Redis学习(五)Redis知识点总结

一、基础概念

Q:什么是 Redis?

  定义:Redis 是完全开源免费基于内存亦可持久化的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key-value 数据库

  特点:

  • 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。
  • 多种数据类型 :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。
  • 数据备份 :支持主从模式(master-slave)的数据备份。

优势:

  • 高性能 :读写速度极快, Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s 。
  • 数据类型丰富 :Redis 支持 String, List, Hash, Set 及Zsetsorted Set(有序集合) 数据类型操作。
  • 原子性 :Redis 的所有操作都是原子性的,单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,通过 MULTI (标记一个事务块的开始)EXEC(执行所有事务块内的命令,并返回结果)指令包起来。
  • 特性丰富 :Redis 还支持 发布/订阅, 通知, key 过期等等特性。

Q: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 AOF 机制。

RDB(Redis DataBase)持久化方式

  定义: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。

  优势:

  • (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,主进程继续处理命令,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

劣势:

  • 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。

AOF(Append-only file)持久化方式

  定义:把写操作指令,持续的写到一个类似日志文件里,保存为 aof 文件。

  优势:

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  • (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)

  劣势:

  • (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

Q:redis 过期键的删除策略?

  • 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。
  • 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。
  • 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。

Q:redis 设置过期时间

##设置键“ZHKey”的过期时间为60s(单位默认为秒)
EXPIRE ZHKey 60

##移除键“ZHKey”的过期时间,使得键永不过期
PERSIST ZHKey 

Q:redis 数据回收策略?

  • 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任意选择数据淘汰
  • allkeys-lru :从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • allkeys-random :从数据集中任意选择数据淘汰
  • no-enviction :禁止驱逐数据

解析:

  volatile 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 lruttl 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。

使用规则:

  • 如果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
  • 如果所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random

  PS:每次使用redis新增数据时,会检查内存是否越界,如果大于 maxmemory 的限制,则根据设定好的策略进行回收。

Q:redis为啥要把数据写道内存里?

  (1)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 具有快速数据持久化的特征。

  (2)如果不将数据放在内存中,磁盘 I/O 速度会严重影响 redis 的性能。

  (3)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。

Q:redis的适用场景

  • 会话缓存
  • 队列
  • 计数器、排行榜
  • 发布/订阅(不一定要用redis实现)

二、集群

  redis中的集群分为三种:主从模式哨兵模式集群模式

主从模式

  特点:从服务器会对主服务器的数据和操作命令进行复制,主服务器可进行读写功能从服务器只能进行功能。

全量同步

  Redis全量复制一般发生在Slave(从服务器)初始化阶段,这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份。具体步骤如下:

  • 1)从服务器连接主服务器,发送SYNC命令(同步主从服务器)
  • 2)主服务器接收到SYNC命名后,开始执行BGSAVE(异步保存当前数据库的数据到磁盘)命令生成RDB(Redis DataBase)文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令
  • 3)主服务器BGSAVE执行完后,向所有从服务器发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令
  • 4)从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照
  • 5)主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令,每次接收到的写命令都会同步发送给slave,保证主从数据一致性。
  • 6)从服务器完成对快照的载入,开始接收命令请求,并执行来自主服务器缓冲区的写命令

  借用资料的一张图:(原文戳这里

增量同步

  Redis增量复制是指Slave(从服务器)初始化后开始正常工作时主服务器发生的写操作同步到从服务器的过程。增量复制的过程主要是主服务器每执行一个写命令就会向从服务器发送相同的写命令,从服务器接收并执行收到的写命令。

同步策略

  • 主从刚刚连接的时候,进行全量同步;全同步结束后,进行增量同步。
  • 若有需求,slave 在任何时候都可以发起全量同步。

使用方式:  

#启动从服务器(6380端口),监听主服务器(6379端口),或者在redis的conf文件里面配置
redis-server --port 6380 --slaveof 127.0.0.1 6379

存在缺陷:当主服务器挂了的时候,从服务器无法提供写功能,凉凉思密达。

小结:首先会尝试进行增量同步如不成功,要求从机进行全量同步

哨兵(Sentinel)模式

  由于主从模式中的主服务器宕机后,无法继续进行写操作(从机只能进行读操作),那不就凉凉了么,所以引出哨兵模式。

概念:哨兵的作用就是监控redis主、从数据库是否正常运行,主出现故障自动将从数据库转换为主数据库。

哨兵的任务:(详细工作流程图解看这里

  监控: Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。

  提醒: 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时, Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

  自动故障迁移

  • 当一个主服务器不能正常工作时, Sentinel 会进行选举,将其中一个从服务器升级为新的主服务器, 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器
  • 当客户端试图连接失效的主服务器时, 集群也会向客户端返回新主服务器的地址, 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器
  • 当主服务器恢复时,新的主服务器又会变为从服务器

使用方式:

##1主2从1哨兵

#启动主服务器,端口为6379
redis-server --port 6379 

#启动从服务器,端口为6380,并监听IP为192.168.0.167 6379的主服务器
redis-server --port 6380 --slaveof 192.168.0.167 6379 

#启动从服务器,端口为6381,并监听IP为192.168.0.167 6379的主服务器
redis-server --port 6381 --slaveof 192.168.0.167 6379

#配置哨兵文件sentinel.conf,这里的1代表1个哨兵
PS:只用配置主服务器就好,哨兵会自动识别从服务器 sentinel monitor mymaster
192.168.0.167 6379 1

分片集群模式

  我们常见的集群模式一般为“三主三从”,至少需要六台服务器来配合部署(至少需要三个主数据库才能正常运行,且太少达不到集群效果,可以选择哨兵模式),具体的部署流程可以看这里

   特点:

  • 开启集群:cluster-enabled yes 
  • 数据结构:分布式储存的,每台主服务器储存一部分数据,主服务器之间的数据不重复,类似kafka的同一个topic的多个patition
  • 配置过程:节点握手、数据槽分配、主从关系配置

使用方式: 

#1、开启redis的集群模式
cluster-enabled yes 

#2、配置集群模式下的配置文件
cluster-config-file nodes-6379.conf 

#3、集群内节点之间支持最长响应时间
cluster-node-timeout 15000 

#4、借助redis-tri.rb的工具可以部署集群,执行以下命令就可以成功创建集群
PS:--replicas 后面的1表示每台主服务器配置1个从服务器
redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382 127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384 

安装redis-tri.rb命令  、redis-trib.rb命令详解

集群间的复制方式

异步复制,并不能保证数据的强一致性。

三、Redis事务

  事务相关的命令:(详细讲解看这里

  • MULTI :标记一个事务块的开始 
  • EXEC :执行所有事务块的命令
  • DISCARD : 取消事务,放弃事务块中的所有命令
  • WATCH : 监视一或多个key,如果在事务执行之前,被监视的key被其他命令改动,则事务被打断 ( 类似乐观锁 )
  • UNWATCH:取消watch对所有key的监控

  PS:redis的每条命令是原子性的,但是事务不支持原子性,即事务块中的某条语句报错后,其他语句一样会执行,且没有回滚。

四、Redis分布式锁

  选用Redis实现分布式锁原因:(1)Redis有很高的性能;(2)Redis命令对此支持较好,实现起来比较方便

  相关命令:

SETNX

  可以用于加锁(当键存在返回0,不存在设置一个新的键值对并返回1)

##当且仅当键“ZHKey”不存在时,set一个键为“ZHKey”的字符串键值对,返回1;若键“ZHKey”存在,则什么都不做,返回0
SETNX ZHKey 值

EXPIRE

  设置键的超时时间 

##为键设置一个超时时间,单位为秒,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。
EXPIRE ZHKey 60 #设置键为“ZHKey”的键值对,超时时间为60秒

DELETE

  删除指定的键值对

##删除键为“ZHKey”的键值对
DELETE ZHKey

  实现思想:(可参考此处

  • (1)获取锁的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为锁添加一个超时时间,超过该时间则自动释放锁,锁的value值为一个随机生成的UUID,通过此在释放锁的时候进行判断。
  • (2)获取锁的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取锁。
  • (3)释放锁的时候,通过UUID判断是不是该锁,若是该锁,则执行delete进行锁释放。
/**
 * Redis实现分布式锁
 */
public class RedisLock {
    //JedisPool(Jedis线程池)
    private final JedisPool jedisPool;

    /**
     * 构造方法实例化JedisPool
     *
     * @param jedisPool
     */
    public RedisLock(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }

    /**
     * 加锁
     *
     * @param lockName       锁的key
     * @param acquireTimeout 获取超时时间
     * @param timeout        锁的超时时间
     * @return 锁标识(即锁的值 , 用于释放锁时的校验)
     */
    public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
        //Jedis实例
        Jedis conn = null;
        //锁的值(用于释放锁时的校验)
        String redisValue = null;
        try {
            // 获取连接
            conn = jedisPool.getResource();
            // 随机生成一个randomValue
            String randomValue = UUID.randomUUID().toString();
            // 锁名,即key值
            String lockKey = "lock:" + lockName;
            // 超时时间,上锁后超过此时间则自动释放锁
            int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
            // 获取锁的超时时间,超过这个时间则放弃获取锁
            long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
            // 当处于锁的超时时间之内时,进行判断(在超时时间内或者方法体返回值之前,会一直处于while块中)
            while (System.currentTimeMillis() < end) {
                if (conn.setnx(lockKey, randomValue) == 1) {
                    //不存在当前键时,设置一个新的键值对,并设置超时时间
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                    // 返回randomValue值,用于释放锁时间确认
                    redisValue = randomValue;
                    return redisValue;
                }
                // 返回-1代表key没有设置超时时间,为key设置一个超时时间
                if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                }

                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        } catch (JedisException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //关闭Jedis
            if (conn != null) {
                conn.close();
            }
        }
        return redisValue;
    }

    /**
     * 释放锁
     *
     * @param lockName    锁的key
     * @param randomValue 释放锁的标识(即锁的值)
     * @return
     */
    public boolean releaseLock(String lockName, String randomValue) {
        //Jedis实例
        Jedis conn = null;
        // 锁名,即key值
        String lockKey = "lock:" + lockName;
        //锁是否释放成功标识
        boolean releaseFlag = false;
        try {
            // 获取连接
            conn = jedisPool.getResource();
            while (true) {
                // 监视lock,准备开始事务
                conn.watch(lockKey);
                // 通过前面返回的randomValue值判断是不是该锁,若是该锁,则删除,释放锁
                if (randomValue.equals(conn.get(lockKey))) {
                    //conn.multi()标记开始事务
                    Transaction transaction = conn.multi();
                    //删除键值对
                    transaction.del(lockKey);
                    //transaction.exec()执行事务块内命令,并返回结果集
                    List<Object> results = transaction.exec();
                    if (results == null) {
                        continue;
                    }
                    releaseFlag = true;
                }
                //解除watch对所有key的监控
                conn.unwatch();
                break;
            }
        } catch (JedisException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //关闭Jedis
            if (conn != null) {
                conn.close();
            }
        }
        return releaseFlag;
    }
}

业务实现代码块:

/**
 * 模拟使用redis实现分布式锁的业务代码
 */
public class redisLockService {

    //JedisPool池对象
    private static JedisPool pool = null;

    //Redis分布式锁对象
    private RedisLock lock = new RedisLock(pool);

    //静态代码块初始化JedisPool(最好放在配置文件中读取)
    static {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        // 设置最大连接数(表示同时最多有100个数据库连接)
        config.setMaxTotal(100);
        // 设置最大空闲数(表示连接池中最多可空闲maxIdle个连接 ,这里取值为20,表示即使没有数据库连接时依然可以保持20空闲的连接,而不被清除,随时处于待命状态。)
        config.setMaxIdle(8);
        // 设置最大连接等待时间
        config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
        // 在borrow一个jedis实例时,是否需要验证,若为true,则所有jedis实例均是可用的
        config.setTestOnBorrow(true);
        pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
    }

    public void lockSomeThings() {
        //加锁,返回锁的value值,供解锁时使用
        String redisValue = lock.lockWithTimeout("goodsStockReduce", 5000, 1000);
        //TODO 这里可添加需要使用分布式锁的代码(如库存扣减服务)
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
        //解锁
        lock.releaseLock("resource", redisValue);
    }
}

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转载自www.cnblogs.com/riches/p/12234153.html