学习笔记--redis

  • redis是一款高性能nosql系列的非关系型数据库,最常被开发人员来作为缓存使用
  • mysql是将数据存储到硬盘上的,而redis是将数据存储到内存中的
  • redis是(k,v)结构的,k一般为字符串类型,v一般有五种基本类型和三种特殊类型

下载安装

  1. 官网:https://redis.io

  2. 中文网:http://www.redis.net.cn/

  3. 解压直接可以使用:

​ * redis.windows.conf:配置文件

​ * redis-cli.exe:redis的客户端

​ * redis-server.exe:redis服务器端

value的五种基本类型:

  1. 字符串类型 string

    存储:set key value

    eg:set name aaa(输出:ok)

    获取:get key

    eg:get name(输出:aaa)

    删除:del key

    eg:del name(输出:ok)

  2. 哈希类型 hash:map形式

    存储:hset key field value(field为map的k

    eg:hset name a aaa(输出:ok)

    获取:hget key field

    eg:hget name a(输出:aaa)

    删除:hdel key field

    eg:hdel name a(输出:ok)

  3. 列表类型 list:linkedlist格式,支持重复元素

    存储:lpush key value(list类型,lpush为将元素添加到前边/左边)

    ​ rpush key value(rpush为将元素添加到后边/右边)

    eg:rpush name aaa(输出:ok)

    获取:lrange key start end(范围获取)

    eg:lrange name 0 -1(输出:aaa)

    删除:ipop key(删除最左边的,并返回删除的值)

    ​ rpop key(删除最右边的,并返回删除的值)

    eg:ipop name(输出:ok)

  4. 集合类型 set:不支持重复元素

    存储:sadd key value

    eg:sadd name aaa(输出:ok)

    获取:smembers key(获取所有)

    eg:smembers name

    删除:srem key value

    eg:srem name aaa(输出:ok)

  5. 有序集合类型 sortedset:不支持重复元素且元素有顺序

    存储:zadd key score value(每个添加的值都需要关联一个score,它是一个数字,用来集合排序,顺序为从小到大)

    eg:zadd name 60 aaa(输出:ok)

    获取:zrange key start end [withscores]

    eg:zrange key 0 -1(输出:aaa,withscores可选,加上了它输出为:aaa 60)

    删除:zrem key value

    eg:zrem name aaa(输出:ok)

  6. 通用命令:

    keys * : 查询所有的键

    type key : 获取键对应的value的类型

    del key:删除指定的key value

持久化

AOF 持久化

  • AOF - 将每条写命令追加至 aof 文件,当重启时会执行 aof 文件中每条命令来重建内存数据
  • AOF 日志是写后日志,即先执行命令,再记录日志
    • Redis 为了性能,向 aof 记录日志时没有对命令进行语法检查,如果要先记录日志,那么日志里就会记录语法错误的命令
  • 记录 AOF 日志时,有三种同步策略
    • Always 同步写,日志写入磁盘再返回,可以做到基本不丢数据,性能不高
      • 为什么说基本不丢呢,因为 aof 是在 serverCron 事件循环中执行 aof 写入的,并且这次写入的是上一次循环暂存在 aof 缓冲中的数据,因此最多还是可能丢失一个循环的数据
    • Everysec 每秒写,日志写入 AOF 文件的内存缓冲区,每隔一秒将内存缓冲区数据刷入磁盘,最多丢一秒的数据
    • No 操作系统写,日志写入AOF 文件的内存缓冲区,由操作系统决定何时将数据刷入磁盘

AOF 重写

  • AOF 文件太大引起的问题
    1. 文件大小受操作系统限制
    2. 文件太大,写入效率变低
    3. 文件太大,恢复时非常慢
  • 重写就是对同一个 key 的多次操作进行瘦身
    1. 例如一个 key 我改了 100 遍,aof 里记录了100 条修改日志,但实际上只有最后一次有效
    2. 重写无需操作现有 aof 日志,只需要根据当前内存数据的状态,生成相应的命令,记入一个新的日志文件即可
    3. 重写过程是由另一个后台子进程完成的,不会阻塞主进程
  • AOF 重写过程
    1. 创建子进程时会根据主进程生成内存快照,只需要对子进程的内存进行遍历,把每个 key 对应的命令写入新的日志文件(即重写日志)
    2. 此时如果有新的命令执行,修改的是主进程内存,不会影响子进程内存,并且新命令会记录到 重写缓冲区
    3. 等子进程所有的 key 处理完毕,再将 重写缓冲区 记录的增量指令写入重写日志
    4. 在此期间旧的 AOF 日志仍然在工作,待到重写完毕,用重写日志替换掉旧的 AOF 日志

RDB 持久化

  • RDB - 是把整个内存数据以二进制方式写入磁盘
    • 对应数据文件为 dump.rdb
    • 好处是恢复速度快
  • 相关命令有两个
    • save - 在主进程执行,会阻塞其它命令
    • bgsave - 创建子进程执行,避免阻塞,是默认方式
      • 子进程不会阻塞主进程,但创建子进程的期间,仍会阻塞,内存越大,阻塞时间越长
      • bgsave 也是利用了快照机制,执行 RDB 持久化期间如果有新数据写入,新的数据修改发生在主进程,子进程向 RDB 文件中写入还是旧的数据,这样新的修改不会影响到 RDB 操作
      • 但这些新数据不会补充至 RDB 文件
  • 缺点: 可以通过调整 redis.conf 中的 save 参数来控制 rdb 的执行周期,但这个周期不好把握
    • 频繁执行的话,会影响性能
    • 偶尔执行的话,如果宕机又容易丢失较多数据

混合持久化

  • 从 4.0 开始,Redis 支持混合持久化,即使用 RDB 作为全量备份,两次 RDB 之间使用 AOF 作为增量备份
    • 配置项 aof-use-rdb-preamble 用来控制是否启用混合持久化,默认值 no
    • 持久化时将数据都存入 AOF 日志,日志前半部分为二进制的 RDB 格式,后半部分是 AOF 命令日志
    • 下一次 RDB 时,会覆盖之前的日志文件
  • 优缺点
    • 结合了 RDB 与 AOF 的优点,恢复速度快,增量用 AOF 表示,数据更完整(取决于同步策略)、也无需 AOF 重写
    • 与旧版本的 redis 文件格式不兼容

java集成redis

* Jedis: 一款java操作redis数据库的工具.
		* 使用步骤:
			1. 下载jedis的jar包
			2. 使用
				//1. 获取连接
        		Jedis jedis = new Jedis("localhost",6379);
       			//2. 操作
       			jedis.set("username","zhangsan");
        		//3. 关闭连接
        		jedis.close();

		
		* Jedis操作各种redis中的数据结构
			1) 字符串类型 string
				set
				get
				
				 //1. 获取连接
		        Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
		        //2. 操作
		        //存储
		        jedis.set("username","zhangsan");
		        //获取
		        String username = jedis.get("username");
		        System.out.println(username);
		
		        //可以使用setex()方法存储可以指定过期时间的 key value
		        jedis.setex("activecode",20,"hehe");//将activecode:hehe键值对存入redis,并且20秒后自动删除该键值对
		
		        //3. 关闭连接
		        jedis.close();

			2) 哈希类型 hash : map格式  
				hset
				hget
				hgetAll
				//1. 获取连接
		        Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
		        //2. 操作
		        // 存储hash
		        jedis.hset("user","name","lisi");
		        jedis.hset("user","age","23");
		        jedis.hset("user","gender","female");
		
		        // 获取hash
		        String name = jedis.hget("user", "name");
		        System.out.println(name);
		
		
		        // 获取hash的所有map中的数据
		        Map user = jedis.hgetAll("user");
		
		        // keyset
		        Set keySet = user.keySet();
		        for (String key : keySet) {
		            //获取value
		            String value = user.get(key);
		            System.out.println(key + ":" + value);
		        }
		
		        //3. 关闭连接
		        jedis.close();


			3) 列表类型 list : linkedlist格式。支持重复元素
				lpush / rpush
				lpop / rpop
				lrange start end : 范围获取
				
				 //1. 获取连接
		        Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
		        //2. 操作
		        // list 存储
		        jedis.lpush("mylist","a","b","c");//从左边存
		        jedis.rpush("mylist","a","b","c");//从右边存
		
		        // list 范围获取
		        List mylist = jedis.lrange("mylist", 0, -1);
		        System.out.println(mylist);
		        
		        // list 弹出
		        String element1 = jedis.lpop("mylist");//c
		        System.out.println(element1);
		
		        String element2 = jedis.rpop("mylist");//c
		        System.out.println(element2);
		
		        // list 范围获取
		        List mylist2 = jedis.lrange("mylist", 0, -1);
		        System.out.println(mylist2);
		
		        //3. 关闭连接
		        jedis.close();


			4) 集合类型 set  : 不允许重复元素
				sadd
				smembers:获取所有元素

				//1. 获取连接
		        Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
		        //2. 操作
		
		
		        // set 存储
		        jedis.sadd("myset","java","php","c++");
		
		        // set 获取
		        Set myset = jedis.smembers("myset");
		        System.out.println(myset);
		
		        //3. 关闭连接
		        jedis.close();
			5) 有序集合类型 sortedset:不允许重复元素,且元素有顺序
				zadd
				zrange

				//1. 获取连接
		        Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口
		        //2. 操作
		        // sortedset 存储
		        jedis.zadd("mysortedset",3,"亚瑟");
		        jedis.zadd("mysortedset",30,"后裔");
		        jedis.zadd("mysortedset",55,"孙悟空");
		
		        // sortedset 获取
		        Set mysortedset = jedis.zrange("mysortedset", 0, -1);
		
		        System.out.println(mysortedset);
		
		
		        //3. 关闭连接
		        jedis.close();


		
		* jedis连接池: JedisPool
			* 使用:
				1. 创建JedisPool连接池对象
				2. 调用方法 getResource()方法获取Jedis连接
					//0.创建一个配置对象
			        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
			        config.setMaxTotal(50);
			        config.setMaxIdle(10);
			
			        //1.创建Jedis连接池对象
			        JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,"localhost",6379);
			
			        //2.获取连接
			        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
			        //3. 使用
			        jedis.set("hehe","heihei");
			
			
			        //4. 关闭 归还到连接池中
			        jedis.close();
			
			* 连接池工具类
				public class JedisPoolUtils {

				    private static JedisPool jedisPool;
				
				    static{
				        //读取配置文件
				        InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("jedis.properties");
				        //创建Properties对象
				        Properties pro = new Properties();
				        //关联文件
				        try {
				            pro.load(is);
				        } catch (IOException e) {
				            e.printStackTrace();
				        }
				        //获取数据,设置到JedisPoolConfig中
				        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
				        config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal")));
				        config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle")));
				
				        //初始化JedisPool
				        jedisPool = new JedisPool(config,pro.getProperty("host"),Integer.parseInt(pro.getProperty("port")));
				    }
				
				    /**
				     * 获取连接方法
				     */
				    public static Jedis getJedis(){
				        return jedisPool.getResource();
				    }
				}

springboot整合jedis

学习笔记--redis_第1张图片

学习笔记--redis_第2张图片

学习笔记--redis_第3张图片

sprinboot整合redis–redistemplate方式(是spring框架对jedis和lettuce的封装)

学习笔记--redis_第4张图片

学习笔记--redis_第5张图片

springboot整合后使用@Autowired注解自动注入使用,eg:

@Autowired
Redistemplate redistemplate;

redistemplate

1.String:

//void set(K key, V value);
redisTemplate.opsForValue().set("num","123");
redisTemplate.opsForValue().get("num")  输出结果为123

//void set(K key, V value, long timeout, TimeUnit unit);
redisTemplate.opsForValue().set("num","123",10, TimeUnit.SECONDS);
redisTemplate.opsForValue().get("num")设置的是10秒失效,十秒之内查询有结果,十秒之后返回为null

//void set(K key, V value, long offset);
//覆写(overwrite)给定 key 所储存的字符串值,从偏移量 offset 开始
template.opsForValue().set("key","hello world");
template.opsForValue().set("key","redis", 6);
System.out.println("***************"+template.opsForValue().get("key"));
//结果:***************hello redis

//V get(Object key);
template.opsForValue().set("key","hello world");
System.out.println("***************"+template.opsForValue().get("key"));
结果:***************hello world

//V getAndSet(K key, V value); 
//设置键的字符串值并返回其旧值
template.opsForValue().set("getSetTest","test");
System.out.println(template.opsForValue().getAndSet("getSetTest","test2"));
结果:test

//Integer append(K key, String value);
//如果key已经存在并且是一个字符串,则该命令将该值追加到字符串的末尾。如果键不存在,则它被创建并设置为空字符串,因此APPEND在这种特殊情况下将类似于SET。
template.opsForValue().append("test","Hello");
System.out.println(template.opsForValue().get("test"));
template.opsForValue().append("test","world");
System.out.println(template.opsForValue().get("test"));
Hello
Helloworld

//Long size(K key);
//返回key所对应的value值得长度
template.opsForValue().set("key","hello world");
System.out.println("***************"+template.opsForValue().size("key"));
***************11

2.List:

//Long size(K key);
//返回存储在键中的列表的长度。如果键不存在,则将其解释为空列表,并返回0。当key存储的值不是列表时返回错误。
System.out.println(template.opsForList().size("list"));
6

//Long leftPush(K key, V value);
//将所有指定的值插入存储在键的列表的头部。如果键不存在,则在执行推送操作之前将其创建为空列表。(从左边插入)
template.opsForList().leftPush("list","java");
template.opsForList().leftPush("list","python");
template.opsForList().leftPush("list","c++");
返回的结果为推送操作后的列表的长度
1
2
3

//V range(K key, int a,int b);
//查询,a为从左到右,从0开始,b为从右到左,从-1开始
String[] strs = new String[]{"1","2","3"};
template.opsForList().leftPushAll("list",strs);
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
[3, 2, 1]

//Long leftPushAll(K key, V... values);
//批量把一个数组插入到列表中
String[] strs = new String[]{"1","2","3"};
template.opsForList().leftPushAll("list",strs);
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
[3, 2, 1]

//Long rightPush(K key, V value);
//将所有指定的值插入存储在键的列表的头部。如果键不存在,则在执行推送操作之前将其创建为空列表。(从右边插入)
template.opsForList().rightPush("listRight","java");
template.opsForList().rightPush("listRight","python");
template.opsForList().rightPush("listRight","c++");
1
2
3

//Long rightPushAll(K key, V... values);
String[] strs = new String[]{"1","2","3"};
template.opsForList().rightPushAll("list",strs);
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
[1, 2, 3]

//void set(K key, long index, V value);
//在列表中index的位置设置value值
System.out.println(template.opsForList().range("listRight",0,-1));
template.opsForList().set("listRight",1,"setValue");
System.out.println(template.opsForList().range("listRight",0,-1));
[java, python, oc, c++]
[java, setValue, oc, c++]

//Long remove(K key, long count, Object value);
//从存储在键中的列表中删除等于值的元素的第一个计数事件。
//计数参数以下列方式影响操作:
//count> 0:删除等于从头到尾移动的值的元素。
//count <0:删除等于从尾到头移动的值的元素。
//count = 0:删除等于value的所有元素。
System.out.println(template.opsForList().range("listRight",0,-1));
template.opsForList().remove("listRight",1,"setValue");//将删除列表中存储的列表中第一次次出现的“setValue”。
System.out.println(template.opsForList().range("listRight",0,-1));
[java, setValue, oc, c++]
[java, oc, c++]

//V index(K key, long index);
//根据下表获取列表中的值,下标是从0开始的
System.out.println(template.opsForList().range("listRight",0,-1));
System.out.println(template.opsForList().index("listRight",2));
[java, oc, c++]
c++

//V leftPop(K key);
//弹出最左边的元素,弹出之后该值在列表中将不复存在
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
System.out.println(template.opsForList().leftPop("list"));
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
[c++, python, oc, java, c#, c#]
c++
[python, oc, java, c#, c#]

//V rightPop(K key);
//弹出最右边的元素,弹出之后该值在列表中将不复存在
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
System.out.println(template.opsForList().rightPop("list"));
System.out.println(template.opsForList().range("list",0,-1));
[python, oc, java, c#, c#]
c#
[python, oc, java, c#]

3.hash:

//Long delete(H key, Object... hashKeys);
//删除给定的哈希hashKeys
System.out.println(template.opsForHash().delete("redisHash","name"));
System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
1
{class=6, age=28.1}

//Boolean hasKey(H key, Object hashKey);
//确定哈希hashKey是否存在
System.out.println(template.opsForHash().hasKey("redisHash","666"));
System.out.println(template.opsForHash().hasKey("redisHash","777"));
true
false

//HV get(H key, Object hashKey);
//从键中的哈希获取给定hashKey的值
System.out.println(template.opsForHash().get("redisHash","age"));
26

//Set keys(H key);
//获取key所对应的散列表的key
System.out.println(template.opsForHash().keys("redisHash"));
//redisHash所对应的散列表为{class=1, name=666, age=27}
[name, class, age]

//Long size(H key);
//获取key所对应的散列表的大小个数
System.out.println(template.opsForHash().size("redisHash"));
//redisHash所对应的散列表为{class=1, name=666, age=27}
3

//void putAll(H key, Map m);
//使用m中提供的多个散列字段设置到key对应的散列表中
Map testMap = new HashMap();
testMap.put("name","666");
testMap.put("age",27);
testMap.put("class","1");
template.opsForHash().putAll("redisHash1",testMap);
System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash1"));
{class=1, name=jack, age=27}

//void put(H key, HK hashKey, HV value);
//设置散列hashKey的值
template.opsForHash().put("redisHash","name","666");
template.opsForHash().put("redisHash","age",26);
template.opsForHash().put("redisHash","class","6");
System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
{age=26, class=6, name=666}

//List values(H key);
//获取整个哈希存储的值根据密钥
System.out.println(template.opsForHash().values("redisHash"));
[tom, 26, 6]

//Map entries(H key);
//获取整个哈希存储根据密钥
System.out.println(template.opsForHash().entries("redisHash"));
{age=26, class=6, name=tom}

//Cursor> scan(H key, ScanOptions options);
//使用Cursor在key的hash中迭代,相当于迭代器。
Cursor> curosr = template.opsForHash().scan("redisHash", 
  ScanOptions.ScanOptions.NONE);
    while(curosr.hasNext()){
        Map.Entry entry = curosr.next();
        System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());
    }
age:27
class:6
name:666

4.set:

//Long add(K key, V... values);
//无序集合中添加元素,返回添加个数
//也可以直接在add里面添加多个值 如:template.opsForSet().add("setTest","aaa","bbb")
String[] strs= new String[]{"str1","str2"};
System.out.println(template.opsForSet().add("setTest", strs));
2

//Long remove(K key, Object... values);
//移除集合中一个或多个成员
String[] strs = new String[]{"str1","str2"};
System.out.println(template.opsForSet().remove("setTest",strs));
2

//V pop(K key);
//移除并返回集合中的一个随机元素
System.out.println(template.opsForSet().pop("setTest"));
System.out.println(template.opsForSet().members("setTest"));
bbb
[aaa, ccc]

//Boolean move(K key, V value, K destKey);
//将 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合
template.opsForSet().move("setTest","aaa","setTest2");
System.out.println(template.opsForSet().members("setTest"));
System.out.println(template.opsForSet().members("setTest2"));
[ccc]
[aaa]

//Long size(K key);
//无序集合的大小长度
System.out.println(template.opsForSet().size("setTest"));
1

//Set members(K key);
//返回集合中的所有成员
System.out.println(template.opsForSet().members("setTest"));
[ddd, bbb, aaa, ccc]

//Cursor scan(K key, ScanOptions options);
//遍历set
Cursor curosr = template.opsForSet().scan("setTest", ScanOptions.NONE);
  while(curosr.hasNext()){
     System.out.println(curosr.next());
  }
ddd
bbb
aaa
ccc
 
  

5.zset:

//Boolean add(K key, V value, double score);
//新增一个有序集合,存在的话为false,不存在的话为true
System.out.println(template.opsForZSet().add("zset1","zset-1",1.0));
true

//Long add(K key, Set> tuples);
//新增一个有序集合
ZSetOperations.TypedTuple objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<>("zset-5",9.6);
ZSetOperations.TypedTuple objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<>("zset-6",9.9);
Set> tuples = new HashSet>();
tuples.add(objectTypedTuple1);
tuples.add(objectTypedTuple2);
System.out.println(template.opsForZSet().add("zset1",tuples));
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
[zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5, zset-6]

//Long remove(K key, Object... values);
//从有序集合中移除一个或者多个元素
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
System.out.println(template.opsForZSet().remove("zset1","zset-6"));
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
[zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5, zset-6]
1
[zset-1, zset-2, zset-3, zset-4, zset-5]

//Long rank(K key, Object o);
//返回有序集中指定成员的排名,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
System.out.println(template.opsForZSet().rank("zset1","zset-2"));
[zset-2, zset-1, zset-3, zset-4, zset-5]
0   //表明排名第一

//Set range(K key, long start, long end);
//通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset1",0,-1));
[zset-2, zset-1, zset-3, zset-4, zset-5]

//Long count(K key, double min, double max);
//通过分数返回有序集合指定区间内的成员个数
System.out.println(template.opsForZSet().rangeByScore("zset1",0,5));
System.out.println(template.opsForZSet().count("zset1",0,5));
[zset-2, zset-1, zset-3]
3

//Long size(K key);
//获取有序集合的成员数,内部调用的就是zCard方法
System.out.println(template.opsForZSet().size("zset1"));
6

//Double score(K key, Object o);
//获取指定成员的score值
System.out.println(template.opsForZSet().score("zset1","zset-1"));
2.2

//Long removeRange(K key, long start, long end);
//移除指定索引位置的成员,其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset2",0,-1));
System.out.println(template.opsForZSet().removeRange("zset2",1,2));
System.out.println(template.opsForZSet().range("zset2",0,-1));
[zset-1, zset-2, zset-3, zset-4]
2
[zset-1, zset-4]

//Cursor> scan(K key, ScanOptions options);
//遍历zset
Cursor> cursor = template.opsForZSet().scan("zzset1", ScanOptions.NONE);
    while (cursor.hasNext()){
       ZSetOperations.TypedTuple item = cursor.next();
       System.out.println(item.getValue() + ":" + item.getScore());
    }
zset-1:1.0
zset-2:2.0
zset-3:3.0
zset-4:6.0
 
  

redis中一些需要注意的问题

1.redis有一亿个 key,使用 keys 命令会影响线上服务

  • keys 命令时间复杂度是 O ( n ) O(n) O(n),n 即总的 key 数量,n 如果很大,性能非常低

  • redis 执行命令是单线程执行,一个命令执行太慢会阻塞其它命令,阻塞时间长甚至会让 redis 发生故障切换

  • 可以使用 scan 命令替换 keys 命令,语法 scan 起始游标 match 匹配规则 count 提示数目,返回值代表下次的起点

    1. 虽然 scan 命令的时间复杂度仍是 O ( n ) O(n) O(n),但它是通过游标分步执行,不会导致长时间阻塞
    2. 可以用 count 参数提示返回 key 的个数
    3. 弱状态,客户端仅需维护游标
    4. scan 能保证在 rehash 也正常工作
    5. 缺点是可能会重复遍历 key(缩容时)、应用应自己处理重复 key

2.key 过期时间

  • 每个库中都包含了 expires 过期字典

    • hashtable结构,键为指针,指向真正 key,值为 long 类型的时间戳,毫秒精度
  • 当设置某个 key 有过期时间时,就会向过期字典中添加此 key 的指针和时间戳

  • 惰性删除

    • 在执行读写数据库的命令时,执行命令前会检查 key 是否过期,如果已过期,则删除 key
  • 定期删除

    • redis 有一个定时任务处理器 serverCron,负责周期性任务处理,默认 100 ms 执行一次(hz 参数控制)包括:① 处理过期 key、② hash 表 rehash、③ 更新统计结果、④ 持久化、⑤ 清理过期客户端

    • 对于处理过期 key 会:依次遍历库,在规定时间内运行如下操作

      ① 从每个库的 expires 过期字典中随机选择 20 个 key 检查,如果过期则删除

      ② 如果删除达到 5 个,重复 ① 步骤,没有达到,遍历至下一个库

      ③ 规定时间没有做完,等待下一轮 serverCron 运行

3.redis启动不了问题

  • 点击redis-server时闪退,则在路径上cmd后输入以下命令:redis-server.exe redis.windows.conf

  • 如果报错:[18408] 01 Jun 17:07:38.890 # QForkMasterInit: system error caught. error code=0x000005af, message=VirtualAllocEx failed.: unknown error,则是因为由于没有设置redis的最大内存导致的。在 redis.windows.conf 文件里添加配置:

    maxmemory 268435456
    maxheap 314572800
    

redis缓存问题

1.缓存击穿:某一热点 key 在缓存和数据库中都存在,它过期时,这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到,又同时去数据库去读,压垮数据库

  • 设置热点数据不过期
  • 对【查询缓存没有,查询数据库,结果放入缓存】这三步进行加锁,这时只有一个客户端能获得锁,其它客户端会被阻塞,等锁释放开,缓存已有了数据,其它客户端就不必访问数据库了。但会影响吞吐量(有损方案)

2.缓存雪崩:由于大量 key 设置了相同的过期时间(数据在缓存和数据库都存在),一旦到达过期时间点,这些 key 集体失效,造成访问这些 key 的请求全部进入数据库,或者redis宕机,请求全部进入数据库。

  • 错开过期时间:在过期时间上加上随机值(比如 1~5 分钟)
  • 服务降级:暂停非核心数据查询缓存,返回预定义信息(错误页面,空值等)
  • 事前预防:搭建高可用集群
  • 多级缓存:缺点是实现复杂度高
  • 熔断:通过监控一旦雪崩出现,暂停缓存访问待实例恢复,返回预定义信息(有损方案)
  • 限流:通过监控一旦发现数据库访问量超过阈值,限制访问数据库的请求数(有损方案)

3.缓存穿透:如果一个 key 在缓存和数据库都不存在,那么访问这个 key 每次都会进入数据库(可能是恶意攻击手段)

  • 如果数据库没有,也将此不存在的 key 关联 null 值放入缓存,缺点是这样的 key 没有任何业务作用,白占空间
  • 布隆过滤器

学习笔记--redis_第6张图片

① 过滤器可以用来判定 key 不存在,发现这些不存在的 key,把它们过滤掉就好

② 需要将所有的 key 都预先加载至布隆过滤器

③ 布隆过滤器不能删除,因此查询删除的数据一定会发生穿透

4.旁路缓存:

  • 旁路缓存(Cache Aside),是一种常见的使用缓存的策略(会有短暂不一致,但最终会一致)
  • 查询规则
    • 先读缓存
    • 如果命中,直接返回
    • 如果缺失,查 DB 并将结果放入缓存,再返回
  • 增、删、改规则
    • 新增数据,直接存 DB
    • 修改、删除数据,先更新DB,再删缓存
  • 假设操作库和缓存均能成功,如果先操作缓存,会大几率出现数据库与缓存不一致的情况
  • 可以用锁实现一致性,但影响吞吐量、分布式锁设计较为复杂

缓存原子性

Redis 事务局限性

  • 单条命令是原子性,这是由 redis 单线程保障的
  • 多条命令用 multi + exec 无法保证读 + 写的原子性

乐观锁保证原子性

watch 命令,用来盯住 key(一到多个),如果这些 key 在事务期间:

  • 没有被别的客户端修改,则 exec 才会成功

  • 被别的客户端改了,则 exec 返回 nil

get a /* 存入客户端临时变量 */
get b /* 存入客户端临时变量 */
/* 客户端计算出 a 和 b 更新后的值 */
watch a b /* 盯住 a 和 b */
multi
set a 500
set b 1500
exec

此时,如果其他客户端修改了 a 和 b 的值,那么 exec 就会返回 nil,并不会执行两条 set 命令,此时客户端可以进行重试

lua 脚本保证原子性

Redis 支持 lua 脚本,能保证 lua 脚本执行的原子性,可以取代 multi + exec

例如要解决上面的问题,可以执行如下命令

eval "local a = tonumber(redis.call('GET',KEYS[1]));local b = tonumber(redis.call('GET',KEYS[2]));local c = tonumber(ARGV[1]); if(a >= c) then redis.call('SET', KEYS[1], a-c); redis.call('SET', KEYS[2], b+c); return 1;else return 0; end" 2 a b 500
  • eval 用来执行 lua 脚本
  • 2 表示后面用空格分隔的参数中,前两个是 key,剩下的是普通参数
  • 脚本中可以用 keys[n] 来引用第 n 个 key,用 argv[n] 来引用第 n 个普通参数
  • 其中双引号内部的即为 lua 脚本,格式化如下
local a = tonumber(redis.call('GET',KEYS[1]));
local b = tonumber(redis.call('GET',KEYS[2]));
local c = tonumber(ARGV[1]); 
if(a >= c) then 
    redis.call('SET', KEYS[1], a-c); 
    redis.call('SET', KEYS[2], b+c); 
    return 1;
else 
    return 0; 
end

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