Redis基础总结

程序员文章站 2022-06-18 13:55:09

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Redis基础总结

1、NoSQL出现的背景

单机MySQL→Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分→MySQL主从读写分离→分表分库+水平拆分+MySQL集群

MySQL存在的瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常慢，不容易快速数据库
表结构更改困难

NoSQL–Not OnlySQL

泛指非关系型数据库
数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展

Nosql特点

易扩展：去关系型数据库的关系型特性
大数据量高性能：读写性能高、数据库的结构简单，细粒度的Cache(记录级)
多样灵活的数据模型：无需事先建立字段，随时可以存储自定义的数据格式

RDBMS与NoSQL比较

RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL）
- 数据和关系都存储在单独的表中
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表不仅仅是SQL
- 没有声明查询语言，没有预定义的模式
- 键-值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能、高可用和可伸缩性

ACID和CAP

ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性
CAP：强一致性、高可用性、分布式容忍性

2、Redis入门

2.1 Redis初了解

Redis：Remote Dictionary Server 远程字典服务器

是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。

Redis特点

支持数据持久化
支持key-value类型数据，同时还提供list、set、zset、hash等数据结构
支持数据备份，即master-slaver模式的数据备份
使用单线程的多路IO复用模型

Redis是单线程：单线程模型来处理客户端的请求。对读写等事件的响应

Redis是基于内存操作，CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是机器的内存和网络带宽，Redis是C语言编写的，官方提供的数据达到100000+的QPS（每秒内查询次数），这个数据不比Memcached差（单进程多线程的基于内存的Key-Value数据库）

Redis和Memecache区别

Redis支持丰富的数据类型，包括简单的key/value的数据类型，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Memecache只支持简单的数据类型；
Redis支持数据持久化，通过RDB和AOF方式持久化，而Memecache不支持；
Redis原生支持集群模式，Memecache没有原生集群模式，需要依靠客户端来实现往集群分片写入数据
Redis使用单线程的多路IO复用模型，Memecache是多线程非阻塞IO复用的网络模型。

Redis内存淘汰机制和实现

（1）内存淘汰策略

从已设置过期时间的的数据集中淘汰
从整个数据集中淘汰

1、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
2、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。
3、volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
4、volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。
5、allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
6、allkeys-lfu：从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰
7、allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
8、noeviction ： 永不过期，返回错误，默认策略

（2）淘汰机制的实现

删除失效主键
- 消极方法（passive way），在主键被访问时如果发现它已经失效，那么就删除它。redis在实现GET、MGET、HGET、LRANGE等所有涉及到读取数据的命令时都会调用 expireIfNeeded，它存在的意义就是在读取数据之前先检查一下它有没有失效，如果失效了就删除它。
  
  expireIfNeeded函数中调用的另外一个函数propagateExpire，这个函数用来在正式删除失效主键，并且广播告诉其他地方，目的地有俩：AOF文件，将删除失效主键的这一操作以DEL Key的标准命令格式记录下来；另一个就是发送到当前Redis服务器的所有Slave，同样将删除失效主键的这一操作以DEL Key的标准命令格式告知这些Slave删除各自的失效主键。
- 积极方法（active way），周期性地探测，发现失效就删除
- 主动删除：当内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略
置换策略：为了避免频繁的触发淘汰策略，每次会淘汰掉一批数据，淘汰的数据的大小其实是和置换的大小来确定的，如果置换的数据量大，淘汰的肯定也多。

Redis简单命令

# 开启redis服务
redis-server /myredis/reids.conf
redis-cli -p 6379
    
# 查看进程是否开启
ps -ef|grep redis
# 关闭进程、关闭redis
shutdown
exit
    
# 切换数据库,select dataNum[0-15]
select 1
# 查看数据库中所有的key
keys *
# 清除当前数据库
flushdb
# 清除所有数据库的内容
FLUSHALL

默认16个数据库，表从零开始，初始默认使用零号库

2.2 五大数据类型

String、List、Hash、Set、Zset

Redis：key

keys *			# 查询数据库所有的key
set key value	# 设置值
get key			# 获得值
exists key		# 判断当前的key是否存在
expire key 10	# 设置key的过期时间，单位秒
ttl key 		# 查看当前key存活的时间
type key		# 查看当前key的类型

String：字符串

set key value	# 设置值
get key			# 获得值
exists key		# 判断当前的key是否存在
append key hello	# 追加字符串hello，如果当前key不存在，就相当于设置值
strlen key		# 获取字符串的长度
incr key		# 自增1
desr key		# 自减1
incrby key 10	# 设置步长，指定增量
decrby key 10
getrange key 0 3	# 截取字符串[0,3]，[0,-1]获取全部字符串
setex			# 设置过期时间
setnx			# 判断不存在，设置值
mset			# 设置多个值
mget
msetnx			# 原子性操作，有一个失败就全部失败

List：列表

list: 栈、队列、阻塞队列

lpush list value	# 将一个值或多个值，插入到列表头部(左，后进先出) [栈]
lrange list 0 1 	# 获取区间具体的值，[0,-1]获取list全部值
rpush list value	# 将一个值或多个值，插入到列表尾部(右，先进先出) [队列]

lpop list		# 移除list的第一个元素
rpop list		# 移除list最后一个元素
lrem list 2 one	# 移除list指定个数的value，精准匹配(移除key中2个one)

ltrim list 1 2	# 截取指定下标长度的list，并把截取部分赋值给list
rpoplpush list otherlist	# 移除list的最后一个元素，并将它移动到新的list中
exists list		# 判断这个列表是否存在

lset list 0 re	# 更新list中0下标的值为re
linsert list before[after] world other	# 将other插入到列表list的world前面或后面

list的底层是链表结构
在两边插入或改动值效率最高，中间元素相对效率低一点
消息队列（lpush、rpop），栈（lpush、lpop）

Set：集合

set值是无序，不重复

sadd set1 value ...		# 添加值到set1
smembers set 1			# 查看set1的所有值
sismember set1 hello 	# 判断hello是否在set1中
scard set1				# 获取set1集合的元素个数
srem set1 hello			# 移除set1集合中的hello元素
srandmember set1 [2]	# 随机抽出元素,可以指定抽出元素个数，默认为1
spop set1 				# 随机删除set集合中元素,可以指定精确删除的值
smove set1 setother xuzy # 将元素xuzy从set1移动到setother

sdiff set1 set2		# 差集
sinter set1 set2	# 交集
sunion set set2 	# 并集

Hash：哈希

Map集合，key-value

hset hash1 field1 value ...		# 设置一个hash，值为field1-value
hget hash1 field1 field2 ...	# 获取值
hgetall hash1					# 获取所有数据
hdel hash1 field1				# 删除hash1里的field1字段
hlen hash1 				# 获取hash1的字段数量
hexists hash1 field1	# 判断field1在hash1中是否存在
hkeys hash1 			# 获取hash1中所有field
hvals hash1				# 获取hash1中所有的value

hincrby hash1 field1 1	# 指定增量为1
hsetnx hash1 field hello 	# 如果不存在可以设置，如果存在着不能设置

Zset：有序集合

zadd zset1 score1 v1	# 添加值
zrange zset1 0 -1		# 获取所有值

zrangebyscore zset1 -inf +inf [withscores] 	# 显示所有值，并且根据score从小到大,[附带成绩]，inf也可用实际的数值表示条件筛选

zrem zset1 xuzy		# 删除指定元素xuzy
zcard zset1			# 获取有序集合的个数

zcount zset1 1 3    # 获取指定score区间的成员数量

2.3 三种特殊数据类型

Geospatial：地理位置

# geoadd key 经度 纬度 城市
geoadd city 116.40 39.90 beijing
geopos city beijing

# 两地（人）距离 单位
geodist city beijing guangzhou km
# 以给定的经纬度为中心，找出某一个半径内的元素,[显示到中心点距离],[显示半径内的元素的定位信息]
georadius city 110 20 1000 km [withdist] [withcoord]
# 筛选结果的数量
georadius city 110 20 1000 km count 1
# 找出位于指定元素(指定)周围的其他元素
georadiusbymember china:city beijing 1000 km

# 将二维的经纬度转换为字符串，两个字符串越接近，距离越近
geohash city beijing guangzhou

延伸

# geo底层实现原理是Zset，因此可以使用Zset的命令操作geo
# 查看全部元素
zrange city 0 -1
# 删除指定元素
zrem city beijing

Hyperloglog：基数

基数：不重复的元素，可以接受误差，如果不能容错，就使用set集合统计

Redis Hyperloglog 基数统计算法

pfadd key value1 value2 ...		# 创建第一组元素
pfcount key						# 统计key元素的基数数量
pfmerge key3 key key2			# 将key和key2合并到key3 并集

Bitmap：位存储

存储二进制记录，即只有0和1两种状态

# setbit key offset value 设置值
setbit sign 0 1
# getbit key offset	获取值
getbit sign 0
bitcount sign	# 统计值为1的个数

3、事务

Redis事务：一组命令的集合、所有命令序列化执行。

一次性、顺序性、排他性

注意：Redis单条命令具有原子性，但事务不保证原子性

开启监控(watch)/【unwatch解锁】
开启事务(multi)
命令入队
执行事务(exec)/取消事务(discard)

编译期异常，事务所有命令都不会被执行。

运行期异常，错误命令无法执行，其他命令可以正常执行。（这是事务没有原子性的原因）

乐观锁

基于数据版本的记录机制实现
使用watch监视键值对，如果事务提交exec时，watch监视的键值对发生变化，事务将被取消

分布式锁

//TODO

Redis的并发竞争问题

问题描述：Redis的并发竞争Key问题是多个系统同时对一个key进行操作，但最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，导致结果的不同。

解决方法：基于Zookeeper临时有序节点实现分布式锁。大致思想：每个客户端对某个方法加锁时，在Zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬间有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬间节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。

5、解读Redis.conf

启动redis的配置文件

redis-server /../redis.conf
redis-cli -p 6379

配置文件配置内容解读

# unit单位，大小写不敏感

# include 包含 引入其他配置文件
# include /path/to/local.conf

# 网络
bind 127.0.0.1 		# 绑定IP，只有绑定的IP才能访问
protect-mode yes	# 保护模式，默认yes
port 6379			# 端口设置

# general 通用
daemonize yes		# 以守护进程方式运行，默认是no
pidfile /var/run/redis_6379.pid		#以后台方式运行，需要指定一个pid文件

# 日志
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile ""		# 日志文件位置名
databases 16	# 数据库数量，默认16
always-show-logo yes	# 是否显示logo

# snapshot 快照
# RDB持久化配置区域
save 900 1	# 900s内，至少有1个key进行修改，则触发持久化操作
save 300 10
save 60 10000

stop-write-on-bgsave-error yes	# 持久化出错，是否还继续工作
rdbcompression yes		# 是否压缩rdb文件，需要消耗一点CPU资源
rdbchecksum yes			# 保存rdb文件的时候，进行错误检查校验
dir ./		# rdb文件保存目录

# replication 复制
# 主从复制设置

# security 安全
# 设置redis密码，默认没有密码

# clients 限制
maxclients 10000	# 设置能连接上redis的最大客户端数量
maxmemory <bytes>	# 配置最大内存容量
maxmemory-policy noeviction 	# 内存到达上限之后的处理策略
    1、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
    2、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。
    3、volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
    4、volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。
    5、allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
    6、allkeys-lfu：从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰
    7、allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
    8、noeviction ： 永不过期，返回错误，默认策略

# append only file 模式
# AOF持久化配置
appendonly no	# 默认不开启AOF模式，大部分场景下RDB完全够用
appendfilename "appendonly.aof"		# 持久化的文件名字

# appendfsync always # 每次修改都会 sync。消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync，可能会丢失这1s的数据！
# appendfsync no # 不执行 sync，这个时候操作系统自己同步数据，速度最快！

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb		# 如果aof文件大于64mb，将自动fork一个新的进程来将重写

6、Redis持久化

Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据持久化到磁盘中，一旦服务器进程退出，则服务器终端数据库状态也会消失，因此Redis提供了持久化功能。

Redis持久化有两种方法：RDB和AOF

6.1 RDB

Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，首先将数据写入一个临时RDB文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程不进行任何IO操作，确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据恢复，且对数据恢复的完整性不是很敏感，那么RDB方式比AOF方式要更加高效。

缺点：

如果发生宕机，最后一次持久化的数据可能丢失
fork进程的时候，会占用一定的内容空间

Redis基础总结

6.2 AOP（Append Only File）

以日志形式记录每个写操作，将Redis执行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启动前会读取该文件重构数据。

redis提供一个检查校验工具：redis-check-aof --fix

优点：

每一次修改都同步，数据同步的完整性更好
每秒同步一次，最多丢失1s数据
从不同步的效率最高，由操作系统自己同步数据

缺点：

数据文件大小：aof远大于rdb，修复的速度也比rdb慢
运行效率：aof运行效率比rdb慢，redis默认的配置就是rdb持久化

Redis基础总结

7、主从复制

主从复制（master-slave）主节点Redis服务器的数据，复制到从节点Redis服务器。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点。

主从复制的作用：

数据冗余：实现数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式
故障恢复：当主节点发生问题，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复
负载均衡：读写分离，提高Redis服务器的并发量
高可用（集群）：Redis高可用的基础

环境配置：只配置从库

info replication	# 查看当前库信息
slaveor ip port		# 设置作为主机（ip）的从机

复制原理

Slave启动成功连接master后会发送一个sync同步命令
master在第一次接到同步命令时，会进行一次全量复制，后面开始做增量复制
- 全量复制：一次完全同步操作
- 增量复制：master将新的修改命令依次传给slave，完成同步

哨兵模式

哨兵（Sentinel）模式：后台监控注解是否故障，如果故障将根据投票数自动将从库转换为主库，其他从库作为新选定的主库的从库。

Redis基础总结

配置哨兵配置文件sentinel.conf

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

启动哨兵
```
redis-sentinel /../sentinel.conf
```

注意：主机宕机重连后，会成为新主机的从机

8、Redis缓存穿透和雪崩

缓存穿透

故意的去请求缓存中不存在的数据，导致请求都打到了数据库上，导致数据库异常。

【缓存穿透是指缓存和数据库都没有的数据，而用户不断发起请求。由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到的数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层查询，失去缓存的意义。】

解决方案：

接口层增加校验：用户鉴权校验、id基础校验
在缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到的，这时将key-value写入key-null、设置缓存存活时间（setnx）短点，可以防止用同一个id进行的暴力攻击，对一些需要保持一致性的业务有影响

缓存击穿

redis中存储的是热点数据，当高并发请求访问redis中热点数据的时候，如果redis中的数据过期了，会造成缓存击穿的现象，请求都打到了数据库上。

【缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户太多，引起数据库压力瞬间增大。】

解决方案：

设置热点数据永不过期
接口限流与垄断，降级。重要的接口做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口的某些服务不可用时，进行熔断，失败快速返回机制
布隆过滤器：类似一个hash set，用于快速判断某个元素是否存在集合中
加互斥锁：
- 分布式锁：保证对应每个key同时只有一个线程去查询后端业务，其他线程没有获得分布式锁权限，因此只需要等待即可。

缓存雪崩

缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来的一波请求都到数据库上，导致数据库连接异常。

【缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同，缓存击穿是指并发查同一条数据，缓存雪崩是指不同数据都过期了，很多数据在缓存查不到从而查数据库。】

解决方案：

缓存数据过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期
如果缓存数据库是分布式部署，可以将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中
设置热点数据永不过期

4、Java连接Redis数据库

4.1 Jedis

解决连接虚拟机的Redis时出现的拒绝访问和超时的问题

https://blog.csdn.net/DragonFreedom/article/details/79512686?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
</dependency>

测试

public static void main(String[] args) {
    Jedis jedis = new Jedis("192.168.204.128",6379);
    System.out.println(jedis.ping());
}

常用API接口方法，与上述2命令一致。

4.2 SpringBoot整合Redis

springboot操作数据：spring-data jpa jdbc mongodb redis

springboot2.x以后，底层由原来的jedis替换为lettuce

jedis：采用直连方式，多线程操作，不安全。如果想避免不安全，使用jedis pool连接池。
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。

手写一个RedisConfig替换自动配置redisTemplate组件

@Configuration
public class RedisConfig {
	// 自己定义了一个 RedisTemplate
    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory
    factory) {
        // 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,
        Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        // Json序列化配置
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new
        Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // String 的序列化
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new
        StringRedisSerializer();
        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

参考文献

1、【狂神说Java】Redis最新超详细版教程通俗易懂：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB

2、【面试】redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案：https://blog.csdn.net/fcvtb/article/details/89478554

相关标签： Java后端开发2021校招复习 redis

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Redis基础总结

Redis基础总结

1、NoSQL出现的背景

2、Redis入门

2.1 Redis初了解

2.2 五大数据类型

2.3 三种特殊数据类型

3、事务

5、解读Redis.conf

6、Redis持久化

6.1 RDB

6.2 AOP（Append Only File）

7、主从复制

8、Redis缓存穿透和雪崩

4、Java连接Redis数据库

4.1 Jedis

4.2 SpringBoot整合Redis

参考文献

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