记录一下Redis的学习笔记。

一、Redis是什么?

  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（highavailability）。

  性能

  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

  Redis历史简介

  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。

  支持语言

  支持的数据类型

  string 、hash 、 list 、set 、sorted set

二、关系型数据库与非关系型数据库

  关系型数据库

  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

• 容易理解
• 方便使用，通用的sql语言
• 易于维护，丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概率

缺点

• 磁盘I/O是并发的瓶颈
• 海量数据查询效率低
• 横向扩展困难，无法简单的通过添加硬件和服务节点来扩展性能和负载能力，当需要对数据库进行升级和扩展时，需要停机维护和数据迁移
• 多表的关联查询以及复杂的数据分析类型的复杂sql查询，性能欠佳。因为要保证acid，必须按照三范式设计

数据库

  Orcale，Sql Server，MySql，DB2

  非关系型数据库

  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

• 根据需要添加字段，不需要多表联查。仅需id取出对应的value
• 适用于SNS（社会化网络服务软件。比如facebook，微博）
• 严格上讲不是一种数据库，而是一种数据结构化存储方法的集合

缺点

• 只适合存储一些较为简单的数据
• 不适合复杂查询的数据
• 不适合持久存储海量数据

数据库

• K-V：Redis，Memcache
• 文档：MongoDB
• 搜索：Elasticsearch，Solr
• 可扩展性分布式：HBase

  比较

三、Redis-cli操作Redis

操作string

• 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

操作hash

• 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)

操作list

• 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

操作set

• 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

操作sorted set

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中以层级关系、目录形式存储数据

设置key的失效时间

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：

• 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

删除

• 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，在java中则相反。

四、Java操作Redis

创建项目

添加依赖

<?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>

配置文件

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

Java如何连接Redis？

/**
* 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并操作服务器

/**
* 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();
}

封装JedisUtil对外提供连接对象获取方法

@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;
}
}

Java操作Redis五种数据类型

连接与释放

@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();
  }
}

操作string

// 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");
}

操作hash

// 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");
}

操作list

// 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");
}

操作set

// 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");
}

操作sorted set

// 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

// 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"));
}

设置key的失效时间

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&事务&删除

// 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");
}

操作byte

创建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;
}
}

创建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 + '\'' +
'}';
}
}

创建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);
}

五、Redis搭建主从复用

 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。Master
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。

读写分离

  创建三个目录（数据文件、日志文件、配置文件）

  复制redis.conf至/opt/redis/conf目录下

  修改redis-common.conf公共配置文件

   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)

  添加3个服务的私有配置文件

  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

  编辑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。

  运行3个redis进程

  查看redis服务器主从状态

  redis-6379

  redis-6380

  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

主备切换

  主从节点redis.conf配置

  参照 读写分离 的相应配置

  修改sentinel-common.conf 哨兵公共配置文件

  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。

  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。

  添加3个哨兵的私有配置文件

  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

  编辑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。

  启动测试

  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

  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

  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

六、SpringDataRedis

创建项目

添加依赖

<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>

添加application.yml配置文件

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

Lettuce和Jedis的区别

  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 RedisServer，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。

测试环境是否搭建成功

@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"));
}
}

自定义模板解决序列化问题

  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"));
}

操作string

// 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");
}

操作hash

// 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");
}

操作list

// 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");
}

操作set

// 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");
}

操作sorted set

// 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&删除

// 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");
}

设置key的失效时间

@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");
}

SpringDataRedis整合使用哨兵机制

  编辑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;
}

七、如何应对缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩问题

Key的过期淘汰机制

  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。

定期删除

  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。

惰性删除

  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。

内存淘汰机制

  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。

缓存击穿

  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：
  Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。但是这种方案可能会导致有些请求会拿到过期的值，就得看业务能否可以接受，如果要求数据必须是新数据，则最好的方案则为热点数据设置为永不过期，然后加一个互斥锁保证缓存的单线程写。

缓存穿透

  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：
  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
  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。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。
如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。

缓存雪崩

  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：
  给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。如果Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题
  使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
  设置热点数据永远不过期。
  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
    1. 从缓存A读数据库，有则直接返回
    2. 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。
    3. 更新线程同时更新缓存A和缓存B。