因为很多都是自学的，当然要感谢bilibiliUp主狂神说java，无偿提供了很多学习视频，简直是我们这学生党的福音。还是把笔记放进来，自己多回来浏览。

Redis入门

概述

Redis是什么？

Redis（==Re==mote ==Di==ctionary ==S==erver )，即远程字典服务！

是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

免费和开源！是当下最热门的NoSQL技术之一！也被人们称为结构化数据库！

Redis能干嘛？

1、内存存储、持久化、内存中断电即失、所以说持久化很重要（RDB、AOF）

2、效率高，可用于高速缓存

3、发布订阅系统

4、地图信息分析

5、计时器、计数器（浏览量！）

6、…..

特性

1、多样的数据类型

2、持久化

3、集群

4、事务

学习中用到的东西

1、官网：http://redis.io/

2、中文网：http://www.redis.cn/

3、通过官网下载：

image-20210729161913899

注意：Window再GitHub上下载（停更很久了！）

==Redis推荐都是Linux服务器上搭建==

Linux安装

1、下载安装包 redis-6.2.5.tar.gz

2、解压Redis的安装包！移动到/opt解压

image-20210729163622024

image-20210729163644015

3、进入解压后的文件，可以看到redis的配置文件

image-20210729163748392

4、基本环境安装

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yum install gcc-c++ #redis6以上需要gcc5.3以上，这种安装gcc为4.8.5

#升级gcc到7
#第一步
sudo yum install centos-release-scl
#第二步
sudo yum install devtoolset-7-gcc*
#第三步
scl enable devtoolset-7 bash

make #执行make
make install

image-20210729170143521

5、redis的默认安装路径user/local/bin

image-20210729170515203

6、将redis配置文件，复制到我们当前目录下

image-20210729170853015

7、redis默认不是后台启动，修改配置文件redis.conf

image-20210729171151163

8、启动Redis服务

image-20210729171926128

9、使用redis-cil进行连接测试

image-20210729172209623

10、查看redis的进程服务！

image-20210729172401997

11、如何关闭redis服务呢？shutdown

image-20210729172556111

12、再次查看redis进程服务

image-20210729172638402

13、后面会使用单机多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

image-20210729173044639

我们简单测试一下：

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# 测试：100各并发连接 100000请求
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000

image-20210729173823388

如何查看这些分析呢？

image-20210729175322372

image-20210729175501708

基础的知识

redis默认有16个数据库，进入redis.conf

image-20210729175752442

默认使用的是第0个

可以使用select进行切换数据库

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127.0.0.1:6379> select 3 #切换到数据库3即第四个
OK
127.0.0.1:6379[3]> DBSIZE #查看DB大小
(integer) 0

image-20210729180444314

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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

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127.0.0.1:6379[3]> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379[3]> flushdb
OK
127.0.0.1:6379[3]> keys *
(empty array)

清除全部数据库内容flushall

Redis是单线程的！

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Memecache差！

Redis为什么单线程还这么快？

误区1：高性能的服务器一定是多线程的？

误区2：多线程（CPU上下文会切换！）一定比单线程效率高！

先去CPU>内存>硬盘的速度要有所了解！

核心：redis是将所有的数据全部放在内存中，所有说使用单线程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上完成的，在内存情况下，这个是最佳的方案！

P12 0729

五大数据类型

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==。 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）。

Redis-Key

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127.0.0.1:6379> keys *  # 查看所有的key
(empty array)
127.0.0.1:6379> set name yh  # set key
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> set age 1
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "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key到数据库1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name hipp
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
2) "age"
127.0.0.1:6379> get name
"hipp"
127.0.0.1:6379> EXPIRE name 10  # 设置过期时间
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> ttl name  # 查看当前key的剩余时间
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
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> type name  # 查看当前key的类型
string
127.0.0.1:6379> type age
string

String（字符串）

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127.0.0.1:6379> set key1 v1	# 设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1	# 获得值
"v1"
127.0.0.1:6379> keys *		# 获取所有key的值
1) "key1"
127.0.0.1:6379> EXISTS key1	# 判断每一个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set一个key
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> STRLEN key1 # 获取字符串的长度
(integer) 7
127.0.0.1:6379> APPEND key1 ",hipp"
(integer) 12
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,hipp"

########################################################
# 步长

127.0.0.1:6379> set views 0	# 初始浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> get views 
"0"
127.0.0.1:6379> INCR views 	# 自增1
(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
(integer) 1
127.0.0.1:6379> DECR views
(integer) 0
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10	# 设置步长指定增量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10
(integer) 20
127.0.0.1:6379> DECRBY views 10	# 设置步长指定减量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> DECRBY views 10
(integer) 0

########################################################
# 字符串范围 range
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,hipp" # 设置key1的值
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,hipp"
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一样
"hello,hipp"


# 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（在分布式锁中会常用！）

127.0.0.1:6379> SETEX key3 30 "hello"	# 设置key3的值为hello，30s后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 26
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，mykey存在，创建失败
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key2"
2) "mykey"
3) "key1"
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) -2
127.0.0.1:6379> SETNX mykey "MongoDB"	# 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) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3	# 同时获取多个值
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4	# msetnx是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败！
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)

# 对象
set user:1 {name:hipp,age:3}	# 设置user：1对象值为josn字符来保存一个对象！

# 这里的key是一个巧妙的设计：  user:{id}:{filed}  如此设计在Redis中是完全ok了！

127.0.0.1:6379> mset user:1:name hipp user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "hipp"
2) "2"

########################################################
getset	# 先get然后再set

127.0.0.1:6379> getset db redis	# 如果不存在值，则返回nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在值，获取原来的值，并设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"

CAS

数据结构是相同的!

String类似的使用场景：value除了是我们的字符串还可以是数据

  • 计数器
  • 统计多单位的数量 uid:5546:follow 0
  • 粉丝数
  • 对象缓存存储

List（列表）

基本数据类型，列表，在 redis中可以将list玩成队列、阻塞队列、栈！

所有list命令都是以==l==开头

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################################################################
LPUSH
RPUSH

127.0.0.1:6379> LPUSH list one 	# 将一个值或多个值，插入到列表头部（左）
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1	# 获取list中的值！
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 # 将一个值或多个值，插入到列表尾部（右）
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"

################################################################
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头部元素（左）
"three"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
3) "right"
127.0.0.1:6379> RPOP list	# 移除list尾部元素（右）
"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 	# 通过下标获取list中的某一个值！（从0开始）
"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
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> RPUSH mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
4) "hello3"
127.0.0.1:6379> LTRIM mylist 1 2	# 通过下标修剪指定的长度（1开始，2结束）
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"

################################################################
rpoplpush	# 移除列表的最后一个元素，将它移动到新的列表中

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> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH mylist myotherlist	# 移除列表的最后一个元素，将它移动到新的列表中
"hello2"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
127.0.0.1:6379> LRANGE myotherlist 0 -1
1) "hello2"

################################################################
lset 将列表中指定下标的值替换为另外的值，更新操作

127.0.0.1:6379> EXISTS list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LSET list 0 item	# 如果不存在列表去更新则会报错
(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	# 如果存在该下标，更新当前下标的值为item
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0
1) "item"
127.0.0.1:6379> LSET list 1 other	# 如果不存在该下标，则会报错！
(error) ERR index out of range

################################################################
linsert # 将某个具体的value插入到列表中某个元素的前面或后面

127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "world"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "world"
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

  • list实际上是一个链表，before Node afer，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
  • 如果移除所有的值，空链表，也代表不存在该表
  • 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中的值不能重复！

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127.0.0.1:6379> sadd myset hello	# set集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> sadd myset hipp
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset xxx
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset	# 查看指定set的所有值
1) "xxx"
2) "hello"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset hello	# 判断某一值是否在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) 3

################################################################
rem

127.0.0.1:6379> SREM myset hello	# 移除set集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SCARD myset
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "xxx"
2) "hipp"

################################################################
set 无序不重复集合，抽随机！

127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset	# 随机抽选一个元素
"hipp"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"xxx"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2	# 随机抽选指定个数的元素
1) "xxx"
2) "hipp"

################################################################
删除指定的key，随机删除key

127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"
2) "xxx"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> SPOP myset	# 随机弹出集合中的元素
"hello"
127.0.0.1:6379> SPOP myset
"hipp"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "xxx"

################################################################
将指定的值，移动到另一个set集合!

127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"
2) "xxx"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "set2"
127.0.0.1:6379> SMOVE myset myset2 xxx	# 将一个指定的值，移动到另一个set集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"
2) "hipp"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) "xxx"
2) "set2"

################################################################
微博，b站，共同关注（并集）
数字集合类：
	- 差集
	- 交集
	- 并集
127.0.0.1:6379> sadd key1 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SMEMBERS key1
1) "a"
2) "c"
3) "b"
127.0.0.1:6379> sadd key2 c d e
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SMEMBERS key2
1) "e"
2) "d"
3) "c"
127.0.0.1:6379> SDIFF key1 key2		# 差集
1) "a"
2) "b"
127.0.0.1:6379> SDIFF key2 key1
1) "d"
2) "e"
127.0.0.1:6379> SINTER key1 key2	# 交集
1) "c"
127.0.0.1:6379> SUNION key1 key2	# 并集
1) "e"
2) "c"
3) "b"
4) "a"
5) "d"

微博，a用户将所有关注的人放在一个set集合中！将他的粉丝也放在一个集合中！

共同关注，共同爱好，二度好友，推荐好友！

Hash（哈希）

Map集合，key-值集合，这个值是一个map集合，本质和string类型没有太大区别，还是一个简单的key-value

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################################################################
127.0.0.1:6379> hset myhash field1 hipp	# set一个具体的key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field1	# 获取一个字段值
"hipp"
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hashi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> HGETALL myhash
1) "field2"
2) "world"
3) "field1"
4) "hello"
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	# 如果不存在则添加key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSETNX myhash field4 world	# 如果存在则添加失败
(integer) 0

hash变更的数据，user name age，尤其是是用户信息之类的，经常变动的信息！hash更适合于对象的存储，String更加适合字符串存储！

Zset（有序集合）

在set的基础上，增加了一个值，set k1 v1 , zset k1 score1 v1

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127.0.0.1:6379> ZADD myzset 1 one	# 添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZADD myzset 2 two 3 three	# 添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"

################################################################
# 排序实现

127.0.0.1:6379> ZADD salary 25000 hipp 5000 yh 500 zs
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1
1) "zs"
2) "yh"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf	# 显示全部用户，从小到大排工资
1) "zs"
2) "yh"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf withscores	# 显示全部用户，从小到大排工资并打印数据
1) "zs"
2) "500"
3) "yh"
4) "5000"
5) "hipp"
6) "25000"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 5000  withscores	# 显示工资小于5000员工的升序排序
1) "zs"
2) "500"
3) "yh"
4) "5000"

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1	# 显示全部用户，从大到小排工资
1) "hipp"
2) "yh"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1 withscores	# 显示全部用户，从大到小排工资并打印数据
1) "hipp"
2) "25000"
3) "yh"
4) "5000"

################################################################
rem # 移除zset中的元素

127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1
1) "zs"
2) "yh"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> ZREM salary zs	# 移除zset中的zs元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE salary 0 -1
1) "yh"
2) "hipp"
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 myzset 1 hello 2 world 3 hipp
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 -1
1) "hello"
2) "world"
3) "hipp"
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 1 3	# 获取区间元素数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 1 2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 2 3
(integer) 2

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

推算地理位置的信息

image-20210805155520428

官方文档：https://www.redis.net.cn/order/3685.html

geoadd # 将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中

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# geoadd 添加地理位置
# 规则：两级无法直接添加，一般会下载城市数据，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。
#（纬度、经度、名称）
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 116.40 39.90 beijin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2

geopos # 从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）

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127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijin	# 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 beijin chongqing xian
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
2) 1) "106.49999767541885376"
   2) "29.52999957900659211"
3) 1) "108.96000176668167114"
   2) "34.25999964418929977"

geodist # 返回两个给定位置之间的距离

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。
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127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijin shanghai	# 查看北京到上海的直线定位
"1067378.7564"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijin chongqing	# 查看北京到重庆的直线定位
"1464070.8051"

georadius # 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

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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) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km	
1) "chongqing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist	# 显示该经纬度到城市直线距离
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 显示城市的经纬度信息
1) 1) "chongqing"
   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 withcoord withdist count 1 # 筛选出满足结果的一个城市
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord withdist count 2
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"

georadiusbymember # 找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定

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# 找出位于指定位置周围的其他位置
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijin 1000 km
1) "beijin"
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

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# 将二维的经纬度转换为一堆字符串，若两个字符串越接近，那么距离越近
127.0.0.1:6379> GEOHASH china:city beijin chongqing
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

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127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1	# 查看地图中全部元素
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijin"
127.0.0.1:6379> ZREM china:city beijin	# 移除指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"

Hyperloglog

什么是基数？

A{1,3,5,7,8,7} B{1,3,5,7,8}

基数（不重复的元素的个数）=5，可以接受误差！

简介

Redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！

优点：占用内存固定，2^64不同的元素的技术，只需12kb的内存！从内存角度来比较的话Hyperloglog首选！

网页的UV（一个人访问一个网站多次，但还是算作一个人）

UV：独立访客就是独立IP访客（Unique Visitor）

传统的方式，set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量作为标准的判断！

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦！我们的目的是为了计数，而不是保存用户id

0.81%错误率！统计UV的任务，可以忽略不记！

测试使用

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127.0.0.1:6379> PFADD mykey 1 2 3 4 5 6 7 8 9	# 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey	# 统计mykey元素的基数数量
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 4 5 6 7 8 9 10 11 12
(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
(integer) 12

127.0.0.1:6379> PFADD mykey4 1 2 2 3 4 5 # 去重了的
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey4	
(integer) 5

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！

p19 0805

Bitmaps

位存储

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的，只有0和1两个状态！

365天=365bit 1字节= 8bit

测试

使用bitmap来记录 周一到周日的打卡！1打卡，0未打卡

周一：1 周二：0 周三：0 周四：1 周五：1 周六：0 周日：0

image-20210806144306554

查看某一天是否有打卡

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127.0.0.1:6379> GETBIT sign 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT sign 6
(integer) 0

统计操作，统计打卡的天数！

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127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计为1的天数
(integer) 3

事务

Redis事务本质：一组命令的集合！一个事物中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行！

一次性、顺序性、排他性！执行一系列的命令！

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-------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，并没有直接执行！只是发起执行命令的时候才会执行！Exec

==Redis单条命令保存原子性，但事务不保证原子性！==

redis事务：

  • 开启事务（multi）
  • 命令入队（….）
  • 执行事务（exex）

正常执行事务！

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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

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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！命令错误！），事务中所有的命令都不会被执行！

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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，错误命令会抛出异常，其他正常执行

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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！字符不能自增1
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

悲观锁：

  • 很悲观，认为什么时候都会出现问题，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现问题，所有不会上锁！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测监视测试

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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，这时就正常执行成功！
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可以当作redis的乐观锁操作！

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#线程一
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，这时就会导致事务执行失败
(nil)

###############################################################
#线程二
127.0.0.1:6379> get money	# 重新设置money值
"80"
127.0.0.1:6379> set money 1000
OK

如果修改失败，获取最新的值就好

image-20210806153614685

这里的变化是指其他线程是否更改了money值或者out值，如果没有变化则事务执行成功，若值变化了则执行失败！

Jedis

使用java来才做redis

什么是jedis：是redis官方推荐的java连接工具！使用java操作reids中间件！如果使用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

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<!--导入jedis的包-->
 <dependencies>
     <dependency>
         <groupId>redis.clients</groupId>
         <artifactId>jedis</artifactId>
         <version>3.2.0</version>
     </dependency>
     <!--fastjson-->
     <dependency>
         <groupId>com.alibaba</groupId>
         <artifactId>fastjson</artifactId>
         <version>1.2.62</version>
     </dependency>
 </dependencies>

2、编码测试：

  • 连接数据库

  • ```java

    public static void main(String[] args) {
    //1、new Jedis 对象即可
    Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
    System.out.println(jedis.ping());
}

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    + 操作命令

    + 断开连接！

    ### 常用的API

    String、List、Set、Hash、Zset

    > 所有的api命令，就是以上学习的指令，一个没有变化！





    ## SpringBoot整合

    SpringBoot操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis！

    SoringData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，使用jedis pool连接池！更新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！减少线程数量，更像NIO模式

    源码分析：

    ```java
        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean(
            name = {"redisTemplate"}
        )//我们可以自己定义一个redisTemplate来替换这个默认的！
        @ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
        public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            // 默认的RedisTemplate没有过多的设置，redis对象都需要序列化！
            //两个泛型都是Object, Object的类型，后面使用需要强制类型转换（String，Object）
            RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
            template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
            return template;
        }

        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean //由于String是redis中最常使用的类型，所以单独提出来一个bean！
        @ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
        public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
            template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
            return template;
        }

整合测试一下

1、导入依赖

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 <!--操作reids-->
 <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2、配置连接

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# 配置redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

3、测试

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@SpringBootTest
class Redis02SpringbootApplicationTests {


    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void contextLoads() {

        //redisTemplate 操作不同的数据类型，api和我们的指令一样
        //opsForValue 操作字符串 类似string
        //opsForList 操作list 类似list


        //除了基本的操作，我们常用的方法都可以直接通过redisTemplate操作，例如事务和基本的crud


        //获取redis的连接对象
        //        RedisConnection redisConnection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
        //        redisConnection.flushDb();
        //        redisConnection.flushAll();

        //redisTemplate.opsForValue().set("mykey","hippjava");
        redisTemplate.opsForValue().set("mykey","中文");
        		System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("mykey"));   //.sout输出语句快捷
    }

}

image-20210806180849838

image-20210806181040769

p25 0806

关于对象的保存：

image-20210812153048856

我们编写一个自己的RedisTemplate:

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import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
 * @program: hipp-redis
 * @description: 配置类
 * @author: Hippomedon
 * @create: 2021-08-06 18:11
 **/
@Configuration
public class RedisConfig {
    //固定模板
    //自己定义一个redisTemplate
    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        //我们为了自己开发方便，一般直接使用<string,object>

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);

        //json序列化配置
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        //string的序列化
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();

        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();

        return template;
    }

}


Redis.conf详解

启动时，通过配置文件来启动！

单位

image-20210812162423154

1、配置文件units单位 对大小写不敏感!

包含

image-20210812162548735

网络

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bind 127.0.0.1 -::1		# 绑定的ip
protected-mode yes		# 保护模式
port 6379				# 修改端口

通用 GENERAL

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daemonize yes	# 以守护进程的方式运行，默认是no，需自行开启yes

pidfile /var/run/redis_6379.pid	# 如果以后台的方式运行，我们需要指定一个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)
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile ""	# 日志的文件输出名
databases 16	# 数据库的数量，默认16个数据库
always-show-logo no	# 是否显示logo

快照

持久化，在规定的时间内，执行了多少次操作，则会持久化到文件。rdb，aof

redis是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断电即失去数据

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# 如果3600秒内，如果至少1个key进行了修改，我们就进行持久化操作
# save 3600 1
# 如果300秒内，如果至少100个key进行了修改，我们就进行持久化操作
# save 300 100
# 如果60秒内，如果至少10000个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，会自己定义设置

stop-writes-on-bgsave-error yes # 持久化出错，是否继续工作

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，进行错误校验！

dir ./	# rdb文件保存目录

REPLICATION 复制

SECURITY 安全

可以在这里设置redis的密码，默认没有密码！

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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"
OK
127.0.0.1:6379>config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
（error）NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379>ping
（error）NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379>auth 123456	# 进行密码登录
OK
127.0.0.1:6379>config get requirepass	
1)"requirepass"
2)"123465"

CLIENTS 限制

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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. noeviction:默认策略，不淘汰，如果内存已满，添加数据是报错。

2. allkeys-lru:在所有键中，选取最近最少使用的数据抛弃。

3. volatile-lru:在设置了过期时间的所有键中，选取最近最少使用的数据抛弃。

4. allkeys-random: 在所有键中，随机抛弃。

5. volatile-random: 在设置了过期时间的所有键，随机抛弃。

6. volatile-ttl:在设置了过期时间的所有键，抛弃存活时间最短的数据。

APPEND ONLY MODE aof配置

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appendonly no 	# 默认是不开启aof模式的，默认使用rdb方式持久化，在大部分情况下，rdb完全够用！
appendfilename "appendonly.aof"		# 持久化的文件的名字

# appendfsync always	# 每次修改都会sync，消耗性能
appendfsync everysec	# 每秒执行一次sync，可能会对视这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！

p27 0812

Redis持久化

Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存在磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以Redis提供了持久化功能！

RDB(Redis DataBase)

什么是RDB

image-20210816160053856

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，主线程是不进行任何IO操作的。这确保了极高的性能。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方式更加高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。默认的就是RDB，一般情况下不需要修改这个配置！

==RDB保存的文件是dump.rdb== 都是在我们的配置文件中快照中进行配置！

image-20210816161436205

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触发机制

1、save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则

2、执行flushall命令，也会触发我们的rdb规则！

3、退出redis，也会产生rdb文件！

备份会自动生成一个dump.rdb

image-20210816162702564

如何恢复rdb文件！

1、只需将rdb文件放在我们redis启动目录下就可以，redis启动的时候会自动检测dump.rdb恢复其中的数据！

2、查看需要存放的位置

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127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin"		# 如果在这个目录下存在dump.rdb文件，启动就会自动恢复其中的数据

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，这最后一次的修改数据就没有了！

2、fork进程的时候，会占用一定的内存空间！

AOF（Append Only File）

将我们的所有命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部执行一遍！

是什么

image-20210816163748823

以日志的形式来记录每个写操作，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

image-20210816164308934

默认是不开启的，需手动将appendonly更改yes启动！

重启，redis就可以生效了！

如果这个aof文件有错误，这时redis是不能正常启动成功的，我们需要修复这个aof文件！

redis给我们提供了一个工具redis-check-aof –fix

image-20210816165556131

如果文件正常，重启就可以直接恢复了！同时在修复时，会允许删除错误位置，以此来达到正常文件！

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

image-20210816170601063

如果aof文件大于64mb，则会fork一个新的进程来将我们的文件进行重写！

优点和缺点

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appendonly no 	# 默认是不开启aof模式的，默认使用rdb方式持久化，在大部分情况下，rdb完全够用！
appendfilename "appendonly.aof"		# 持久化的文件的名字

# appendfsync always	# 每次修改都会sync，消耗性能
appendfsync everysec	# 每秒执行一次sync，可能会对视这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！

优点：

1、每一次修改都同步，文件完整性会更好！

2、每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据

3、从不同步，效率最高！

缺点：

1、相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复速度也比rdb慢！

2、Aof运行效率也比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，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
  • RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢?作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），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 Replcation实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

Redis发布订阅

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。

订阅/发布消息图：

image-20210816180018734

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：

image-20210816180436771

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：

image-20210816180448696

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。

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测试

订阅端：

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127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE hipp	#订阅一个频道 hipp
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "hipp"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息
1) "message"	# 消息
2) "hipp"	# 哪个频道的消息
3) "hello hipp"	# 消息内容

1) "message"
2) "hipp"
3) "hello redis"

发送端：

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[root@hippomedon bin]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> ping	
PONG
127.0.0.1:6379> PUBLISH hipp "hello hipp"	 # 发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH hipp "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,源码里的pubsub.c文件，了解发布和订阅机制的底层实现，籍此加深对Redis的理解。Redis通过PUBLISH 、SUBSCRIBE和PSUBSCRIBE等命令实现发布和订阅功能。

通过SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server里维护了一个字典，字典的键就是一个个（频道）channel，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个channel的客户端。SUBSCRIBE命令的关键，就是将客户端添加到给定 channel的订阅链表中。

通过PUBLISH命令向订阅者发送消息，redis-server会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub从字面上理解就是发布( Publish )与订阅( Subscribe )，在Redis中，你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅，当一个key值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。

使用场景：

1、实时消息系统！

2、实时聊天（频道当作聊天室，信息回显给所有人）

3、订阅，关注系统都是可以的！

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，是持久化之外的一种数据冗余方式。

2、故障恢复∶当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复;实际上是一种服务的冗余。

3、负载均衡∶在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务(即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。

4、高可用基石︰除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

一般来说，要将Redis运用于工程项目中，只使用一台Redis是万万不能的（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，也不能将所有内存用作Redis存储内存，一般来说，==单台Redis最大使用内存不应该超过20G。==

电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是”多读少写”。

对于这种场景，我们可以使如下这种架构︰

image-20210816182551579

主从复制，读写分离！80%的情况下都是进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！一主二从！

只要在公司中，主从复制就是必须使用的，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，不配置主库

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127.0.0.1:6379> info replication	# 查看当前库的信息
# Replication
role:master	# 角色 主库
connected_slaves:0	# 没有从机
master_failover_state:no-failover
master_replid:45261a2840edae4807fc56f97e6407e72df43b6e
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redis.conf文件，然后修改对应的信息

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[root@hippomedon myredisconfig]# vim redis79.conf 
[root@hippomedon myredisconfig]# vim redis80.conf 
[root@hippomedon myredisconfig]# vim redis81.conf 
[root@hippomedon myredisconfig]# vim redis80.conf 
[root@hippomedon myredisconfig]# cd ..
[root@hippomedon bin]# redis-server myredisconfig/redis79.conf

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，可以通过进程信息来查看

image-20210816184619898

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！

认主机！一主（79）二从（80，81）

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# 从机80查看
[root@hippomedon bin]# redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> ping
PONG
127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379	# SLAVEOF host 6379 找自己的主机
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave	# 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1	# 主机信息
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:4
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:28
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:95affc18a3d860369cb9a597be70106659733504
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:28
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:28

# 从机81查看
[root@hippomedon bin]# redis-cli -p 6381
127.0.0.1:6381> ping
PONG
127.0.0.1:6381> SLAVEOF 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6381> info replication
# Replication
role:slave
master_host:127.0.0.1
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:8
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:448
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:95affc18a3d860369cb9a597be70106659733504
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:448
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:379
repl_backlog_histlen:70


# 主机查看
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2	# 从机信息
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=378,lag=1
slave1:ip=127.0.0.1,port=6381,state=online,offset=378,lag=0	# 从机配置
master_failover_state:no-failover
master_replid:95affc18a3d860369cb9a597be70106659733504
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:378
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:378

p32 6：00 0816

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，使用命令配置，只是暂时的！

image-20210817154545240

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，都会被从机自动保存！

image-20210817154812595

从机只能读取内容！

image-20210817154854261

测试：主机断开连接，从机依旧连接到主机，但是没有写操作，这个时候，主机如果回来了，从机依旧可以直接获取到主机写的信息！

如果是使用命令行配置的主从机，那这个时候如果重启了从机，则会再度变回主机！只要变回从机，立马又会获取到主机中的值！

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）将会被执行！我们的数据一定可以在从机中拿到！

如果主机断开连接，我们可以使用SLAVEOF no one命令，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节点（手动）！如果原本的主机修复启动了，那只能重新命令配置！

哨兵模式（自动选取主机）

概述

主从切换技术的方法是︰当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel (哨兵）架构来解决这个问题。|

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数==自动将从库转换为主库。==

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

image-20210817162915068

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。

  • 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们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。

image-20210817163142304

假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，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

1
2
# 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，代表一个哨兵检测到主机失效就选举投票模式，slavet投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！

2、启动哨兵

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[root@hippomedon bin]# redis-sentinel myredisconfig/sentinel.conf 
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.501 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.501 # Redis version=6.2.5, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=8371, just started
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.501 # Configuration loaded
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.501 * monotonic clock: POSIX clock_gettime
                _._                                                  
           _.-``__ ''-._                                             
      _.-``    `.  `_.  ''-._           Redis 6.2.5 (00000000/0) 64 bit
  .-`` .-```.  ```\/    _.,_ ''-._                                  
 (    '      ,       .-`  | `,    )     Running in sentinel mode
 |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'|     Port: 26379
 |    `-._   `._    /     _.-'    |     PID: 8371
  `-._    `-._  `-./  _.-'    _.-'                                   
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|                                  
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |           https://redis.io       
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'                                   
 |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|                                  
 |    `-._`-._        _.-'_.-'    |                                  
  `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'                                   
      `-._    `-.__.-'    _.-'                                       
          `-._        _.-'                                           
              `-.__.-'                                               

8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.509 # Sentinel ID is 8a229fa46a7b918485280048fd9cb3fd78388fcd
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.509 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum 1
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.510 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ myredis 127.0.0.1 6379
8371:X 17 Aug 2021 16:41:41.520 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ myredis 127.0.0.1 6379

如果master节点断开了，这时就会在从机中随机选择一个服务器！（这里有一个投票算法paxos）

image-20210817164741023

哨兵日志：

image-20210817164916281

如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当作从机。

哨兵模式

优点：

1、哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有

2、主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好

3、哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮!

缺点︰

1、Redis 不好在线扩容的，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

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# Example sentinel.conf

# 哨兵sentine1实例运行的端口默认26379
port 26379

# 哨兵sentine1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配置多少个sentine1哨兵统一认为master主节点失联，那么这时客观上认为主节点失联了
# sentine7 monitor <master-name> <ip><redis-port> <quorum>
sentine7 monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

# 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sentine1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 <master-name> <password>
sentine7 auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passwOrd

# 指定多少毫秒之后主节点没有应答哨兵sentine1此时哨兵主观上认为主节点下线默认30秒
# sentine7 down-after-mi77iseconds <master-name> <mi77iseconds>
sentinel down-after-mi1liseconds 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s1ave因为rep7ication而不可用。
可以通过将这个值设为1来保证每次只有一个s1ave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel para1le1-syncs <master-name> <nums1aves>
sentinel para7le1-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sentine1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failoveri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para7le1-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentine1 failover-timeout <master-name> <mi77iseconds>
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sentine7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sentine1.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sentine1无法正常启动成功。
# 通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
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:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”，
# <role>是"7eader"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 <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

Redis缓存穿透和雪崩（面试高频）

服务器的高可用问题！

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，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。

缓存穿透(查不到)

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力;

image-20210817171320078

缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源﹔

image-20210817171429352

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，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿(量太大，缓存过期！)

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，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，会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

设置热点数据永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key 过期后产生的问题。

加互斥锁

分布式锁︰使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis宕机！

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，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。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

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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，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台圭掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。

限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

数据预热

数据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。

0817结束