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Redis(Remote Dictionary Server ),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。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。 展开全文
Redis(Remote Dictionary Server ),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。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。
信息
中文名
远程字典服务
外文名
Remote Dictionary Server
简    称
Redis
特    点
速度快
相    关
NoSql 数据存储
分    类
数据库
开发语言
ANSI C语言
Redis定义
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。 [1]  Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地),Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
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  • Redis入门到项目实战视频培训教程,除了redis安装、缓存、集群、命令等内容,本套课程精选了redis在实际项目中的十几个应用场景。通过本课程的学习,可以让学员掌握redis在实际项目中如何应用。redis是基于内存的key...
  • Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型? 3、使用 Redis 有哪些好处? 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势? 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些? 6、Redis 是单进程单线程的? 7、一个...

    Redis 面试题

    1、什么是 Redis?.

    2、Redis 的数据类型?

    3、使用 Redis 有哪些好处?

    4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势?

    5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

    6、Redis 是单进程单线程的?

    7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

    8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

    9、Redis 常见性能问题和解决方案:

    10、redis 过期键的删除策略?

    11、Redis 的回收策略(淘汰策略)?

    12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中?

    13、Redis 的同步机制了解么?

    14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?

    15、是否使用过 Redis 集群,集群的原理是什么?

    16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?

    17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

    18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?

    19、Redis 如何设置密码及验证密码?

    20、说说 Redis 哈希槽的概念?

    21、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

    22、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?

    23、Redis 集群之间是如何复制的?

    24、Redis 集群最大节点个数是多少?

    25、Redis 集群如何选择数据库?

    26、怎么测试 Redis 的连通性?

    27、怎么理解 Redis 事务?

    28、Redis 事务相关的命令有哪几个?

    29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

    30、Redis 如何做内存优化?

    31、Redis 回收进程如何工作的?

    32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

    33、Redis 的内存用完了会发生什么?

    34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素?

    35、MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如何保证redis 中的数据都是热点数据?

    36、Redis 最适合的场景?

    37、假如 Redis 里面有 1 亿个 key,其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

    38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

    39、使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?

    40、使用过 Redis 分布式锁么,它是什么回事?

    关于的知识点总结成了思维导图

     

    1、什么是 Redis?

    Redis 是完全开源免费的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key-value 数据库。

    Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:

    (1)Redis 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

    (2)Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据,同时还提供 list,set,zset,hash 等数据结构的存储。

    (3)Redis 支持数据的备份,即 master-slave 模式的数据备份。

    Redis 优势

    (1)性能极高 – Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s 。

    (2)丰富的数据类型 – Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及Ordered Sets 数据类型操作。

    (3)原子 – Redis 的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过 MULTI 和 EXEC指令包起来。

    (4)丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

    Redis 与其他 key-value 存储有什么不同?

    (1)Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作,这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明,无需进行额外的抽象。

    (2)Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘,所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存,因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是,相比在磁盘上相同的复杂的数据结构,在内存中操作起来非常简单,这样 Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时,在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的,因为他们并不需要进行随机访问。

     

    2、Redis 的数据类型?

    答:Redis 支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及 zsetsorted set:有序集合)。

    我们实际项目中比较常用的是 string,hash 如果你是 Redis 中高级用户,还需要加上下面几种数据结构 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

    如果你说还玩过 Redis Module,像 BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。

     

    3、使用 Redis 有哪些好处?

    (1)速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)

    (2)支持丰富数据类型,支持 string,list,set,Zset,hash 等

    (3)支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

    (4)丰富的特性:可用于缓存,消息,按 key 设置过期时间,过期后将会自动删除

     

    4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势?

    (1)Memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类

    (2)Redis 的速度比 Memcached 快很

    (3)Redis 可以持久化其数据

     

    5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

    (1)存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。 Redis 有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

    (2)数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。

    (3)使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

     

    6、Redis 是单进程单线程的?

    答:Redis 是单进程单线程的,redis 利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销。

     

    7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

    答:512M

     

    8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

    Redis提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:

    1、RDBRedis DataBase)持久化方式:

    是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录 redis 数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件,持久化结束后,用这个临时文件替换上次持久化的文件,达到数据恢复。

    优点:

    (1)只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。

    (2)容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。

    (3)性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis的高性能)

    (4)相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。

    缺点:

    数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候

    2、AOFAppend-only file)持久化方式:

    是指所有的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

    优点:

    (1)数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。

    (2)通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof工具解决数据一致性问题。

    (3)AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall))

    缺点:

    (1)AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。

    (2)数据集大的时候,比 rdb 启动效率低。

     

    9、Redis 常见性能问题和解决方案:

    (1)Master 最好不要写内存快照,如果 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务

    (2)如果数据比较重要,某个 Slave 开启 AOF 备份数据,策略设置为每秒同步一

    (3)为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master 和 Slave 最好在同一个局域网

    (4)尽量避免在压力很大的主库上增加从

    (5)主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1<- Slave2 <- Slave3…这样的结构方便解决单点故障问题,实现 Slave 对 Master的替换。如果 Master 挂了,可以立刻启用 Slave1 做 Master,其他不变。

     

    10、redis 过期键的删除策略?

    (1)定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。

    (2)惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键;如果没有过期,就返回该键。

    (3)定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至于要删除多少过期键,以及要检查多少个数据库,则由算法决定。

     

    11、Redis 的回收策略(淘汰策略)?

    volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)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(server.db[i].expires)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(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

    注意这里的 6 种机制,volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据,后面的 lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略,再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。

    使用策略规则:

    (1)如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用 allkeys-lru

    (2)如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random

     

    12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中?

    答 :Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的今天,redis 将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

     

    13、Redis 的同步机制了解么?

    答:Redis 可以使用主从同步,从从同步。第一次同步时,主节点做一次 bgsave,并同时将后续修改操作记录到内存 buffer,待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点,复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后,再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

     

    14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?

    答:可以将多次 IO 往返的时间缩减为一次,前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候可以发现影响 redis 的 QPS峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。

     

    15、是否使用过 Redis 集群,集群的原理是什么?

    (1)Redis Sentinal 着眼于高可用,在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master,继续提供服务。

    (2)Redis Cluster 着眼于扩展性,在单个 redis 内存不足时,使用 Cluster 进行分片存储。

     

    16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?

    答:有 A,B,C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了,那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用。

     

    17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

    答:Redisson、Jedis、lettuce 等等,官方推荐使用 Redisson。

     

    18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?

    答:Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端,其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持;Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构,和 Jedis 相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。

    Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

     

    19、Redis 如何设置密码及验证密码?

    设置密码:config set requirepass 123456

    授权密码:auth 123456

     

    20、说说 Redis 哈希槽的概念?

    答:Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念,Redis 集群有16384 个哈希槽,每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽,集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

     

    21、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

    答:为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有 N-1 个复制品.

     

    22、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?

    答 :Redis 并不能保证数据的强一致性,这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

     

    23、Redis 集群之间是如何复制的?

    答:异步复制

     

    24、Redis 集群最大节点个数是多少?

    答:16384 个。

     

    25、Redis 集群如何选择数据库?

    答:Redis 集群目前无法做数据库选择,默认在 0 数据库。

     

    26、怎么测试 Redis 的连通性?

    答:使用 ping 命令。

     

    27、怎么理解 Redis 事务?

    答:

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

    (2)事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。

     

    28、Redis 事务相关的命令有哪几个?

    答:MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

     

    29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

    答:EXPIRE 和 PERSIST 命令。

     

    30、Redis 如何做内存优化?

    答:尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的 web 系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

     

    31、Redis 回收进程如何工作的?

    答:一个客户端运行了新的命令,添加了新的数据。Redi 检查内存使用情况,如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行,等等。所以我们不断地穿越内存限制的边界,通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如很大的集合的交集保存到一个新的键),不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

     

    32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

    答:如果你使用的是 32 位的 Redis 实例,可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合类型数据,因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。

     

    33、Redis 的内存用完了会发生什么?

    答:如果达到设置的上限,Redis 的写命令会返回错误信息(但是读命令还可以正常返回。)或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制,当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

     

    34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素?

    答:理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys,并且在实际中进行了测试,每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。换句话说,Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。

     

    35、MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如何保证 redis 中的数据都是热点数据?

    答:Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。

    相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略:

    volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)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(server.db[i].expires)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(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

     

    36、Redis 最适合的场景?

    1、会话缓存(Session Cache)

    最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存(session cache)。用 Redis 缓存会话比其他存储(如 Memcached)的优势在于:Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗? 幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento 也提供 Redis 的插件。

    2、全页缓存(FPC)

    除基本的会话 token 之外,Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题,即使重启了 Redis 实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似 PHP 本地 FPC。 再次以 Magento 为例,Magento提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。 此外,对 WordPress 的用户来说,Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

    3、队列

    Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得 Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如 Python)对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery 有一个后台就是使用 Redis 作为 broker,你可以从这里去查看。

    4,排行榜/计数器

    Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis 只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可: 当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行: ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子,用 Ruby 实现的,它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的,你可以在这里看到。

    5、发布/订阅

    最后(但肯定不是最不重要的)是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统!

     

    37、假如 Redis 里面有 1 亿个 key,其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

    答:使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。

    对方接着追问:如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务,那使用 keys 指令会有什么问题?

    这个时候你要回答 redis 关键的一个特性:redis 的单线程的。keys 指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用 scan 指令,scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。

     

    38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

    答:如果大量的 key 过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis 可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。

     

    39、使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?

    答:一般使用 list 结构作为队列,rpush 生产消息,lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候,要适当 sleep 一会再重试。如果对方追问可不可以不用 sleep 呢?list 还有个指令叫 blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?使用 pub/sub 主题订阅者模式,可以实现1:N 的消息队列。

    如果对方追问 pub/sub 有什么缺点?

    在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如 RabbitMQ等。

    如果对方追问 redis 如何实现延时队列?

    我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话,怎么问的这么详细。但是你很克制,然后神态自若的回答道:使用 sortedset,拿时间戳作为score,消息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息,消费者用 zrangebyscore 指令获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。到这里,面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指,在椅子背后。

     

    40、使用过 Redis 分布式锁么,它是什么回事?

    先拿 setnx 来争抢锁,抢到之后,再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

    这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire之前进程意外 crash 或者要重启维护了,那会怎么样?这时候你要给予惊讶的反馈:唉,是喔,这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋,故作思考片刻,好像接下来的结果是你主动思考出来的,然后回答:我记得 set 指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的!对方这时会显露笑容,心里开始默念:摁,这小子还不错。

    耗时1个月时间,整理了1000道2019年多家公司java面试题400多页pdf文档,欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】,文章都会在里面更新,整理的资料也会放在里面。

     

     

    针对于上面的面试问到的知识点我总结出了互联网公司Java程序员面试涉及到的绝大部分面试题及答案做成了文档和架构资料分享给大家,家希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作,也节省大家在网上搜索资料的时间来学习。

     

    最后

    欢迎大家一起交流,整理资料不易,喜欢文章记得点个赞哟,感谢支持!!!

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  • Redis

    2019-03-23 15:06:29
    Redis简介 安装教程 配置 数据类型 Redis键命令 持久化 事务 安全 Java 使用 Redis(Jedis) Spring使用Redis(SpringDataRedis) Redis简介 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持...

    目录

    Redis简介

    安装教程

    配置

    数据类型

    Redis键命令

    持久化

    事务

    安全

    Java 使用 Redis(Jedis)

    Spring使用Redis(SpringDataRedis)


    Redis简介

    Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、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。它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。

    安装教程

    Windows安装

    https://github.com/MSOpenTech/redis/releases地址下载后解压,打开命令行进入解压目录运行

    redis-server.exe redis.conf(省略则使用默认)

    出现下图服务就已经启动成功了

    Linux安装

    https://redis.io/地址下载最新版

    解压

    $ tar -xzf redis-4.0.11.tar.gz

    进入解压后目录

    $ cd redis-4.0.11

    编译

    $ make

    进入src目录启动服务器

    $ cd src
    $ ./redis-server

    配置

    Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下,文件名为 redis.conf。

    可以通过 CONFIG 命令查看或设置配置项。

    redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET CONFIG_SETTING_NAME

    数据类型

    String(字符串)

    string是redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value。

    string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

    string类型是Redis最基本的数据类型,一个键最大能存储512MB。

    redis 127.0.0.1:6379> SET name "123"
    OK
    redis 127.0.0.1:6379> GET name
    "123"

    相关命令

    SET key value                   设置key=value
    GET key                         或者键key对应的值
    GETRANGE key start end          得到字符串的子字符串存放在一个键
    GETSET key value                设置键的字符串值,并返回旧值
    GETBIT key offset               返回存储在键位值的字符串值的偏移
    MGET key1 [key2..]              得到所有的给定键的值
    SETBIT key offset value         设置或清除该位在存储在键的字符串值偏移
    SETEX key seconds value         键到期时设置值
    SETNX key value                 设置键的值,只有当该键不存在
    SETRANGE key offset value       覆盖字符串的一部分从指定键的偏移
    STRLEN key                      得到存储在键的值的长度
    MSET key value [key value...]   设置多个键和多个值
    MSETNX key value [key value...] 设置多个键多个值,只有在当没有按键的存在时
    PSETEX key milliseconds value   设置键的毫秒值和到期时间
    INCR key                        增加键的整数值一次
    INCRBY key increment            由给定的数量递增键的整数值
    INCRBYFLOAT key increment       由给定的数量递增键的浮点值
    DECR key                        递减键一次的整数值
    DECRBY key decrement            由给定数目递减键的整数值
    APPEND key value                追加值到一个键

    Hash(哈希)

    Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

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

    redis> HMSET myhash field1 "Hello" field2 "World"
    "OK"
    redis> HGET myhash field1
    "Hello"
    redis> HGET myhash field2
    "World"

    相关命令

    HDEL key field[field...] 		删除对象的一个或几个属性域,不存在的属性将被忽略
    
    HEXISTS key field 			查看对象是否存在该属性域
    
    HGET key field 				获取对象中该field属性域的值
    
    HGETALL key 				获取对象的所有属性域和值
    
    HINCRBY key field value 		将该对象中指定域的值增加给定的value,原子自增操作,只能是integer的属性值可以使用
    
    HINCRBYFLOAT key field increment 	将该对象中指定域的值增加给定的浮点数
    
    HKEYS key 				获取对象的所有属性字段
    
    HVALS key 				获取对象的所有属性值
    
    HLEN key 				获取对象的所有属性字段的总数
    
    HMGET key field[field...] 		获取对象的一个或多个指定字段的值
    
    HSET key field value 			设置对象指定字段的值
    
    HMSET key field value [field value ...] 同时设置对象中一个或多个字段的值
    
    HSETNX key field value 			只在对象不存在指定的字段时才设置字段的值
    
    HSTRLEN key field 			返回对象指定field的value的字符串长度,如果该对象或者field不存在,返回0.
    
    HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 	类似SCAN命令

    List(列表)

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

    redis 127.0.0.1:6379> lpush test redis
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> lpush test mongodb
    (integer) 2
    redis 127.0.0.1:6379> lpush test rabitmq
    (integer) 3
    redis 127.0.0.1:6379> lrange test 0 10
    1) "rabitmq"
    2) "mongodb"
    3) "redis"
    redis 127.0.0.1:6379>

    相关命令

    BLPOP key1 [key2 ] timeout 取出并获取列表中的第一个元素,或阻塞,直到有可用
    
    BRPOP key1 [key2 ] timeout 取出并获取列表中的最后一个元素,或阻塞,直到有可用
    
    BRPOPLPUSH source destination timeout 从列表中弹出一个值,它推到另一个列表并返回它;或阻塞,直到有可用
    
    LINDEX key index                     从一个列表其索引获取对应的元素
    
    LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value 在列表中的其他元素之后或之前插入一个元素
    
    LLEN key                             获取列表的长度
    
    LPOP key                             获取并取出列表中的第一个元素
    
    LPUSH key value1 [value2]            在前面加上一个或多个值的列表
    
    LPUSHX key value                     在前面加上一个值列表,仅当列表中存在
    
    LRANGE key start stop                从一个列表获取各种元素
    
    LREM key count value                 从列表中删除元素
    
    LSET key index value                 在列表中的索引设置一个元素的值
    
    LTRIM key start stop                 修剪列表到指定的范围内
    
    RPOP key                             取出并获取列表中的最后一个元素
    
    RPOPLPUSH source destination         删除最后一个元素的列表,将其附加到另一个列表并返回它
    
    RPUSH key value1 [value2]            添加一个或多个值到列表
    
    RPUSHX key value                     添加一个值列表,仅当列表中存在

    Set(集合)

    Redis的Set是string类型的无序集合。

    添加一个 string 元素到 key 对应的 set 集合中,成功返回1,如果元素已经在集合中返回 0,如果 key 对应的 set 不存在则返回错误。

    redis 127.0.0.1:6379> sadd test redis
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> sadd test mongodb
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> sadd test rabitmq
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> sadd test rabitmq
    (integer) 0
    redis 127.0.0.1:6379> smembers test 1) "redis"
    2) "rabitmq"
    3) "mongodb"

    相关命令

    SADD key member [member ...]                 添加一个或者多个元素到集合(set)里
    
    SCARD key                                    获取集合里面的元素数量
    
    SDIFF key [key ...]                          获得队列不存在的元素
    
    SDIFFSTORE destination key [key ...]         获得队列不存在的元素,并存储在一个关键的结果集
    
    SINTER key [key ...]                         获得两个集合的交集
    
    SINTERSTORE destination key [key ...]        获得两个集合的交集,并存储在一个集合中
    
    SISMEMBER key member                         确定一个给定的值是一个集合的成员
    
    SMEMBERS key                                 获取集合里面的所有key
    
    SMOVE source destination member              移动集合里面的一个key到另一个集合
    
    SPOP key [count]                             获取并删除一个集合里面的元素
    
    SRANDMEMBER key [count]                      从集合里面随机获取一个元素
    
    SREM key member [member ...]                 从集合里删除一个或多个元素,不存在的元素会被忽略
    
    SUNION key [key ...]                         添加多个set元素
    
    SUNIONSTORE destination key [key ...]        合并set元素,并将结果存入新的set里面
    
    SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]迭代set里面的元素

    ZSet(有序集合)

    Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

    添加元素到集合,元素在集合中存在则更新对应score

    redis 127.0.0.1:6379> zadd test 0 redis
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> zadd test 0 mongodb
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> zadd test 0 rabitmq
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> zadd test 0 rabitmq
    (integer) 0
    redis 127.0.0.1:6379> > ZRANGEBYSCORE test 0 1000
    1) "mongodb"
    2) "rabitmq"
    3) "redis"

    相关命令

    ZADD key score1 member1 [score2 member2]     添加一个或多个成员到有序集合,或者如果它已经存在更新其分数
    
    ZCARD key                                    得到的有序集合成员的数量
    
    ZCOUNT key min max                           计算一个有序集合成员与给定值范围内的分数
    
    ZINCRBY key increment member                 在有序集合增加成员的分数
    
    ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...]多重交叉排序集合,并存储生成一个新的键有序集合。
    
    ZLEXCOUNT key min max                        计算一个给定的字典范围之间的有序集合成员的数量
    
    ZRANGE key start stop [WITHSCORES]           由索引返回一个成员范围的有序集合(从低到高)
    
    ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count] 返回一个成员范围的有序集合(由字典范围)
    
    ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT]返回有序集key中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员,有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列
    
    ZRANK key member                              确定成员的索引中有序集合
    
    ZREM key member [member ...]                  从有序集合中删除一个或多个成员,不存在的成员将被忽略
    
    ZREMRANGEBYLEX key min max                    删除所有成员在给定的字典范围之间的有序集合
    
    ZREMRANGEBYRANK key start stop                在给定的索引之内删除所有成员的有序集合
    
    ZREMRANGEBYSCORE key min max                  在给定的分数之内删除所有成员的有序集合
    
    ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]         返回一个成员范围的有序集合,通过索引,以分数排序,从高分到低分
    
    ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES]     返回一个成员范围的有序集合,以socre排序从高到低
    
    ZREVRANK key member                           确定一个有序集合成员的索引,以分数排序,从高分到低分
    
    ZSCORE key member                             获取给定成员相关联的分数在一个有序集合
    
    ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] 添加多个集排序,所得排序集合存储在一个新的键
    
    ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]增量迭代排序元素集和相关的分数

    Redis键命令

    DEL key_name 删除键
    DUMP key_name 序列化键,并返回序列化后的值
    EXISTS key_name 是否存在键
    EXPIPE key_name seconds 设置键过期时间(秒为单位)
    EXPIPE key_name timestamp 接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。
    PEXPIPE  key_name millseconds 设置键过期时间(豪秒为单位)
    PEXPIPE  key_name timestrap 接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp,毫秒计)。
    KEYS pattern 查找所有符合给定模式( pattern)的 key 。
    MOVE KEY_NAME DESTINATION_DATABASE 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中。
    PERSIST KEY_NAME 移除给定 key 的过期时间,使得 key 永不过期。
    PTTL KEY_NAME 以毫秒为单位返回 key 的剩余过期时间。
    TTL KEY_NAME 以秒为单位返回 key 的剩余过期时间。
    RANDOMKEY 从当前数据库中随机返回一个 key 。
    RENAME OLD_KEY_NAME NEW_KEY_NAME 用于修改 key 的名称 。
    RENAMENX OLD_KEY_NAME NEW_KEY_NAME 用于在新的 key 不存在时修改 key 的名称 。
    TYPE KEY_NAME 用于返回 key 所储存的值的类型。

    持久化

    Redis提供了两种持久化方法,一种叫快照(snapshotting),它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘。另一种是只追加文件(append-only file)它会将所有写命令记录在硬盘里。两者可以同时使用。

    持久化配置选项

    ###快照持久化选项
    
    save 60 1000 ###自动快照间隔时长
    stop-write-on-bgsave-error ###创建快照失败后是否仍然继续执行写命令
    rdbcompression yes ###是否对快照进行压缩
    dbfilename dump。rdb ###快照命名
    
    
    ###AOF持久化选项
    appendonly no ###是否进行AOF持久化
    appendfaync everysec ###自动AOF间隔时长
    no-appendfaync-on-rewrite no ###压缩时能否进行同步操作
    auto-aof-rewrite-percentage 100 ###相比上一次重写之后体积大于一倍(100%)执行压缩操作
    auto-aof-rewrite-min-size 64mb ###体积大于64mb时执行压缩操作
    
    
    dir ./ ###快照文件和AOF文件保存位置

    手动快照的方法

    1. 客户端发送BGSAVE命令,Redis会调用fork来创建一个子进程负责写快照,主进程继续处理请求
    2. 客户端发送SAVE命令,主进程响应操作,快照创建完毕之前不再响应其它命令,Redis收到SHUTDOWN关闭服务器命令或者接收到标准TERM信号时,也会执行SAVE命令
    3. 当一个Redis连接另一个Redis服务器,并向对方发送SYNC命令来开始一次复制操作时,如果主服务器目前没有在执行BGSAVE操作,或者主服务器并非刚刚执行完BGSAVE,那么主服务器会执行BGSAVE命令。

    重写/压缩AOF文件

    随着Redis不断运行,AOF文件会非常大,这可能会占满硬盘空间和使还原操作执行时间非常长。可以向Redsi发送BGREWRITEAOF命令重写AOF文件。也可以设置auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size来自动执行BGREWRITEAOF

    复制

    复制可以让其他服务器拥有一个不断更新的数据副本,从而使拥有数据副本的服务器可以用于处理客户端发送的读请求。
    在启动Redis服务器时,指定一个包含slaveof host port选项的配置文件,Redis服务器就可以根据指定的IP地址和端口号来连接主服务器;需要注意的一点是:在进行同步时,从服务器会清空自己的所有数据而对于一个正在运行的Redis服务器,可以通过发送SLAVEOF no one命令终止复制操作
    主从链

    从服务器也可以拥有自己的从服务器,形成主从链。
    负载不断上升,主服务器可能会无法快速更新所有从服务器,可以创建一个由Redis主从节点组成的中间层来承担主服务器的复制工作

    用户首先需要为主服务器设置多个从服务器,然后对每个从服务器设置appendonly yes选项和append everysec选项,这样的话,就可以让多台服务器以每秒一次的频率将数据同步到硬盘上。
    验证快照文件和AOF文件
    Redis提供了两个命令行程序redis-check-aof和redis-check-dump,故障发生之后,检查AOF文件和快照文件的状态,并在有需要的情况下对文件进行修复。

    如果给定--fix参数,将对AOF文件进行修复,扫描AOF文件,发现第一个出错命令时,则删除出错命令及之后的所有命令。而快照文件无法修复,因为经过压缩操作。

    事务

    Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下三个重要的保证:

    1.批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。

    2.收到 EXEC 命令后进入事务执行,事务中任意命令执行失败,其余的命令依然被执行。

    3.在事务执行过程,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

    一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:

    1.开始事务。

    2.命令入队。

    3.执行事务。

    redis 127.0.0.1:6379> MULTI
    OK
    
    redis 127.0.0.1:6379> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"
    QUEUED
    
    redis 127.0.0.1:6379> GET book-name
    QUEUED
    
    redis 127.0.0.1:6379> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"
    QUEUED
    
    redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS tag
    QUEUED
    
    redis 127.0.0.1:6379> EXEC
    1) OK
    2) "Mastering C++ in 21 days"
    3) (integer) 3
    4) 1) "Mastering Series"
       2) "C++"
       3) "Programming"

    安全

    通过 redis 的配置文件设置密码参数,这样客户端连接到 redis 服务就需要密码验证。默认情况下 requirepass 参数是空的,这就意味着你无需通过密码验证就可以连接到 redis 服务。可以通过以下命令来修改该参数:

    127.0.0.1:6379> CONFIG set requirepass "test"
    OK

    Java 使用 Redis(Jedis)

    配置类

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.JedisPool;
    import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
    
    public class JedisUtils {
    	//创建连接池
    	private static JedisPoolConfig config;
    	private static JedisPool pool;
    	
    	static{
    	config=new JedisPoolConfig();
    	//最大连接数, 默认8个
    	config.setMaxTotal(30);
    	//控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲的)的jedis实例,默认值是8。
    	config.setMaxIdle(2);
    	//连接超时时是否阻塞,false时报异常,ture阻塞直到超时, 默认true
            config.setBlockWhenExhausted(true);
            //逐出策略(默认DefaultEvictionPolicy(当连接超过最大空闲时间,或连接数超过最大空闲连接数))
            config.setEvictionPolicyClassName("org.apache.commons.pool2.impl.DefaultEvictionPolicy");
            //获取连接时的最大等待毫秒数(如果设置为阻塞时BlockWhenExhausted),如果超时就抛异常, 小于零:阻塞不确定的时间,  默认-1
            config.setMaxWaitMillis(-1);
            //逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)
            config.setMinEvictableIdleTimeMillis(1800000);
            //最小空闲连接数, 默认0
            config.setMinIdle(0);
            //每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3
            config.setNumTestsPerEvictionRun(3);
            //对象空闲多久后逐出, 当空闲时间>该值 且 空闲连接>最大空闲数 时直接逐出,不再根据MinEvictableIdleTimeMillis判断  (默认逐出策略)   
            config.setSoftMinEvictableIdleTimeMillis(1800000);
            // 获取连接时的最大等待毫秒数(如果设置为阻塞时BlockWhenExhausted),如果超时就抛异常, 小于零:阻塞不确定的时间,
            // 默认-1
            config.setMaxWaitMillis(100);
            //对拿到的connection进行validateObject校验
            config.setTestOnBorrow(true);
            //在进行returnObject对返回的connection进行validateObject校验
            config.setTestOnReturn(true);
            //定时对线程池中空闲的链接进行validateObject校验
            config.setTestWhileIdle(true);
    
            pool=new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
    	}
    	
    	
    	//获取连接的方法
    	public static Jedis getJedis(){
    		return pool.getResource();
    	}
    	
    	
    	//释放连接
    	public static void closeJedis(Jedis j){
    		j.close();
    	}
    }
    

    测试类

    import java.util.HashMap;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class TestRedis {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
    		// redis存储字符串
    		// -----添加数据----------
    		jedis.set("name", "a");// 向key-->name中放入了value-->xinxin
    		System.out.println(jedis.get("name"));// 执行结果:xinxin
    		jedis.append("name", " b"); // 拼接
    		System.out.println(jedis.get("name"));
    		jedis.del("name"); // 删除某个键
    		System.out.println(jedis.get("name"));
    		// 设置多个键值对
    		jedis.mset("name", "zhangsan", "age", "23", "qq", "xxxxxxxxxxx");
    		jedis.incr("age"); // 进行加1操作
    		System.out.println(jedis.get("name") + "-" + jedis.get("age") + "-" + jedis.get("qq"));
    
    		// redis操作Map
    		// -----添加数据----------
    		Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
    		map.put("name", "a");
    		map.put("age", "22");
    		map.put("qq", "xxxxx");
    		jedis.hmset("user", map);
    		// 取出user中的name,注意结果是一个泛型的List
    		// 第一个参数是存入redis中map对象的key,后面跟的是放入map中的对象的key,后面的key可以跟多个,是可变参数
    		List<String> rsmap = jedis.hmget("user", "name", "age", "qq");
    		System.out.println(rsmap);
    		// 删除map中的某个键值
    		jedis.hdel("user", "age");
    		System.out.println(jedis.hmget("user", "age")); // 因为删除了,所以返回的是null
    		System.out.println(jedis.hlen("user")); // 返回key为user的键中存放的值的个数2
    		System.out.println(jedis.exists("user"));// 是否存在key为user的记录 返回true
    		System.out.println(jedis.hkeys("user"));// 返回map对象中的所有key
    		System.out.println(jedis.hvals("user"));// 返回map对象中的所有value
    		Iterator<String> iter = jedis.hkeys("user").iterator();
    		while (iter.hasNext()) {
    			String key = iter.next();
    			System.out.println(key + ":" + jedis.hmget("user", key));
    		}
    
    		// jedis操作List
    		// 开始前,先移除所有的内容
    		jedis.del("java framework");
    		System.out.println(jedis.lrange("java framework", 0, -1));
    		// 先向key java framework中存放三条数据
    		jedis.lpush("java framework", "spring");
    		jedis.lpush("java framework", "struts");
    		jedis.lpush("java framework", "hibernate");
    		// 再取出所有数据jedis.lrange是按范围取出,
    		// 第一个是key,第二个是起始位置,第三个是结束位置,jedis.llen获取长度 -1表示取得所有
    		System.out.println(jedis.lrange("java framework", 0, -1));
    		jedis.del("java framework");
    		jedis.rpush("java framework", "spring");
    		jedis.rpush("java framework", "struts");
    		jedis.rpush("java framework", "hibernate");
    		System.out.println(jedis.lrange("java framework", 0, -1));
    
    		// jedis操作Set
    		// 清空数据
    		System.out.println(jedis.flushDB());
    		// 添加
    		jedis.sadd("name", "a");
    		jedis.sadd("name", "b");
    		jedis.sadd("name", "c");
    		jedis.sadd("name", "d");
    		jedis.sadd("name", "e");
    		// 移除noname
    		jedis.srem("name", "c");
    		System.out.println(jedis.smembers("name"));// 获取所有加入的value
    		System.out.println(jedis.sismember("name", "c"));// 判断 c 是否是user集合的元素
    		System.out.println(jedis.srandmember("name")); // 返回集合中的一个随机元素
    		System.out.println(jedis.scard("name"));// 返回集合的元素个数
    
    		//// jedis操作ZSet
    		jedis.zadd("hackers", 1940, "Alan Kay");
    		jedis.zadd("hackers", 1953, "Richard Stallman");
    		jedis.zadd("hackers", 1965, "Yukihiro Matsumoto");
    		jedis.zadd("hackers", 1916, "Claude Shannon");
    		jedis.zadd("hackers", 1969, "Linus Torvalds");
    		jedis.zadd("hackers", 1912, "Alan Turing");
    		Set<String> setValues = jedis.zrange("hackers", 0, -1);//zset中的所有元素
    		System.out.println(setValues);
    		Set<String> setValues2 = jedis.zrevrange("hackers", 0, -1);//按分数值递减(从大到小)来排列
    		System.out.println(setValues2);
    		// 清空数据
    		System.out.println(jedis.flushDB());
    		// 添加数据
    		jedis.zadd("zset", 10.1, "hello");
    		jedis.zadd("zset", 10.0, ":");
    		jedis.zadd("zset", 9.0, "zset");
    		jedis.zadd("zset", 11.0, "zset!");
    		// 元素个数
    		System.out.println(jedis.zcard("zset"));
    		// 元素下标
    		System.out.println(jedis.zscore("zset", "zset"));
    		// 集合子集
    		System.out.println(jedis.zrange("zset", 0, -1));
    		// 删除元素
    		System.out.println(jedis.zrem("zset", "zset!"));
    		System.out.println(jedis.zcount("zset", 9.5, 10.5));
    		// 整个集合值
    		System.out.println(jedis.zrange("zset", 0, -1));
    
    		JedisUtils.closeJedis(jedis);
    	}
    
    }
    

    Spring使用Redis(SpringDataRedis)

    配置文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
    	xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
    	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
    
    	<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
    		<property name="maxIdle" value="2" />
    		<property name="maxWaitMillis" value="-1" />
    		<property name="testOnBorrow" value="true" />
    	</bean>
    
    	<bean id="jedisConnFactory"
    		class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
    		p:use-pool="true" p:host-name="127.0.0.1" p:port="6379"
    		p:pool-config-ref="poolConfig" />
    
    	<!-- redis template definition -->
    	<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"
    		p:connection-factory-ref="jedisConnFactory" p:keySerializer-ref="stringRedisSerializer"
    		p:valueSerializer-ref="stringRedisSerializer" />
    
    	<bean id="stringRedisSerializer"
    		class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
    
    </beans>

    测试类

    package springdataredis;
    
    import java.util.List;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    import org.springframework.context.ApplicationContext;
    import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
    import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
    
    public class SpringDataRedisTest {
    
    	static ApplicationContext context;
    
    	public static void main(String[] args) {
    		// 加载配置文件
    		context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:application-redis.xml");
    		RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = (RedisTemplate<String, Object>) context.getBean("redisTemplate");
    
    		// -----------------String类型数据操作 start--------------------
    		// String类型数据存储,不设置过期时间,永久性保存
    		redisTemplate.boundValueOps("name").set("a");
    		// 取值
    		String str = (String) redisTemplate.boundValueOps("name").get();
    		System.out.println(str);
    		// String类型数据存储,设置过期时间为80秒,采用TimeUnit控制时间单位
    		redisTemplate.boundValueOps("name").set("a", 80, TimeUnit.SECONDS);
    		// 判断key值是否存在,存在则不存储,不存在则存储
    		ValueOperations<String, Object> stringOperations = redisTemplate.opsForValue();
    		stringOperations.setIfAbsent("string1", "c");
    		stringOperations.setIfAbsent("string3", "d");
    		String value1 = (String) stringOperations.get("string1");
    		String value2 = (String) stringOperations.get("string3");
    		System.out.println(value1);
    		System.out.println(value2);
    		// -----------------String类型数据操作 end--------------------
    
    		// -----------------List数据类型操作 start------------------
    		// 右压栈 : 后添加的元素排在后边
    		redisTemplate.boundListOps("namelist1").rightPush("刘备");
    		redisTemplate.boundListOps("namelist1").rightPush("关羽");
    		redisTemplate.boundListOps("namelist1").rightPush("张飞");
    		// 显示右压栈的值
    		List list = redisTemplate.boundListOps("namelist1").range(0, 10);
    		System.out.println(list);
    		// 删除键
    		redisTemplate.delete("namelist1");
    		// 删除键
    		redisTemplate.delete("namelist2");
    		// 左压栈
    		redisTemplate.boundListOps("namelist2").leftPush("刘备");
    		redisTemplate.boundListOps("namelist2").leftPush("关羽");
    		redisTemplate.boundListOps("namelist2").leftPush("张飞");
    		// 删除值
    		redisTemplate.boundListOps("namelist2").remove(0, "刘备");
    		// 显示左压栈的值
    		List list1 = redisTemplate.boundListOps("namelist2").range(0, 10);
    		System.out.println(list1);
    		// -----------------List数据类型操作 end------------------
    
    		// -----------------set数据类型操作 start------------------
    		redisTemplate.boundSetOps("nameset").add("曹操");
    		redisTemplate.boundSetOps("nameset").add("刘备");
    		redisTemplate.boundSetOps("nameset").add("孙权");
    		redisTemplate.boundSetOps("nameset").remove("孙权");
    		Set set = redisTemplate.boundSetOps("nameset").members();
    		System.out.println(set);
    		redisTemplate.delete("nameset");
    		// -----------------set数据类型操作 end------------------
    
    		// -----------------zset数据类型操作 start------------------
    		ZSetOperations<String, Object> zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
    		zSetOperations.add("zset", "刘备", 0);
    		zSetOperations.add("zset", "关羽", 1);
    		System.out.println(zSetOperations.rangeByScore("zset", 0, 1));
    		// -----------------zset数据类型操作 end------------------
    
    		// -----------------hash数据类型操作 start------------------
    		// 存值
    		redisTemplate.boundHashOps("namehash").put("a", "唐僧");
    		redisTemplate.boundHashOps("namehash").put("b", "悟空");
    		redisTemplate.boundHashOps("namehash").put("c", "八戒");
    		redisTemplate.boundHashOps("namehash").put("d", "沙僧");
    		// 根据KEY取值
    		String str1 = (String) redisTemplate.boundHashOps("namehash").get("b");
    		System.out.println(str1);
    		// 移除某个小key的值
    		redisTemplate.boundHashOps("namehash").delete("c");
    		// 获取所有的key
    		Set keys = redisTemplate.boundHashOps("namehash").keys();
    		System.out.println(keys);
    		// 获取所有的值
    		List list11 = redisTemplate.boundHashOps("namehash").values();
    		System.out.println(list11);
    		// -----------------hash数据类型操作 start------------------
    	}
    
    }
    

     

    展开全文
  • 这篇文章主要介绍了超强、超详细Redis入门教程,本文详细介绍了Redis数据库各个方面的知识,需要的朋友可以参考下 【本教程目录】 1.redis是什么 2.redis的作者何许人也 3.谁在使用redis 4.学会安装redis ...


    转载自:
    http://www.h5min.cn/article/56448.htm
    这篇文章主要介绍了超强、超详细Redis入门教程,本文详细介绍了Redis数据库各个方面的知识,需要的朋友可以参考下
    【本教程目录】

    1.redis是什么
    2.redis的作者何许人也
    3.谁在使用redis
    4.学会安装redis
    5.学会启动redis
    6.使用redis客户端
    7.redis数据结构 – 简介
    8.redis数据结构 – strings
    9.redis数据结构 – lists
    10.redis数据结构 – 集合
    11.redis数据结构 – 有序集合
    12.redis数据结构 – 哈希
    13.聊聊redis持久化 – 两种方式
    14.聊聊redis持久化 – RDB
    15.聊聊redis持久化 – AOF
    16.聊聊redis持久化 – AOF重写
    17.聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF
    18.聊聊主从 – 用法
    19.聊聊主从 – 同步原理
    20.聊聊redis的事务处理
    21.教你看懂redis配置 – 简介
    22.教你看懂redis配置 -通用
    23.教你看懂redis配置 – 快照
    24.教你看懂redis配置 – 复制
    25.教你看懂redis配置 – 安全
    26.教你看懂redis配置 -限制
    27.教你看懂redis配置 – 追加模式
    28.教你看懂redis配置 – LUA脚本
    29.教你看懂redis配置 – 慢日志
    30.教你看懂redis配置 – 事件通知
    31.教你看懂redis配置 – 高级配置

    【redis是什么】

    redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。

    redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(特意查了一下,域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地)

    目前,Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

    【redis的作者何许人也】

    开门见山,先看照片:

    是不是出乎了你的意料,嗯,高手总会有些地方与众不同的。

    这位便是redis的作者,他叫Salvatore Sanfilippo,来自意大利的西西里岛,现在居住在卡塔尼亚。目前供职于Pivotal公司。

    他使用的网名是antirez,如果你有兴趣,可以去他的博客逛逛,地址是antirez.com,当然也可以去follow他的github,地址是http://github.com/antirez

    【谁在使用redis】

    Blizzard、digg、stackoverflow、github、flickr …

    【学会安装redis】

    从redis.io下载最新版redis-X.Y.Z.tar.gz后解压,然后进入redis-X.Y.Z文件夹后直接make即可,安装非常简单。

    make成功后会在src文件夹下产生一些二进制可执行文件,包括redis-server、redis-cli等等:

    复制代码代码如下:

    $ find . -type f -executable
    ./redis-benchmark //用于进行redis性能测试的工具
    ./redis-check-dump //用于修复出问题的dump.rdb文件
    ./redis-cli //redis的客户端
    ./redis-server //redis的服务端
    ./redis-check-aof //用于修复出问题的AOF文件
    ./redis-sentinel //用于集群管理

    【学会启动redis】

    启动redis非常简单,直接./redis-server就可以启动服务端了,还可以用下面的方法指定要加载的配置文件:

    复制代码代码如下:

    ./redis-server ../redis.conf

    默认情况下,redis-server会以非daemon的方式来运行,且默认服务端口为6379。

    有关作者为什么选择6379作为默认端口,还有一段有趣的典故,英语好的同学可以看看作者这篇博文中的解释。

    【使用redis客户端】

    我们直接看一个例子:

    复制代码代码如下:

    //这样来启动redis客户端了
    $ ./redis-cli
    //用set指令来设置key、value
    127.0.0.1:6379> set name "roc" 
    OK
    //来获取name的值
    127.0.0.1:6379> get name 
    "roc"
    //通过客户端来关闭redis服务端
    127.0.0.1:6379> shutdown 
    127.0.0.1:6379>

    【redis数据结构 – 简介】

    redis是一种高级的key:value存储系统,其中value支持五种数据类型:

    1.字符串(strings)
    2.字符串列表(lists)
    3.字符串集合(sets)
    4.有序字符串集合(sorted sets)
    5.哈希(hashes)

    而关于key,有几个点要提醒大家:

    1.key不要太长,尽量不要超过1024字节,这不仅消耗内存,而且会降低查找的效率;
    2.key也不要太短,太短的话,key的可读性会降低;
    3.在一个项目中,key最好使用统一的命名模式,例如user:10000:passwd。

    【redis数据结构 – strings】

    有人说,如果只使用redis中的字符串类型,且不使用redis的持久化功能,那么,redis就和memcache非常非常的像了。这说明strings类型是一个很基础的数据类型,也是任何存储系统都必备的数据类型。

    我们来看一个最简单的例子:

    复制代码代码如下:

    set mystr "hello world!" //设置字符串类型
    get mystr //读取字符串类型

    字符串类型的用法就是这么简单,因为是二进制安全的,所以你完全可以把一个图片文件的内容作为字符串来存储。

    另外,我们还可以通过字符串类型进行数值操作:

    复制代码代码如下:

    127.0.0.1:6379> set mynum "2"
    OK
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "2"
    127.0.0.1:6379> incr mynum
    (integer) 3
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "3"

    看,在遇到数值操作时,redis会将字符串类型转换成数值。

    由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性,所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果,假如,在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值(值为2),然后对其同时进行了加1的操作,那么,最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。

    【redis数据结构 – lists】

    redis的另一个重要的数据结构叫做lists,翻译成中文叫做“列表”。

    首先要明确一点,redis中的lists在底层实现上并不是数组,而是链表,也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说,在头部和尾部插入一个新元素,其时间复杂度是常数级别的,比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素,和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。

    虽然lists有这样的优势,但同样有其弊端,那就是,链表型lists的元素定位会比较慢,而数组型lists的元素定位就会快得多。

    lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素,用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素,用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子:

    复制代码代码如下:

    //新建一个list叫做mylist,并在列表头部插入元素"1"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "1" 
    //返回当前mylist中的元素个数
    (integer) 1 
    //在mylist右侧插入元素"2"
    127.0.0.1:6379> rpush mylist "2" 
    (integer) 2
    //在mylist左侧插入元素"0"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "0" 
    (integer) 3
    //列出mylist中从编号0到编号1的元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1 
    1) "0"
    2) "1"
    //列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 
    1) "0"
    2) "1"
    3) "2"

    lists的应用相当广泛,随便举几个例子:

    1.我们可以利用lists来实现一个消息队列,而且可以确保先后顺序,不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
    2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
    3.在博客系统中,每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。

    【redis数据结构 – 集合】

    redis的集合,是一种无序的集合,集合中的元素没有先后顺序。

    集合相关的操作也很丰富,如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子:

    复制代码代码如下:

    //向集合myset中加入一个新元素"one"
    127.0.0.1:6379> sadd myset "one" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
    (integer) 1
    //列出集合myset中的所有元素
    127.0.0.1:6379> smembers myset 
    1) "one"
    2) "two"
    //判断元素1是否在集合myset中,返回1表示存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "one" 
    (integer) 1
    //判断元素3是否在集合myset中,返回0表示不存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "three" 
    (integer) 0
    //新建一个新的集合yourset
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "1" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> smembers yourset
    1) "1"
    2) "2"
    //对两个集合求并集
    127.0.0.1:6379> sunion myset yourset 
    1) "1"
    2) "one"
    3) "2"
    4) "two"

    对于集合的使用,也有一些常见的方式,比如,QQ有一个社交功能叫做“好友标签”,大家可以给你的好友贴标签,比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等,这时就可以使用redis的集合来实现,把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。

    【redis数据结构 – 有序集合】

    redis不但提供了无需集合(sets),还很体贴的提供了有序集合(sorted sets)。有序集合中的每个元素都关联一个序号(score),这便是排序的依据。

    很多时候,我们都将redis中的有序集合叫做zsets,这是因为在redis中,有序集合相关的操作指令都是以z开头的,比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等

    老规矩,我们来看几个生动的例子:
    //新增一个有序集合myzset,并加入一个元素baidu.com,给它赋予的序号是1:

    复制代码代码如下:

    127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素360.com,赋予它的序号是3
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素google.com,赋予它的序号是2
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com 
    (integer) 1
    //列出myzset的所有元素,同时列出其序号,可以看出myzset已经是有序的了。
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores 
    1) "baidu.com"
    2) "1"
    3) "google.com"
    4) "2"
    5) "360.com"
    6) "3"
    //只列出myzset的元素
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 
    1) "baidu.com"
    2) "google.com"
    3) "360.com"

    【redis数据结构 – 哈希】

    最后要给大家介绍的是hashes,即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。

    hashes存的是字符串和字符串值之间的映射,比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等,就很适合使用哈希。

    我们来看一个例子:

    复制代码代码如下:

    //建立哈希,并赋值
    127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34 
    OK
    //列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "P1pp0"
    5) "age"
    6) "34"
    //更改哈希中的某一个值
    127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345 
    (integer) 0
    //再次列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "12345"
    5) "age"
    6) "34"

    有关hashes的操作,同样很丰富,需要时,大家可以从这里查询

    【聊聊redis持久化 – 两种方式】

    redis提供了两种持久化的方式,分别是RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。

    RDB,简而言之,就是在不同的时间点,将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上;

    AOF,则是换了一个角度来实现持久化,那就是将redis执行过的所有写指令记录下来,在下次redis重新启动时,只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍,就可以实现数据恢复了。

    其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用,在这种情况下,如果redis重启的话,则会优先采用AOF方式来进行数据恢复,这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。

    如果你没有数据持久化的需求,也完全可以关闭RDB和AOF方式,这样的话,redis将变成一个纯内存数据库,就像memcache一样。

    【聊聊redis持久化 – RDB】

    RDB方式,是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中,是一种快照式的持久化方法。

    redis在进行数据持久化的过程中,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,才会用这个临时文件替换上次持久化好的文件。正是这种特性,让我们可以随时来进行备份,因为快照文件总是完整可用的。

    对于RDB方式,redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,而主进程是不会进行任何IO操作的,这样就确保了redis极高的性能。

    如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。

    虽然RDB有不少优点,但它的缺点也是不容忽视的。如果你对数据的完整性非常敏感,那么RDB方式就不太适合你,因为即使你每5分钟都持久化一次,当redis故障时,仍然会有近5分钟的数据丢失。所以,redis还提供了另一种持久化方式,那就是AOF。

    【聊聊redis持久化 – AOF】

    AOF,英文是Append Only File,即只允许追加不允许改写的文件。

    如前面介绍的,AOF方式是将执行过的写指令记录下来,在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍,就这么简单。

    我们通过配置redis.conf中的appendonly yes就可以打开AOF功能。如果有写操作(如SET等),redis就会被追加到AOF文件的末尾。

    默认的AOF持久化策略是每秒钟fsync一次(fsync是指把缓存中的写指令记录到磁盘中),因为在这种情况下,redis仍然可以保持很好的处理性能,即使redis故障,也只会丢失最近1秒钟的数据。

    如果在追加日志时,恰好遇到磁盘空间满、inode满或断电等情况导致日志写入不完整,也没有关系,redis提供了redis-check-aof工具,可以用来进行日志修复。

    因为采用了追加方式,如果不做任何处理的话,AOF文件会变得越来越大,为此,redis提供了AOF文件重写(rewrite)机制,即当AOF文件的大小超过所设定的阈值时,redis就会启动AOF文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。举个例子或许更形象,假如我们调用了100次INCR指令,在AOF文件中就要存储100条指令,但这明显是很低效的,完全可以把这100条指令合并成一条SET指令,这就是重写机制的原理。

    在进行AOF重写时,仍然是采用先写临时文件,全部完成后再替换的流程,所以断电、磁盘满等问题都不会影响AOF文件的可用性,这点大家可以放心。

    AOF方式的另一个好处,我们通过一个“场景再现”来说明。某同学在操作redis时,不小心执行了FLUSHALL,导致redis内存中的数据全部被清空了,这是很悲剧的事情。不过这也不是世界末日,只要redis配置了AOF持久化方式,且AOF文件还没有被重写(rewrite),我们就可以用最快的速度暂停redis并编辑AOF文件,将最后一行的FLUSHALL命令删除,然后重启redis,就可以恢复redis的所有数据到FLUSHALL之前的状态了。是不是很神奇,这就是AOF持久化方式的好处之一。但是如果AOF文件已经被重写了,那就无法通过这种方法来恢复数据了。

    虽然优点多多,但AOF方式也同样存在缺陷,比如在同样数据规模的情况下,AOF文件要比RDB文件的体积大。而且,AOF方式的恢复速度也要慢于RDB方式。

    如果你直接执行BGREWRITEAOF命令,那么redis会生成一个全新的AOF文件,其中便包括了可以恢复现有数据的最少的命令集。

    如果运气比较差,AOF文件出现了被写坏的情况,也不必过分担忧,redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件,而是报错退出。这时可以通过以下步骤来修复出错的文件:

    1.备份被写坏的AOF文件
    2.运行redis-check-aof –fix进行修复
    3.用diff -u来看下两个文件的差异,确认问题点
    4.重启redis,加载修复后的AOF文件

    【聊聊redis持久化 – AOF重写】

    AOF重写的内部运行原理,我们有必要了解一下。

    在重写即将开始之际,redis会创建(fork)一个“重写子进程”,这个子进程会首先读取现有的AOF文件,并将其包含的指令进行分析压缩并写入到一个临时文件中。

    与此同时,主工作进程会将新接收到的写指令一边累积到内存缓冲区中,一边继续写入到原有的AOF文件中,这样做是保证原有的AOF文件的可用性,避免在重写过程中出现意外。

    当“重写子进程”完成重写工作后,它会给父进程发一个信号,父进程收到信号后就会将内存中缓存的写指令追加到新AOF文件中。

    当追加结束后,redis就会用新AOF文件来代替旧AOF文件,之后再有新的写指令,就都会追加到新的AOF文件中了。

    【聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF】

    对于我们应该选择RDB还是AOF,官方的建议是两个同时使用。这样可以提供更可靠的持久化方案。

    【聊聊主从 – 用法】

    像MySQL一样,redis是支持主从同步的,而且也支持一主多从以及多级从结构。

    主从结构,一是为了纯粹的冗余备份,二是为了提升读性能,比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。

    redis的主从同步是异步进行的,这意味着主从同步不会影响主逻辑,也不会降低redis的处理性能。

    主从架构中,可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能,只让从服务器进行持久化,这样可以提高主服务器的处理性能。

    在主从架构中,从服务器通常被设置为只读模式,这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令,所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此,那可以考虑给重要指令进行重命名,来避免命令被外人误执行。

    【聊聊主从 – 同步原理】

    从服务器会向主服务器发出SYNC指令,当主服务器接到此命令后,就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作,也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间,主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。

    在BGSAVE指令执行完成后,主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器,从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上,然后再将其读取到内存中。这个动作完成后,主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。

    另外,要说的一点是,即使有多个从服务器同时发来SYNC指令,主服务器也只会执行一次BGSAVE,然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前,如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话,都会进行一次主从之间的全量的数据同步;而在2.8版本之后,redis支持了效率更高的增量同步策略,这大大降低了连接断开的恢复成本。

    主服务器会在内存中维护一个缓冲区,缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后,从服务器会尝试再次与主服务器连接,一旦连接成功,从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置(replication offset)”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后,首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配,其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中,如果两者都满足的话,主服务器就会向从服务器发送增量内容。

    增量同步功能,需要服务器端支持全新的PSYNC指令。这个指令,只有在redis-2.8之后才具有。

    【聊聊redis的事务处理】

    众所周知,事务是指“一个完整的动作,要么全部执行,要么什么也没有做”。

    在聊redis事务处理之前,要先和大家介绍四个redis指令,即MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。这四个指令构成了redis事务处理的基础。

    1.MULTI用来组装一个事务;
    2.EXEC用来执行一个事务;
    3.DISCARD用来取消一个事务;
    4.WATCH用来监视一些key,一旦这些key在事务执行之前被改变,则取消事务的执行。

    纸上得来终觉浅,我们来看一个MULTI和EXEC的例子:

    复制代码代码如下:

    redis> MULTI //标记事务开始
    OK
    redis> INCR user_id //多条命令按顺序入队
    QUEUED
    redis> INCR user_id
    QUEUED
    redis> INCR user_id
    QUEUED
    redis> PING
    QUEUED
    redis> EXEC //执行
    1) (integer) 1
    2) (integer) 2
    3) (integer) 3
    4) PONG

    在上面的例子中,我们看到了QUEUED的字样,这表示我们在用MULTI组装事务时,每一个命令都会进入到内存队列中缓存起来,如果出现QUEUED则表示我们这个命令成功插入了缓存队列,在将来执行EXEC时,这些被QUEUED的命令都会被组装成一个事务来执行。

    对于事务的执行来说,如果redis开启了AOF持久化的话,那么一旦事务被成功执行,事务中的命令就会通过write命令一次性写到磁盘中去,如果在向磁盘中写的过程中恰好出现断电、硬件故障等问题,那么就可能出现只有部分命令进行了AOF持久化,这时AOF文件就会出现不完整的情况,这时,我们可以使用redis-check-aof工具来修复这一问题,这个工具会将AOF文件中不完整的信息移除,确保AOF文件完整可用。

    有关事务,大家经常会遇到的是两类错误:

    1.调用EXEC之前的错误
    2.调用EXEC之后的错误

    “调用EXEC之前的错误”,有可能是由于语法有误导致的,也可能时由于内存不足导致的。只要出现某个命令无法成功写入缓冲队列的情况,redis都会进行记录,在客户端调用EXEC时,redis会拒绝执行这一事务。(这时2.6.5版本之后的策略。在2.6.5之前的版本中,redis会忽略那些入队失败的命令,只执行那些入队成功的命令)。我们来看一个这样的例子:

    复制代码代码如下:

    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> haha //一个明显错误的指令
    (error) ERR unknown command 'haha'
    127.0.0.1:6379> ping
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    //redis无情的拒绝了事务的执行,原因是“之前出现了错误”
    (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

    而对于“调用EXEC之后的错误”,redis则采取了完全不同的策略,即redis不会理睬这些错误,而是继续向下执行事务中的其他命令。这是因为,对于应用层面的错误,并不是redis自身需要考虑和处理的问题,所以一个事务中如果某一条命令执行失败,并不会影响接下来的其他命令的执行。我们也来看一个例子:

    复制代码代码如下:

    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 23
    QUEUED
    //age不是集合,所以如下是一条明显错误的指令
    127.0.0.1:6379> sadd age 15 
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> set age 29
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec //执行事务时,redis不会理睬第2条指令执行错误
    1) OK
    2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
    3) OK
    127.0.0.1:6379> get age
    "29" //可以看出第3条指令被成功执行了

    好了,我们来说说最后一个指令“WATCH”,这是一个很好用的指令,它可以帮我们实现类似于“乐观锁”的效果,即CAS(check and set)。

    WATCH本身的作用是“监视key是否被改动过”,而且支持同时监视多个key,只要还没真正触发事务,WATCH都会尽职尽责的监视,一旦发现某个key被修改了,在执行EXEC时就会返回nil,表示事务无法触发。

    复制代码代码如下:

    127.0.0.1:6379> set age 23
    OK
    127.0.0.1:6379> watch age //开始监视age
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 24 //在EXEC之前,age的值被修改了
    OK
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 25
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> get age
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec //触发EXEC
    (nil) //事务无法被执行

    【教你看懂redis配置 – 简介】

    我们可以在启动redis-server时指定应该加载的配置文件,方法如下:

    复制代码代码如下:

    $ ./redis-server /path/to/redis.conf

    接下来,我们就来讲解下redis配置文件的各个配置项的含义,注意,本文是基于redis-2.8.4版本进行讲解的。

    redis官方提供的redis.conf文件,足有700+行,其中100多行为有效配置行,另外的600多行为注释说明。

    在配置文件的开头部分,首先明确了一些度量单位:

    复制代码代码如下:

    # 1k => 1000 bytes
    # 1kb => 1024 bytes
    # 1m => 1000000 bytes
    # 1mb => 1024*1024 bytes
    # 1g => 1000000000 bytes
    # 1gb => 1024*1024*1024 bytes

    可以看出,redis配置中对单位的大小写不敏感,1GB、1Gb和1gB都是相同的。由此也说明,redis只支持bytes,不支持bit单位。

    redis支持“主配置文件中引入外部配置文件”,很像C/C++中的include指令,比如:

    复制代码代码如下:

    include /path/to/other.conf

    如果你看过redis的配置文件,会发现还是很有条理的。redis配置文件被分成了几大块区域,它们分别是:

    1.通用(general)
    2.快照(snapshotting)
    3.复制(replication)
    4.安全(security)
    5.限制(limits)
    6.追加模式(append only mode)
    7.LUA脚本(lua scripting)
    8.慢日志(slow log)
    9.事件通知(event notification)

    下面我们就来逐一讲解。

    【教你看懂redis配置 -通用】

    默认情况下,redis并不是以daemon形式来运行的。通过daemonize配置项可以控制redis的运行形式,如果改为yes,那么redis就会以daemon形式运行:

    复制代码代码如下:

    daemonize no

    当以daemon形式运行时,redis会生成一个pid文件,默认会生成在/var/run/redis.pid。当然,你可以通过pidfile来指定pid文件生成的位置,比如:
    复制代码代码如下:

    pidfile /path/to/redis.pid

    默认情况下,redis会响应本机所有可用网卡的连接请求。当然,redis允许你通过bind配置项来指定要绑定的IP,比如:
    复制代码代码如下:

    bind 192.168.1.2 10.8.4.2

    redis的默认服务端口是6379,你可以通过port配置项来修改。如果端口设置为0的话,redis便不会监听端口了。
    复制代码代码如下:

    port 6379

    有些同学会问“如果redis不监听端口,还怎么与外界通信呢”,其实redis还支持通过unix socket方式来接收请求。可以通过unixsocket配置项来指定unix socket文件的路径,并通过unixsocketperm来指定文件的权限。
    复制代码代码如下:

    unixsocket /tmp/redis.sock
    unixsocketperm 755

    当一个redis-client一直没有请求发向server端,那么server端有权主动关闭这个连接,可以通过timeout来设置“空闲超时时限”,0表示永不关闭。

    复制代码代码如下:

    timeout 0

    TCP连接保活策略,可以通过tcp-keepalive配置项来进行设置,单位为秒,假如设置为60秒,则server端会每60秒向连接空闲的客户端发起一次ACK请求,以检查客户端是否已经挂掉,对于无响应的客户端则会关闭其连接。所以关闭一个连接最长需要120秒的时间。如果设置为0,则不会进行保活检测。
    复制代码代码如下:

    tcp-keepalive 0

    redis支持通过loglevel配置项设置日志等级,共分四级,即debug、verbose、notice、warning。
    复制代码代码如下:

    loglevel notice

    redis也支持通过logfile配置项来设置日志文件的生成位置。如果设置为空字符串,则redis会将日志输出到标准输出。假如你在daemon情况下将日志设置为输出到标准输出,则日志会被写到/dev/null中。
    复制代码代码如下:

    logfile ""

    如果希望日志打印到syslog中,也很容易,通过syslog-enabled来控制。另外,syslog-ident还可以让你指定syslog里的日志标志,比如:
    复制代码代码如下:

    syslog-ident redis

    而且还支持指定syslog设备,值可以是USER或LOCAL0-LOCAL7。具体可以参考syslog服务本身的用法。
    复制代码代码如下:

    syslog-facility local0

    对于redis来说,可以设置其数据库的总数量,假如你希望一个redis包含16个数据库,那么设置如下:
    复制代码代码如下:

    databases 16

    这16个数据库的编号将是0到15。默认的数据库是编号为0的数据库。用户可以使用select <DBid>来选择相应的数据库。

    【教你看懂redis配置 – 快照】

    快照,主要涉及的是redis的RDB持久化相关的配置,我们来一起看一看。

    我们可以用如下的指令来让数据保存到磁盘上,即控制RDB快照功能:

    复制代码代码如下:

    save <seconds> <changes>

    举例来说:
    复制代码代码如下:

    save 900 1 //表示每15分钟且至少有1个key改变,就触发一次持久化

    save 300 10 //表示每5分钟且至少有10个key改变,就触发一次持久化

    save 60 10000 //表示每60秒至少有10000个key改变,就触发一次持久化


    如果你想禁用RDB持久化的策略,只要不设置任何save指令就可以,或者给save传入一个空字符串参数也可以达到相同效果,就像这样:
    复制代码代码如下:

    save ""

    如果用户开启了RDB快照功能,那么在redis持久化数据到磁盘时如果出现失败,默认情况下,redis会停止接受所有的写请求。这样做的好处在于可以让用户很明确的知道内存中的数据和磁盘上的数据已经存在不一致了。如果redis不顾这种不一致,一意孤行的继续接收写请求,就可能会引起一些灾难性的后果。

    如果下一次RDB持久化成功,redis会自动恢复接受写请求。

    当然,如果你不在乎这种数据不一致或者有其他的手段发现和控制这种不一致的话,你完全可以关闭这个功能,以便在快照写入失败时,也能确保redis继续接受新的写请求。配置项如下:

    复制代码代码如下:

    stop-writes-on-bgsave-error yes

    对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。
    复制代码代码如下:

    rdbcompression yes

    在存储快照后,我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果你希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。
    复制代码代码如下:

    rdbchecksum yes

    我们还可以设置快照文件的名称,默认是这样配置的:
    复制代码代码如下:

    dbfilename dump.rdb

    最后,你还可以设置这个快照文件存放的路径。比如默认设置就是当前文件夹:
    复制代码代码如下:

    dir ./

    【教你看懂redis配置 – 复制】

    redis提供了主从同步功能。

    通过slaveof配置项可以控制某一个redis作为另一个redis的从服务器,通过指定IP和端口来定位到主redis的位置。一般情况下,我们会建议用户为从redis设置一个不同频率的快照持久化的周期,或者为从redis配置一个不同的服务端口等等。

    复制代码代码如下:

    slaveof <masterip> <masterport>

    如果主redis设置了验证密码的话(使用requirepass来设置),则在从redis的配置中要使用masterauth来设置校验密码,否则的话,主redis会拒绝从redis的访问请求。
    复制代码代码如下:

    masterauth <master-password>

    当从redis失去了与主redis的连接,或者主从同步正在进行中时,redis该如何处理外部发来的访问请求呢?这里,从redis可以有两种选择:

    第一种选择:如果slave-serve-stale-data设置为yes(默认),则从redis仍会继续响应客户端的读写请求。

    第二种选择:如果slave-serve-stale-data设置为no,则从redis会对客户端的请求返回“SYNC with master in progress”,当然也有例外,当客户端发来INFO请求和SLAVEOF请求,从redis还是会进行处理。

    你可以控制一个从redis是否可以接受写请求。将数据直接写入从redis,一般只适用于那些生命周期非常短的数据,因为在主从同步时,这些临时数据就会被清理掉。自从redis2.6版本之后,默认从redis为只读。

    复制代码代码如下:

    slave-read-only yes

    只读的从redis并不适合直接暴露给不可信的客户端。为了尽量降低风险,可以使用rename-command指令来将一些可能有破坏力的命令重命名,避免外部直接调用。比如:
    复制代码代码如下:

    rename-command CONFIG b840fc02d524045429941cc15f59e41cb7be6c52

    从redis会周期性的向主redis发出PING包。你可以通过repl_ping_slave_period指令来控制其周期。默认是10秒。
    复制代码代码如下:

    repl-ping-slave-period 10

    在主从同步时,可能在这些情况下会有超时发生:

    1.以从redis的角度来看,当有大规模IO传输时。
    2.以从redis的角度来看,当数据传输或PING时,主redis超时
    3.以主redis的角度来看,在回复从redis的PING时,从redis超时

    用户可以设置上述超时的时限,不过要确保这个时限比repl-ping-slave-period的值要大,否则每次主redis都会认为从redis超时。

    复制代码代码如下:

    repl-timeout 60

    我们可以控制在主从同步时是否禁用TCP_NODELAY。如果开启TCP_NODELAY,那么主redis会使用更少的TCP包和更少的带宽来向从redis传输数据。但是这可能会增加一些同步的延迟,大概会达到40毫秒左右。如果你关闭了TCP_NODELAY,那么数据同步的延迟时间会降低,但是会消耗更多的带宽。(如果你不了解TCP_NODELAY,可以到这里来科普一下)。
    复制代码代码如下:

    repl-disable-tcp-nodelay no

    我们还可以设置同步队列长度。队列长度(backlog)是主redis中的一个缓冲区,在与从redis断开连接期间,主redis会用这个缓冲区来缓存应该发给从redis的数据。这样的话,当从redis重新连接上之后,就不必重新全量同步数据,只需要同步这部分增量数据即可。
    复制代码代码如下:

    repl-backlog-size 1mb

    如果主redis等了一段时间之后,还是无法连接到从redis,那么缓冲队列中的数据将被清理掉。我们可以设置主redis要等待的时间长度。如果设置为0,则表示永远不清理。默认是1个小时。
    复制代码代码如下:

    repl-backlog-ttl 3600

    我们可以给众多的从redis设置优先级,在主redis持续工作不正常的情况,优先级高的从redis将会升级为主redis。而编号越小,优先级越高。比如一个主redis有三个从redis,优先级编号分别为10、100、25,那么编号为10的从redis将会被首先选中升级为主redis。当优先级被设置为0时,这个从redis将永远也不会被选中。默认的优先级为100。
    复制代码代码如下:

    slave-priority 100

    假如主redis发现有超过M个从redis的连接延时大于N秒,那么主redis就停止接受外来的写请求。这是因为从redis一般会每秒钟都向主redis发出PING,而主redis会记录每一个从redis最近一次发来PING的时间点,所以主redis能够了解每一个从redis的运行情况。
    复制代码代码如下:

    min-slaves-to-write 3
    min-slaves-max-lag 10

    上面这个例子表示,假如有大于等于3个从redis的连接延迟大于10秒,那么主redis就不再接受外部的写请求。上述两个配置中有一个被置为0,则这个特性将被关闭。默认情况下min-slaves-to-write为0,而min-slaves-max-lag为10。

    【教你看懂redis配置 – 安全】

    我们可以要求redis客户端在向redis-server发送请求之前,先进行密码验证。当你的redis-server处于一个不太可信的网络环境中时,相信你会用上这个功能。由于redis性能非常高,所以每秒钟可以完成多达15万次的密码尝试,所以你最好设置一个足够复杂的密码,否则很容易被黑客破解。

    复制代码代码如下:

    requirepass zhimakaimen

    这里我们通过requirepass将密码设置成“芝麻开门”。

    redis允许我们对redis指令进行更名,比如将一些比较危险的命令改个名字,避免被误执行。比如可以把CONFIG命令改成一个很复杂的名字,这样可以避免外部的调用,同时还可以满足内部调用的需要:

    复制代码代码如下:

    rename-command CONFIG b840fc02d524045429941cc15f59e41cb7be6c89

    我们甚至可以禁用掉CONFIG命令,那就是把CONFIG的名字改成一个空字符串:
    复制代码代码如下:

    rename-command CONFIG ""

    但需要注意的是,如果你使用AOF方式进行数据持久化,或者需要与从redis进行通信,那么更改指令的名字可能会引起一些问题。

    【教你看懂redis配置 -限制】

    我们可以设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。默认情况下为10000个客户端。当你无法设置进程文件句柄限制时,redis会设置为当前的文件句柄限制值减去32,因为redis会为自身内部处理逻辑留一些句柄出来。

    如果达到了此限制,redis则会拒绝新的连接请求,并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

    复制代码代码如下:

    maxclients 10000

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

    如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据,或者我们设置了“不允许移除”,那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息,比如SET、LPUSH等。但是对于无内存申请的指令,仍然会正常响应,比如GET等。

    复制代码代码如下:

    maxmemory <bytes>

    需要注意的一点是,如果你的redis是主redis(说明你的redis有从redis),那么在设置内存使用上限时,需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存,只有在你设置的是“不移除”的情况下,才不用考虑这个因素。

    对于内存移除规则来说,redis提供了多达6种的移除规则。他们是:

    1.volatile-lru:使用LRU算法移除过期集合中的key
    2.allkeys-lru:使用LRU算法移除key
    3.volatile-random:在过期集合中移除随机的key
    4.allkeys-random:移除随机的key
    5.volatile-ttl:移除那些TTL值最小的key,即那些最近才过期的key。
    6.noeviction:不进行移除。针对写操作,只是返回错误信息。

    无论使用上述哪一种移除规则,如果没有合适的key可以移除的话,redis都会针对写请求返回错误信息。

    复制代码代码如下:

    maxmemory-policy volatile-lru

    LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法,而是估算值。所以你可以设置样本的大小。假如redis默认会检查三个key并选择其中LRU的那个,那么你可以改变这个key样本的数量。
    复制代码代码如下:

    maxmemory-samples 3

    最后,我们补充一个信息,那就是到目前版本(2.8.4)为止,redis支持的写指令包括了如下这些:
    复制代码代码如下:

    set setnx setex append
    incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
    sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
    zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
    getset mset msetnx exec sort

    【教你看懂redis配置 – 追加模式】

    默认情况下,redis会异步的将数据持久化到磁盘。这种模式在大部分应用程序中已被验证是很有效的,但是在一些问题发生时,比如断电,则这种机制可能会导致数分钟的写请求丢失。

    如博文上半部分中介绍的,追加文件(Append Only File)是一种更好的保持数据一致性的方式。即使当服务器断电时,也仅会有1秒钟的写请求丢失,当redis进程出现问题且操作系统运行正常时,甚至只会丢失一条写请求。

    我们建议大家,AOF机制和RDB机制可以同时使用,不会有任何冲突。对于如何保持数据一致性的讨论,请参见本文

    复制代码代码如下:

    appendonly no

    我们还可以设置aof文件的名称:
    复制代码代码如下:

    appendfilename "appendonly.aof"

    fsync()调用,用来告诉操作系统立即将缓存的指令写入磁盘。一些操作系统会“立即”进行,而另外一些操作系统则会“尽快”进行。

    redis支持三种不同的模式:

    1.no:不调用fsync()。而是让操作系统自行决定sync的时间。这种模式下,redis的性能会最快。
    2.always:在每次写请求后都调用fsync()。这种模式下,redis会相对较慢,但数据最安全。
    3.everysec:每秒钟调用一次fsync()。这是性能和安全的折衷。

    默认情况下为everysec。有关数据一致性的揭秘,可以参考本文

    复制代码代码如下:

    appendfsync everysec

    当fsync方式设置为always或everysec时,如果后台持久化进程需要执行一个很大的磁盘IO操作,那么redis可能会在fsync()调用时卡住。目前尚未修复这个问题,这是因为即使我们在另一个新的线程中去执行fsync(),也会阻塞住同步写调用。

    为了缓解这个问题,我们可以使用下面的配置项,这样的话,当BGSAVE或BGWRITEAOF运行时,fsync()在主进程中的调用会被阻止。这意味着当另一路进程正在对AOF文件进行重构时,redis的持久化功能就失效了,就好像我们设置了“appendsync none”一样。如果你的redis有时延问题,那么请将下面的选项设置为yes。否则请保持no,因为这是保证数据完整性的最安全的选择。

    复制代码代码如下:

    no-appendfsync-on-rewrite no

    我们允许redis自动重写aof。当aof增长到一定规模时,redis会隐式调用BGREWRITEAOF来重写log文件,以缩减文件体积。

    redis是这样工作的:redis会记录上次重写时的aof大小。假如redis自启动至今还没有进行过重写,那么启动时aof文件的大小会被作为基准值。这个基准值会和当前的aof大小进行比较。如果当前aof大小超出所设置的增长比例,则会触发重写。另外,你还需要设置一个最小大小,是为了防止在aof很小时就触发重写。

    复制代码代码如下:

    auto-aof-rewrite-percentage 100
    auto-aof-rewrite-min-size 64mb

    如果设置auto-aof-rewrite-percentage为0,则会关闭此重写功能。

    【教你看懂redis配置 – LUA脚本】

    lua脚本的最大运行时间是需要被严格限制的,要注意单位是毫秒:

    复制代码代码如下:

    lua-time-limit 5000

    如果此值设置为0或负数,则既不会有报错也不会有时间限制。

    【教你看懂redis配置 – 慢日志】

    redis慢日志是指一个系统进行日志查询超过了指定的时长。这个时长不包括IO操作,比如与客户端的交互、发送响应内容等,而仅包括实际执行查询命令的时间。

    针对慢日志,你可以设置两个参数,一个是执行时长,单位是微秒,另一个是慢日志的长度。当一个新的命令被写入日志时,最老的一条会从命令日志队列中被移除。

    单位是微秒,即1000000表示一秒。负数则会禁用慢日志功能,而0则表示强制记录每一个命令。

    复制代码代码如下:

    slowlog-log-slower-than 10000

    慢日志最大长度,可以随便填写数值,没有上限,但要注意它会消耗内存。你可以使用SLOWLOG RESET来重设这个值。
    复制代码代码如下:

    slowlog-max-len 128

    【教你看懂redis配置 – 事件通知】

    redis可以向客户端通知某些事件的发生。这个特性的具体解释可以参见本文

    【教你看懂redis配置 – 高级配置】

    有关哈希数据结构的一些配置项:

    复制代码代码如下:

    hash-max-ziplist-entries 512
    hash-max-ziplist-value 64

    有关列表数据结构的一些配置项:
    复制代码代码如下:

    list-max-ziplist-entries 512
    list-max-ziplist-value 64

    有关集合数据结构的配置项:
    复制代码代码如下:

    set-max-intset-entries 512

    有关有序集合数据结构的配置项:
    复制代码代码如下:

    zset-max-ziplist-entries 128
    zset-max-ziplist-value 64

    关于是否需要再哈希的配置项:
    复制代码代码如下:

    activerehashing yes

    关于客户端输出缓冲的控制项:
    复制代码代码如下:

    client-output-buffer-limit normal 0 0 0
    client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
    client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60

    有关频率的配置项:
    复制代码代码如下:

    hz 10

    有关重写aof的配置项
    复制代码代码如下:

    aof-rewrite-incremental-fsync yes

    至此,redis的入门内容就结束了,内容实在不少,但相对来说都很基础,本文没有涉及redis集群、redis工作原理、redis源码、redis相关LIB库等内容,后续会陆续奉献,大家敬请期待:)

    谢谢!

    展开全文
  • 1、为什么使用redis分析:博主觉得在项目中使用redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)...

    1、为什么使用redis

    分析:博主觉得在项目中使用redis,主要是从两个角度去考虑:性能并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。
    回答:如下所示,分为两点


    (一)性能

    如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的SQL,就特别适合将运行结果放入缓存。这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应


    题外话忽然想聊一下这个迅速响应的标准。其实根据交互效果的不同,这个响应时间没有固定标准。不过曾经有人这么告诉我:"在理想状态下,我们的页面跳转需要在瞬间解决,对于页内操作则需要在刹那间解决。另外,超过一弹指的耗时操作要有进度提示,并且可以随时中止或取消,这样才能给用户最好的体验。"


    那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢?

    根据《摩诃僧祗律》记载

    一刹那者为一念,二十念为一瞬,二十瞬为一弹指,二十弹指为一罗预,二十罗预为一须臾,一日一夜有三十须臾。

    那么,经过周密的计算,一瞬间为0.36 秒,一刹那有 0.018 秒.一弹指长达 7.2 秒。


    (二)并发
    如下图所示,在大并发的情况下,所有的请求直接访问数据库,数据库会出现连接异常。这个时候,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问数据库。


    2、使用redis有什么缺点

    分析:大家用redis这么久,这个问题是必须要了解的,基本上使用redis都会碰到一些问题,常见的也就几个。
    回答:主要是四个问题
    (一)缓存和数据库双写一致性问题
    (二)缓存雪崩问题
    (三)缓存击穿问题
    (四)缓存的并发竞争问题
    这四个问题,我个人是觉得在项目中,比较常遇见的,具体解决方案,后文给出。


    3、单线程的redis为什么这么快

    分析:这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。其实根据博主的面试经验,很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复习一下的。
    回答:主要是以下三点
    (一)纯内存操作
    (二)单线程操作,避免了频繁的上下文切换
    (三)采用了非阻塞I/O多路复用机制


    题外话我们现在要仔细的说一说I/O多路复用机制,因为这个说法实在是太通俗了,通俗到一般人都不懂是什么意思。博主打一个比方:小曲在S城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。


    经营方式一
    客户每送来一份快递,小曲就让一个快递员盯着,然后快递员开车去送快递。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题

    • 几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了,大部分快递员都处在闲置状态,谁抢到了车,谁就能去送快递

    • 随着快递的增多,快递员也越来越多,小曲发现快递店里越来越挤,没办法雇佣新的快递员了

    • 快递员之间的协调很花时间

    综合上述缺点,小曲痛定思痛,提出了下面的经营方式


    经营方式二
    小曲只雇佣一个快递员。然后呢,客户送来的快递,小曲按送达地点标注好,然后依次放在一个地方。最后,那个快递员依次的去取快递,一次拿一个,然后开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

    对比
    上述两种经营方式对比,是不是明显觉得第二种,效率更高,更好呢。在上述比喻中:

    • 每个快递员------------------>每个线程

    • 每个快递-------------------->每个socket(I/O流)

    • 快递的送达地点-------------->socket的不同状态

    • 客户送快递请求-------------->来自客户端的请求

    • 小曲的经营方式-------------->服务端运行的代码

    • 一辆车---------------------->CPU的核数


    于是我们有如下结论
    1、经营方式一就是传统的并发模型,每个I/O流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
    2、经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个I/O流。

    下面类比到真实的redis线程模型,如图所示


    参照上图,简单来说,就是。我们的redis-client在操作的时候,会产生具有不同事件类型的socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。
    需要说明的是,这个I/O多路复用机制,redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库,大家可以自行去了解。


    4、redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景

    分析:是不是觉得这个问题很基础,其实我也这么觉得。然而根据面试经验发现,至少百分八十的人答不上这个问题。建议,在项目中用到后,再类比记忆,体会更深,不要硬记。基本上,一个合格的程序员,五种类型都会用到。
    回答:一共五种

    (一)String
    这个其实没啥好说的,最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

    (二)hash
    这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。

    (三)list
    使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。

    (四)set
    因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。
    另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能

    (五)sorted set

    sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》,该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找


    5、redis的过期策略以及内存淘汰机制

    分析:这个问题其实相当重要,到底redis有没用到家,这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据,可是你写了10G,那会删5G的数据。怎么删的,这个问题思考过么?还有,你的数据已经设置了过期时间,但是时间到了,内存占用率还是比较高,有思考过原因么?
    回答:
    redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
    为什么不用定时删除策略?
    定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.
    定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
    定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。
    于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。
    采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
    不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制
    在redis.conf中有一行配置

    # maxmemory-policy volatile-lru

    该配置就是配内存淘汰策略的(什么,你没配过?好好反省一下自己)
    1)noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。应该没人用吧。
    2)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。推荐使用,目前项目在用这种。
    3)allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。应该也没人用吧,你不删最少使用Key,去随机删。
    4)volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存,又做持久化存储的时候才用。不推荐
    5)volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。依然不推荐
    6)volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。不推荐
    ps:如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。


    6、redis和数据库双写一致性问题

    分析:一致性问题是分布式常见问题,还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写,就必然会存在不一致的问题。答这个问题,先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。另外,我们所做的方案其实从根本上来说,只能说降低不一致发生的概率,无法完全避免。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。
    回答:《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》给出了详细的分析,在这里简单的说一说。首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用消息队列。


    7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

    分析:这两个问题,说句实在话,一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题。如果有大并发的项目,流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。
    回答:如下所示

    缓存穿透,即黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到数据库上,从而数据库连接异常。

    解决方案:
    (一)利用互斥锁,缓存失效的时候,先去获得锁,得到锁了,再去请求数据库。没得到锁,则休眠一段时间重试
    (二)采用异步更新策略,无论key是否取到值,都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间,缓存如果过期,异步起一个线程去读数据库,更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前,先加载缓存)操作。
    (三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制,比如,利用布隆过滤器,内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出,请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法,则直接返回。

    缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。

    解决方案:
    (一)给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。
    (二)使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。
    (三)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

    • I 从缓存A读数据库,有则直接返回

    • II 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。

    • III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。


    8、如何解决redis的并发竞争key问题

    分析:这个问题大致就是,同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢?大家思考过么。需要说明一下,博主提前百度了一下,发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境,基本都是redis集群环境,做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候,这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此,redis的事务机制,十分鸡肋。

    回答:如下所示
    (1)如果对这个key操作,不要求顺序
    这种情况下,准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作即可,比较简单。
    (2)如果对这个key操作,要求顺序
    假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.
    期望按照key1的value值按照 valueA-->valueB-->valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候,需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

    系统A key 1 {valueA  3:00}
    系统B key 1 {valueB  3:05}
    系统C key 1 {valueC  3:10}

    那么,假设这会系统B先抢到锁,将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁,发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳,那就不做set操作了。以此类推。

    其他方法,比如利用队列,将set方法变成串行访问也可以。总之,灵活变通。


    总结

    本文对redis的常见问题做了一个总结。大部分是博主自己在工作中遇到,以及以前面试别人的时候,爱问的一些问题。另外,不推荐大家临时抱佛脚,真正碰到一些有经验的工程师,其实几下就能把你问懵。最后,希望大家有所收获吧。

    作者:孤独烟

    来自:http://rjzheng.cnblogs.com/


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  • 1,redis是什么 redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存,事件发布或订阅,高速队列等场景。该数据库使用ANSI C语言编写,支持网络,提供字符串,哈希,列表,队列,集合结构直接存取,基于...

    1,redis是什么

    redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存,事件发布或订阅,高速队列等场景。该数据库使用ANSI C语言编写,支持网络,提供字符串,哈希,列表,队列,集合结构直接存取,基于内存,可持久化。

     

    2,支持的语言

     

    3,redis的应用场景有哪些

    1,会话缓存(最常用)
    2,消息队列,
    比如支付3,活动排行榜或计数
    4,发布,订阅消息(消息通知)
    5,商品列表,评论列表等

     

    4,redis数据类型
    Redis一共支持五种数据类:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)和zset(sorted set有序集合)。

    (1)字符串(字符串)
    它是redis的最基本的数据类型,一个键对应一个值,需要注意是一个键值最大存储512MB。

    (2)hash(哈希)
    redis hash是一个键值对的集合,是一个string类型的field和value的映射表,适合用于存储对象

    (3)表(列表)
    是redis的简单的字符串列表,它按插入顺序排序

    (4)组(集合)
    是字符串类型的无序集合,也不可重复

    (5)zset(sorted set有序集合)
    是string类型的有序集合,也不可重复
    有序集合中的每个元素都需要指定一个分数,根据分数对元素进行升序排序,如果多个元素有相同的分数,则以字典序进行升序排序,sorted set因此非常适合实现排名

     

    5,redis的服务相关的命令

    slect#选择数据库(数据库编号0-15)
    退出#退出连接
    信息#获得服务的信息与统计
    monitor#实时监控
    config get#获得服务配置
    flushdb#删除当前选择的数据库中的key
    flushall#删除所有数据库中的键

     

    6,redis的发布与订阅

    redis的发布与订阅(发布/订阅)是它的一种消息通信模式,一方发送信息,一方接收信息。
    下图是三个客户端同时订阅同一个频道

    下图是有新信息发送给频道1时,就会将消息发送给订阅它的三个客户端

     

     

    7,redis的持久化

    redis持久有两种方式:快照(快照),仅附加文件(AOF)

    快照(快照)

    1,将存储在内存的数据以快照的方式写入二进制文件中,如默认dump.rdb中
    2,保存900 1 

    #900秒内如果超过1个Key被修改,则启动快照保存
    3,保存300 10 

    #300秒内如果超过10个Key被修改,则启动快照保存
    4,保存60 10000 

    #60秒内如果超过10000个重点被修改,则启动快照保存
     

    仅附加文件(AOF)

    1,使用AOF持久时,服务会将每个收到的写命令通过写函数追加到文件中(appendonly.aof)
    2,AOF持久化存储方式参数说明
        appendonly yes  

               #开启AOF持久化存储方式 
        appendfsync always 

             #收到写命令后就立即写入磁盘,效率最差,效果最好
        appendfsync everysec

             #每秒写入磁盘一次,效率与效果居中
        appendfsync no 

             #完全依赖操作系统,效率最佳,效果没法保证

     

    8,redis的性能测试

    自带相关测试工具

    实际测试同时执行100万的请求

     

    【本文由中间件小哥收集整理自“民工哥的Linux的运维”】

    展开全文
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