Redis

2023-08-29 21:19:16

Redis学习

Redis是什么？有什么特点？

是什么：
Redis是一个开源的，基于内存亦可持久化的日志型、高性能Key-Value数据库，并提供多种语言的API

干什么：
性能极高 –redis读写性能测试redis官网测试读写能到10万左右,redis读写能力为2W/s,mysql读能力5K/s、写能力为3K/s,数据上看redis性能碾压mysql

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。
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8和EXEC指令包起来。但是Redis 事务的执行并不是原子性的。

redis事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。

什么是Nosql

NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

Not Only Structured Query Language

关系型数据库：列+行，同一个表下数据的结构是一样的。

非关系型数据库：数据存储没有固定的格式，并且可以进行横向扩展。

NoSQL泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区，暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。

Nosql特点

方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
大数据量高性能（Redis一秒可以写8万次，读11万次，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）
数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）

传统的 RDBMS 和 NoSQL

传统的 RDBMS(关系型数据库)
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中 row col
- 操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务
- ...

Nosql
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语言
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
- 最终一致性
- CAP定理和BASE
- 高性能，高可用，高扩展
- ...

一.Redis安装

1.linux安装Redis

第一步：下载redis安装包
wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6.tar.gz

第二步：解压压缩包
tar -zxvf redis-4.0.6.tar.gz

第三步：yum安装gcc依赖
yum install gcc

第四步：跳转到redis解压目录下
cd redis-4.0.6

第五步：编译安装
make MALLOC=libc

将/usr/local/redis-4.0.6/src目录下的文件加到/usr/local/bin目录
cd src && make install

2.window安装

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VUEgwWCn-1611141871860)(C:\Users\dong\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210110134354488.png)]

第一步：启动服务端

第二步：启动客户端进行连接测试

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CNFN4R0G-1611141871863)(C:\Users\dong\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210110134554492.png)]

连接成功

3.性能测试

redis-benchmark：**Redis官方提供的性能测试工具，参数选项如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bdPFkb7a-1611141871864)(C:\Users\dong\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210110135124569.png)]

依次是

10万个请求进行写入测试

50个并发客户端

每次写入3个字节

只有一台服务器处理，单机性能

所有请求1毫秒内完成

每秒处理93129次请求

二.配置文件

port 6379 --端口号

bind 127.0.0.1 --这个配置是只允许本地客户端访问

protected-mode yes --是否开启保护模式。默认开启，如果没有设置bind项的ip和redis密码的话，服务将只允许本地访问

loglevel notice – 配置日志级别。选项有debug, verbose, notice, warning

logfile “” --日志名称。空字符串表示标准输出。注意如果redis配置为后台进程，标准输出中信息会发送到/dev/null

databases 16 --设置数据库个数。默认数据库是 DB 0，可以通过SELECT where dbid is a number between 0 and ‘databases’-1为每个连接使用不同的数据库。

**save 900 1 # 持久化设置:
save 300 10 # 下面的例子将会进行把数据写入磁盘的操作:
save 60 10000 # 900秒（15分钟）之后，且至少1次变更
\ # 300秒（5分钟）之后，且至少10次变更
\ # 60秒之后，且至少10000次变更
\ # 不写磁盘的话就把所有 “save” 设置注释掉就行了。
\ # 通过添加一条带空字符串参数的save指令也能移除之前所有配置的save指令，如: save “”

配置文件详解：https://www.jianshu.com/p/41f393f594e8

三.基本数据类型

在redis中无论什么数据类型，在数据库中都是以key-value形式保存，通过进行对Redis-key的操作，来完成对数据库中数据的操作。

常用命令

exists key：判断键是否存在
del key：删除键值对
move key db：将键值对移动到指定数据库
expire key second：设置键值对的过期时间
type key：查看value的数据类型

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ngR0Wpd8-1611141871866)(C:\Users\dong\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210110142137970.png)]

关于TTL命令

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8gJn9zVT-1611141871868)(C:\Users\dong\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210110142718592.png)]

Redis的key，通过TTL命令返回key的过期时间，一般来说有3种：

当前key没有设置过期时间，所以会返回-1.
当前key有设置过期时间，而且key已经过期，所以会返回-2.
当前key有设置过期时间，且key还没有过期，故会返回key的正常剩余时间.

关于重命名RENAME和RENAMENX

RENAME key newkey修改 key 的名称
RENAMENX key newkey仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey 。

String(字符串)

命令	描述	示例
APPEND key value	向指定的key的value后追加字符串	127.0.0.1:6379> set msg hello OK 127.0.0.1:6379> append msg " world" (integer) 11 127.0.0.1:6379> get msg “hello world”
DECR/INCR key	将指定key的value数值进行+1/-1(仅对于数字)	127.0.0.1:6379> set age 20 OK 127.0.0.1:6379> incr age (integer) 21 127.0.0.1:6379> decr age (integer) 20
INCRBY/DECRBY key n	按指定的步长对数值进行加减	127.0.0.1:6379> INCRBY age 5 (integer) 25 127.0.0.1:6379> DECRBY age 10 (integer) 15
INCRBYFLOAT key n	为数值加上浮点型数值	127.0.0.1:6379> INCRBYFLOAT age 5.2 “20.2”
STRLEN key	获取key保存值的字符串长度	127.0.0.1:6379> get msg “hello world” 127.0.0.1:6379> STRLEN msg (integer) 11
GETRANGE key start end	按起止位置获取字符串（闭区间，起止位置都取）	127.0.0.1:6379> get msg “hello world” 127.0.0.1:6379> GETRANGE msg 3 9 “lo worl”
SETRANGE key offset value	用指定的value 替换key中 offset开始的值	127.0.0.1:6379> SETRANGE msg 2 hello (integer) 7 127.0.0.1:6379> get msg “tehello”
GETSET key value	将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。	127.0.0.1:6379> GETSET msg test “hello world”
SETNX key value	仅当key不存在时进行set	127.0.0.1:6379> SETNX msg test (integer) 0 127.0.0.1:6379> SETNX name sakura (integer) 1
SETEX key seconds value	set 键值对并设置过期时间	127.0.0.1:6379> setex name 10 root OK 127.0.0.1:6379> get name (nil)
MSET key1 value1 [key2 value2…]	批量set键值对	127.0.0.1:6379> MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3 OK
MSETNX key1 value1 [key2 value2…]	批量设置键值对，仅当参数中所有的key都不存在时执行	127.0.0.1:6379> MSETNX k1 v1 k4 v4 (integer) 0
MGET key1 [key2…]	批量获取多个key保存的值	127.0.0.1:6379> MGET k1 k2 k3 1) “v1” 2) “v2” 3) “v3”
PSETEX key milliseconds value	和 SETEX 命令相似，但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间，
getset key value	如果不存在值，则返回nil，如果存在值，获取原来的值，并设置新的值

String类似的使用场景：value除了是字符串还可以是数字，用途举例：

计数器
统计多单位的数量：uid:123666：follow 0
对象存储缓存

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）

一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

首先我们列表，可以经过规则定义将其变为队列、栈、双端队列等

正如图Redis中List是可以进行双端操作的，所以命令也就分为了LXXX和RLLL两类，有时候L也表示List例如LLEN

命令	描述
`LPUSH/RPUSH key value1[value2..]`	从左边/右边向列表中PUSH值(一个或者多个)。
`LRANGE key start end`	获取list 起止元素==（索引从左往右递增）==
`LPUSHX/RPUSHX key value`	向已存在的列名中push值（一个或者多个）
`LINSERT key BEFORE\|AFTER pivot value`	在指定列表元素的前/后插入value
`LLEN key`	查看列表长度
`LINDEX key index`	通过索引获取列表元素
`LSET key index value`	通过索引为元素设值
`LPOP/RPOP key`	从最左边/最右边移除值并返回
`RPOPLPUSH source destination`	将列表的尾部(右)最后一个值弹出，并返回，然后加到另一个列表的头部
`LTRIM key start end`	通过下标截取指定范围内的列表
`LREM key count value`	List中是允许value重复的 `count > 0`：从头部开始搜索然后删除指定的value 至多删除count个 `count < 0`：从尾部开始搜索… `count = 0`：删除列表中所有的指定value。
`BLPOP/BRPOP key1[key2] timout`	移出并获取列表的第一个/最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
`BRPOPLPUSH source destination timeout`	和`RPOPLPUSH`功能相同，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

---------------------------LPUSH---RPUSH---LRANGE--------------------------------

127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k1 # LPUSH mylist=>{1}
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH mylist k2 # LPUSH mylist=>{2,1}
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist k3 # RPUSH mylist=>{2,1,3}
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mylist # 普通的get是无法获取list值的
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 4 # LRANGE 获取起止位置范围内的元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 2
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 1
1) "k2"
2) "k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1 # 获取全部元素
1) "k2"
2) "k1"
3) "k3"

---------------------------LPUSHX---RPUSHX-----------------------------------

127.0.0.1:6379> LPUSHX list v1 # list不存在 LPUSHX失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX list v1 v2  
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX mylist k4 k5 # 向mylist中 左边 PUSH k4 k5
(integer) 5
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "k1"
5) "k3"

---------------------------LINSERT--LLEN--LINDEX--LSET----------------------------

127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after k2 ins_key1 # 在k2元素后 插入ins_key1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "ins_key1"
5) "k1"
6) "k3"
127.0.0.1:6379> LLEN mylist # 查看mylist的长度
(integer) 6
127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 3 # 获取下标为3的元素
"ins_key1"
127.0.0.1:6379> LINDEX mylist 0
"k5"
127.0.0.1:6379> LSET mylist 3 k6 # 将下标3的元素 set值为k6
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k5"
2) "k4"
3) "k2"
4) "k6"
5) "k1"
6) "k3"

---------------------------LPOP--RPOP--------------------------

127.0.0.1:6379> LPOP mylist # 左侧(头部)弹出
"k5"
127.0.0.1:6379> RPOP mylist # 右侧(尾部)弹出
"k3"

---------------------------RPOPLPUSH--------------------------

127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"
3) "k6"
4) "k1"
127.0.0.1:6379> RPOPLPUSH mylist newlist # 将mylist的最后一个值(k1)弹出，加入到newlist的头部
"k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE newlist 0 -1
1) "k1"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"
3) "k6"

---------------------------LTRIM--------------------------

127.0.0.1:6379> LTRIM mylist 0 1 # 截取mylist中的 0~1部分
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "k4"
2) "k2"

# 初始 mylist: k2,k2,k2,k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2
---------------------------LREM--------------------------

127.0.0.1:6379> LREM mylist 3 k2 # 从头部开始搜索 至多删除3个 k2
(integer) 3
# 删除后：mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2,k2,k2

127.0.0.1:6379> LREM mylist -2 k2 #从尾部开始搜索 至多删除2个 k2
(integer) 2
# 删除后：mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2


---------------------------BLPOP--BRPOP--------------------------

mylist: k2,k2,k2,k4,k2,k2
newlist: k1

127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30 # 从newlist中弹出第一个值，mylist作为候选
1) "newlist" # 弹出
2) "k1"
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist mylist 30
1) "mylist" # 由于newlist空了 从mylist中弹出
2) "k2"
127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30
(30.10s) # 超时了

127.0.0.1:6379> BLPOP newlist 30 # 我们连接另一个客户端向newlist中push了test, 阻塞被解决。
1) "newlist"
2) "test"
(12.54s)

小结

list实际上是一个链表，before Node after , left, right 都可以插入值
如果key不存在，则创建新的链表
如果key存在，新增内容
如果移除了所有值，空链表，也代表不存在
在两边插入或者改动值，效率最高！修改中间元素，效率相对较低

应用：

消息排队！消息队列（Lpush Rpop）,栈（Lpush Lpop）

Set(集合)

Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

命令	描述
`SADD key member1[member2..]`	向集合中无序增加一个/多个成员
`SCARD key`	获取集合的成员数
`SMEMBERS key`	返回集合中所有的成员
`SISMEMBER key member`	查询member元素是否是集合的成员,结果是无序的
`SRANDMEMBER key [count]`	随机返回集合中count个成员，count缺省值为1
`SPOP key [count]`	随机移除并返回集合中count个成员，count缺省值为1
`SMOVE source destination member`	将source集合的成员member移动到destination集合
`SREM key member1[member2..]`	移除集合中一个/多个成员
`SDIFF key1[key2..]`	返回所有集合的差集 key1- key2 - …
`SDIFFSTORE destination key1[key2..]`	在SDIFF的基础上，将结果保存到集合中==(覆盖)==。不能保存到其他类型key噢！
`SINTER key1 [key2..]`	返回所有集合的交集
`SINTERSTORE destination key1[key2..]`	在SINTER的基础上，存储结果到集合中。覆盖
`SUNION key1 [key2..]`	返回所有集合的并集
`SUNIONSTORE destination key1 [key2..]`	在SUNION的基础上，存储结果到及和张。覆盖
`SSCAN KEY [MATCH pattern] [COUNT count]`	在大量数据环境下，使用此命令遍历集合中元素，每次遍历部分

---------------SADD--SCARD--SMEMBERS--SISMEMBER--------------------

127.0.0.1:6379> SADD myset m1 m2 m3 m4 # 向myset中增加成员 m1~m4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> SCARD myset # 获取集合的成员数目
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers myset # 获取集合中所有成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
4) "m1"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m5 # 查询m5是否是myset的成员
(integer) 0 # 不是，返回0
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m2
(integer) 1 # 是，返回1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset m3
(integer) 1

---------------------SRANDMEMBER--SPOP----------------------------------

127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 3 # 随机返回3个成员
1) "m2"
2) "m3"
3) "m4"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset # 随机返回1个成员
"m3"
127.0.0.1:6379> SPOP myset 2 # 随机移除并返回2个成员
1) "m1"
2) "m4"
# 将set还原到{m1,m2,m3,m4}

---------------------SMOVE--SREM----------------------------------------

127.0.0.1:6379> SMOVE myset newset m3 # 将myset中m3成员移动到newset集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "m4"
2) "m2"
3) "m1"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
1) "m3"
127.0.0.1:6379> SREM newset m3 # 从newset中移除m3元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS newset
(empty list or set)

# 下面开始是多集合操作,多集合操作中若只有一个参数默认和自身进行运算
# setx=>{m1,m2,m4,m6}, sety=>{m2,m5,m6}, setz=>{m1,m3,m6}

-----------------------------SDIFF------------------------------------

127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety setz # 等价于setx-sety-setz
1) "m4"
127.0.0.1:6379> SDIFF setx sety # setx - sety
1) "m4"
2) "m1"
127.0.0.1:6379> SDIFF sety setx # sety - setx
1) "m5"


-------------------------SINTER---------------------------------------
# 共同关注（交集）

127.0.0.1:6379> SINTER setx sety setz # 求 setx、sety、setx的交集
1) "m6"
127.0.0.1:6379> SINTER setx sety # 求setx sety的交集
1) "m2"
2) "m6"

-------------------------SUNION---------------------------------------

127.0.0.1:6379> SUNION setx sety setz # setx sety setz的并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m3"
4) "m2"
5) "m1"
6) "m5"
127.0.0.1:6379> SUNION setx sety # setx sety 并集
1) "m4"
2) "m6"
3) "m2"
4) "m1"
5) "m5"

Hash（哈希）

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。

Set就是一种简化的Hash,只变动key,而value使用默认值填充。可以将一个Hash表作为一个对象进行存储，表中存放对象的信息。

命令	描述
`HSET key field value`	将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。重复设置同一个field会覆盖,返回0
`HMSET key field1 value1 [field2 value2..]`	同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。
`HSETNX key field value`	只有在字段 field 不存在时，设置哈希表字段的值。
`HEXISTS key field`	查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在。
`HGET key field value`	获取存储在哈希表中指定字段的值
`HMGET key field1 [field2..]`	获取所有给定字段的值
`HGETALL key`	获取在哈希表key 的所有字段和值
`HKEYS key`	获取哈希表key中所有的字段
`HLEN key`	获取哈希表中字段的数量
`HVALS key`	获取哈希表中所有值
`HDEL key field1 [field2..]`	删除哈希表key中一个/多个field字段
`HINCRBY key field n`	为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量n，并返回增量后结果一样只适用于整数型字段
`HINCRBYFLOAT key field n`	为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 n。
`HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]`	迭代哈希表中的键值对。

------------------------HSET--HMSET--HSETNX----------------
127.0.0.1:6379> HSET studentx name sakura # 将studentx哈希表作为一个对象，设置name为sakura
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET studentx name gyc # 重复设置field进行覆盖，并返回0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> HSET studentx age 20 # 设置studentx的age为20
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HMSET studentx sex 1 tel 15623667886 # 设置sex为1，tel为15623667886
OK
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx name gyc # HSETNX 设置已存在的field
(integer) 0 # 失败
127.0.0.1:6379> HSETNX studentx email 12345@qq.com
(integer) 1 # 成功

----------------------HEXISTS--------------------------------
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx name # name字段在studentx中是否存在
(integer) 1 # 存在
127.0.0.1:6379> HEXISTS studentx addr
(integer) 0 # 不存在

-------------------HGET--HMGET--HGETALL-----------
127.0.0.1:6379> HGET studentx name # 获取studentx中name字段的value
"gyc"
127.0.0.1:6379> HMGET studentx name age tel # 获取studentx中name、age、tel字段的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "15623667886"
127.0.0.1:6379> HGETALL studentx # 获取studentx中所有的field及其value
 1) "name"
 2) "gyc"
 3) "age"
 4) "20"
 5) "sex"
 6) "1"
 7) "tel"
 8) "15623667886"
 9) "email"
10) "12345@qq.com"


--------------------HKEYS--HLEN--HVALS--------------
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx # 查看studentx中所有的field
1) "name"
2) "age"
3) "sex"
4) "tel"
5) "email"
127.0.0.1:6379> HLEN studentx # 查看studentx中的字段数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379> HVALS studentx # 查看studentx中所有的value
1) "gyc"
2) "20"
3) "1"
4) "15623667886"
5) "12345@qq.com"

-------------------------HDEL--------------------------
127.0.0.1:6379> HDEL studentx sex tel # 删除studentx 中的sex、tel字段
(integer) 2
127.0.0.1:6379> HKEYS studentx
1) "name"
2) "age"
3) "email"

-------------HINCRBY--HINCRBYFLOAT------------------------
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx age 1 # studentx的age字段数值+1
(integer) 21
127.0.0.1:6379> HINCRBY studentx name 1 # 非整数字型字段不可用
(error) ERR hash value is not an integer
127.0.0.1:6379> HINCRBYFLOAT studentx weight 0.6 # weight字段增加0.6
"90.8"

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

Zset（有序集合）

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数（score）。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

score相同：按字典顺序排序

有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

命令	描述
`ZADD key score member1 [score2 member2]`	向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数
`ZCARD key`	获取有序集合的成员数
`ZCOUNT key min max`	计算在有序集合中指定区间score的成员数
`ZINCRBY key n member`	有序集合中对指定成员的分数加上增量 n
`ZSCORE key member`	返回有序集中，成员的分数值
`ZRANK key member`	返回有序集合中指定成员的索引
`ZRANGE key start end`	通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员
`ZRANGEBYLEX key min max`	通过字典区间返回有序集合的成员
`ZRANGEBYSCORE key min max`	通过分数返回有序集合指定区间内的成员==-inf 和 +inf分别表示最小最大值，只支持开区间()==
`ZLEXCOUNT key min max`	在有序集合中计算指定字典区间内成员数量
`ZREM key member1 [member2..]`	移除有序集合中一个/多个成员
`ZREMRANGEBYLEX key min max`	移除有序集合中给定的字典区间的所有成员
`ZREMRANGEBYRANK key start stop`	移除有序集合中给定的排名区间的所有成员
`ZREMRANGEBYSCORE key min max`	移除有序集合中给定的分数区间的所有成员
`ZREVRANGE key start end`	返回有序集中指定区间内的成员，通过索引，分数从高到底
`ZREVRANGEBYSCORRE key max min`	返回有序集中指定分数区间内的成员，分数从高到低排序
`ZREVRANGEBYLEX key max min`	返回有序集中指定字典区间内的成员，按字典顺序倒序
`ZREVRANK key member`	返回有序集合中指定成员的排名，有序集成员按分数值递减(从大到小)排序
`ZINTERSTORE destination numkeys key1 [key2 ..]`	计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中，numkeys：表示参与运算的集合数，将score相加作为结果的score
`ZUNIONSTORE destination numkeys key1 [key2..]`	计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中
`ZSCAN key cursor [MATCH pattern\] [COUNT count]`	迭代有序集合中的元素（包括元素成员和元素分值）

-------------------ZADD--ZCARD--ZCOUNT--------------
127.0.0.1:6379> ZADD myzset 1 m1 2 m2 3 m3 # 向有序集合myzset中添加成员m1 score=1 以及成员m2 score=2..
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCARD myzset # 获取有序集合的成员数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 1 # 获取score在 [0,1]区间的成员数量
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZCOUNT myzset 0 2
(integer) 2

----------------ZINCRBY--ZSCORE--------------------------
127.0.0.1:6379> ZINCRBY myzset 5 m2 # 将成员m2的score +5
"7"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m1 # 获取成员m1的score
"1"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myzset m2
"7"

--------------ZRANK--ZRANGE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m1 # 获取成员m1的索引，索引按照score排序，score相同索引值按字典顺序顺序增加
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ZRANK myzset m2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 1 # 获取索引在 0~1的成员
1) "m1"
2) "m3"
127.0.0.1:6379> ZRANGE myzset 0 -1 # 获取全部成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"

#testset=>{abc,add,amaze,apple,back,java,redis} score均为0
------------------ZRANGEBYLEX---------------------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + # 返回所有成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
5) "back"
6) "java"
7) "redis"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 0 3 # 分页 按索引显示查询结果的 0,1,2条记录
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset - + LIMIT 3 3 # 显示 3,4,5条记录
1) "apple"
2) "back"
3) "java"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset (- [apple # 显示 (-,apple] 区间内的成员
1) "abc"
2) "add"
3) "amaze"
4) "apple"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYLEX testset [apple [java # 显示 [apple,java]字典区间的成员
1) "apple"
2) "back"
3) "java"

-----------------------ZRANGEBYSCORE---------------------
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 10 # 返回score在 [1,10]之间的的成员
1) "m1"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE myzset 1 5
1) "m1"
2) "m3"

--------------------ZLEXCOUNT-----------------------------
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset - +
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ZLEXCOUNT testset [apple [java
(integer) 3

------------------ZREM--ZREMRANGEBYLEX--ZREMRANGBYRANK--ZREMRANGEBYSCORE--------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREM testset abc # 移除成员abc
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYLEX testset [apple [java # 移除字典区间[apple,java]中的所有成员
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYRANK testset 0 1 # 移除排名0~1的所有成员
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE myzset 0 3 # 移除score在 [0,3]的成员
(integer) 2


# testset=> {abc,add,apple,amaze,back,java,redis} score均为0
# myzset=> {(m1,1),(m2,2),(m3,3),(m4,4),(m7,7),(m9,9)}
----------------ZREVRANGE--ZREVRANGEBYSCORE--ZREVRANGEBYLEX-----------
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 0 3 # 按score递减排序，然后按索引，返回结果的 0~3
1) "m9"
2) "m7"
3) "m4"
4) "m3"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myzset 2 4 # 返回排序结果的 索引的2~4
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYSCORE myzset 6 2 # 按score递减顺序 返回集合中分数在[2,6]之间的成员
1) "m4"
2) "m3"
3) "m2"
127.0.0.1:6379> ZREVRANGEBYLEX testset [java (add # 按字典倒序 返回集合中(add,java]字典区间的成员
1) "java"
2) "back"
3) "apple"
4) "amaze"

-------------------------ZREVRANK------------------------------
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m7 # 按score递减顺序，返回成员m7索引
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREVRANK myzset m2
(integer) 4


# mathscore=>{(xm,90),(xh,95),(xg,87)} 小明、小红、小刚的数学成绩
# enscore=>{(xm,70),(xh,93),(xg,90)} 小明、小红、小刚的英语成绩
-------------------ZINTERSTORE--ZUNIONSTORE-----------------------------------
127.0.0.1:6379> ZINTERSTORE sumscore 2 mathscore enscore # 将mathscore enscore进行合并 结果存放到sumscore
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE sumscore 0 -1 withscores # 合并后的score是之前集合中所有score的和
1) "xm"
2) "160"
3) "xg"
4) "177"
5) "xh"
6) "188"

127.0.0.1:6379> ZUNIONSTORE lowestscore 2 mathscore enscore AGGREGATE MIN # 取两个集合的成员score最小值作为结果的
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZRANGE lowestscore 0 -1 withscores
1) "xm"
2) "70"
3) "xg"
4) "87"
5) "xh"
6) "93"

应用案例：

set排序存储班级成绩表工资表排序！
普通消息，1.重要消息 2.带权重进行判断
排行榜应用实现，取Top N测试

四.事务

开启事务（multi）
命令入队
执行事务（exec）

127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2 # ..
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> keys *
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 事务执行
1) OK
2) OK
3) "v1"
4) OK
5) 1) "k3"
   2) "k2"
   3) "k1"

取消事务

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD # 放弃事务
OK
127.0.0.1:6379> EXEC 
(error) ERR EXEC without MULTI # 当前未开启事务
127.0.0.1:6379> get k1 # 被放弃事务中命令并未执行
(nil)

事务错误

代码语法错误（编译时异常）所有的命令都不执行

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> error k1 # 这是一条语法错误命令
(error) ERR unknown command `error`, with args beginning with: `k1`, # 会报错但是不影响后续命令入队 
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. # 执行报错
127.0.0.1:6379> get k1 
(nil) # 其他命令并没有被执行

代码逻辑错误 (运行时异常) **其他命令可以正常执行 ** >>> 所以不保证事务原子性

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> INCR k1 # 这条命令逻辑错误（对字符串进行增量）
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) (error) ERR value is not an integer or out of range # 运行时报错
4) "v2" # 其他命令正常执行

# 虽然中间有一条命令报错了，但是后面的指令依旧正常执行成功了。

# 所以说Redis单条指令保证原子性，但是Redis事务不能保证原子性。

五.持久化

由于Redis是基于内存的数据库，需要将数据由内存持久化到文件中

持久化方式：

什么是RDB

在指定时间间隔后，将内存中的数据集快照写入数据库；在恢复时候，直接读取快照文件，进行数据的恢复；

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。文件名可以在配置文件中进行自定义。

工作原理

在进行 RDB 的时候，redis 的主线程是不会做 io 操作的，主线程会 fork 一个子线程来完成该操作；

Redis 调用forks。同时拥有父进程和子进程。
子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益(因为是使用子进程进行写操作，而父进程依然可以接收来自客户端的请求。)

触发机制

save的规则满足的情况下，会自动触发rdb原则
执行flushall命令，也会触发我们的rdb原则
退出redis，也会自动产生rdb文件

save

使用 save 命令，会立刻对当前内存中的数据进行持久化 ,但是会阻塞，也就是不接受其他操作了；

由于 save 命令是同步命令，会占用Redis的主进程。若Redis数据非常多时，save命令执行速度会非常慢，阻塞所有客户端的请求。

触发持久化规则

满足配置条件中的触发条件；

可以通过配置文件对 Redis 进行设置，让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时，自动进行数据集保存操作。

bgsave

bgsave 是异步进行，进行持久化的时候，redis 还可以将继续响应客户端请求；

bgsave和save对比

命令	save	bgsave
IO类型	同步	异步
阻塞？	是	是（阻塞发生在fock()，通常非常快）
复杂度	O(n)	O(n)
优点	不会消耗额外的内存	不阻塞客户端命令
缺点	阻塞客户端命令	需要fock子进程，消耗内存

优缺点

优点：

适合大规模的数据恢复
对数据的完整性要求不高

缺点：

需要一定的时间间隔进行操作，如果redis意外宕机了，这个最后一次修改的数据就没有了。
fork进程的时候，会占用一定的内容空间。

持久化AOF

Append Only File

将我们所有的命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部再执行一遍

以日志的形式来记录每个写的操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

什么是AOF

快照功能（RDB）并不是非常耐久（durable）：如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机，那么服务器将丢失最近写入、以及未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。

如果要使用AOF，需要修改配置文件：

appendonly no yes则表示启用AOF

默认是不开启的，我们需要手动配置，然后重启redis，就可以生效了！

如果这个aof文件有错位，这时候redis是启动不起来的，我需要修改这个aof文件

redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix

优点和缺点

appendonly yes  # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分的情况下，rdb完全够用
appendfilename "appendonly.aof"

# appendfsync always # 每次修改都会sync 消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync 可能会丢失这一秒的数据
# appendfsync no # 不执行 sync ,这时候操作系统自己同步数据，速度最快

优点

每一次修改都会同步，文件的完整性会更加好
每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
从不同步，效率最高

缺点

相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复速度比rdb慢！
Aof运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化

RDB和AOP选择

RDB 和 AOF 对比

	RDB	AOF
启动优先级	低	高
体积	小	大
恢复速度	快	慢
数据安全性	丢数据	根据策略决定

如何选择使用哪种持久化方式？

一般来说，如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。

如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用 RDB 持久化。

有很多用户都只使用 AOF 持久化，但并不推荐这种方式：因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份，并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。

六.主从复制

概念

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（Master/Leader）,后者称为从节点（Slave/Follower），数据的复制是单向的！只能由主节点复制到从节点（主节点以写为主、从节点以读为主）。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，一个主节点可以有0个或者多个从节点，但每个从节点只能由一个主节点。

作用

数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余的方式。
故障恢复：当主节点故障时，从节点可以暂时替代主节点提供服务，是一种服务冗余的方式
负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，由主节点进行写操作，从节点进行读操作，分担服务器的负载；尤其是在多读少写的场景下，通过多个从节点分担负载，提高并发量。
高可用基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。

为什么使用集群

单台服务器难以负载大量的请求
单台服务器故障率高，系统崩坏概率大
单台服务器内存容量有限。

环境配置

我们在讲解配置文件的时候，注意到有一个replication模块

查看当前库的信息：info replication

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master # 角色
connected_slaves:0 # 从机数量
master_replid:3b54deef5b7b7b7f7dd8acefa23be48879b4fcff
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

既然需要启动多个服务，就需要多个配置文件。每个配置文件对应修改以下信息：

端口号
pid文件名
日志文件名
rdb文件名

启动单机多服务集群：

一主二从配置

==默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；==我们一般情况下只用配置从机就好了！

认老大！一主（阿里云）一从（localhost）

使用SLAVEOF host port就可以为从机配置主机了。

然后主机上也能看到从机的状态：

我们这里是使用命令搭建，是暂时的，==真实开发中应该在从机的配置文件中进行配置，==这样的话是永久的。

使用规则

从机只能读，不能写，主机可读可写但是多用于写。

 127.0.0.1:6381> set name sakura # 从机6381写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.

127.0.0.1:6380> set name sakura # 从机6380写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.

127.0.0.1:6379> set name sakura
OK
127.0.0.1:6379> get name
"sakura"
12345678910

当主机断电宕机后，默认情况下从机的角色不会发生变化，集群中只是失去了写操作，当主机恢复以后，又会连接上从机恢复原状。
当从机断电宕机后，若不是使用配置文件配置的从机，再次启动后作为主机是无法获取之前主机的数据的，若此时重新配置称为从机，又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个同步原理。
第二条中提到，默认情况下，主机故障后，不会出现新的主机，有两种方式可以产生新的主机：
- 从机手动执行命令slaveof no one,这样执行以后从机会独立出来成为一个主机
- 使用哨兵模式（自动选举）

如果没有老大了，这个时候能不能选择出来一个老大呢？手动！

如果主机断开了连接，我们可以使用SLAVEOF no one让自己变成主机！其他的节点就可以手动连接到最新的主节点（手动）！如果这个时候老大修复了，那么久重新连接！

七.java集成

jedis集成

<!--导入jredis的包-->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
</dependency>
<!--fastjson-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.70</version>
</dependency>

public class TestPing {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.xx.xxx", 6379);
        String response = jedis.ping();
        System.out.println(response); // PONG
    }
}

public class TestPing {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. new 一个对象
        Jedis jedis = new Jedis("123.57.56.219",6379);
        jedis.auth("123456");//redis密码
        //所有的命令就是之前学习的指令
        System.out.println(jedis.ping());
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();

        jedis.flushDB();
        jsonObject.put("hello", "world");
        jsonObject.put("name", "dongxuehai");
        // 开启事务
        Transaction multi = jedis.multi();
        String result = jsonObject.toJSONString();
        // jedis.watch(result)
        try {
            multi.set("user1", result);
            multi.set("user2", result);
            // 执行事务
            int i = 1/0;
            multi.exec();
        }catch (Exception e){
            // 放弃事务
            multi.discard();
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭连接
            System.out.println(jedis.get("user1"));
            System.out.println(jedis.get("user2"));
            jedis.close();
        }
    }
}

springboot集成

pom文件

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.4.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.study</groupId>
<artifactId>radis-02-springboot</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>radis-02-springboot</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
</properties>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

springboot 2.x后，原来使用的 Jedis 被 lettuce 替换。

jedis：采用的直连，多个线程操作的话，是不安全的。如果要避免不安全，使用jedis pool连接池！更像BIO模式

lettuce：采用netty，实例可以在多个线程*享，不存在线程不安全的情况！可以减少线程数据了，更像NIO模式

自定义Redis工具类

使用RedisTemplate需要频繁调用.opForxxx然后才能进行对应的操作，这样使用起来代码效率低下，工作中一般不会这样使用，而是将这些常用的公共API抽取出来封装成为一个工具类，然后直接使用工具类来间接操作Redis,不但效率高并且易用。

工具类参考博客：

https://www.cnblogs.com/zeng1994/p/03303c805731afc9aa9c60dbbd32a323.html

https://www.cnblogs.com/zhzhlong/p/11434284.html

八.缓存方案

缓存穿透

缓存没有，数据库也没有，业务系统访问压根就不存在的数据，导致每次访问都将压力挂到了数据库服务器上导致服务崩溃，一般来说都是恶意访问导致

解决方案：

1、缓存空数据

第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5 分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

2、布隆控制器

https://www.cnblogs.com/ysocean/p/12594982.html

缓存击穿

主要体现在：热点数据过了有效时间，此刻有大量请求会落在数据库上，从而可能会导致数据库崩溃

解决方案：

1、互斥锁

只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据—》可能存在死锁

@Test
    public void testLock() {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            get("001");
        }
    }


    private String get(String key) {
        JedisPool jedisPool = (JedisPool) context.getBean("jedisPool");
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        String value = jedis.get(key);
        System.out.println("redis的值" + value);
        if (value == null) { //代表缓存值过期
            //设置一个临时key_mutex，用于阻塞相同的请求！设置10S的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
            if (jedis.setnx(key_mutex + key, key_mutex + key) == 1) {  //代表设置成功
                jedis.expire(key_mutex + key, 10);
                value = "去数据库查询出来的值";
                jedis.set(key, value);
                jedis.expire(key, 5 * 60);
                jedis.del(key_mutex);
            } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load ，并且第一个大爷db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
                try {
                    Thread.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                get(key);  //重试
            }
        } else {
            return value;
        }
        return "";
    }

无非是使用setNx阻塞相同的请求！

2、热点数据永不过期

业界主流的做法又分两种：

无非就是对该数据不设置过期时间，但是一定要注意该数据更新的同时，必须对缓存数据进行更新，这种问题在于热点数据过多的话会一致占据内存

缓存雪崩

因某种原因发生了宕机或者数据在同一时间批量失效，那么原本被缓存抵挡的海量查询请求就会像疯狗一样涌向数据库。此时数据库如果抵挡不了这巨大的压力，它就会崩溃。

解决方案：

1、如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同得缓存数据库中—Redis Cluster

2、尽可能使缓存数据不在同一时间过期，比如使用随机时间

3、热点数据永不过期

4、最后没办法的情况下，使用服务熔断降级、隔离限流等手段，比如采用netflix的hystrix

    Jedis jedis = jedisPool.getResource();
    String value = jedis.get(key);
    System.out.println("redis的值" + value);
    if (value == null) { //代表缓存值过期
        //设置一个临时key_mutex，用于阻塞相同的请求！设置10S的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
        if (jedis.setnx(key_mutex + key, key_mutex + key) == 1) {  //代表设置成功
            jedis.expire(key_mutex + key, 10);
            value = "去数据库查询出来的值";
            jedis.set(key, value);
            jedis.expire(key, 5 * 60);
            jedis.del(key_mutex);
        } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load ，并且第一个大爷db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
            try {
                Thread.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            get(key);  //重试
        }
    } else {
        return value;
    }
    return "";
}


无非是使用setNx阻塞相同的请求！

**2、热点数据永不过期**

业界主流的做法又分两种：

无非就是对该数据不设置过期时间，但是一定要注意该数据更新的同时，必须对缓存数据进行更新，这种问题在于热点数据过多的话会一致占据内存



## 缓存雪崩

因某种原因发生了宕机或者数据在同一时间批量失效，那么原本被缓存抵挡的海量查询请求就会像疯狗一样涌向数据库。此时数据库如果抵挡不了这巨大的压力，它就会崩溃。

解决方案：

**1、如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同得缓存数据库中**---Redis Cluster

**2、尽可能使缓存数据不在同一时间过期，比如使用随机时间**

**3、热点数据永不过期**

**4、最后没办法的情况下，使用服务熔断降级、隔离限流等手段，比如采用netflix的hystrix**

 

最后：无论是缓存穿透，缓存击穿还是缓存雪崩，都建议使用队列来排队、拒绝大量请求涌入和分布式互斥锁来避免后端数据服务被冲击，防止已有的数据出现问题 。

码农公寓

Redis学习

Redis是什么？有什么特点？

什么是Nosql

Nosql特点

一.Redis安装

1.linux安装Redis

2.window安装

3.性能测试

二.配置文件

三.基本数据类型

String(字符串)

List(列表)

Set(集合)

Hash（哈希）

Zset（有序集合）

四.事务

事务错误

五.持久化

什么是RDB

工作原理

触发机制

save

触发持久化规则

bgsave

优缺点

持久化AOF

什么是AOF

RDB和AOP选择

RDB 和 AOF 对比

如何选择使用哪种持久化方式？

六.主从复制

概念

作用

为什么使用集群

环境配置

一主二从配置

使用规则

七.java集成

自定义Redis工具类

八.缓存方案

缓存穿透

缓存击穿

缓存雪崩

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