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)
下面是官方的bench-mark数据:
测试完成了50个并发执行100000个请求。
设置和获取的值是一个256字节字符串。
结果:读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s
2008年,意大利一家创业公司Merzia的创始人Salvatore Sanfilippo为了避免MySQL的低性能,亲自定做一个数据库,并于2009年开发完成,这个就是Redis。
从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。
从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
说明:Pivotal公司是由EMC和VMware联合成立的一家新公司**。**Pivotal希望为新一代的应用提供一个原生的基础,建立在具有领导力的云和网络公司不断转型的IT特性之上。Pivotal的使命是推行这些创新,提供给企业IT架构师和独立软件提供商。
string
、hash
、list
、set
、sorted set
http://redis.io/
tar zxvf redis-5.0.3.tar.gz
yum -y install gcc-c++ autoconf automake
切换到解压目录
cd redis-5.0.3/
make
创建安装目录
mkdir -p /usr/local/redis
不使用:make install(make install默认安装到/usr/local/bin目录下)
使用:如果需要指定安装路径,需要添加PREFIX参数
make PREFIX=/usr/local/redis/ install
安装成功如图
Redis-cli
:客户端
Redis-server
:服务器端
安装的默认目标路径:/usr/local/redis/bin
启动
./redis-server
默认为前台启动,修改为后台启动
复制redis.conf至安装路径下
cp redis.conf /usr/local/redis/bin/
修改安装路径下的redis.conf,将daemonize
修改为yes
启动时,指定配置文件路径即可
安装Redis客户端
建立连接->失败
修改配置文件redis.conf
注释掉bind 127.0.0.1
可以使所有的ip访问redis,若是想指定多个ip访问,但并不是全部的ip访问,可以bind设置
关闭保护模式,修改为no
添加访问认证
修改后kill -9 XXXX杀死redis进程,重启redis
再次建立连接 -> 成功
我们可以修改默认数据库的数量 默认16
修改database 32则默认为32个数据库
修改后kill -9 XXXX杀死redis进程,重启redis即可看到效果
采用关系模型来组织数据的数据库,关系模型就是二维表格模型。一张二维表的表名就是关系,二维表中的一行就是一条记录,二维表中的一列就是一个字段。
优点
缺点
数据库
Orcale,Sql Server,MySql,DB2
非关系型,分布式,一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。键值对存储,结构不固定。
优点
缺点
数据库
内容 | 关系型数据库 | 非关系型数据库 |
---|---|---|
成本 | 有些需要收费(Orcale) | 基本都是开源 |
查询数据 | 存储存于硬盘中,速度慢 | 数据存于缓存中,速度快 |
存储格式 | 只支持基础类型 | K-V,文档,图片等 |
扩展性 | 有多表查询机制,扩展困难 | 数据之间没有耦合,容易扩展 |
持久性 | 适用持久存储,海量存储 | 不适用持久存储,海量存储 |
数据一致性 | 事务能力强,强调数据的强一致性 | 事务能力弱,强调数据的最终一致性 |
-h
:用于指定ip
-p
:用于指定端口
-a
:用于指定认证密码
PING命令返回PONG
指定database
set
:添加一条String类型数据
get
:获取一条String类型数据
mset
:添加多条String类型数据
mget
:获取多条String类型数据
hset
:添加一条hash类型数据
hget
:获取一条hash类型数据
hmset
:添加多条hash类型数据
hmget
:获取多条hash类型数据
hgetAll
:获取指定所有hash类型数据
hdel
:删除指定hash类型数据(一条或多条)
lpush
:左添加(头)list类型数据
rpush
:右添加(尾)类型数据
lrange
: 获取list类型数据start起始下标 end结束下标 包含关系
llen
:获取条数
lrem
:删除列表中几个指定list类型数据
sadd
:添加set类型数据
smembers
:获取set类型数据
scard
:获取条数
srem
:删除数据
sorted set是通过分数值来进行排序的,分数值越大,越靠后。
zadd
:添加sorted set类型数据
zrange
:获取sorted set类型数据
zcard
:获取条数
zrem
:删除数据
zadd需要将Float或者Double类型分数值参数,放置在值参数之前
Redis 有四个不同的命令可以用于设置键的生存时间(键可以存在多久)或过期时间(键什么时候会被删除) :
EXPlRE <key> <ttl>
:用于将键key
的生存时间设置为ttl
秒。
PEXPIRE <key> <ttl>
:用于将键key
的生存时间设置为ttl
毫秒。
EXPIREAT <key> < timestamp>
:用于将键key
的过期时间设置为timestamp
所指定的秒数时间戳。
PEXPIREAT <key> < timestamp >
:用于将键key
的过期时间设置为timestamp
所指定的毫秒数时间戳。
TTL
:获取的值为-1说明此key
没有设置有效期,当值为-2时证明过了有效期。
方法一
方法二
方法三
第一个参数:key
第二个参数:value
第三个参数:NX
是不存在时才set,XX
是存在时才set
第四个参数:EX
是秒,PX
是毫秒
del
:用于删除数据(通用,适用于所有数据类型)
hdel
:用于删除hash类型数据
tips:命令为java中方法名,参数:去除括号,引号,将逗号变空格即可
zadd需要将Float或者Double类型参数,放置在值参数之前
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.2.4.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.xxxx</groupId>
<artifactId>redisdemo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>redisdemo</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- spring data redis 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<!-- 1.x 的版本默认采用的连接池技术是 Jedis, 2.0 以上版本默认连接池是 Lettuce, 如果采用 Jedis,需要排除 Lettuce 的依赖。 -->
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- jedis 依赖 -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<!-- web 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- test 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
spring:
redis:
# Redis服务器地址
host: 192.168.10.100
# Redis服务器端口
port: 6379
# Redis服务器密码
password: root
# 选择哪个库,默认0库
database: 0
# 连接超时时间
timeout: 10000ms
jedis:
pool:
# 最大连接数,默认8
max-active: 1024
# 最大连接阻塞等待时间,单位毫秒,默认-1ms
max-wait: 10000ms
# 最大空闲连接,默认8
max-idle: 200
# 最小空闲连接,默认0
min-idle: 5
/** * 连接Redis */
@Test
public void initConn01() {
// 创建jedis对象,连接redis服务
Jedis jedis = new Jedis("192.168.10.100", 6379);
// 设置认证密码
jedis.auth("root");
// 指定数据库 默认是0
jedis.select(1);
// 使用ping命令,测试连接是否成功
String result = jedis.ping();
System.out.println(result);// 返回PONG
// 添加一条数据
jedis.set("username", "zhangsan");
// 获取一条数据
String username = jedis.get("username");
System.out.println(username);
// 释放资源
if (jedis != null)
jedis.close();
}
/** * 通过Redis连接池获取连接对象 */
@Test
public void initConn02() {
// 初始化redis客户端连接池
JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "192.168.10.100", 6379, 10000, "root");
// 从连接池获取连接
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 指定数据库 默认是0
jedis.select(2);
// 使用ping命令,测试连接是否成功
String result = jedis.ping();
System.out.println(result);// 返回PONG
// 添加一条数据
jedis.set("username", "zhangsan");
// 获取一条数据
String username = jedis.get("username");
System.out.println(username);
// 释放资源
if (jedis != null)
jedis.close();
}
@Configuration
public class RedisConfig {
//服务器地址
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
//端口
@Value("${spring.redis.port}")
private int port;
//密码
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
//超时时间
@Value("${spring.redis.timeout}")
private String timeout;
//最大连接数
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-active}")
private int maxTotal;
//最大连接阻塞等待时间
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-wait}")
private String maxWaitMillis;
//最大空闲连接
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-idle}")
private int maxIdle;
//最小空闲连接
@Value("${spring.redis.jedis.pool.min-idle}")
private int minIdle;
@Bean
public JedisPool redisPoolFactory(){
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
//注意值的转变
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(Long.parseLong(maxWaitMillis.substring(0,maxWaitMillis.length()-2)));
//注意属性名
jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxTotal);
jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
jedisPoolConfig.setMinIdle(minIdle);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, host, port, Integer.parseInt(timeout.substring(0,
timeout.length() - 2)), password);
return jedisPool;
}
}
@Autowired
private JedisPool jedisPool;
private Jedis jedis = null;
//初始化jedis对象实例
@Before
public void initConn(){
jedis = jedisPool.getResource();
}
//释放资源
@After
public void closeConn(){
if (jedis!=null){
jedis.close();
}
}
// 1.操作String
@Test
public void testString() {
// 添加一条数据
jedis.set("username", "zhangsan");
jedis.set("age", "18");
// 添加多条数据 参数奇数为key 参数偶数为value
jedis.mset("address", "bj", "sex", "1");
// 获取一条数据
String username = jedis.get("username");
System.out.println(username);
// 获取多条数据
List<String> list = jedis.mget("username", "age", "address", "sex");
for (String str : list) {
System.out.println(str);
}
// 删除
//jedis.del("username");
}
// 2.操作Hash
@Test
public void testHash() {
/* * 添加一条数据 * 参数一:redis的key * 参数二:hash的key * 参数三:hash的value */
jedis.hset("userInfo", "name", "lisi");
// 添加多条数据
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("age", "20");
map.put("sex", "1");
jedis.hmset("userInfo", map);
// 获取一条数据
String name = jedis.hget("userInfo", "name");
System.out.println(name);
// 获取多条数据
List<String> list = jedis.hmget("userInfo", "age", "sex");
for (String str : list) {
System.out.println(str);
}
// 获取Hash类型所有的数据
Map<String, String> userMap = jedis.hgetAll("userInfo");
for (Entry<String, String> userInfo : userMap.entrySet()) {
System.out.println(userInfo.getKey() + "--" + userInfo.getValue());
}
// 删除 用于删除hash类型数据
//jedis.hdel("userInfo", "name");
}
// 3.操作list
@Test
public void testList() {
// 左添加(上)
// jedis.lpush("students", "Wang Wu", "Li Si");
// 右添加(下)
// jedis.rpush("students", "Zhao Liu");
// 获取 start起始下标 end结束下标 包含关系
List<String> students = jedis.lrange("students", 0, 2);
for (String stu : students) {
System.out.println(stu);
}
// 获取总条数
Long total = jedis.llen("students");
System.out.println("总条数:" + total);
// 删除单条 删除列表中第一次出现的Li Si
// jedis.lrem("students", 1, "Li Si");
// 删除多条
// jedis.del("students");
}
// 4.操作set-无序
@Test
public void testSet() {
// 添加数据
jedis.sadd("letters", "aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
// 获取数据
Set<String> letters = jedis.smembers("letters");
for (String letter: letters) {
System.out.println(letter);
}
//获取总条数
Long total = jedis.scard("letters");
System.out.println(total);
// 删除
//jedis.srem("letters", "aaa", "bbb");
}
// 5.操作sorted set-有序
@Test
public void testSortedSet() {
Map<String, Double> scoreMembers = new HashMap<>();
scoreMembers.put("zhangsan", 7D);
scoreMembers.put("lisi", 3D);
scoreMembers.put("wangwu", 5D);
scoreMembers.put("zhaoliu", 6D);
scoreMembers.put("tianqi", 2D);
// 添加数据
jedis.zadd("score", scoreMembers);
// 获取数据
Set<String> scores = jedis.zrange("score", 0, 4);
for (String score: scores) {
System.out.println(score);
}
// 获取总条数
Long total = jedis.zcard("score");
System.out.println("总条数:" + total);
// 删除
//jedis.zrem("score", "zhangsan", "lisi");
}
// Redis中以层级关系、目录形式存储数据
@Test
public void testdir(){
jedis.set("user:01", "user_zhangsan");
System.out.println(jedis.get("user:01"));
}
Redis 有四个不同的命令可以用于设置键的生存时间(键可以存在多久)或过期时间(键什么时候会被删除) :
EXPlRE <key> <ttl>
:用于将键key
的生存时间设置为ttl
秒。
PEXPIRE <key> <ttl>
:用于将键key
的生存时间设置为ttl
毫秒。
EXPIREAT <key> < timestamp>
:用于将键key
的过期时间设置为timestamp
所指定的秒数时间戳。
PEXPIREAT <key> < timestamp >
:用于将键key
的过期时间设置为timestamp
所指定的毫秒数时间戳。
TTL
:获取的值为-1说明此key
没有设置有效期,当值为-2时证明过了有效期。
@Test
public void testExpire() {
// 方法一:
jedis.set("code", "test");
jedis.expire("code", 180);// 180秒
jedis.pexpire("code", 180000L);// 180000毫秒
jedis.ttl("code");// 获取秒
// 方法二:
jedis.setex("code", 180, "test");// 180秒
jedis.psetex("code", 180000L, "test");// 180000毫秒
jedis.pttl("code");// 获取毫秒
// 方法三:
SetParams setParams = new SetParams();
//不存在的时候才能设置成功
// setParams.nx();
// 存在的时候才能设置成功
setParams.xx();
//设置失效时间,单位秒
// setParams.ex(30);
//查看失效时间,单位毫秒
setParams.px(30000);
jedis.set("code","test",setParams);
}
// 获取所有key
@Test
public void testAllKeys() {
// 当前库key的数量
System.out.println(jedis.dbSize());
// 当前库key的名称
Set<String> keys = jedis.keys("*");
for (String key: keys) {
System.out.println(key);
}
}
// 操作事务
@Test
public void testMulti() {
Transaction tx = jedis.multi();
// 开启事务
tx.set("tel", "10010");
// 提交事务
// tx.exec();
// 回滚事务
tx.discard();
}
// 删除
@Test
public void testDelete() {
// 删除 通用 适用于所有数据类型
jedis.del("score");
}
SerializeUtil.java
package com.xxxx.util;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
/** * 序列化工具类 */
public class SerializeUtil {
/** * 将java对象转换为byte数组 序列化过程 */
public static byte[] serialize(Object object) {
ObjectOutputStream oos = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try {
// 序列化
baos = new ByteArrayOutputStream();
oos = new ObjectOutputStream(baos);
oos.writeObject(object);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
return bytes;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/** * 将byte数组转换为java对象 反序列化 */
public static Object unserialize(byte[] bytes) {
if(bytes == null)return null;
ByteArrayInputStream bais = null;
try {
// 反序列化
bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
return ois.readObject();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}
User.java
package com.xxxx.entity;
import java.io.Serializable;
public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 9148937431079191022L;
private Integer id;
private String username;
private String password;
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getUsername() {
return username;
}
public void setUsername(String username) {
this.username = username;
}
public String getPassword() {
return password;
}
public void setPassword(String password) {
this.password = password;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"id=" + id +
", username='" + username + '\'' +
", password='" + password + '\'' +
'}';
}
}
JedisTest.java
// 操作byte
@Test
public void testByte() {
User user = new User();
user.setId(2);
user.setUsername("zhangsan");
user.setPassword("123");
// 序列化
byte[] userKey = SerializeUtil.serialize("user:" + user.getId());
byte[] userValue = SerializeUtil.serialize(user);
jedis.set(userKey, userValue);
// 获取数据
byte[] userResult = jedis.get(userKey);
// 反序列化
User u = (User) SerializeUtil.unserialize(userResult);
System.out.println(u);
}
Redis支持主从复用。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,同步使用的是发布/订阅机制。Mater Slave的模式,从Slave向Master发起SYNC命令。
可以是1 Master 多Slave,可以分层,Slave下可以再接Slave,可扩展成树状结构。
因为没有两台电脑,所以只能在一台机器上搭建两个Redis服务端。
这里使用单机来模拟redis 主从服务器 ,实现读写分离配置。
注释掉bind 127.0.0.1
关闭保护模式,修改为no
注释公共配置端口
修改为后台启动
注释进程编号记录文件
注释公共配置日志文件
注释公共配置数据文件、修改数据文件路径
在默认情况下,Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb
的二进制文件中。当然,这里可以通过修改redis.conf
配置文件来对数据存储条件进行定义,规定在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时,自动保存一次数据集。也可以通过调用save 或bgsave ,手动让Redis进行数据集保存操作
dbfilename和dir组合使用,dbfilename找dir路径生成数据文件
添加从服务器访问主服务器认证
添加访问认证
注释公共配置追加文件
根据需求配置是否打开追加文件选项
appendonly yes
-> 每当Redis执行一个改变数据集的命令时(比如 SET),这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。这样的话,当Redis重新启时,程序就可以通过重新执行 AOF文件中的命令来达到重建数据集的目的
appendfilename和dir组合使用,找dir(/opt/redis/data)路径生成数据文件
从服务器默认是只读不允许写操作(不用修改)
touch
或者vi
都可以创建空白文件
touch
直接创建空白文件,vi
创建并且进入编辑模式,:wq
创建成功,否则不创建
redis-6379.conf
#引用公共配置
include /opt/redis/conf/redis-common.conf
#进程编号记录文件
pidfile /var/run/redis-6379.pid
#进程端口号
port 6379
#日志记录文件
logfile "/opt/redis/log/redis-6379.log"
#数据记录文件
dbfilename dump-6379.rdb
#追加文件名称
appendfilename "appendonly-6379.aof"
#下面的配置无需在6379里配置
#备份服务器从属于6379推荐配置配局域网IP
slaveof 192.168.10.100 6379
复制redis-6379.conf的内容至redis-6380.conf,redis-6381.conf并且修改其内容,将6379替换即可。
redis-6379
redis-6380
redis-6381
在主服务器下添加数据 并测试从服务器数据是否正常显示
从服务器只读,不允许写操作
参照读写分离
的相应配置
从redis解压目录下复制sentinel.conf至/opt/redis/conf/
cp sentinel.conf /opt/redis/conf/sentinel-common.conf
注释哨兵监听进程端口号
指示Sentinel
去监视一个名为master
的主服务器,这个主服务器的IP地址为 127.0.0.1,端口号为6379,而将这个主服务器判断为失效至少需要1个(一般设置为2个)。Sentinel
同意 (只要同意Sentinel
的数量不达标,自动故障迁移就不会执行)。
这个要配局域网IP,否则远程连不上。
设置master和slaves的密码
Sentinel
认为服务器已经断线所需的毫秒数
若sentinel
在该配置值内未能完成failover
操作(即故障时master/slave自动切换),则认为本次failover
失败。
关闭保护模式,修改为no
修改为后台启动
touch
或者vi
都可以创建空白文件
touch
直接创建空白文件,vi
创建并且进入编辑模式,:wq
创建成功,否则不创建
sentinel-26379.conf
#引用公共配置
include /opt/redis/conf/sentinel-common.conf
#进程端口号
port 26379
#进程编号记录文件
pidfile /var/run/sentinel-26379.pid
#日志记录文件(为了方便查看日志,先注释掉,搭好环境后再打开)
logfile "/opt/redis/log/sentinel-26379.log"
复制sentinel-26379.conf
的内容至sentinel-26380.conf
,sentinel-26381.conf
并且修改其内容,将26379替换即可。
启动3个redis服务
/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6379.conf
/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6380.conf
/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6381.conf
启动3个哨兵服务
/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26379.conf
/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26380.conf
/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26381.conf
查看主从状态
redis-6379
redis-6380
redis-6381
检测哨兵功能是否配置成功
kill -9 终止redis-6379,查看哨兵是否选举了新的主节点
已选举6380为主节点,从节点目前只有6381
重新启动6379节点,再次查看主从状态
发现6379已被发现且成为从节点
6380之前不可以写操作,现在可以写操作,因为已成为主节点。
最后,公共配置文件修改为后台启动,私有配置文件打开日志记录文件,环境搭建成功。
<dependencies>
<!-- spring data redis 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- commons-pool2 对象池依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!-- web 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- test 组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
spring:
redis:
# Redis服务器地址
host: 192.168.10.100
# Redis服务器端口
port: 6379
# Redis服务器端口
password: root
# Redis服务器端口
database: 0
# 连接超时时间
timeout: 10000ms
lettuce:
pool:
# 最大连接数,默认8
max-active: 1024
# 最大连接阻塞等待时间,单位毫秒,默认-1ms
max-wait: 10000ms
# 最大空闲连接,默认8
max-idle: 200
# 最小空闲连接,默认0
min-idle: 5
Jedis
是一个优秀的基于 Java 语言的 Redis 客户端,但是,其不足也很明显:Jedis
在实现上是直接连接 Redis-Server,在多个线程间共享一个 Jedis
实例时是线程不安全的,如果想要在多线程场景下使用 Jedis
,需要使用连接池,每个线程都使用自己的 Jedis
实例,当连接数量增多时,会消耗较多的物理资源。
Lettuce
则完全克服了其线程不安全的缺点:Lettuce
是基于 Netty
的连接(StatefulRedisConnection),
Lettuce
是一个可伸缩的线程安全的 Redis 客户端,支持同步、异步和响应式模式。多个线程可以共享一个连接实例,而不必担心多线程并发问题。它基于优秀 Netty NIO 框架构建,支持 Redis 的高级功能,如 Sentinel,集群,流水线,自动重新连接和 Redis 数据模型。
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringDataRedisApplication.class)
public class SpringDataRedisApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
public void initconn() {
ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
ops.set("username","lisi");
ValueOperations<String, String> value = redisTemplate.opsForValue();
value.set("name","wangwu");
System.out.println(ops.get("name"));
}
}
默认情况下的模板 RedisTemplate<Object, Object>,默认序列化使用的是JdkSerializationRedisSerializer
,存储二进制字节码。这时需要自定义模板,当自定义模板后又想存储 String 字符串时,可以使StringRedisTemplate的方式,他们俩并不冲突。
序列化问题:
要把 domain object 做为 key-value 对保存在 redis 中,就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案:
JdkSerializationRedisSerializer
使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class),但缺点是序列化后的结果非常庞大,是JSON格式的5倍左右,这样就会消耗 Redis 服务器的大量内存。
Jackson2JsonRedisSerializer
使用 Jackson 库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快,序列化后的字符串短小精悍。但缺点也非常致命,那就是此类的构造函数中有一个类型参数,必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。通过查看源代码,发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
GenericJackson2JsonRedisSerializer
通用型序列化,这种序列化方式不用自己手动指定对象的 Class。
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory){
RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
//为string类型key设置序列器
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
//为string类型value设置序列器
redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
//为hash类型key设置序列器
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
//为hash类型value设置序列器
redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return redisTemplate;
}
}
//序列化
@Test
public void testSerial(){
User user = new User();
user.setId(1);
user.setUsername("张三");
user.setPassword("111");
ValueOperations<String, Object> value = redisTemplate.opsForValue();
value.set("userInfo",user);
System.out.println(value.get("userInfo"));
}
// 1.操作String
@Test
public void testString() {
ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
// 添加一条数据
valueOperations.set("username", "zhangsan");
valueOperations.set("age", "18");
// redis中以层级关系、目录形式存储数据
valueOperations.set("user:01", "lisi");
valueOperations.set("user:02", "wangwu");
// 添加多条数据
Map<String, String> userMap = new HashMap<>();
userMap.put("address", "bj");
userMap.put("sex", "1");
valueOperations.multiSet(userMap);
// 获取一条数据
Object username = valueOperations.get("username");
System.out.println(username);
// 获取多条数据
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add("username");
keys.add("age");
keys.add("address");
keys.add("sex");
List<Object> resultList = valueOperations.multiGet(keys);
for (Object str : resultList) {
System.out.println(str);
}
// 删除
redisTemplate.delete("username");
}
// 2.操作Hash
@Test
public void testHash() {
HashOperations<String, String, String> hashOperations = redisTemplate.opsForHash();
/* * 添加一条数据 * 参数一:redis的key * 参数二:hash的key * 参数三:hash的value */
hashOperations.put("userInfo","name","lisi");
// 添加多条数据
Map<String, String> map = new HashMap();
map.put("age", "20");
map.put("sex", "1");
hashOperations.putAll("userInfo", map);
// 获取一条数据
String name = hashOperations.get("userInfo", "name");
System.out.println(name);
// 获取多条数据
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add("age");
keys.add("sex");
List<String> resultlist =hashOperations.multiGet("userInfo", keys);
for (String str : resultlist) {
System.out.println(str);
}
// 获取Hash类型所有的数据
Map<String, String> userMap = hashOperations.entries("userInfo");
for (Entry<String, String> userInfo : userMap.entrySet()) {
System.out.println(userInfo.getKey() + "--" + userInfo.getValue());
}
// 删除 用于删除hash类型数据
hashOperations.delete("userInfo", "name");
}
// 3.操作list
@Test
public void testList() {
ListOperations<String, Object> listOperations = redisTemplate.opsForList();
// 左添加(上)
// listOperations.leftPush("students", "Wang Wu");
// listOperations.leftPush("students", "Li Si");
// 左添加(上) 把value值放到key对应列表中pivot值的左面,如果pivot值存在的话
//listOperations.leftPush("students", "Wang Wu", "Li Si");
// 右添加(下)
// listOperations.rightPush("students", "Zhao Liu");
// 获取 start起始下标 end结束下标 包含关系
List<Object> students = listOperations.range("students", 0,2);
for (Object stu : students) {
System.out.println(stu);
}
// 根据下标获取
Object stu = listOperations.index("students", 1);
System.out.println(stu);
// 获取总条数
Long total = listOperations.size("students");
System.out.println("总条数:" + total);
// 删除单条 删除列表中存储的列表中几个出现的Li Si。
listOperations.remove("students", 1, "Li Si");
// 删除多条
redisTemplate.delete("students");
}
// 4.操作set-无序
@Test
public void testSet() {
SetOperations<String, Object> setOperations = redisTemplate.opsForSet();
// 添加数据
String[] letters = new String[]{"aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee"};
//setOperations.add("letters", "aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
setOperations.add("letters", letters);
// 获取数据
Set<Object> let = setOperations.members("letters");
for (Object letter: let) {
System.out.println(letter);
}
// 删除
setOperations.remove("letters", "aaa", "bbb");
}
// 5.操作sorted set-有序
@Test
public void testSortedSet() {
ZSetOperations<String, Object> zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple1 =
new DefaultTypedTuple<Object>("zhangsan", 7D);
ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple2 =
new DefaultTypedTuple<Object>("lisi", 3D);
ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple3 =
new DefaultTypedTuple<Object>("wangwu", 5D);
ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple4 =
new DefaultTypedTuple<Object>("zhaoliu", 6D);
ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple5 =
new DefaultTypedTuple<Object>("tianqi", 2D);
Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<Object>>();
tuples.add(objectTypedTuple1);
tuples.add(objectTypedTuple2);
tuples.add(objectTypedTuple3);
tuples.add(objectTypedTuple4);
tuples.add(objectTypedTuple5);
// 添加数据
zSetOperations.add("score", tuples);
// 获取数据
Set<Object> scores = zSetOperations.range("score", 0, 4);
for (Object score: scores) {
System.out.println(score);
}
// 获取总条数
Long total = zSetOperations.size("score");
System.out.println("总条数:" + total);
// 删除
zSetOperations.remove("score", "zhangsan", "lisi");
}
// 获取所有key
@Test
public void testAllKeys() {
// 当前库key的名称
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
for (String key: keys) {
System.out.println(key);
}
}
// 删除
@Test
public void testDelete() {
// 删除 通用 适用于所有数据类型
redisTemplate.delete("score");
}
@Test
public void testEx() {
ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
// 方法一:插入一条数据并设置失效时间
valueOperations.set("code", "abcd", 180, TimeUnit.SECONDS);
// 方法二:给已存在的key设置失效时间
boolean flag = redisTemplate.expire("code", 180, TimeUnit.SECONDS);
// 获取指定key的失效时间
Long l = redisTemplate.getExpire("code");
}
application.yml
spring:
redis:
# Redis服务器地址
host: 192.168.10.100
# Redis服务器端口
port: 6379
# Redis服务器端口
password: root
# Redis服务器端口
database: 0
# 连接超时时间
timeout: 10000ms
lettuce:
pool:
# 最大连接数,默认8
max-active: 1024
# 最大连接阻塞等待时间,单位毫秒,默认-1ms
max-wait: 10000ms
# 最大空闲连接,默认8
max-idle: 200
# 最小空闲连接,默认0
min-idle: 5
#哨兵模式
sentinel:
#主节点名称
master: mymaster
#节点
nodes: 192.168.10.100:26379,192.168.10.100:26380,192.168.10.100:26381
Bean注解配置
@Bean
public RedisSentinelConfiguration redisSentinelConfiguration(){
RedisSentinelConfiguration sentinelConfig = new RedisSentinelConfiguration()
// 主节点名称
.master("mymaster")
// 主从服务器地址
.sentinel("192.168.10.100", 26379)
.sentinel("192.168.10.100", 26380)
.sentinel("192.168.10.100", 26381);
// 设置密码
sentinelConfig.setPassword("root");
return sentinelConfig;
}
Redis可以对存储在Redis中的缓存数据设置过期时间,比如我们获取的短信验证码一般十分钟过期,我们这时候就需要在验证码存进Redis时添加一个key的过期时间,但是这里有一个需要格外注意的问题就是:并非key过期时间到了就一定会被Redis给删除。
Redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 Key,检查其是否过期,如果过期就删除。为什么是随机抽取而不是检查所有key?因为你如果设置的key成千上万,每100毫秒都将所有存在的key检查一遍,会给CPU带来比较大的压力。
定期删除由于是随机抽取可能会导致很多过期 Key 到了过期时间并没有被删除。所以用户在从缓存获取数据的时候,redis会检查这个key是否过期了,如果过期就删除这个key。这时候就会在查询的时候将过期key从缓存中清除。
仅仅使用定期删除 + 惰性删除机制还是会留下一个严重的隐患:如果定期删除留下了很多已经过期的key,而且用户长时间都没有使用过这些过期key,导致过期key无法被惰性删除,从而导致过期key一直堆积在内存里,最终造成Redis内存块被消耗殆尽。那这个问题如何解决呢?这个时候Redis内存淘汰机制应运而生了。Redis内存淘汰机制提供了6种数据淘汰策略:
volatile-lru
:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。volatile-ttl
:从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。volatile-random
:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。allkeys-lru
:当内存不足以容纳新写入数据时移除最近最少使用的key。allkeys-random
:从数据集中任意选择数据淘汰。no-enviction(默认)
:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。一般情况下,推荐使用volatile-lru
策略,对于配置信息等重要数据,不应该设置过期时间,这样Redis就永远不会淘汰这些重要数据。对于一般数据可以添加一个缓存时间,当数据失效则请求会从DB中获取并重新存入Redis中。
首先我们来看下请求是如何取到数据的:当接收到用户请求,首先先尝试从Redis缓存中获取到数据,如果缓存中能取到数据则直接返回结果,当缓存中不存在数据时从DB获取数据,如果数据库成功取到数据,则更新Redis,然后返回数据
定义:高并发的情况下,某个热门key突然过期,导致大量请求在Redis未找到缓存数据,进而全部去访问DB请求数据,引起DB压力瞬间增大。
解决方案:缓存击穿的情况下一般不容易造成DB的宕机,只是会造成对DB的周期性压力。对缓存击穿的解决方案一般可以这样:
定义:缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。比如通过id查询商品信息,id一般大于0,攻击者会故意传id为-1去查询,由于缓存是不命中则从DB中获取数据,这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB,造成缓存穿透。
解决方案:
定义:缓存中如果大量缓存在一段时间内集中过期了,这时候会发生大量的缓存击穿现象,所有的请求都落在了DB上,由于查询数据量巨大,引起DB压力过大甚至导致DB宕机。
解决方案:
双缓存。我们有两个缓存,缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟,缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点
从缓存A读数据库,有则直接返回
A没有数据,直接从B读数据,直接返回,并且异步启动一个更新线程。
更新线程同时更新缓存A和缓存B。
删除。所以用户在从缓存获取数据的时候,redis会检查这个key是否过期了,如果过期就删除这个key。这时候就会在查询的时候将过期key从缓存中清除。
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原文链接 : https://blog.csdn.net/Junsunnyl/article/details/122384590
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