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一、概述
- 存储方式：key-value
- 支持的数据类型：string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。
- 新数据类型：
- Bitmaps–使用二进制单位，实现对位的操作，通过数据偏移量来计算
- HyPerLogLog–适用于需要去重和计数的基数问题
- Geospatial–适用于元素的二维坐标（经纬度）操作
- Redis支持各种不同方式的排序。
- 操作支持原子性
- 数据缓存在内存中
- 支持主从同步
- 端口号默认：6379
- 默认16个数据库，类似数组下标从0开始，初始默认使用0号库
- Redis是单线程+多路IO复用技术
二、安装
自行到官网：http://redis.io/下载当前系统支持版本：Windows/Linux
三、启动
前台（窗口）启动：
- 在 /bin下，redis-server （缺点：当关闭当前服务窗口后redis服务将关闭，优点：可以实时查看redis服务状态日志信息）
后台启动：
- 拷贝配置文件到指定目录：cp /opt/redis-3.2.5/redis.conf /myredis
- 修改配置文件 开启后台启动 vi redis.conf –>daemonize no 改为daemonize yes
- 使用修改后的配置文件启动 redis-server myredis/redis.conf
- 查看redis线程是否存在：ps -ef |grep redis
四、访问
#redis-cli 即可进入客户端
#ping 若出现pong 则通
#shutdown 关闭服务
#flushdb 清空当前库
#flushall 通杀全部库
#dbsize查看当前数据库的key的数量
#select dbid来切换数据库。如: select 8
五、Redis_Jedis 测试
引入依赖
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| <dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
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连接Redis注意事项
禁用Linux的防火墙：Linux(CentOS7)里执行命令
systemctl stop/disable firewalld.service
redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no
测试程序：demo.class
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import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("192.168.137.3",6379);
String pong = jedis.ping();
System.out.println("连接成功："+pong);
jedis.close();
}
}
|
可以完成手机验证码功能
1、输入手机号，点击发送后随机生成6位数字码，2分钟有效
2、输入验证码，点击验证，返回成功或失败
3、每个手机号每天只能输入3次（设置数据过期时间）
整合Springboot
引入依赖
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<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
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配置redis
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spring.redis.host=192.168.140.136
spring.redis.port=6379
spring.redis.database= 0
spring.redis.timeout=1800000
spring.redis.lettuce.pool.max-active=20
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
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添加配置类
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| @EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
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);
template.setConnectionFactory(factory);
template.setKeySerializer(redisSerializer);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
return template;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
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);
RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
.disableCachingNullValues();
RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
.cacheDefaults(config)
.build();
return cacheManager;
}
}
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测试类
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| @RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping
public String testRedis() {
redisTemplate.opsForValue().set("name","lucy");
String name = (String)redisTemplate.opsForValue().get("name");
return name;
}
}
|
六、分布式事务锁
乐观锁
- 乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。
悲观锁
- 悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
七、redis事务的三大特性
①单独的隔离操作
- 事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
②没有隔离级别的概念
- 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
③不保证原子性
- 事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚
八、持久化
redis提供两种持久化方式：RDB、AOF
如何执行备份：
Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到 一个临时文件中，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，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式（实时<可以控制时间间隔>进行持久化操作）更加的高效。RDB****的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
小结：官方推荐两个都启用。如果对数据不敏感，可以选单独用RDB。不建议单独用 AOF，因为可能会出现Bug。如果只是做纯内存缓存，可以都不用。
九、分布式
主从复制
哨兵模式：能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。
redis集群：实现扩容、分摊压力、无中心配置相对简单；缺点：不支持多键操作、不支持Lua脚本
十、应用问题
缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。
- 解决：对空值进行缓存、设置可访问的白名单、采用布隆过滤器、实时监控
缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
缓存雪崩：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
- 解决：创建多级缓存架构、使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、将缓存失效时间分散开