5.3 应用场景

抖音/微博的热搜榜

2.5.4 数据结构

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。

（2）跳跃表SkipList，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

2.5.5 跳跃表SkipList（跳表）

1、简介

​ 有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

3 Redis配置文件介绍

自定义目录：/usr/myredis/redis.conf

3.1 Units单位

配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit

大小写不敏感

3.2 INCLUDES包含

类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

3.3 网络相关配置

3.3.1 bind

默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求

不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问

生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉

如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的响应

3.3.2 protected-mode

将本机访问保护模式设置no

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-o17YgDuj-1633954011995)(redis-6.assets/1629258079973.png)]

保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了。

3.3.3 Port

端口号，默认 6379

3.3.4 tcp-backlog

设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。

注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果

3.3.5 timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能，即永不超时。

3.3.6 tcp-keepalive

对访问客户端的一种心跳检测，每隔n秒检测一次。

单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60

3.4 General通用

3.4.1 daemonize

是否为后台进程，设置为yes

守护进程，后台启动

3.4.2 pidfile

1.进程文件及路径设置。当Redis在后台运行的时候，Redis默认会把pid文件放在/var/run/redis.pid，你可以配置到其他地址。当一台server同时运行多个redis实例时，需要指定不同的pid文件和端口。

2.存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件

3.4.3 loglevel

指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为notice

四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning

3.4.4 logfile

日志文件名称：设置日志文件的输出路径

3.4.5 databases 16

设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id

3.5 SECURITY安全–设置密码

访问密码的查看、设置和取消

在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。

永久设置，需要再配置文件中进行设置。

3.6 LIMITS限制

3.6.1 maxclients

• 设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
• 默认情况下为10000个客户端。
• 如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

3.6.2 maxmemory

• 建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机

• 设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。

• 如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。

• 但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

3.6.3 maxmemory-policy

• volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）

• allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key

• volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键

• allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key

• volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key

• noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

3.6.4 maxmemory-samples

• 设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。

• 一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

4 Redis的发布和订阅

4.1 什么是发布和订阅

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。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

4.2 Redis的发布和订阅

1、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：

2、当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

4.3 订阅命令行实现

1、 打开一个客户端订阅channel1

SUBSCRIBE channel1

2、打开另一个客户端，给channel1发布消息hello

publish channel1 hello

返回的1是订阅者数量

3、打开第一个客户端可以看到发送的消息

注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

5 Redis_事务_机制

5.1 Redis的事务定义

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

5.2 Multi、Exec、discard

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

【案例一】：组队成功，执行成功

【案例二】：组队阶段报错，提交失败

【案例三】：组队成功，提交有成功有失败

5.3 事务的错误处理

1. 组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。
2. 如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

5.4 为什么要做成事务

想想一个场景：有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购

事务冲突的问题

5.4.1 例子

一个请求想给金额减8000

一个请求想给金额减5000

一个请求想给金额减1000

5.4.2 悲观锁

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

5.4.3 乐观锁

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

5.4.4 WATCH key [key …]

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

5.4.5 unwatch

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。

http://doc.redisfans.com/transaction/exec.html

5.5 Redis事务三特性

1. 单独的隔离操作

   事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

​ 2.没有隔离级别的概念

​ 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行

​ 3.不保证原子性

​ 事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

6 Redis持久化之RDB

6.1 总体介绍

什么是持久化？

利用永久性存储介质将数据进行保存，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化
持久化用于防止数据的意外丢失，确保数据安全性

Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。

1. RDB（Redis DataBase）
2. AOF（Append Of File）

6.2 RDB（Redis DataBase）

6.2.1 RDB是什么

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

6.2.2 备份是如何执行的

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了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

6.2.3 Fork

1. Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
2. 在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
3. 一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。

6.2.4 dump.rdb文件

在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb

6.2.5 配置位置

rdb文件的保存路径，也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下

dir “/myredis/”

6.2.6 如何触发RDB快照；保持策略

1、配置文件中默认的快照配置

2、命令save VS bgsave

save ：save时只管保存，其它不管，全部阻塞。手动保存。不建议。save指令的执行会阻塞当前Redis服务器，直到当前RDB过程完成为止，有可能会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。

bgsave：Redis会在后台异步进行快照操作， 快照同时还可以响应客户端请求。

3、flushall命令

执行flushall命令，也会产生dump.rdb文件，但里面是空的，无意义

4、SNAPSHOTTING快照

5、Save

格式：save 秒钟 写操作次数

RDB是整个内存的压缩过的Snapshot，RDB的数据结构，可以配置复合的快照触发条件，

默认是1分钟内改了1万次，或5分钟内改了10次，或15分钟内改了1次。

禁用

不设置save指令，或者给save传入空字符串

6、stop-writes-on-bgsave-error

当Redis无法写入磁盘的话，直接关掉Redis的写操作。推荐yes.

7、rdbcompression 压缩文件

对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。

如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。推荐yes.

8、rdbchecksum 检查完整性

在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，

但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能

推荐yes.

9、rdb的备份

先通过config get dir 查询rdb文件的目录

将*.rdb的文件拷贝到别的地方

rdb的恢复

• 关闭Redis
• 先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb
• 启动Redis, 备份数据会直接加载

6.2.7 优势

• RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高
• RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景
• RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
• 应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复。

6.2.8 劣势

• Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑
• 虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。
• 在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。
• RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据
• bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲掉一些性能
• Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象

7 Redis持久化之AOF

7.1 AOF（Append Only File）

7.1.1 AOF是什么

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(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

7.1.2 AOF持久化流程

（1）客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内；

（2）AOF缓冲区根据AOF持久化策略[always,everysec,no]将操作sync同步到磁盘的AOF文件中；

（3）AOF文件大小超过重写策略或手动重写时，会对AOF文件rewrite重写，压缩AOF文件容量；

（4）Redis服务重启时，会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的；

7.1.3 AOF默认不开启

可以在redis.conf中配置文件名称，默认为 appendonly.aof

AOF文件的保存路径，同RDB的路径一致。

7.1.4 AOF和RDB同时开启，redis听谁的？

AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）

7.1.5 AOF启动/修复/恢复

• AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。

• 正常恢复

  • 修改默认的appendonly no，改为yes
  • 将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录：config get dir)
  • 恢复：重启redis然后重新加载

• 异常恢复

  • 修改默认的appendonly no，改为yes
  • 如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof–fix appendonly.aof进行恢复
  • 备份被写坏的AOF文件
  • 恢复：重启redis，然后重新加载

7.1.6 AOF同步频率设置

• appendfsync always

  始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好

• appendfsync everysec

  每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。

• appendfsync no

  redis不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。

7.1.7 Rewrite压缩

1是什么：

AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩， 只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof

2重写原理，如何实现重写

AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，redis4.0版本后的重写，是指上就是把rdb 的快照，以二级制的形式附在新的aof头部，作为已有的历史数据，替换掉原来的流水账操作。

no-appendfsync-on-rewrite：

如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存，用户请求不会阻塞，但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。（降低数据安全性，提高性能）

​ 如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。（数据安全，但是性能降低）

触发机制，何时重写

Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发

重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。

auto-aof-rewrite-percentage：设置重写的基准值，文件达到100%时开始重写（文件是原来重写后文件的2倍时触发）

auto-aof-rewrite-min-size：设置重写的基准值，最小文件64MB。达到这个值开始重写。

例如：文件达到70MB开始重写，降到50MB，下次什么时候开始重写？100MB

系统载入时或者上次重写完毕时，Redis会记录此时AOF大小，设为base_size,

如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下，Redis会对AOF进行重写。

3、重写流程

（1）bgrewriteaof触发重写，判断是否当前有bgsave或bgrewriteaof在运行，如果有，则等待该命令结束后再继续执行。

（2）主进程fork出子进程执行重写操作，保证主进程不会阻塞。

（3）子进程遍历redis内存中数据到临时文件，客户端的写请求同时写入aof_buf缓冲区和aof_rewrite_buf重写缓冲区保证原AOF文件完整以及新AOF文件生成期间的新的数据修改动作不会丢失。

（4）子进程写完新的AOF文件后，向主进程发信号，父进程更新统计信息。2).主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。

（5）使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件，完成AOF重写。

7.1.8 优势

• 备份机制更稳健，丢失数据概率更低。

• 可读的日志文本，通过操作AOF稳健，可以处理误操作。

7.1.9 劣势

• 比起RDB占用更多的磁盘空间。

• 恢复备份速度要慢。

• 每次读写都同步的话，有一定的性能压力。

• 存在个别Bug，造成恢复不能。

7.2 用哪个好(Which one)

1. 对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案

   • AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。
   • 注意：由于AOF文件存储体积较大，且恢复速度较慢

2. 数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案

   • 数据可以良好的做到阶段内无丢失（该阶段是开发者或运维人员手工维护的），且恢复速度较快，阶段点数据恢复通常采用RDB方案
   • 注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低，慎重总结：

3. 综合比对

   • RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊

   • 如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF

   • 如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB

   • 灾难恢复选用RDB

8 Redis_主从复制

8.1 是什么

主机数据更新后根据配置和策略， 自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主

8.2 能干嘛

• 读写分离，性能扩展

• 容灾快速恢复

8.3 怎么玩：主从复制

拷贝多个redis.conf文件include(写绝对路径)

开启daemonize yes

Pid文件名字pidfile

指定端口port

Log文件名字

dump.rdb名字dbfilename

Appendonly 关掉或者换名字

8.4 新建redis*.conf配置文件

在/usr/myredis目录下新建三个文件，填写如下内容

【第一步】新建redis6379.conf

include /usr/myredis/redis.conf
pidfile /var/run/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb

【第二步】新建redis6380.conf，填写以下内容

【第三步】新建redis6381.conf，填写以下内容

slave-priority 10

设置从机的优先级，值越小，优先级越高，用于选举主机时使用。默认100

【第四步】启动三台redis服务器

【第五步】查看系统进程，看看三台服务器是否启动

【第六步】查看三台主机运行情况

info replication

【第七步】配从(库)不配主(库)

slaveof

成为某个实例的从服务器

1、在6380和6381上执行: slaveof 127.0.0.1 6379

2、在主机上写，在从机上可以读取数据

在从机上写数据报错

3、主机挂掉，重启就行，一切如初

4、从机重启需重设：slaveof 127.0.0.1 6379

可以将配置增加到文件中。永久生效。

8.5 集群常用3招

8.5.1 主从模式一

切入点问题？slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来，那之前的k1,k2,k3是否也可以复制？

从机是否可以写？set可否？

主机shutdown后情况如何？从机是上位还是原地待命？

主机又回来了后，主机新增记录，从机还能否顺利复制？

其中一台从机down后情况如何？依照原有它能跟上大部队吗？

8.5.2 主从模式二

上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。

用 slaveof

中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的

风险是一旦某个slave宕机，后面的slave都没法备份

主机挂了，从机还是从机，无法写数据了

8.5.3 主从模式三

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。

用 slaveof no one 将从机变为主机。

8.6 复制原理

• Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令
• Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令， 在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步
• 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

8.7 哨兵模式(sentinel)

8.7.1 是什么

反客为主的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库

8.7.2 怎么玩(使用步骤)

自定义的/myredis目录下新建sentinel.conf文件，名字绝不能错

【第一步】调整为一主二仆模式，6379带着6380、6381

【第二步】自定义的/usr/myredis目录下新建sentinel.conf文件，名字绝不能错

【第三步】配置哨兵,填写内容

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1

其中mymaster为监控对象起的服务器名称， 1 为至少有多少个哨兵同意迁移的数量。

【第四步】启动哨兵

/usr/local/bin

执行redis-sentinel /myredis/sentinel.conf

【第五步】当主机挂掉，从机选举中产生新的主机

(大概10秒左右可以看到哨兵窗口日志，切换了新的主机)

哪个从机会被选举为主机呢？根据优先级别：slave-priority

原主机重启后会变为从机。

【第六步】复制延时

由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

8.7.3 故障恢复

1. 从下线的主服务的所有从服务里面挑选一个从服务，将其转成主服务，选择条件依次为
   • 选择优先级靠前的
   • 选择偏移量最大的
   • 选择runid最小的从服务
2. 挑选出新的主服务之后sentinel原主服务的从服务发送slaveof新住服务的命令，复制新master
3. 当已下线的服务重新上线时，sentinel会向其发送slaveof命令，让其成为新主的从

优先级在redis.conf中默认：slave-priority 100，值越小优先级越高

偏移量是指获得原主机数据最全的

每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid

9 Redis集群

9.1 问题

容量不够，redis如何进行扩容？

并发写操作， redis如何分摊？

另外，主从模式，薪火相传模式，主机宕机，导致ip地址发生变化，应用程序中配置需要修改对应的主机地址、端口等信息。

之前通过代理主机来解决，但是redis3.0中提供了解决方案。就是无中心化集群配置。

9.2 什么是集群

Redis 集群实现了对Redis的水平扩容，即启动N个redis节点，将整个数据库分布存储在这N个节点中，每个节点存储总数据的1/N。

Redis 集群通过分区（partition）来提供一定程度的可用性（availability）： 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯， 集群也可以继续处理命令请求。

9.3 删除持久化数据

将rdb,aof文件都删除掉。

9.4 制作6个实例，6379,6380,6381,6389,6390,6391

9.4.1 配置基本信息

开启daemonize yes

Pid文件名字

指定端口

Log文件名字

Dump.rdb名字

Appendonly 关掉或者换名字

9.4.2 redis cluster配置修改

cluster-enabled yes 打开集群模式

cluster-config-file nodes-6379.conf 设定节点配置文件名

cluster-node-timeout 15000 设定节点失联时间，超过该时间（毫秒），集群自动进行主从切换。

include /usr/myredis/redis.conf
pidfile /var/run/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6379.conf
cluster-node-timeout 15000

9.4.3 修改好redis6379.conf文件，拷贝多个redis.conf文件

使用查找替换修改另外5个文件

例如：:%s/6379/6380

启动6个redis服务

redis-server redis6379.conf
redis-server redis6380.conf
redis-server redis6381.conf
redis-server redis6389.conf
redis-server redis6390.conf
redis-server redis6391.conf

9.4.4 将六个节点合成一个集群

• 合体：

cd /usr/software/redis-6.2.1/src

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.200.140:6379 192.168.200.140:6380 192.168.200.140:6381 192.168.200.140:6389 192.168.200.140:6390 192.168.200.140:6391

此处不要用127.0.0.1， 请用真实IP地址

–replicas 1 采用最简单的方式配置集群，一台主机，一台从机，正好三组。

• 普通方式登录

1、可能直接进入读主机，存储数据时，会出现MOVED重定向操作。所以，应该以集群方式登录。

2、-c 采用集群策略连接，设置数据会自动切换到相应的写主机

​ redis-cli -c -p 6379

3、通过 cluster nodes 命令查看集群信息

9.4.5 redis cluster 如何分配这六个节点?

一个集群至少要有三个主节点。

选项 --cluster-replicas 1 表示我们希望为集群中的每个主节点创建一个从节点。

分配原则尽量保证每个主数据库运行在不同的IP地址，每个从库和主库不在一个IP地址上。

9.5 什么是slots

[OK] All nodes agree about slots configuration.

>>> Check for open slots...

>>> Check slots coverage...

[OK] All 16384 slots covered.

一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，

集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽， 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和 。

集群中的每个节点负责处理一部分插槽。 举个例子， 如果一个集群可以有主节点， 其中：

节点 A 负责处理 0 号至 5460 号插槽。

节点 B 负责处理 5461 号至 10922 号插槽。

节点 C 负责处理 10923 号至 16383 号插槽。

9.6 在集群中录入值

在redis-cli每次录入、查询键值，redis都会计算出该key应该送往的插槽，如果不是该客户端对应服务器的插槽，redis会报错，并告知应前往的redis实例地址和端口。

redis-cli客户端提供了 –c 参数实现自动重定向。

如 redis-cli -c –p 6379 登入后，再录入、查询键值对可以自动重定向。

不在一个slot下的键值，是不能使用mget,mset等多键操作。

可以通过{}来定义组的概念，从而使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot中去。

9.7 查询集群中的值

CLUSTER GETKEYSINSLOT 返回 count 个 slot 槽中的键。

9.8 故障恢复

1、如果主节点下线？从节点能否自动升为主节点？注意：15秒超时

2、主节点恢复后，主从关系会如何？主节点回来变成从机。

3、如果所有某一段插槽的主从节点都宕掉，redis服务是否还能继续?

​ 如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为yes ，那么 ，整个集群都挂掉

​ 如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为no ，那么，该插槽数据全都不能使用，也无 法存储。

redis.conf中的参数 cluster-require-full-coverage

9.9 集群的Jedis开发

即使连接的不是主机，集群会自动切换主机存储。主机写，从机读。

无中心化主从集群。无论从哪台主机写的数据，其他主机上都能读到数据。

9.10 Redis 集群提供了以下好处

实现扩容

分摊压力

无中心配置相对简单

9.11 Redis 集群的不足

多键操作是不被支持的

多键的Redis事务是不被支持的。lua脚本不被支持

由于集群方案出现较晚，很多公司已经采用了其他的集群方案，而代理或者客户端分片的方案想要迁移至redis cluster，需要整体迁移而不是逐步过渡，复杂度较大。

10 Redis应用问题解决

10.1 缓存穿透

10.1.1 问题描述

key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

10.1.2 问题排查

1. Redis中大面积出现未命中
2. 出现非正常URL访问

10.1.3 问题分析

1. 获取的数据在数据库中也不存在，数据库查询未得到对应数据
2. Redis获取到null数据未进行持久化，直接返回
3. 下次此类数据到达重复上述过程
4. 出现黑客攻击服务器

10.1.4 解决方案

一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

解决方案：

1. 缓存null
   对查询结果为null的数据进行缓存（长期使用，定期清理），设定短时限，例如30-60秒，最高5分钟

2. 白名单策略

   • 提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset，相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时放行，加载异常数据时直接拦截（效率偏低）
   • 使用布隆过滤器（有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略）

3. 实施监控
   实时监控redis命中率（业务正常范围时，通常会有一个波动值）与null数据的占比

   • 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
   • 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象

   根据倍数不同，启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控（运营）

4. key加密
   问题出现后，临时启动防灾业务key，对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，过来的key校验
   例如每天随机分配60个加密串，挑选2到3个，混淆到页面数据id中，发现访问key不满足规则，驳回数据访问

10.2 缓存击穿

10.2.1 问题描述

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

10.2.2 问题排查

1. Redis中某个key过期，该key访问量巨大
2. 多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
3. Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问

10.2.3 问题分析

1. 单个key高热数据
2. key过期

10.2.4 解决方案

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。

解决问题：

1. 预先设定
   以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长
   注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐降低的趋势
2. 现场调整
   监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3. 后台刷新数据
   启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
4. 二级缓存
   设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
5. 加锁
   分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！

10.3 缓存雪崩

10.3.1 问题描述

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key

10.3.2 问题排查

1. 在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期

2. 此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据

3. 数据库同时接收到大量的请求无法及时处理

4. Redis大量请求被积压，开始出现超时现象

5. 数据库流量激增，数据库崩溃

6. 重启后仍然面对缓存中无数据可用

7. Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃

8. Redis集群呈现崩塌，集群瓦解

9. 应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数

   越来越多，应用服务器崩溃

10. 应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

10.3.3 问题分析

1. 短时间范围内
2. 量key集中过期

10.3.4 解决方案

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！

解决方案：

（1） 构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）

（2） 使用锁或队列：

用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况

（3） 设置过期标志更新缓存：

记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。

（4） 将缓存失效时间分散开：

比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

11 分布式锁

11.1 问题描述

随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！

分布式锁主流的实现方案：

1. 基于数据库实现分布式锁

2. 基于缓存（Redis等）

3. 基于Zookeeper

每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：

1. 性能：redis最高

2. 可靠性：zookeeper最高

这里，我们就基于redis实现分布式锁。

11.2 解决方案：使用redis实现分布式锁

11.2.1 上锁流程

1. 多个客户端同时获取锁（setnx）

2. 获取成功，执行业务逻辑{从db获取数据，放入缓存}，执行完成释放锁（del）

3. 其他客户端等待重试

redis:命令

11.2.2 问题：setnx刚好获取到锁，业务逻辑出现异常，导致锁无法释放

解决：设置过期时间，自动释放锁。

优化之设置锁的过期时间

设置过期时间有两种方式：

1. 通过expire设置过期时间（缺乏原子性：如果在setnx和expire之间出现异常，锁也无法释放）

2. 在set时指定过期时间（推荐）

【方式一】通过expire设置过期时间

【方式二】在set时指定过期时间（推荐）

# set sku “OK” NX PX 10000

EX second ：设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value

PX millisecond ：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value

NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value

XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作