学前小故事

 缓存过期 && 缓存淘汰

 缓存穿透 && 布隆过滤器

 缓存击穿 && 缓存雪崩

 数据库和缓存保证一致性

  先更新数据库，再更新缓存

  先更新缓存，再更新数据库

   先更新数据库，还是先删除缓存？

    先删除缓存，再更新数据库

    先更新数据库，再删除缓存

     先更新数据库，再删除缓存（失败）

      重试机制

      订阅 MySQL binlog

redis安装及使用

redis数据结构

redis配置文件

 持久化

redis事务

redis主从复制

redis分布式锁

redis桌面管理器

redis性能测试

redisAPI

Java redis常用方法介绍

学前小故事

[我是redis]

你好，我是Redis，一个叫Antirez的男人把我带到了这个世界上。

说起我的诞生，跟关系数据库MySQL还挺有渊源的。

在我还没来到这个世界上的时候，MySQL过的很辛苦，互联网发展的越来越快，它容纳的数据也越来越多，用户请求也随之暴涨，而每一个用户请求都变成了对它的一个又一个读写操作，MySQL是苦不堪言。尤其是到“双11”、“618“这种全民购物狂欢的日子，都是MySQL受苦受难的日子。

据后来MySQL告诉我说，其实有一大半的用户请求都是读操作，而且经常都是重复查询一个东西，浪费它很多时间去进行磁盘I/O。

后来有人就琢磨，是不是可以学学CPU，给数据库也加一个缓存呢？于是我就诞生了！

出生不久，我就和MySQL成为了好朋友，我们俩常常携手出现在后端服务器中。

应用程序们从MySQL查询到的数据，在我这里登记一下，后面再需要用到的时候，就先找我要，我这里没有再找MySQL要。

为了方便使用，我支持好几种数据结构的存储：

* String
* Hash
* List
* Set
* SortedSet
* Bitmap

因为我把登记的数据都记录在内存中，不用去执行慢如蜗牛的I/O操作，所以找我要比找MySQL要省去了不少的时间呢。

可别小瞧这简单的一个改变，我可为MySQL减轻了不小的负担！随着程序的运行，我缓存的数据越来越多，有相当部分时间我都给它挡住了用户请求，这一下它可乐得清闲自在了！

有了我的加入，网络服务的性能提升了不少，这都归功于我为数据库挨了不少枪子儿。

缓存过期 && 缓存淘汰

[缓存过期 && 缓存淘汰]

不过很快我发现事情不妙了，我缓存的数据都是在内存中，可是就算是在服务器上，内存的空间资源还是很有限的，不能无节制的这么存下去，我得想个办法，不然吃枣药丸。

不久，我想到了一个办法：给缓存内容设置一个超时时间，具体设置多长交给应用程序们去设置，我要做的就是把过期了的内容从我里面删除掉，及时腾出空间就行了。

超时时间有了，我该在什么时候去干这个清理的活呢？

最简单的就是定期删除，我决定100ms就做一次，一秒钟就是10次！

我清理的时候也不能一口气把所有过期的都给删除掉，我这里面存了大量的数据，要全面扫一遍的话那不知道要花多久时间，会严重影响我接待新的客户请求的！

时间紧任务重，我只好随机选择一部分来清理，能缓解内存压力就行了。

就这样过了一段日子，我发现有些个键值运气比较好，每次都没有被我的随机算法选中，每次都能幸免于难，这可不行，这些长时间过期的数据一直霸占着不少的内存空间！气抖冷！

我眼里可揉不得沙子！于是在原来定期删除的基础上，又加了一招：

那些原来逃脱我随机选择算法的键值，一旦遇到查询请求，被我发现已经超期了，那我就绝不客气，立即删除。

这种方式因为是被动式触发的，不查询就不会发生，所以也叫惰性删除！

可是，还是有部分键值，既逃脱了我的随机选择算法，又一直没有被查询，导致它们一直逍遥法外！而于此同时，可以使用的内存空间却越来越少。

而且就算退一步讲，我能够把过期的数据都删除掉，那万一过期时间设置的很长，还没等到我去清理，内存就吃满了，一样要吃枣药丸，所以我还得想个办法。

我苦思良久，终于憋出了个大招：内存淘汰策略，这一次我要彻底解决问题！

我提供了8种策略供应用程序选择，用于我遇到内存不足时该如何决策：

* noeviction：返回错误，不会删除任何键值
* allkeys-lru：使用LRU算法删除最近最少使用的键值
* volatile-lru：使用LRU算法从设置了过期时间的键集合中删除最近最少使用的键值
* allkeys-random：从所有key随机删除
* volatile-random：从设置了过期时间的键的集合中随机删除
* volatile-ttl：从设置了过期时间的键中删除剩余时间最短的键
* volatile-lfu：从配置了过期时间的键中删除使用频率最少的键
* allkeys-lfu：从所有键中删除使用频率最少的键

有了上面几套组合拳，我再也不用担心过期数据多了把空间撑满的问题了~

缓存穿透 && 布隆过滤器

[缓存穿透 && 布隆过滤器]

我的日子过的还挺舒坦，不过MySQL大哥就没我这么舒坦了，有时候遇到些烦人的请求，查询的数据不存在，MySQL就要白忙活一场！不仅如此，因为不存在，我也没法缓存啊，导致同样的请求来了每次都要去让MySQL白忙活一场。我作为缓存的价值就没得到体现啦！这就是人们常说的缓存穿透。

这一来二去，MySQL大哥忍不住了：“唉，兄弟，能不能帮忙想个办法，把那些明知道不会有结果的查询请求给我挡一下”

这时我想到了我的另外一个好朋友：布隆过滤器

我这位朋友别的本事没有，就擅长从超大的数据集中快速告诉你查找的数据存不存在（悄悄告诉你，我的这位朋友有一点不靠谱，它告诉你存在的话不能全信，其实有可能是不存在的，不过它他要是告诉你不存在的话，那就一定不存在）。

我把这位朋友介绍给了应用程序，不存在的数据就不必去叨扰MySQL了，轻松帮忙解决了缓存穿透的问题。

缓存击穿 && 缓存雪崩

[缓存击穿 && 缓存雪崩]

这之后过了一段时间太平日子，直到那一天···

有一次，MySQL那家伙正优哉游哉的摸鱼，突然一大堆请求给他怼了过去，给他打了一个措手不及。

一阵忙活之后，MySQL怒气冲冲的找到了我，“兄弟，咋回事啊，怎么一下子来的这么猛”

我查看了日志，赶紧解释到：“大哥，实在不好意思，刚刚有一个热点数据到了过期时间，被我删掉了，不巧的是随后就有对这个数据的大量查询请求来了，我这里已经删了，所以请求都发到你那里来了”

“你这干的叫啥事，下次注意点啊”，MySQL大哥一脸不高兴的离开了。

这一件小事我也没怎么放在心上，随后就抛之脑后了，却没曾想几天之后竟捅了更大的篓子。

那一天，又出现了大量的网络请求发到了MySQL那边，比上一次的规模大得多，MySQL大哥一会儿功夫就给干趴下了好几次！

等了好半天这一波流量才算过去，MySQL才缓过神来。

“老弟，这一次又是什么原因？”，MySQL大哥累的没了力气。

“这一次比上一次更不巧，这一次是一大批数据几乎同时过了有效期，然后又发生了很多对这些数据的请求，所以比起上一次这规模更大了”

MySQL大哥听了眉头一皱，“那你倒是想个办法啊，三天两头折磨我，这谁顶得住啊？”

“其实我也很无奈，这个时间也不是我设置的，要不我去找应用程序说说，让他把缓存过期时间设置的均匀一些？至少别让大量数据集体失效”

“走，咱俩一起去”

后来，我俩去找应用程序商量了，不仅把键值的过期时间随机了一下，还设置了热点数据永不过期，这个问题缓解了不少。哦对了，我们还把这两次发生的问题分别取了个名字：缓存击穿和缓存雪崩。

我们终于又过上了舒适的日子···

数据库和缓存保证一致性

一天，老板说「最近公司的用户越来越多了，但是服务器的访问速度越来越差的，阿旺帮我优化下，做好了给你画个饼！」。

程序员阿旺听到老板口中的「画饼」后就非常期待，没有任何犹豫就接下了老板给的这个任务。

阿旺登陆到了服务器，经过一番排查后，确认服务器的性能瓶颈是在数据库。

这好办，给服务器加上 Redis，让其作为数据库的缓存。

这样，在客户端请求数据时，如果能在缓存中命中数据，那就查询缓存，不用在去查询数据库，从而减轻数据库的压力，提高服务器的性能。

阿旺有了这个想法后，就准备开始着手优化服务器，但是挡在在他前面的是这样的一个问题。

由于引入了缓存，那么在数据更新时，不仅要更新数据库，而且要更新缓存，这两个更新操作存在前后的问题：

• 先更新数据库，再更新缓存；

• 先更新缓存，再更新数据库；

先更新数据库，再更新缓存

[先更新数据库，还是先更新缓存？]

阿旺没想到太多，他觉得最新的数据肯定要先更新数据库，这样才可以确保数据库里的数据是最新的，于是他就采用了「先更新数据库，再更新缓存」的方案。

阿旺经过几个夜晚的折腾，终于「优化好了服务器」，然后就直接上线了，自信心满满跑去跟老板汇报。

老板不懂技术，自然也没多虑，就让后续阿旺观察下服务器的情况，如果效果不错，就跟阿旺谈画饼的事情。

阿旺观察了好几天，发现数据库的压力大大减少了，访问速度也提高了不少，心想这事肯定成的了。

好景不长，突然老板收到一个客户的投诉，客户说他刚发起了两次更新年龄的操作，但是显示的年龄确还是第一次更新时的年龄，而第二次更新年龄并没有生效。

老板立马就找了阿旺，训斥着阿旺说：「这么简单的更新操作，都有 bug？我脸往哪儿放？你的饼还要不要了？」

听到自己准备到手的饼要没了的阿旺瞬间就慌了，立马登陆服务器排查问题，阿旺查询缓存和数据库的数据后发现了问题。

数据库的数据是客户第二次更新操作的数据，而缓存确还是第一次更新操作的数据，也就是出现了数据库和缓存的数据不一致的问题。

这个问题可大了，阿旺经过一轮的分析，造成缓存和数据库的数据不一致的现象，是因为并发问题！

举个例子，比如「请求 A 」和「请求 B 」两个请求，同时更新「同一条」数据，则可能出现这样的顺序：

A 请求先将数据库的数据更新为 1，然后在更新缓存前，请求 B 将数据库的数据更新为 2，紧接着也把缓存更新为 2，然后 A 请求更新缓存为 1。

此时，数据库中的数据是 2，而缓存中的数据却是 1，出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。

先更新缓存，再更新数据库

[先更新缓存，再更新数据库？]

那换成「先更新缓存，再更新数据库」这个方案，还会有问题吗？

依然还是存在并发的问题，分析思路也是一样。

假设「请求 A 」和「请求 B 」两个请求，同时更新「同一条」数据，则可能出现这样的顺序：

A 请求先将缓存的数据更新为 1，然后在更新数据库前，B 请求来了， 将缓存的数据更新为 2，紧接着把数据库更新为 2，然后 A 请求将数据库的数据更新为 1。

此时，数据库中的数据是 1，而缓存中的数据却是 2，出现了缓存和数据库中的数据不一致的现象。

所以，无论是「先更新数据库，再更新缓存」，还是「先更新缓存，再更新数据库」，这两个方案都存在并发问题，当两个请求并发更新同一条数据的时候，可能会出现缓存和数据库中的数据不一致的现象。

先更新数据库，还是先删除缓存？

[先更新数据库，还是先删除缓存？]

阿旺定位出问题后，思考了一番后，决定在更新数据时，不更新缓存，而是删除缓存中的数据。然后，到读取数据时，发现缓存中没了数据之后，再从数据库中读取数据，更新到缓存中。

阿旺想的这个策略是有名字的，是叫 Cache Aside 策略，中文是叫旁路缓存策略。

该策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。

写策略的步骤：

• 更新数据库中的数据
• 删除缓存中的数据

读策略的步骤：

• 如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据
• 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户

阿旺在想到「写策略」的时候，又陷入更深层次的思考，到底该选择哪种顺序呢？

• 先删除缓存，再更新数据库；

• 先更新数据库，再删除缓存。

阿旺这次经过上次教训，不再「想当然」的乱选方案，因为老板这次给的饼很大啊，必须把握住。

于是阿旺用并发的角度来分析，看看这两种方案哪个可以保证数据库与缓存的数据一致性。

先删除缓存，再更新数据库

[先删除缓存，再更新数据库]

阿旺还是以用户表的场景来分析。

假设某个用户的年龄是 20，请求 A 要更新用户年龄为 21，所以它会删除缓存中的内容。这时，另一个请求 B 要读取这个用户的年龄，它查询缓存发现未命中后，会从数据库中读取到年龄为 20，并且写入到缓存中，然后请求 A 继续更改数据库，将用户的年龄更新为 21。

最终，该用户年龄在缓存中是 20（旧值），在数据库中是 21（新值），缓存和数据库的数据不一致。

可以看到，先删除缓存，再更新数据库，在「读 + 写」并发的时候，还是会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

先更新数据库，再删除缓存

[先更新数据库，再删除缓存]

继续用「读 + 写」请求的并发的场景来分析。

假如某个用户数据在缓存中不存在，请求 A 读取数据时从数据库中查询到年龄为 20，在未写入缓存中时另一个请求 B 更新数据。它更新数据库中的年龄为 21，并且清空缓存。这时请求 A 把从数据库中读到的年龄为 20 的数据写入到缓存中。

最终，该用户年龄在缓存中是 20（旧值），在数据库中是 21（新值），缓存和数据库数据不一致。

从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。

因为缓存的写入通常要远远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。

而一旦请求 A 早于请求 B 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。

所以，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以保证数据一致性的。

而且阿旺为了确保万无一失，还给缓存数据加上了「过期时间」，就算在这期间存在缓存数据不一致，有过期时间来兜底，这样也能达到最终一致。

阿旺思考到这一步后，觉得自己真的是个小天才，因为他竟然想到了个「天衣无缝」的方案，他二话不说就采用了这个方案，又经过几天的折腾，终于完成了。

他自信满满的向老板汇报，已经解决了上次客户的投诉的问题了。老板觉得阿旺这小伙子不错，这么快就解决问题了，然后让阿旺在观察几天。

先更新数据库，再删除缓存（失败）

事情哪有这么顺利呢？结果又没过多久，老板又收到客户的投诉了，说自己明明更新了数据，但是数据要过一段时间才生效，客户接受不了。

老板面无表情的找上阿旺，让阿旺尽快查出问题。

阿旺得知又有 Bug 就更慌了，立马就登录服务器去排查问题，查看日志后得知了原因。

「先更新数据库， 再删除缓存」其实是两个操作，前面的所有分析都是建立在这两个操作都能同时执行成功，而这次客户投诉的问题就在于，在****删除缓存（第二个操作）的时候失败了，导致缓存中的数据是旧值。

好在之前给缓存加上了过期时间，所以才会出现客户说的过一段时间才更新生效的现象，假设如果没有这个过期时间的兜底，那后续的请求读到的就会一直是缓存中的旧数据，这样问题就更大了。

所以新的问题来了，如何保证「先更新数据库 ，再删除缓存」这两个操作能执行成功？

阿旺分析出问题后，慌慌张张的向老板汇报了问题。

老板知道事情后，又给了阿旺几天来解决这个问题，画饼的事情这次没有再提了。

阿旺会用什么方式来解决这个问题呢？

老板画的饼事情，能否兑现给阿旺呢？

[如何保证两个操作都能执行成功？]

这次用户的投诉是因为在删除缓存（第二个操作）的时候失败了，导致缓存还是旧值，而数据库是最新值，造成数据库和缓存数据不一致的问题，会对敏感业务造成影响。

举个例子，来说明下。

应用要把数据 X 的值从 1 更新为 2，先成功更新了数据库，然后在 Redis 缓存中删除 X 的缓存，但是这个操作却失败了，这个时候数据库中 X 的新值为 2，Redis 中的 X 的缓存值为 1，出现了数据库和缓存数据不一致的问题。

那么，后续有访问数据 X 的请求，会先在 Redis 中查询，因为缓存并没有 诶删除，所以会缓存命中，但是读到的却是旧值 1。

其实不管是先操作数据库，还是先操作缓存，只要第二个操作失败都会出现数据一致的问题。

问题原因知道了，该怎么解决呢？有两种方法：

• 重试机制
• 订阅 MySQL binlog，再操作缓存

重试机制

重试机制

我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。

• 如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。

• 如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

举个例子，来说明重试机制的过程。

订阅 MySQL binlog

订阅 MySQL binlog，再操作缓存

「先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。

于是我们就可以通过订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除，阿里巴巴开源的 Canal 中间件就是基于这个实现的。

Canal 模拟 MySQL 主从复制的交互协议，把自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，MySQL 收到请求后，就会开始推送 Binlog 给 Canal，Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用。

下图是 Canal 的工作原理：

所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点，都是采用异步操作缓存。

redis安装及使用

1. windows安装redis

   1. 下载地址

      https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

   2. 使用步骤

      • 解压

      
      • 启动服务端临时服务

       打开cmd，进入到刚才解压到的目录，启动临时服务：redis-server.exe redis.windows.conf

       通过这个命令，会创建redis临时服务，不会在window Service列表出现redis服务名称和状态，此窗口关闭，服务会自动关闭。

      • 启动客户端临时服务

       打开另一个cmd窗口，进入到刚才解压到的目录，启动临时服务： || redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

       测试非关系型数据库redis是否部署成功，存入 键值对为name zhangsan 的数据 get name 即从redis 中获取键为Name 的 value 值。
      

      • 打开redis.windows.conf，进行持久化配置、端口修改、登录密码等配置
      • 自定义windows服务，脱离cmd窗口限制
      • 安装redis图形化管理界面
      • 简单主从redis服务器搭建

   3. 相关截图 [解压阶段]

      2.文件名简要
      

      [注]redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择，这里我们下载 Redis-x64-3.2.100.zip压缩包到 D 盘redis文件夹下。

      [注]redis.windows.conf是redis的配置文件,用于持久化配置,端口修改等配置。

   4. 相关截图 [部署阶段]

      3.redis自定义windows服务安装,脱离cmd启动的局限;进入redis安装目录，安装服务 ||
      redis-server.exe --service-install redis.windows.conf --service-name redisserver1 --loglevel verbose

      
      4.查看服务安装状况 || cmd窗口 ->win+r -> services.msc

      [注]
      启动服务：redis-server.exe --service-start --service-name redisserver1
      停止服务：redis-server.exe --service-stop --service-name redisserver1
      卸载服务：redis-server.exe --service-uninstall--service-name redisserver1

      主从服务器

      将d盘下新建一个文件夹叫redis2，把redis文件夹的东西拷贝到redis2文件夹下，将
      redis-windows.conf配置文件中的ip 和端口号改一下，然后按照上面的步骤安装一个服务
      即可
      
      设置密码，redis-windows.conf配置文件中，找到 #requirepass foobared 
      #号去掉，requirepass 密码
      之后再启动服务后，要使用redis就需要输入密码了
      

      

2. linux安装redis

   https://redis.io/				安装包下载地址		
   
   tar -zxvf redis-5.0.8.tar.gz 	解压安装包
   
   yum install gcc- c++			(redis目录下)安装环境
   
   gcc -v							(redis目录下)		
   
   make							(redis目录下)
   
   make install					(redis目录下)
   
   cd /usr/local/bin				
   
   mkdir FeraoRedisConfig			(bin 目录下)
   
   cp /usr/redis/redis-5.0.8/redis.conf  FeraoRedisConfig	
   								(bin 目录下)之后使用这个配置文件进行启动
   
   vim redis.conf					（FeraoRedisConfig目录下）
   								 redis默认不是后台启动的，需要修改配置文件
   								 更改daemonize yes
   
   redis-server FeraoRedisConfig/redis.conf
   								(/usr/local/bin目录下)
   								通过指定配置文件启动
   
   redis-cli -p 6379				(/usr/local/bin目录下)
   								使用redis-cli进行测试连接
   
   ping							测试是否连接成功
   
   ps -ef|grep redis				新开一个窗口，查看后台进程
   
   shutdown						关闭redis连接（关闭redi服务步骤一）
   
   exit							退出（关闭redi服务步骤二）
   

Redis

1. 基础知识

   1. 基础命令

      dbsize					当前redis库的大小
      
      select 7				切换redis库
      
      keys *					当前redis库存储的所有key
      
      flushdb					清除当前redis库中所有数据
      
      flushall				清除全部redis库中数据
      
      config get requirepass	当前使用的密码
      				
      set requirepass "123456"设置密码
      				
      auth 123456				输入密码
      
      info replication		查看当前库的信息
      

   2. 细节

      1. redis默认有16个数据库(配置文件中内容)，默认使用的是第0个
      
      2. redis是单线程的
      
      	redis是基于内存操作，CPU不是redis性能瓶颈，redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽。
      	
      	并且redis是c语言写的，官方提供的数据未100000+的QPS,完全不比同样是使用key-value
      
      	的memecache差
      

redis 数据结构

redis存储的是(key,value)格式数据，其中Key都是字符串，value有5种不同的数据结构

* String
* List
* Set
* SortedSet
* Hash
* Bitmap

1. String（字符串）

   操作	命令
   存储	set key value
   获取	get key
   删除	del key

   

2. List（List有序列表）

   操作	命令
   存储（将元素加入列表左表 ）	lpush key value
   存储（将元素加入列表右边 ）	rpush key value
   获取	lrange key start end
   删除（ 删除列表最左边的元素，并将元素返回）	lpop key
   删除（删除列表最右边的元素，并将元素返回）	rpop key

   

   

3. Set（Set集合）

   不允许重复元素

   操作	命令
   存储	sadd key value
   获取	smembers key
   删除(删除集合中某个元素)	srem key value

4. SortedSet（有序Set集合结构）

   不允许重复元素，且元素有顺序，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

   操作	命令
   存储	zadd key score value
   获取	zrange key start end
   删除	zrem key value

   

5. Hash（哈希结构）

   操作	命令
   存储	hset key field value
   获取(获取指定的field对应的值 )	hget key field
   获取(获取所有的field和value )	hgetall key
   删除	hdel key field

   

6. Bitmap（）

在此基础上redis提供了通用的命令：

redis 配置文件

1. 单位

   

2. 引入配置文件
   

3. 网络

   bind 127.0.0.1			绑定的ip
   	
   protected-mode yew		保护模式
   	
   port 6379				端口设置					
   

4. 通用 GENERAL

   Daemonize yes			以守护进程的方式进行，默认是no,开发者需要自己开启为yes
   	
   pidfile /var/run/redis_6379.pid
   							如果以后台的方式运行，我们就需要制定一个pid文件
   	
   loglevel notice			日志水平(debug、verbose、notice、warning)
   	
   logfile ""				日志的文件位置名
   	
   databases 16			数据库的数量，默认是16个数据库
   	
   always-show-logo yes	是否总是显示Logo
   

5. 快照

   # 持久化，在规定时间内执行了多少次操作，则会持久化到文件rdb.aof
   # redis是内存数据库，如果没有持久化，那么数据断点及失
   	
   save 900 1		如果900s内，至少有一个Key进行了修改，redis进行持久化操作
   	
   save 300 10		如果300s内，至少10个key进行了修改，redis进行持久化操作
   	
   save 60 10000	如果60s内，至少10000个key进行了修改，redis进行进行持久化操作
   	
   stop-writes-on-bgsave-error yes	持久化如果出错，是否还需要继续工作
   	
   rdbcompression yes				是否压缩rdb文件，需要消耗一些cpu资源
   		
   rdbchecksum yes					保有rdb文件的时候，进行错误的检查校验
   	
   dir ./							文件保存的目录
   

6. SECURITY(安全)

   requirepass 123456
   

7. CLIENTS(限制)

   	maxclients 10000		设置能连接上redis的最大客户端的数量
   	
   	maxmemory <bytes>		redis配置最大的内存容量
   	
   	maxmemory-policy noeviction
   							内存到达上限之后的处理策略
   	
   		1.volatile-1ru: 	只对设置了过期时间的Key进行LRU(默认值)
   		2.allkeys-1ru		删除1ru算法的key
   		3.volatile-random	随机删除即将过期key
   		4.allkeys-random	随机删除
   		5.volatile-ttl		删除即将过期的
   		6.noeviction		永不过期，返回错误
   

8. APPEND ONLY MODE (aof配置)

   	appendonly no		默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分庆康下，rdb够用
   	
   	appendfilename "appendonly.aof"
   						持久化的文件的名字
   	
   	# appendfsync always
   						每次修改都会sync，消耗性能
   	
   	appendfsync everysec
   						每次执行一次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
   

   [注]redis启动时就通过配置文件来启动

持久化

redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以redis提供了持久化功能。
持久化功能分为RDB、AOF两种方式，在redis.windows.conf配置文件中可进行设置。

1. RDB模式

   默认方式，不需要进行配置，在一定的间隔时间中，检测key的变化情况，然后持久化数据。由于间隔时间进行操作，意外宕机时最后一次数据会丢失。

   1. 配置方式

      save 900 1 --> 900秒（15分钟）后，如果至少有1个键发生变化
      save 300 10 --> 300秒（5分钟）后，如果至少有10个键发生变化
      save 60 10000 --> 60秒(1分钟)后，如果至少有10000个键发生变化
      

   2. 触发机制

      • sava的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
      • 执行fushall命令，也会触发我们的rdb规则
      • 退出redis，也会产生rdb文件

   3. 恢复方式

      只需要将rdb文件放在redis启动目录下即可，redis启动的时候回自动检测dump.rdb，恢复数据

2. AOF模式

   默认不开启，需要手动配置，AOF每一次修改都同步数据，文件的完整性更好；

   1. 配置方式

      appendonly yes (开启aof)
      appendfsync no (关闭aof，不进行持久化)
      appendfsync always （每一次操作都进行持久化）
      appendfsync everysec （每间隔一秒进行一次持久化）

      

同时开启两种持久化方式时，redis会优先载入aof文件来恢复原始的数据。

因为rdb文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化rdb，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 900 1 这一条规则

redis掌握流程

nosql数据模型

CAP

BASE

五大基本数据类型

	String
		
	List

	Set

	Hash

	ZSet

三大特殊数据类型

	geo

	hyperloglog

	bitmap

Redis配置详解

Redis事务操作

Redis实现订阅发布

Redis主从复制

Redis哨兵模式（现在公司中所有的集群都用哨兵模式）

缓存穿透及解决方案

缓存击穿及解决方案

缓存雪崩及解决方案

基础API之Jedis详解

Springboot集成Redis操作

Redis的实践分析

redis 事务

开启事务(multi)，将一组命令入队，然后执行事务（exec）即可。

redis事务执行有以下四种情况：

• 正常执行事务
• 放弃事务
• 编译型异常（代码有问题命令出错，事务中所有的命令都不会被执行）
• 运行时异常(IO异常，如果事务队列中存在逻辑问题，那么执行命令的时候，其他命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常)

redis主从复制

将一个 Redis 实例（称为主节点）的数据复制到其他 Redis 实例（称为从节点）的过程，叫做主从复制。主从复制可以实现的功能有：

• 数据备份
• 读写分离
• 负载均衡

主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到从机的 master/slave 机制，Master 以写为主，Slave 以读为主。主少从多、主写从读、读写分离、主写同步复制到从。

1. 主从复制的方式

   主节点将数据同步到从节点的方式有两种：

   • 全量复制：主节点将所有数据发送给从节点进行复制，适用于从节点第一次复制数据

   • 增量复制：主节点只发送最新的修改数据给从节点进行复制，适用于从节点已经复制过数据

redis分布式锁

1. [set NX]命令

   向Redis中添加一个key，只用当key不存在的时候才添加并返回1，存在则不添加返回0，该命令是原子性的。
   如进程A获得锁并没有删除锁的Key时，进程B获取锁就会失败。

   通常会在NX后增加 PX 30000参数，用于设置超时时间，防止进程A中断，锁无法释放，导致系统中谁也拿不到锁。

redis 桌面管理器

链接：https://pan.baidu.com/s/1BE5SCyoF3IPetWKMhBQzwQ

密码：d4d8

Redis Desktop Manager 0.8的版本强烈建议你切换成0.9.3最后一版不收费的版本。用0.8版本进行1万条数据查询时经常卡死，或者链接超时。0.9.3却不会卡死很流畅。

redis 性能测试

redis-benchmark，官方自带的性能测试工具，位于redis所在目录

	redis-benchmark命令参数
	
		-h		指定服务器主机名
	
		-p		指定服务器端口
	
		-s		指定服务器socket
	
		-c		指定并发连接数
	
		-n		指定请求数
	
		-d		以字节的形式指定set/get值的数据大小
	
		-k		1=keep alive 0=reconnect
	
		-r		set/get/incr 使用随机key，sadd使用随机值
	
		-p		通过管道传输请求
	
		-q		强制退出redis,仅显示query/sec值
	
		--csv	以csv格式输出
	
	自定义测试选项
	
		redis-server FeraoRedisConfig/redis.conf				启动redis服务
	
		redis-cli -p 6379										启动客户端
	
		redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000	发出测试命令(bin目录下)

redis API

1.单个reids中API的测试

2.JedisPool连接redis(单机)

3.集群reids中API的测试

4.jedisCluster连接redis(集群)

单个reids中API的测试

测试key - value 的数据

/**
 * 单机环境Redis操作：一台Redis服务器
 */
public class Standalone {
   
    private static Jedis jedis;
    static {
   
        jedis = new Jedis("192.168.56.180", 6379);
        jedis.auth("123456"); // 之前我在redis配置中配置了权限密码，这里需要设置
    }

    /**
     * 测试key - value 的数据
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testKey() throws InterruptedException {
   
        System.out.println("清空数据："+jedis.flushDB());
        System.out.println("判断某个键是否存在："+jedis.exists("username"));
        System.out.println("新增<'username','wukong'>的键值对："+jedis.set("username", "wukong"));
        System.out.println("是否存在:"+jedis.exists("name"));
        System.out.println("新增<'password','password'>的键值对："+jedis.set("password", "password"));
        Set<String> keys = jedis.keys("*");
        System.out.println("系统中所有的键如下："+keys);
        System.out.println("删除键password:"+jedis.del("password"));
        System.out.println("判断键password是否存在："+jedis.exists("password"));
        System.out.println("设置键username的过期时间为5s:"+jedis.expire("username", 5));
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        System.out.println("查看键username的剩余生存时间："+jedis.ttl("username"));
        System.out.println("移除键username的生存时间："+jedis.persist("username"));
        System.out.println("查看键username的剩余生存时间："+jedis.ttl("username"));
        System.out.println("查看键username所存储的值的类型："+jedis.type("username"));
    }

    /***
     * 字符串操作
     * memcached和redis同样有append的操作，但是memcached有prepend的操作，redis中并没有。
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testString() throws InterruptedException {
   
        jedis.flushDB();
        System.out.println("===========增加数据===========");
        System.out.println(jedis.set("key1",