Redis+在Linux中安装使用

一、安装

（一）、上传redis安装包

（二）、进入到rpmgcc文件下

cd remgcc/

进入之后

解压这26个包
命令：
rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force


安装之后的样子

查看信息 C语言
命令: gcc -v
没有就是 没有安装成功

查看信息 C++语言
命令: g++ -v

（三）、解压redis-3.2.5.tar.gz

==tar -zxvf redis-3.2.5.tar.gz ==

解压完之后进入进入 redis-3.2.5
命令
cd redis-3.2.5

在redis-3.2.5目录下——打
命令：
make

再打命令 make install

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进入到myredis文件下 cd /myredis

编辑文件 redis.conf
命令：
vim redis.conf

显现出行号
命令
:set nu

再按 shift+g
看到最后一行

在回到第一行
先按1 再按shift+g（回到第一行 如果回到第2行 [先按2 在按shift+g]）

找到 61行左右 把 bind 127.0.0.1 注掉

找到 80行左右 找到 protected-mode yes 把yes改成no（protected-mode：保护模式）

改成

将daemonize no 中 no改成yes （允许后台启动）

改

然后保存退出（:wq）

（四）、启动redis

启动的是 myredis文件下的redis.conf
命令：
redis-server /myredis/redis.conf


查看redis-server进程(ps 是查看所有进程)
命令：
ps -ef|grep redis-server

杀死进程
命令；
kill -9 你要杀死的进程号

kill -9 15528（我的是15528）

用客户端访问(现在是-p 集群需要指定端口号因为不止一个)
命令:

redis-cli -p 6379

退出 客户端访问
命令:
quit

二、Redis概念

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
使用命令 select 来切换数据库。如: select 8

统一密码管理，所有库同样密码。
dbsize：查看当前数据库的key的数量
flushdb：清空当前库
flushall：杀全部库

Redis是单线程+多路IO复用技术 https://blog.csdn.net/Happy_wu/article/details/80052617
linux IO多路复用有epoll， poll, select，epoll性能比其他几者要好。

名词比较绕口，理解涵义就好。一个epoll场景：一个酒吧服务员（一个线程），前面趴了一群醉汉，突然一个吼一声“倒酒”（事件），你小跑过去给他倒一杯，然后随他去吧，突然又一个要倒酒，你又过去倒上，就这样一个服务员服务好多人，有时没人喝酒，服务员处于空闲状态，可以干点别的玩玩手机。至于epoll与select，poll的区别在于后两者的场景中醉汉不说话，你要挨个问要不要酒，没时间玩手机了。io多路复用大概就是指这几个醉汉共用一个服务员。

其实“I/O多路复用”这个坑爹翻译可能是这个概念在中文里面如此难理解的原因。所谓的I/O多路复用在英文中其实叫 I/O multiplexing. 如果你搜索multiplexing啥意思，基本上都会出这个图：

于是大部分人都直接联想到"一根网线，多个sock复用" 这个概念，包括上面的几个回答， 其实不管你用多进程还是I/O多路复用， 网线都只有一根好伐。多个Sock复用一根网线这个功能是在内核＋驱动层实现的。
重要的事情再说一遍： I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态(对应空管塔里面的Fight progress strip槽)来同时管理多个I/O流. 发明它的原因，是尽量多的提高服务器的吞吐能力。
是不是听起来好拗口，看个图就懂了.

在同一个线程里面， 通过拨开关的方式，来同时传输多个I/O流， (学过EE的人现在可以站出来义正严辞说这个叫“时分复用”了）。

什么，你还没有搞懂“一个请求到来了，nginx使用epoll接收请求的过程是怎样的”， 多看看这个图就了解了。提醒下，ngnix会有很多链接进来， epoll会把他们都监视起来，然后像拨开关一样，谁有数据就拨向谁，然后调用相应的代码处理。

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了解这个基本的概念以后，其他的就很好解释了

select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现，之所以有这三个鬼存在，其实是他们出现是有先后顺序的。

三、3.常用五大数据类型简介

哪里去获得redis常见数据类型操作命令Http://redisdoc.com/

（一）、Redis键(key)（重点）

keys * 查看当前库所有key (匹配：keys *1)
exists key 判断某个key是否存在（exists ：存在 的意思）
type key 查看你的key是什么类型
del key 删除指定的key数据

（重点）expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间 （expire：到期）
应用：可以做验证码的过期时间

ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期

select 命令切换数据库（select 8 切换第九个）
dbsize 查看当前数据库的key的数量
flushdb 清空当前库
flushall 通杀全部库

（二）、Redis字符串(String)（重点）

String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M

set   <key>  <value>       添加键值对
get   <key>                查询对应键值
append  <key>  <value>     将给定的<value> 追加到原值的末尾
strlen  <key>               获得值的长度
setnx  <key>  <value>      只有在 key 不存在时    设置 key 的值
 
incr  <key>
	将 key 中储存的数字值增1   
	只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
decr  <key>
	将 key 中储存的数字值减1  
	只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
incrby / decrby  <key>  <步长>      将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
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原子性

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；
这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。
（1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。
（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。
Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。
案例：
java中的i++是否是原子操作？(不是)
i=0;两个线程分别对i进行++100次,值是多少？ （2~200）

mset  <key1>  <value1>  <key2>  <value2>  .....    
同时设置一个或多个 key-value对  
mget  <key1>   <key2>   <key3> .....              
同时获取一个或多个 value  
msetnx <key1>  <value1>  <key2>  <value2>  ..... 
同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。
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原子性，有一个失败则都失败

获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
setrange  <key>   <起始位置>   <value> 
用 <value>  覆写<key> 所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
 
setex  <key>  <过期时间>   <value> 
设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
getset <key>  <value>
以新换旧，设置了新值同时获得旧值。
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（三）、Redis列表(List)

单键多值
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）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

lpush/rpush  <key>  <value1>  <value2>  <value3> ....     从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop  <key>              从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush  <key1>  <key2>    从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
 
lrange <key> <start> <stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange <key> 0 -1              从0开始，-1表示获取所有
lindex <key> <index>          按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>                    获得列表长度 
 
linsert <key>  before <value>  <newvalue>      在<value>的后面插入<newvalue> 插入值
lrem <key> <n>  <value>                     从左边删除n个value(从左到右)
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（四）、Redis集合(Set)(重点)

  Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
  Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
  一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

sadd <key>  <value1>  <value2> ..... 
将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
smembers <key>                  取出该集合的所有值。
sismember <key>  <value>         判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0 
scard <key>                      返回该集合的元素个数。
srem <key> <value1> <value2> ....    删除集合中的某个元素。
（重点）spop <key>                       随机从该集合中吐出一个值。
srandmember <key> <n>            随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
sinter <key1> <key2>              返回两个集合的交集元素。
sunion <key1> <key2>             返回两个集合的并集元素。
sdiff <key1> <key2>               返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
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（五）、Redis哈希(Hash)

  Redis hash 是一个键值对集合。
  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。
类似Java里面的Map<String,Object>
  用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储

主要有以下2种存储方式：

hset <key>  <field>  <value>       给<key>集合中的  <field>键赋值<value>
hget <key1>  <field>              从<key1>集合<field> 取出 value 
hmset <key1>  <field1> <value1> <field2> <value2>...     批量设置hash的值
hexists <key1>  <field>             查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。 
hkeys <key>                       列出该hash集合的所有field
hvals <key>                       列出该hash集合的所有value
hincrby <key> <field>  <increment>   为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1   -1 
hsetnx <key>  <field> <value>       将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .
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（六）、Redis有序集合Zset(sorted set) （重点）

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

zadd  <key> <score1> <value1>  <score2> <value2>…
  将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zrange <key>  <start> <stop>  [WITHSCORES]   
  返回有序集 key 中， 下标  在<start> <stop>之间的元素
  start=0 ,stop=-1 是返回所有集合
  其中成员的位置按分数值递增(从小到大)来排序。
  带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。 
zrevrange <key>  <start> <stop>  [WITHSCORES]   (从大到小)降序

zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
  （返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 
	score 值递增(从小到大)次序排列。） 
	offset 相当于从第几个下标开始，count 每页显示几条

zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]               
  同上，改为从大到小排列。 
 
zincrby <key> <increment> <value>      为元素的score加上增量
 （increment 相当于 value的值加上多少分 ）
zrem  <key>  <value>                删除该集合下，指定值的元素 
zcount <key>  <min>  <max>          统计该集合，分数区间内的元素个数 
zrank <key>  <value>                 返回该值在集合中的排名，从0开始。
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案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？

四、Redis相关配置

自定义目录：/myredis/redis.conf

1.Units单位

配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit
大小写不敏感

2.INCLUDES包含

类似jsp中的include，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来

3. 网络相关配置

3.1.bind(重点)

默认情况bind=127.0.0.1只能接受本机的访问请求
不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问
生产环境肯定要写你应用服务器的地址；服务器是需要远程访问的，所以需要将其注释掉
如果开启了protected-mode，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的相应

保存配置，停止服务，重启启动查看进程，不再是本机访问了（可以是远程访问）。

3.2.protected-mode（protected：受保护的）(重点)

将本机访问保护模式设置no

3.3.Port（port：端口）(重点)

端口号，默认 6379

3.4.tcp-backlog(backlog:未完成的)

  设置tcp的backlog，backlog其实是一个连接队列，backlog队列总和=未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列。
  在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果

3.5.timeout (timeout：超时)

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭，0表示关闭该功能。即永不关闭。

3.6.tcp-keepalive（keepalive：保持连接）

对访问客户端的一种心跳检测，每个n秒检测一次。
单位为秒，如果设置为0，则不会进行Keepalive检测，建议设置成60

4. GENERAL通用（general:一般）

4.1.daemonize

是否为后台进程，设置为yes
守护进程，后台启动

yes 守护线程，后台启动，否则，前台启动

4.2.pidfile

存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件

存放服务器启启动后进程id

4.3.loglevel （日志级别）

指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，
默认为 notice

四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice 或者warning

4.4.logfile（日志文件名称）

指定——>日志文件名称

4.5.syslog-enabled (日志是否开启)

默认是 不开启 （开启会影响系统性能）

4.6.databases 16

  设定库的数量 默认16，默认数据库为0，可以使用SELECT <dbid>命令在连接上指定数据库id

5.SECURITY安全

5.1设置密码

访问密码的查看、设置和取消
在命令中设置密码，只是临时的。重启redis服务器，密码就还原了。
永久设置，需要再配置文件中进行设置。

6.LIMITS限制

6.1.maxclients (最大客户端连接数)

》设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
》默认情况下为10000个客户端。
》如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

6.2.maxmemory （redis最大内存，必须设置）

》建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机
》设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
》如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。
》但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

6.3.maxmemory-policy

》volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（LRU：最近最少使用）
》allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key
》volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键
》allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key
》volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key
》noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

6.4.maxmemory-samples

》设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。
》一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

五、5.Redis_Jedis_测试

5.1.Jedis所需要的jar包

  commons-pool2-2.4.2.jar
  jedis-2.9.0.jar

5.2.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

5.3.Jedis常用操作

5.3.1.创建动态的web工程

package com.jedis;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis =new Jedis("192.168.106.128",6379);
        String pong = jedis.ping();
        System.out.println("连接成功"+pong);
        jedis.close();
    }
}

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5.4.试相关数据类型

5.4.1.Jedis-API: Key

public class JedisTest {
    //连接redis
    Jedis jedis =new Jedis("192.168.106.128",6379);
    @Test
    public void testKey(){
        jedis.set("k1", "v1");
        jedis.set("k2", "v2");
        jedis.set("k3", "v3");
        Set<String> keys = jedis.keys("*");
        System.out.println(keys.size());
        for (String key : keys) {
            System.out.println(key);
        }
        System.out.println(jedis.exists("k1"));
        System.out.println(jedis.ttl("k1"));
        System.out.println(jedis.get("k1"));
    }
}

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5.4.2.Jedis-API: String

jedis.mset("str1","v1","str2","v2","str3","v3");
System.out.println(jedis.mget("str1","str2","str3"));
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5.4.3.Jedis-API: List

List<String> list = jedis.lrange("mylist",0,-1);
for (String element : list) {
System.out.println(element);
}
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5.4.4.Jedis-API: set

jedis.sadd("orders", "order01");
jedis.sadd("orders", "order02");
jedis.sadd("orders", "order03");
jedis.sadd("orders", "order04");
Set<String> smembers = jedis.smembers("orders");
for (String order : smembers) {
System.out.println(order);
}
jedis.srem("orders", "order02");
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5.4.5.Jedis-API: hash

jedis.hset("hash1","userName","lisi");
System.out.println(jedis.hget("hash1","userName"));
Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();
map.put("telphone","13810169999");
map.put("address","atguigu");
map.put("email","abc@163.com");
jedis.hmset("hash2",map);
List<String> result = jedis.hmget("hash2", "telphone","email");
for (String element : result) {
System.out.println(element);
}
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5.4.6.Jedis-API: zset

jedis.zadd("zset01", 100d, "z3");
jedis.zadd("zset01", 90d, "l4");
jedis.zadd("zset01", 80d, "w5");
jedis.zadd("zset01", 70d, "z6");
 
Set<String> zrange = jedis.zrange("zset01", 0, -1);
for (String e : zrange) {
System.out.println(e);
}
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六.Redis_Jedis_作业

6.1.作业完成一个手机验证码功能

要求：
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

6.2.CodeSenderServlet.java(作业)

package com.servlet;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import com.utils.VerifyCodeConfig;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class CodeSenderServlet extends HttpServlet {
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException {
		// 1获取参数验空
		String phoneNo = request.getParameter("phone_no");
		if (phoneNo == null) {
			return;
		}
		//-----------------------------------------------------------
		// 1.5验证发送次数3次，24小时
		// 获取计数器
		Jedis jedis = new Jedis(VerifyCodeConfig.HOST, VerifyCodeConfig.PORT);
		String countKey = VerifyCodeConfig.PHONE_PREFIX + phoneNo + VerifyCodeConfig.COUNT_SUFFIX;
		String countStr = jedis.get(countKey);
		// 验空
		if (countStr == null) {
			jedis.setex(countKey, VerifyCodeConfig.SECONDS_PER_DAY, "1");
		} else {
			// 判断是否3次
			int count = Integer.parseInt(countStr);
			if (count >= VerifyCodeConfig.COUNT_TIMES_1DAY) {
				jedis.close();
				response.getWriter().print("limit");
				return;
			} else {
				jedis.incr(countKey);
			}
		}
		//-----------------------------------------------------------
		// 2生成校验码,6位
		String code = getCode(VerifyCodeConfig.CODE_LEN);

		// 3保存校验码，120秒
		String codeKey = VerifyCodeConfig.PHONE_PREFIX + phoneNo + VerifyCodeConfig.PHONE_SUFFIX;
		jedis.setex(codeKey, VerifyCodeConfig.CODE_TIMEOUT, code);
		jedis.close();
		// 4发送
		System.out.println(code);
		// 5返回
		response.getWriter().print(true);

	}

	private String getCode(int len) {
		String code = "";
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			int rand = new Random().nextInt(10);
			code += rand;
		}
		return code;
	}

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6.3.CodeVerifyServlet.java(作业)

package com.servlet;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import com.utils.VerifyCodeConfig;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class CodeVerifyServlet extends HttpServlet {
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException {

		// 1获取参数2个，验空
		String phoneNo = request.getParameter("phone_no");
		String verifyCode = request.getParameter("verify_code");
		if (phoneNo == null || verifyCode == null) {
			return;
		}

		// 2 从redis获取校验码
		Jedis jedis = new Jedis(VerifyCodeConfig.HOST, VerifyCodeConfig.PORT);
		String codeKey = VerifyCodeConfig.PHONE_PREFIX + phoneNo + VerifyCodeConfig.PHONE_SUFFIX;
		String code = jedis.get(codeKey);
		jedis.close();
		
		// 3验证校验码
		if (verifyCode.equals(code)) {
			response.getWriter().print(true);
		}
	}

}

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6.4.SmsUtil.java

package com.utils;

import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.dysmsapi.model.v20170525.SendSmsRequest;
import com.aliyuncs.dysmsapi.model.v20170525.SendSmsResponse;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.exceptions.ServerException;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;

public class SmsUtil {

	// 产品名称:云通信短信API产品,开发者无需替换
	static final String product = "Dysmsapi";
	// 产品域名,开发者无需替换
	static final String domain = "dysmsapi.aliyuncs.com";

	// TODO 此处需要替换成开发者自己的AK(在阿里云访问控制台寻找)
	static final String accessKeyId = "LTAI3buexRAagkdy";
	static final String accessKeySecret = "A6hpWJbF3Zz6wj3jxuBe40Mwryt1Zz";

	public static String sendSms(String phonenum, String msg) {

		System.out.println(phonenum + ":" + msg + ":");

		// 初始化acsClient,暂不支持region化
		IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou", accessKeyId, accessKeySecret);
		try {
			DefaultProfile.addEndpoint("cn-hangzhou", "cn-hangzhou", product, domain);
		} catch (ClientException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		IAcsClient acsClient = new DefaultAcsClient(profile);
		// 组装请求对象-具体描述见控制台-文档部分内容
		SendSmsRequest req = new SendSmsRequest();
		// 必填:待发送手机号
		req.setPhoneNumbers(phonenum);
		// 必填:短信签名-可在短信控制台中找到
		req.setSignName("张老师短信服务");
		// 必填:短信模板-可在短信控制台中找到
		req.setTemplateCode("SMS_112475358");
		// 可选:模板中的变量替换JSON串,如模板内容为"亲爱的${name},您的验证码为${code}"时,此处的值为
		req.setTemplateParam("{\"name\":\"" + msg + "\"}");

		// hint 此处可能会抛出异常，注意catch
		SendSmsResponse rsp = null;
		try {
			rsp = acsClient.getAcsResponse(req);
		} catch (ServerException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (ClientException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println(phonenum + ":" + msg + ":" + rsp.getCode());

		return rsp.getCode();
	}
}

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6.5.VerifyCodeConfig.java

package com.utils;

public interface 	VerifyCodeConfig {

	public static String PHONE_PREFIX = "phoneno:"; // 前缀

	public static String PHONE_SUFFIX = ":code"; // 验证码key后缀

	public static String COUNT_SUFFIX = ":count"; // 计数器key后缀

	public static int CODE_LEN = 6; // 随机码长度

	public static int CODE_TIMEOUT = 120;// 随机码有效时间

	public static int COUNT_TIMES_1DAY = 3; // 单日最多发送次数

	public static int SECONDS_PER_DAY = 60 * 60 * 24; // 单日秒数

	public static String HOST = "192.168.106.128"; // 主机地址

	public static int PORT = 6379; // 端口号
}

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6.6.index.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
         pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
  <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  <title>Insert title here</title>
  <script src="${pageContext.request.contextPath}/static/jquery/jquery-3.1.0.js"></script>
  <link href="${pageContext.request.contextPath}/static/bs/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" />
  <script src="${pageContext.request.contextPath}/static/bs/js/bootstrap.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
  <div class="row">
    <div id="alertdiv" class="col-md-12">
      <form class="navbar-form navbar-left" role="search" id="codeform">
        <div class="form-group">
          <input type="text" class="form-control" placeholder="填写手机号" name="phone_no">
          <button type="button" class="btn btn-default" id="sendCode">发送验证码</button>
          <br> <font id="countdown" color="red"></font> <br>

          <input type="text" class="form-control" placeholder="填写验证码" name="verify_code">
          <button type="button" class="btn btn-default" id="verifyCode">确定</button>
          <font id="result" color="green"></font><font id="error" color="red"></font>
        </div>
      </form>
    </div>
  </div>
</div>
</body>
<script type="text/javascript">
  var t = 120;//设定倒计时的时间 120秒
  var interval;
  function refer() {
    $("#countdown").text("请于" + t + "秒内填写验证码 "); // 显示倒计时
    t--; // 计数器递减
    if (t <= 0) {
      clearInterval(interval);
      $("#countdown").text("验证码已失效，请重新发送！ ");
    }
  }

  $(function() {
    $("#sendCode").click(function() {
      $.post("${pageContext.request.contextPath}/CodeSenderServlet", $("#codeform").serialize(), function(data) {
        if (data == "true") {
          t = 120;
          clearInterval(interval);
          interval = setInterval("refer()", 1000);//启动1秒定时
        } else if (data == "limit") {
          clearInterval(interval);
          $("#countdown").text("单日发送超过次数！ ")
        }
      });
    });

    $("#verifyCode").click(function() {
      $.post("${pageContext.request.contextPath}/CodeVerifyServlet", $("#codeform").serialize(), function(data) {
        if (data == "true") {
          $("#result").attr("color", "green");
          $("#result").text("验证成功");
          clearInterval(interval);
          $("#countdown").text("")
        } else {
          $("#result").attr("color", "red");
          $("#result").text("验证失败");
        }
      });
    });

  });
</script>
</html>
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七.Redis_事务_锁机制_秒杀

7.1.Redis的事务定义

Redis事务是一个单独的隔离操作：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。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队

7.2.Multi、Exec、discard（组队 执行 取消）

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

（~）

组队成功，提交成功

组队阶段保存，提交失败

组队成功，提交有成功，有失败

7.3.事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

7.4.为什么要做成事务

想想一个场景：有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购

7.5.事务冲突的问题

7.5.1.例子

一个请求想给金额减8000
一个请求想给金额减5000
一个请求想给金额减1000

7.5.2.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 。

7.5.3.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。

7.5.4.WATCH key [key …]      （监视）

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
第一步： （乐观锁）
先创建一个模拟用户App （ money 有10000元）

第二步：模拟小红和小明 都有同一账户买东西

第二步：同时加 锁 加 事务

第三步：小红和小明同时买东西，小红买了两个ps4一共2000元，但是没有结算，小明买了个手机花了5000元，已经结算成功了

第四步：小红想提交时发现失败了 ，

第五步：查看账户余额还剩5000

7.5.5.unwatch （取消监视）

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

如果在执行 WATCH 命令之后， EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 UNWATCH 了。
http://doc.redisfans.com/transaction/exec.html

7.6.Redis事务三特性

》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。
》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
》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.Redis_事务_秒杀案例

8.1.解决计数器和人员记录的事务操作

8.2.Redis事务–秒杀并发模拟

使用工具ab模拟测试
CentOS6 默认安装
CentOS7需要手动安装

8.2.1.联网下载命令：yum install httpd-tools

8.2.2.无网络

（1） 进入cd /run/media/root/CentOS 7 x86_64/Packages（路径跟centos6不同）
（2） 顺序安装
apr-1.4.8-3.el7.x86_64.rpm
apr-util-1.5.2-6.el7.x86_64.rpm
httpd-tools-2.4.6-67.el7.centos.x86_64.rpm

8.2.3.测试及结果

8.2.3.1.通过浏览器测试

ab -n 1000 -c 100 http://192.168.106.1:8080/seckill
(-n :就是向服务器发送多少请求)
(-c :就是一次并发多少请求)

8.2.3.2.再通过ab测试

vim postfile 模拟表单提交参数,以&符号结尾;存放当前目录。
内容：prodid=0101&
命令：

ab -n 1000 -c 100 -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded' http://192.168.106.1:8080/seckill/doseckill

1
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-T ：是编码类型 在form表单里默认有

8.2.3.3.超卖

8.3.超卖问题

8.4.利用乐观锁淘汰用户，解决超卖问题。

//增加乐观锁
jedis.watch(qtkey);
 
//3.判断库存
String qtkeystr = jedis.get(qtkey);
if(qtkeystr==null || "".equals(qtkeystr.trim())) {
System.out.println("未初始化库存");
jedis.close();
return false ;
}
 
int qt = Integer.parseInt(qtkeystr);
if(qt<=0) {
System.err.println("已经秒光");
jedis.close();
return false;
//增加事务
Transaction multi = jedis.multi();
 
//4.减少库存
//jedis.decr(qtkey);
multi.decr(qtkey);
 
//5.加人
//jedis.sadd(usrkey, uid);
multi.sadd(usrkey, uid);
 
//执行事务
List<Object> list = multi.exec();
 
//判断事务提交是否失败
if(list==null || list.size()==0) {
System.out.println("秒杀失败");
jedis.close();
return false;
}
System.err.println("秒杀成功");
jedis.close();
}
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8.5.继续增加并发测试

8.5.1.连接有限制

ab -n 2000 -c 200 -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded' http://192.168.137.1:8080/seckill/doseckill
1

增加-r参数，-r Don’t exit on socket receive errors.

ab -n 2000 -c 100 -r -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded' http://192.168.137.1:8080/seckill/doseckill
1

8.5.2.已经秒光，可是还有库存

ab -n 2000 -c 100 -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded' http://192.168.137.1:8080/seckill/doseckill
1

已经秒光，可是还有库存。原因，就是乐观锁导致很多请求都失败。先点的没秒到，后点的可能秒到了

8.5.3.连接超时，通过连接池解决

8.5.4.连接池

节省每次连接redis服务带来的消耗，把连接好的实例反复利用。
通过参数管理连接的行为
代码见项目中

package com;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisPoolUtil {
	private static volatile JedisPool jedisPool = null;

	private JedisPoolUtil() {
	}

	public static JedisPool getJedisPoolInstance() {
		if (null == jedisPool) {
			synchronized (JedisPoolUtil.class) {
				if (null == jedisPool) {
					JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
					poolConfig.setMaxTotal(200);
					poolConfig.setMaxIdle(32);
					poolConfig.setMaxWaitMillis(100 * 1000);
					poolConfig.setBlockWhenExhausted(true);
					poolConfig.setTestOnBorrow(true);

					jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.106.128", 6379, 60000);

				}
			}
		}
		return jedisPool;
	}

	public static void release(JedisPool jedisPool, Jedis jedis) {
		if (null != jedis) {
			jedisPool.returnResource(jedis);
		}
	}

}

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链接池参数
》MaxTotal：控制一个pool可分配多少个jedis实例，通过pool.getResource()来获取；如果赋值为-1，则表示不限制；如果pool已经分配了MaxTotal个jedis实例，则此时pool的状态为exhausted。
》maxIdle：控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲)的jedis实例；
》MaxWaitMillis：表示当borrow一个jedis实例时，最大的等待毫秒数，如果超过等待时间，则直接抛JedisConnectionException；
》testOnBorrow：获得一个jedis实例的时候是否检查连接可用性（ping()）；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；

8.6.解决库存遗留问题

8.6.1.LUA脚本

Lua 是一个小巧的脚本语言，Lua脚本可以很容易的被C/C++ 代码调用，也可以反过来调用C/C++的函数，Lua并没有提供强大的库，一个完整的Lua解释器不过200k，所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言，而是作为嵌入式脚本语言。
很多应用程序、游戏使用LUA作为自己的嵌入式脚本语言，以此来实现可配置性、可扩展性。
这其中包括魔兽争霸地图、魔兽世界、博德之门、愤怒的小鸟等众多游戏插件或外挂。
https://www.w3cschool.cn/lua/

8.6.2.LUA脚本在Redis中的优势

将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。
LUA脚本是类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。
但是注意redis的lua脚本功能，只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用。
利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题
redis 2.6版本以后，通过lua脚本解决争抢问题，实际上是redis 利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题

九.Redis_事务_秒杀案例_代码

9.1.项目结构

9.2.Web.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_4_0.xsd"
         version="4.0">
<display-name>seckill</display-name>
<welcome-file-list>
    <welcome-file>index.html</welcome-file>
    <welcome-file>index.htm</welcome-file>
    <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
    <welcome-file>default.html</welcome-file>
    <welcome-file>default.htm</welcome-file>
    <welcome-file>default.jsp</welcome-file>
</welcome-file-list>
<servlet>
    <description></description>
    <display-name>doseckill</display-name>
    <servlet-name>doseckill</servlet-name>
    <servlet-class>com.SecKillServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
    <servlet-name>doseckill</servlet-name>
    <url-pattern>/doseckill</url-pattern>
</servlet-mapping>
</web-app>
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9.3.SecKillServlet

package com;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

public class SecKillServlet extends HttpServlet {
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {

		String userid = new Random().nextInt(50000) +"" ; 

		String prodid =request.getParameter("prodid");
		
//		boolean if_success=SecKill_redis.doSecKill(userid,prodid);
//		boolean if_success= SecKill_redis1.doSecKill(userid,prodid);
//		boolean if_success= SecKill_redis2.doSecKill(userid,prodid);
//		boolean if_success= SecKill_redisByScript.doSecKill(userid,prodid);

		response.getWriter().print(if_success);
	}
}

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9.4.第一版：简单版

package com;

import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.io.IOException;

//简单版：第一版      
//set sk:0101:qt 10   测试时需要先初始化库存
//get sk:0101:qt 查看库存
//smembers sk:0101:usr 查看秒到商品的会员
//del sk:0101:qt 删除

//实验一，存在超卖情况
public class SecKill_redis1 {

	private static final org.slf4j.Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SecKill_redis1.class);

	public static void main(String[] args) {

		Jedis jedis = new Jedis("192.168.106.128", 6379);

		System.out.println(jedis.ping());

		jedis.close();

	}

	public static boolean doSecKill(String uid, String prodid) throws IOException {

		//1.准备存储的key
		//拼key
		String qtkey = "sk:"+prodid+":qt";
		//秒 到商品的人
		String usrkey = "sk:"+prodid+":usr";
		
		System.out.println("qtkey:"+qtkey);
		System.out.println("usrkey:"+usrkey);
		
		//2.判断用户是否已经秒到，不能重复秒
		Jedis jedis = new Jedis("192.168.106.128",6379);
		if(jedis.sismember(usrkey, uid)) {//判断set集合中是否存在uid，如果存在，就表示已经秒过了，不能重复秒杀
			System.out.println("不能重复秒杀");
			jedis.close();
			return false ;
		}
		
		//3.判断库存
		String qtkeystr = jedis.get(qtkey);
		if(qtkeystr==null || "".equals(qtkeystr.trim())) {
			System.out.println("未初始化库存");
			jedis.close();
			return false ;
		}
		
		int qt = Integer.parseInt(qtkeystr);
		if(qt<=0) {
			System.out.println("已经秒光");
			jedis.close();
			return false;
		}
		
		//4.减少库存
		jedis.decr(qtkey);
		
		//5.加人
		jedis.sadd(usrkey, uid);		
		jedis.close();
		System.out.println("秒杀成功");
		
		return true;
	}

}

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老师点10次，正常秒杀
同学一起点试一试，秒杀也是正常的。这是因为还达不到并发的效果。
使用工具ab模拟并发测试，会出现超卖情况。查看库存会出现负数。

9.5.第二版：加事务-乐观锁(解决超卖),连接池

package com;

import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Transaction;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

//加事务-乐观锁,连接池,第二版：
public class SecKill_redis {

	private static final org.slf4j.Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SecKill_redis.class);

	public static void main(String[] args) {

		Jedis jedis = new Jedis("192.168.106.128", 6379);

		System.out.println(jedis.ping());

		jedis.close();

	}

	public static boolean doSecKill(String uid, String prodid) throws IOException {

		//1.准备存储的key
		//拼key
		String qtkey = "sk:"+prodid+":qt";
		String usrkey = "sk:"+prodid+":usr";
		
		//System.out.println("qtkey:"+qtkey);
		//System.out.println("usrkey:"+usrkey);
		
		//2.判断用户是否已经秒到，不能重复秒
		JedisPool jedisPool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();//解决连接超时问题
		// 判断该用户是否已经秒到了
		Jedis jedis = jedisPool.getResource();
		if(jedis.sismember(usrkey, uid)) {			
			System.out.println("不能重复秒杀");
			jedis.close();
			return false ;
		}
		
		//增加乐观锁
		jedis.watch(qtkey);
		
		//3.判断库存
		String qtkeystr = jedis.get(qtkey);
		if(qtkeystr==null || "".equals(qtkeystr.trim())) {
			System.out.println("未初始化库存");
			jedis.close();
			return false ;
		}
		
		int qt = Integer.parseInt(qtkeystr);
		if(qt<=0) {
			System.err.println("已经秒光");
			jedis.close();
			return false;
		}
		
		//增加事务
		Transaction multi = jedis.multi();
		
		//4.减少库存
		//jedis.decr(qtkey);
		multi.decr(qtkey);
		
		//5.加人
		//jedis.sadd(usrkey, uid);
		multi.sadd(usrkey, uid);
		
		//执行事务
		List<Object> list = multi.exec();
		
		//判断事务提交是否失败
		if(list==null || list.size()==0) {
			System.out.println("秒杀失败");
			jedis.close();
			return false;
		}
		
		
		System.err.println("秒杀成功");
		jedis.close();
		return true;
	}

}

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9.6.连接池工具类

package com;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisPoolUtil {
	private static volatile JedisPool jedisPool = null;

	private JedisPoolUtil() {
	}

	public static JedisPool getJedisPoolInstance() {
		if (null == jedisPool) {
			synchronized (JedisPoolUtil.class) {
				if (null == jedisPool) {
					JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
					poolConfig.setMaxTotal(200);
					poolConfig.setMaxIdle(32);
					poolConfig.setMaxWaitMillis(100 * 1000);
					poolConfig.setBlockWhenExhausted(true);
					poolConfig.setTestOnBorrow(true);

					jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.106.128", 6379, 60000);

				}
			}
		}
		return jedisPool;
	}

	public static void release(JedisPool jedisPool, Jedis jedis) {
		if (null != jedis) {
			jedisPool.returnResource(jedis);
		}
	}

}

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9.7.LUA脚本(解决库存遗留问题)

local userid=KEYS[1]; 
local prodid=KEYS[2];
local qtkey="sk:"..prodid..":qt";
local usersKey="sk:"..prodid.":usr'; 
local userExists=redis.call("sismember",usersKey,userid);
if tonumber(userExists)==1 then 
	  return 2;
end
local num= redis.call("get" ,qtkey);
if tonumber(num)<=0 then 
	  return 0; 
else 
	  redis.call("decr",qtkey);
	  redis.call("sadd",usersKey,userid);
end
	  return 1;
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9.8.采用LUA脚本调用Redis

package com;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

public class SecKillServlet extends HttpServlet {
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {

		String userid = new Random().nextInt(50000) +"" ; 

		String prodid =request.getParameter("prodid");
		
//		boolean if_success=SecKill_redis.doSecKill(userid,prodid);
//		boolean if_success= SecKill_redis1.doSecKill(userid,prodid);
//		boolean if_success= SecKill_redis2.doSecKill(userid,prodid);
		boolean if_success= SecKill_redisByScript.doSecKill(userid,prodid);

		response.getWriter().print(if_success);
	}
}

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package com;

import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class SecKill_redisByScript {

	private static final org.slf4j.Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SecKill_redisByScript.class);

	public static void main(String[] args) {

		JedisPool jedispool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();

		Jedis jedis = jedispool.getResource();
		System.out.println(jedis.ping());

		Set<HostAndPort> set = new HashSet<HostAndPort>();

		// doSecKill("201","sk:0101");

	}

	static String secKillScript = "local userid=KEYS[1];\r\n" + "local prodid=KEYS[2];\r\n"
			+ "local qtkey='sk:'..prodid..\":qt\";\r\n" + "local usersKey='sk:'..prodid..\":usr\";\r\n"
			+ "local userExists=redis.call(\"sismember\",usersKey,userid);\r\n" + "if tonumber(userExists)==1 then \r\n"
			+ "   return 2;\r\n" + "end\r\n" + "local num= redis.call(\"get\" ,qtkey);\r\n"
			+ "if tonumber(num)<=0 then \r\n" + "   return 0;\r\n" + "else \r\n" + "   redis.call(\"decr\",qtkey);\r\n"
			+ "   redis.call(\"sadd\",usersKey,userid);\r\n" + "end\r\n" + "return 1";

	static String secKillScript2 = "local userExists=redis.call(\"sismember\",\"{sk}:0101:usr\",userid);\r\n"
			+ " return 1";

	public static boolean doSecKill(String uid, String prodid) throws IOException {

		JedisPool jedispool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();

		Jedis jedis = jedispool.getResource();

		// String sha1= .secKillScript;
		String sha1 = jedis.scriptLoad(secKillScript);

		Object result = jedis.evalsha(sha1, 2, uid, prodid);

		String reString = String.valueOf(result);
		if ("0".equals(reString)) {
			System.err.println("已秒光！！");
		} else if ("1".equals(reString)) {
			System.out.println("秒杀成功！！！！");
		} else if ("2".equals(reString)) {
			System.err.println("该用户已抢过！！");
		} else {
			System.err.println("秒杀异常！！");
		}

		jedis.close();

		return true;

	}

}

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9.9.秒杀主页面：Index.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
         pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
  <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  <title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<h1>HUAWEI MATE 30 5G!!!  1元秒杀！！！
</h1>


<form id="msform" action="${pageContext.request.contextPath}/doseckill">
  <input type="hidden" id="prodid" name="prodid" value="0101">
  <input type="button"  id="miaosha_btn" name="seckill_btn" value="秒杀点我"/>
</form>

</body>
<script  type="text/javascript" src="${pageContext.request.contextPath}/script/jquery/jquery-3.1.0.js"></script>
<script  type="text/javascript">
  $(function(){
    $("#miaosha_btn").click(function(){
      var url=$("#msform").attr("action");
      $.post(url,$("#msform").serialize(),function(data){
        if(data=="false"){
          alert("抢光了" );
          $("#miaosha_btn").attr("disabled",true);
        }
      } );
    })
  })
</script>
</html>
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十.Redis_Jedis_事务乐观锁_案例

10.1.事务提交

10.1.1.日常

package com.atguigu.redis.test;
 
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Response;
import redis.clients.jedis.Transaction;
 
public class Test03 {
  public static void main(String[] args)   {
     Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
     
     //监控key，如果改动了事务就被放弃
     /*3
     jedis.watch("serialNum");
     jedis.set("serialNum","s#####################");
     jedis.unwatch();*/
     
     Transaction transaction = jedis.multi();//被当作一个命令进行执行
     Response<String> response = transaction.get("serialNum");
     transaction.set("serialNum","s002");
     response = transaction.get("serialNum");
     transaction.lpush("list3","a");
     transaction.lpush("list3","b");
     transaction.lpush("list3","c");
     
     transaction.exec();
     //2 transaction.discard();
     System.out.println("serialNum***********"+response.get());
  }
}
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10.1.2.加锁

public class TestTransaction {
 
  public boolean transMethod() {
     Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
     int balance;// 可用余额
     int debt;// 欠额
     int amtToSubtract = 10;// 实刷额度
 
     jedis.watch("balance");
     //jedis.set("balance","5");//此句不该出现，讲课方便。模拟其他程序已经修改了该条目
     balance = Integer.parseInt(jedis.get("balance"));
     if (balance < amtToSubtract) {
       jedis.unwatch();
       System.out.println("modify");
       return false;
     } else {
       System.out.println("***********transaction");
       Transaction transaction = jedis.multi();
       transaction.decrBy("balance", amtToSubtract);
       transaction.incrBy("debt", amtToSubtract);
       transaction.exec();
       balance = Integer.parseInt(jedis.get("balance"));
       debt = Integer.parseInt(jedis.get("debt"));
 
       System.out.println("*******" + balance);
       System.out.println("*******" + debt);
       return true;
     }
  }
 
  /**
   * 通俗点讲，watch命令就是标记一个键，如果标记了一个键， 在提交事务前如果该键被别人修改过，那事务就会失败，这种情况通常可以在程序中重新再尝试一次。
   * 首先标记了键balance，然后检查余额是否足够，不足就取消标记，并不做扣减； 足够的话，就启动事务进行更新操作，
   * 如果在此期间键balance被其它人修改， 那在提交事务（执行exec）时就会报错， 程序中通常可以捕获这类错误再重新执行一次，直到成功。
   */
  public static void main(String[] args) {
     TestTransaction test = new TestTransaction();
     boolean retValue = test.transMethod();
     System.out.println("main retValue-------: " + retValue);
  }
} 
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十一.Redis持久化之RDB

11.1.总体介绍

官网介绍：http://www.redis.io

Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。
 RDB（Redis DataBase）
 AOF（Append Of File）

11.2.RDB（Redis DataBase）

11.2.1.官网介绍

11.2.2.RDB是什么

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘， 也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里

11.2.3.备份是如何执行的

  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。

11.2.4.Fork

  Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
  在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
  一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。

11.2.5.dump.rdb文件

在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb

11.2.6.配置位置

rdb文件的保存路径，也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下
在247行改成：dir “/myredis/”

11.2.7.如何触发RDB快照；保持策略

11.2.7.1.配置文件中默认的快照配置

11.2.7.2.命令save VS bgsave

save ：save时只管保存，其它不管，全部阻塞。手动保存。不建议。
bgsave：Redis会在后台异步进行快照操作， 快照同时还可以响应客户端请求。
可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

11.2.7.3.flushall命令

执行flushall命令，也会产生dump.rdb文件，但里面是空的，无意义

11.2.7.4.SNAPSHOTTING快照

11.2.7.5.Save

格式：save 秒钟 写操作次数
RDB是整个内存的压缩过的Snapshot，RDB的数据结构，可以配置复合的快照触发条件，
默认是1分钟内改了1万次，或5分钟内改了10次，或15分钟内改了1次。
禁用:
不设置save指令，或者给save传入空字符串

11.2.7.6.stop-writes-on-bgsave-error

当Redis无法写入磁盘的话，直接关掉Redis的写操作。推荐yes.

11.2.7.6.1.rdbcompression 压缩文件

对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。
如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。推荐yes.

11.2.7.7.rdbchecksum 检查完整性

在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，
但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能
推荐yes.

11.2.7.7.1.rdb的备份

先通过config get dir 查询rdb文件的目录
将*.rdb的文件拷贝到别的地方

11.2.7.7.1.1.rdb的恢复

  ①关闭Redis
  ②先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb
  ③启动Redis, 备份数据会直接加载

11.2.8.优势

  ①适合大规模的数据恢复
  ②对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
  ③节省磁盘空间
  ④恢复速度快

11.2.9.劣势

  ①Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑
  ②虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能.
  ③在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改

11.2.10.如何停止

动态停止RDB：redis-cli config set save “” #save后给空值，表示禁用保存策略

11.2.11.小总结

十二.Redis持久化之AOF

12.1.AOF（Append Only File）

12.1.1.官网

12.1.2.AOF是什么

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(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

12.1.3.AOF默认不开启

可以在redis.conf中配置文件名称，默认为 appendonly.aof
AOF文件的保存路径，同RDB的路径一致。

12.1.4.AOF和RDB同时开启，redis听谁的？

AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）
如何验证：将数据flushall，然后停止redis，将rdb文件恢复，查看数据是不是之前备份的rdb文件中的数据。如果是，说明RDB起作用，否则，AOF起作用。

12.1.5.AOF启动/修复/恢复

  AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。

正常恢复
  修改默认的appendonly no，改为yes
  将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录：config get dir)
  恢复：重启redis然后重新加载
异常恢复
  修改默认的appendonly no，改为yes
  如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof --fix appendonly.aof进行恢复
  备份被写坏的AOF文件


  恢复：重启redis，然后重新加载

12.1.6.AOF同步频率设置

appendfsync always
  始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志;性能较差但数据完整性比较好
appendfsync everysec
  每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。
appendfsync no
  redis不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。

12.1.7.Rewrite压缩

Rewrite压缩是什么：
AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩， 只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof
重写原理，如何实现重写
AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)， 遍历新进程的内存中数据，每条记录有一条的Set语句。重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件， 而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似。
no-appendfsync-on-rewrite：
重写时是否可以运用appendfsync，用默认no即可，保证数据安全性。
例如：将复杂多个步骤操作的结果，采用简单一个步骤进行操作，减少aop文件大小。


触发机制，何时重写

Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发

重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。

auto-aof-rewrite-percentage：设置重写的基准值，文件达到100%时开始重写（文件是原来重写后文件的2倍时触发）

auto-aof-rewrite-min-size：设置重写的基准值，最小文件64MB。达到这个值开始重写。
例如：文件达到70MB开始重写，降到50MB，下次什么时候开始重写？

系统载入时或者上次重写完毕时，Redis会记录此时AOF大小，设为base_size,

如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下，Redis会对AOF进行重写。

12.1.8.优势

①:备份机制更稳健，丢失数据概率更低。
②:可读的日志文本，通过操作AOF稳健，可以处理误操作。

12.1.9.劣势

①：比起RDB占用更多的磁盘空间。
②：恢复备份速度要慢。
③：每次读写都同步的话，有一定的性能压力。
④：存在个别Bug，造成恢复不能。

12.1.10.小总结

12.2.总结(Which one)

12.2.1.用哪个好

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。

12.2.2.官网建议

①：RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储

②：AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.

③：Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大

④：只做缓存：如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式.

⑤：同时开启两种持久化方式

⑥：在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据, 因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.

⑦：RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？

⑧：作者建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份)， 快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。

⑨：性能建议:
因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 900 1这条规则。

如果Enable AOF，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。
代价,一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。
只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上。
默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。

如果不Enable AOF，仅靠Master-Slave Replication实现高可用性也可以。能省掉一大笔IO也减少了rewrite时带来的系统波动。
代价是如果Master/Slave同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个Master/Slave中的RDB文件，载入较新的那个。
新浪微博就选用了这种架构

十三.Redis_主从复制(重点)

13.1.Redis_主从复制是什么

13.1.1.官网

主从复制:
主机数据更新后根据配置和策略， 自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主

13.2.能干嘛

读写分离，性能扩展
容灾快速恢复

13.3.怎么玩：主从复制

13.3.1.新建redis6379.conf，填写以下内容

touch redis6379.conf （创建文件）

include /myredis/redis.conf
pidfile /myredis/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb

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13.3.2.新建redis6380.conf，填写以下内容

include /myredis/redis.conf
pidfile /myredis/redis_6380.pid
port 6380
dbfilename dump6380.rdb

1
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3
4
5

13.3.3.新建redis6381.conf，填写以下内容

include /myredis/redis.conf
pidfile /myredis/redis_6381.pid
port 6381
dbfilename dump6381.rdb
1
2
3
4

slave-priority 10
设置从机的优先级，值越小，优先级越高，用于选举主机时使用。默认100

13.3.4.启动三台redis服务器

13.3.5.查看系统进程，看看三台服务器是否启动

13.3.6.查看三台主机运行情况

13.3.7.配从(库)不配主(库)

拷贝多个redis.conf文件include(写绝对路径)
开启daemonize yes
Pid文件名字pidfile
指定端口port
Log文件名字
dump.rdb名字dbfilename
Appendonly 关掉或者换名字

13.3.8.info replication

13.3.9.打印主从复制的相关信息

13.3.10.slaveof

在从机 执行 slaveof <ip> <port>

13.3.11.成为某个实例的从服务器

13.3.12.在6380和6381上执行: slaveof 127.0.0.1 6379

13.3.13.在主机上写，在从机上可以读取数据

13.3.14.在从机上写数据报错

13.3.15.主机挂掉，重启就行，一切如初

13.3.16.从机重启需重设：slaveof 127.0.0.1 6379

可以将配置增加到文件中。永久生效。

13.4.常用3招

13.4.1.一主二仆

切入点问题？slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来，那之前的k1,k2,k3是否也可以复制？

从机是否可以写？set可否？

主机shutdown后情况如何？从机是上位还是原地待命？

主机又回来了后，主机新增记录，从机还能否顺利复制？

其中一台从机down后情况如何？依照原有它能跟上大部队吗？

复制原理
每次从机联通后，都会给主机发送sync(同步)指令
主机立刻进行存盘操作，发送RDB文件给从机
从机收到RDB文件后覆盖自己的RDB文件，进行全盘加载
之后每次主机的写操作，都会立刻发送给从机，从机执行相同的命令

13.4.2.薪火相传(了解)

上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。

用 slaveof  <ip>  <port>
中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的
风险是一旦某个slave宕机，后面的slave都没法备份
主机挂了，从机还是从机，无法写数据了
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13.4.3.反客为主（了解）

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。
用 slaveof no one 将从机变为主机。

13.5.复制原理

①：Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令
②：Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令， 在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步
③：全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
④：增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步
⑤：但是只要是重新连接master,一次完全同步（全量复制)将被自动执行

13.6.哨兵模式(sentinel)(重点)

13.6.1.哨兵模式(sentinel)是什么

反客为主的自动版，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

13.6.2.怎么玩(使用步骤)

13.6.2.1.调整为一主二仆模式，6379带着6380、6381

13.6.2.2.自定义的/myredis目录下新建sentinel.conf文件，名字绝不能错

13.6.2.3.配置哨兵,填写内容

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
1

其中mymaster为监控对象起的服务器名称， 1 为至少有多少个哨兵同意迁移的数量。

13.6.2.4.启动哨兵

/usr/local/bin
redis做压测可以用自带的redis-benchmark工具
执行redis-sentinel /myredis/sentinel.conf

13.6.2.5.当主机挂掉，从机选举中产生新的主机

(大概10秒左右可以看到哨兵窗口日志，切换了新的主机)
哪个从机会被选举为主机呢？根据优先级别：slave-priority
原主机重启后会变为从机。

13.6.2.6.复制延时

由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

13.6.3.故障恢复

优先级在redis.conf中默认：slave-priority 100，值越小优先级越高
偏移量是指获得原主机数据最全的
每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid

13.6.4.主从复制

public static void main(String[] args) throws InterruptedException   {
     Jedis jedis_M = new Jedis("127.0.0.1",6379);
     Jedis jedis_S = new Jedis("127.0.0.1",6380);
     
     jedis_S.slaveof("127.0.0.1",6379);
     
     jedis_M.set("k6","v6");
     Thread.sleep(500);
     System.out.println(jedis_S.get("k6"));
}
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十四.Redis集群

14.1.问题

容量不够，redis如何进行扩容？
并发写操作， redis如何分摊？
另外，主从模式，薪火相传模式，主机宕机，导致ip地址发生变化，应用程序中配置需要修改对应的主机地址、端口等信息。
之前通过代理主机来解决，但是redis3.0中提供了解决方案。就是无中心化集群配置。

14.2.什么是集群

Redis 集群实现了对Redis的水平扩容，即启动N个redis节点，将整个数据库分布存储在这N个节点中，每个节点存储总数据的1/N。
Redis 集群通过分区（partition）来提供一定程度的可用性（availability）： 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯， 集群也可以继续处理命令请求。

14.3.安装ruby环境14个安装包

14.3.1.能上网

执行yum install ruby
执行yum install rubygems

14.3.2.不能上网（推荐）

cd /run/media/root/CentOS 7 x86_64/Packages（路径跟centos6不同） 获取rpm包
拷贝到/opt/rpmruby/目录下，并cd到此目录

首先，将启动的redis服务器都关闭： killall redis-server，把哨兵和客户端也都杀死
执行：rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force
按照依赖安装各个rpm包14个

14.4.拷贝redis-3.2.0.gem到/opt目录下

14.5.执行： gem install --local redis-3.2.0.gem

14.6.删除持久化数据

将rdb,aof文件都删除掉。

14.7.制作6个实例，6379,6380,6381,6389,6390,6391

14.7.1.配置基本信息

开启daemonize yes
Pid文件名字
指定端口
Log文件名字
Dump.rdb名字
Appendonly 关掉或者换名字

include /myredis/redis.conf
pidfile /myredis/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb
logfile /myredis/redis6379.log

cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6379.conf
cluster-node-timeout 15000
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14.7.2.redis cluster配置修改

cluster-enabled yes 打开集群模式
cluster-config-file nodes-6379.conf 设定节点配置文件名
  （nodes-6379.conf：这个文件自动生成）
cluster-node-timeout 15000 设定节点失联时间，超过该时间（毫秒），集群自动进行主从切换。

14.7.3.修改好redis6379.conf文件，拷贝多个redis.conf文件

14.7.4.使用查找替换修改另外5个文件

例如：:%s/6379/6380

14.7.5.启动6个redis服务

14.8.将六个节点合成一个集群

组合之前，请确保所有redis实例启动后，nodes-xxxx.conf文件都生成正常

合体：

cd  /opt/redis-3.2.5/src
1

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.106.128:6379 192.168.106.128:6380 192.168.106.128:6381 192.168.106.128:6389 192.168.106.128:6390 192.168.106.128:6391
1

此处不要用127.0.0.1， 请用真实IP地址
–replicas 1 采用最简单的方式配置集群，一台主机，一台从机，正好三组。

普通方式登录
可能直接进入读主机，存储数据时，会出现MOVED重定向操作。所以，应该以集群方式登录。

14.9.-c 采用集群策略连接，设置数据会自动切换到相应的写主机

14.10.通过 cluster nodes 命令查看集群信息

14.11.redis cluster 如何分配这六个节点?

一个集群至少要有三个主节点。
选项 --replicas 1 表示我们希望为集群中的每个主节点创建一个从节点。
分配原则尽量保证每个主数据库运行在不同的IP地址，每个从库和主库不在一个IP地址上。

14.12.什么是slots

一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，
集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽， 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和 。
集群中的每个节点负责处理一部分插槽。 举个例子， 如果一个集群可以有主节点， 其中：
节点 A 负责处理 0 号至 5460 号插槽。
节点 B 负责处理 5461 号至 10922 号插槽。
节点 C 负责处理 10923 号至 16383 号插槽。

14.13.在集群中录入值

在redis-cli每次录入、查询键值，redis都会计算出该key应该送往的插槽，如果不是该客户端对应服务器的插槽，redis会报错，并告知应前往的redis实例地址和端口。
redis-cli客户端提供了–c 参数实现自动重定向
如 redis-cli -c –p 6379 登入后，再录入、查询键值对可以自动重定向。
不在一个slot下的键值，是不能使用mget,mset等多键操作。

可以通过{}来定义组的概念，从而使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot中去。

14.14.查询集群中的值

CLUSTER KEYSLOT <key> 计算键 key 应该被放置在哪个槽上。
CLUSTER COUNTKEYSINSLOT <slot> 返回槽 slot 目前包含的键值对数量。  
CLUSTER GETKEYSINSLOT <slot> <count> 返回 count 个 slot 槽中的键。
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14.15.故障恢复

如果主节点下线？从节点能否自动升为主节点？注意：15秒超时

主节点恢复后，主从关系会如何？主节点回来变成从机。

如果所有某一段插槽的主从节点都宕掉，redis服务是否还能继续?
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为yes ，那么 ，整个集群都挂掉
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为no ，那么，该插槽数据全都不能使用，也无法存储。
redis.conf中的参数 cluster-require-full-coverage

14.16.集群的Jedis开发

即使连接的不是主机，集群会自动切换主机存储。主机写，从机读。
无中心化主从集群。无论从哪台主机写的数据，其他主机上都能读到数据。

public class JedisClusterTest {
  public static void main(String[] args) { 
     Set<HostAndPort> set =new HashSet<HostAndPort>();
     set.add(new HostAndPort("192.168.31.211",6379));
     JedisCluster jedisCluster=new JedisCluster(set);
     jedisCluster.set("k1", "v1");
     System.out.println(jedisCluster.get("k1"));
  }
}
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14.17.Redis 集群提供了以下好处

实现扩容
分摊压力
无中心配置相对简单

14.18.Redis 集群的不足

多键操作是不被支持的
多键的Redis事务是不被支持的。lua脚本不被支持
由于集群方案出现较晚，很多公司已经采用了其他的集群方案，而代理或者客户端分片的方案想要迁移至redis cluster，需要整体迁移而不是逐步过渡，复杂度较大。