浅学一下Redis_redis能否存储null

NoSQL概述

NoSQL特点

1、方便拓展（数据之间没有关系）

2、大数据量高性能（Redis一秒可以读11万次，写8万次）

3、数据类型多样性（不需要事先设计数据库，随取随用）

NoSQL四大分类

Key：Value

Redis

memecache

文档

MongoDB:MongoDB是关系型数据库和非关系型数据库的中间产品，MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的

ConthDB

列存储数据库

HBase

图关系型数据库

不是存储图片的数据库，存储的是关系

Neo4j,InfoGrid

Redis入门

概述

Remote Dictionary Server远程数据字典

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

Redis的作用

1、内存存储（断电即失），持久化（RDB、AOF）

2、效率高，可用于高缓存

3、发布订阅系统

4、地图信息分析

5、计时器、计数器

特性

1、数据多样性

2、持久化

3、集群

4、事务

Linux安装

官网：http://www.redis.io/

中文网站：http://www.redis.cn/

1、在网站中下载压缩包

2、将压缩包上传至服务器并解压

tar -zxvf xxx

3、省略。。。

使用测试：

redis-cli -p 6379

keys * 查看所有的key

查看Redis的进程是否启动

ps -ef|grep redis

关闭Redis的服务

在Redis中使用shutdown

测试性能

redis-benchmark是一个压力测试工具

redis-benchmark 参数

基础知识

Redis有16个数据库，默认使用第0个

select 3 #切换数据库

DBSIZE #查看数据库大小

flushdb #清空当前数据库

flushall #清空所有数据库

Redis为什么是单线程的：Redis的瓶颈不在于CUP，在于内存和网络带宽，既然单线程可以实现，那么就使用单线程，而且单线程可以节省掉切换线程所带来的开销

Redis为什么单线程还这么快：Redis的数据全部放在内存中，单线程的效率是最高的

其他命令

exists key #查看key是否存在

move name 1 #移除1号数据库中key为name的数据

expire name 10 #将name的过期时间设置为10秒

ttl name #查看name剩余的过期时间

setex key 10 value #设置key并且设置过期时间

setnx key value #如果不存在key则设置，如果存在，则不设置

mset k1 v1 k2 v2 #批量设置多个值

mget k1 k2 #批量获取多个值

msetnx #批量如果不存在设置（原子性，要么全部成功，要么全部失败）

五大数据类型

String

append name “hello” #向key为name的值后面追加字符串“hello”

strlen name #显示key为name的值的长度

incr num #自增

decr num #自减

incrby num 10 #增加10

getrange name 0 3 #截取前4个字符

getrange name 0 -1 #获取key为name的全部值

getset key value #先get再set

List

所有List相关的命令都是以L开头的

List底层数据结构为链表

lpush list one two three #将一个或多个值存入链表

​ rpush #从右边开始插入数据

lrange list 0 -1 #获取链接的所有值，倒序排列

lpop list 2#移除左边2个值

rpop #移除右边第一个值

lindex list 0#根据下标获取数据

llen list #获取链表长度

lrem list 2 three #移除list列表中最后两个three

ltrim list 0 2 #保留前三个数据，其他数据删除

rpoplpush oldlist newlist #将oldlist中最右边的数据移到newlist最左边

lset list 0 newitem #将llist中下标为0的数据更新为newitem

linsert list before three six #在list列表中，在three左边插入一个six

​ after # 在右边插入

Set

sadd set set1 set2 set3 set2 set4 #向set中批量添加数据

smembers set #查看set中的全部数据

sismember set set3 #查看set中是否存在set3这个值

scard set #获取set的尺寸

srem set set2 set3 #移除set中set2和set3这两个数据

srandmember set 2 #从set中随机获取2个数据

spop set 2 #随机移除2个数据，默认移除一个

smove set set2 set6 # 将set6这个数据从set集合移动到set2这个集合中

sdiff set1 set2 #查看差集，以set1为核心，查看set1在set2中没有的数据

sinter set1 set2 #查看交集

sunion set1 set2 #查看并集

ZSet

有序集合

zadd set 1 value #添加数据，score为1

zrange 0 -1 #显示所有

ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf #排序，从负无穷到正无穷根据score进行排序

​ withscore #显示的结果带上score

zrem salary a #移除zset中的某个值

Hash

key-map

hset map f1 v1 f2 v2 #设置一个hash类型的数据

hget map f1 #取出key为map，filed为f1的值

hgetall map #获取map的所有键值对

hdel map f1 #删除map中key为f1的数据

hlen map #获取map的字段数量

hkeys map #获取所有的key

hvals map #获取所有的value

hincrby、hsetnx

三种特殊数据类型

geospatial

地理位置

底层为zset，可以用一些zset的命令如删除

GEOADD #添加城市信息，一般通过java程序直接导入
GEODIST #获取两点之间的距离

• m 表示单位为米。
• km 表示单位为千米。
• mi 表示单位为英里。
• ft 表示单位为英尺。

GEOHASH #将经纬度转为字符串输出
GEOPOS #获取指定的城市经纬度信息
GEORADIUS #查找给定经纬度与距离为半经内所有的值，查找附近的人，可以指定数量
GEORADIUSBYMEMBER #类似于georadius，区别于它个命令是由给定的位置而不是给定的经纬度

zrem #删除某个地理位置

hyperloglog

基数统计

使用场景：当一个用户多次访问同一个网站时，只算作一次访问

实现原理：每次用户访问都使用pfadd加入，最后统计的时候只会统计到一次

0.81%的错误率，如果允许容错，可以使用这个方法

redis> PFADD hll1 foo bar zap a #添加数据
(integer) 1
redis> PFADD hll2 a b c foo
(integer) 1
redis> PFMERGE hll3 hll1 hll2 #合并数据
OK
redis> PFCOUNT hll3 #统计数据
(integer) 6
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bitmaps

使用场景：统计用户登录状态，是否活跃，打卡等只有两个状态的场景

使用的是位图数据结构，都是使用二进制来存储

setbit bit 0 1 #设置值

getbit bit 0 #获取值

bitcount bit 0 2 #统计，可以指定范围，默认全部

事务

Redis单条命令可以保证原子性，事务不保证原子性

Redis事务没有隔离级别的概念

所有命令在事务中的时候，并没有被执行，只有在事务开始执行的时候才会执行事务中的命令

**Redis事务的本质：**一组命令的集合， 一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行

一次性，顺序性，排他性

Redis事务：开始事务(multi)，命令入队(…)，执行事务(exec)

discard #取消事务

当执行事务报错场景：

编译型错误（事务中某个命令错误）：在执行事务的时候会报错，所有命令都不会执行

运行时异常（给某个不存在的值自增时）：错误命令抛出异常，其他命令正常执行

---

监控 Watch

悲观锁：很悲观，总是考虑最坏的情况，无论什么情况都会加锁

乐观锁：比较乐观，总考虑最好的情况，不会上锁，在更新数据的时候会根据数据的version去判断在此期间是否有人变更过这个数据

Redis的监视测试

#线程一
127.0.0.1:6379> mset money 10
OK
127.0.0.1:6379> watch money
OK
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379(TX)> INCR money
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> INCR money
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> EXEC
(nil)
127.0.0.1:6379> 
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#线程二
127.0.0.1:6379> set money 300
OK
1
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3

在线程一对money进行监视，开启事务，对money进行操作并不执行，此时线程二对money进行变更，线程一在执行的时候会执行失败

unwatch money #先取消监视，再重新监视，然后开始事务

Jedis

导入Jedis的依赖

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>4.2.3</version>
</dependency>
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2
3
4
5

// 在代码中使用Jedis，和在命令行中使用一样
// 远程调用Redis的时候需要先开启对应端口，其次要修改配置文件的保护功能
private static final String host = "120.27.129.201";

private static final int port = 6379;

public static void main(String[] args) {
    Jedis jedis = new Jedis(host,port);
    System.out.println(jedis.ping());
    jedis.set("name","ralph");
    System.out.println(jedis.get("name"));
}
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整合SpringBoot

在SpringBoot2.X以后，原来使用的Jedis被替换成了lettuce

Jedis和lettuce的区别

**Jedis：**采用的是直连，在多线程调用的情况下不安全，需要使用Jedis pool连接池

**lettuce：**采用的是netty，实例可以在多个线程中共享，不存在线程不安全的情况

整合测试

1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
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2、添加配置

spring:
  redis:
    host: 120.27.129.201
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3、启动测试

4、编写Utils工具类

配置文件

网络

bind 127.0.0.1 #允许访问的ip
protected-mode yes #受保护的
port 6379 #端口号
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通用

daemonize yes #以守护进程的方式运行（后台运行），默认为no
pidfile /var/run/redis_6379.pid #如果以守护进程方式运行，需要指定它的pid文件存储位置
loglevel notice #日志级别
logfile #日志文件
database 16 #数据库数量，默认16
alwayss show-logo yes #是否显示logo
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快照

save 900 1 #900秒内如果有一个以上的key进行了修改，则进行持久化
save 300 10 #300秒内有10个以上的key进行了修改，则进行持久化
save 60 10000 #60秒内有10000个以上的key进行了修改，则进行持久化

stop-writes-on-bgsave-error yes #持久化的时候出错是否继续工作
rdbcompression yes #是否压缩rdb文件，需要消耗一些CPU资源
rdbchecksum yes #保存rdb文件的时候是否校验、检查
dir /www/server/redis/ #rdb文件保存目录
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复制

1

安全

Redis默认没有密码，可以设置密码

127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass 916828
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "916828"
127.0.0.1:6379> ping
PONG
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客户端限制

maxclients 10000 #最大客户端连接数
maxmemory <bytes> #Redis最大内存容量
maxmemory-policy noeviction #内存达到上限后的处理策略（6种拒绝策略）
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APPEND ONLY MODE aof配置

appendonly no #默认不开启，使用rdb方式
appendfilename "appendonly.aof" #持久化文件
appendfsync everysec #aof执行策略（三种执行策略）
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持久化

Redis默认使用RDB进行持久化操作

RDB

是指redis隔一段时间将内存中的数据集快照写入硬盘

实际操作过程：fork一个子进程，先将数据集写入一个临时文件，替换掉之前的文件，使用二进制进行压缩存储，文件名：dump.rdb

存储过程中子进程与父进程同步进行，子进程负责备份，父进程负责继续服务

RDB优点

1. 整个redis数据库只会存一份文件，如果系统出现灾难性故障，可以很容易恢复
2. 性能最大化，持久化的时候，只需要fork一个子进行，可以避免主进程执行IO操作
3. 相对于AOF，如果数据集很大，RDB启动效率会更高

RDB缺点

1. 如果在系统定时持久化的中间系统发生的问题，那么从上一将持久化到发生问题之间的数据会丢失
2. 如果数据集较大，子进程在持久化的时候，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒甚至1秒钟

AOF

当redis执行改变数据的命令时，会将这个命令加到AOF文件中，记录所有操作日志

AOF同步策略：1、每秒同步，即每秒同步一次，不过如果系统在这一秒内发生宕机，那么这一秒的变更会丢失；2、每修改同步，即每次修改都会同步，这样效率会很差；3、不同步，不同步修改数据

AOF优点

1. AOF数据安全性更高，有三种同步策略
2. AOF对日志文件的写入采用的是append模式，所以即使在写入过程中发生了宕机，也不会破坏日志文件中已存在的内容
3. 如果日志文件过大，可以使用rewrite机制，即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中

AOF缺点

1. 对于相同的数据集，AOF文件通常要大于RDB文件，RDB在恢复大数据集的效率要比AOF更好
2. 根据同步策略的不同，AOF的效率要慢于RDB，采用不同步策略的时候，效率和RDB一样

发布订阅

#连接一
SUBSCRIBE ralph #订阅渠道
#实时接收消息
1) "message"
2) "ralph"
3) "hello"

#连接二
PUBLISH ralph hello #在渠道中发送消息
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主从复制

主从复制，就是将一个Redis服务器中的数据，复制到其他Redis服务器中，前者称为主节点，后者称为从节点

数据的复制都是单向的，只能由主节点复制到从节点，主节点以写为主，从节点以读为主

默认情况下每个Redis服务器都是主节点，可以配置它的主节点，且一个从节点只能有一个主节点

为什么需要主从同步

在使用redis服务的时候如果时单机服务,一旦单机服务宕机了,那么可能导致我们整个系统处于不可用状态,或者当系统的访问量大了以后单机的redis服务成功了整个系统的瓶颈,这时候就到了主从复制展示伸手的时候了.主从复制可以帮我们完成以下功能.

1.数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。

2.故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。

3.负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。

4.高可用基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

一般来说，要将Reids应用在工程项目中，只使用一台服务器是不行的（服务器可能会发生宕机）

1. 从结构上，单个Redis服务器可能会发生单点故障，并且一台服务器处理所有的请求负载，压力过大
2. 从容量上，单个Redis服务器的内容容量有限，单台Redis服务器的容量不应该超过20G

一般情况下，读的情况远远大于写的情况，所以可以使用一主三从模式

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ygU2vtpi-1666075447394)(…/Image/image-20220629191456212.png)]

环境配置

info replication #查看服务器配置信息

role:master #表示这是一个主节点

connected_slaves:0 #表示没有从节点

修改配置文件：

1、端口

2、pid名字

3、log文件名字

4、rdb文件名字

在从机上配置主机（命令或者修改配置文件）使用命令行配置的话，重启会失效

slaveof 127.0.0.1 6379

复制原理

中有主机可以写操作，从机不能写，在主机中写入数据后从机中可以查到

当从机第一次连接到主机时，会发送一个sync命令，主机收到命令后会对从机进行一次全量复制，当从机与主机连接成功后，主机的数据的变更会增量同步到从机称为增量复制

链表模式

链表模式为三个服务器之间依次依赖，呈链表状，如第三个是第二个的从机，第二个是第一个的从机，这样当第一个主机宕机时，可以使用slaveof no one命令来使得第二个服务器变为主机。

当第一个服务器重新启动后，不能重新回到主机的地位，只能加入到第二个服务器下面，成为一个从机

哨兵模式

当主机宕机时，需要手动输入命令去切换主机，需要人工干预，而且可能会导致一段时间服务不可用，Redis从2.8开始提供了sentinel（哨兵）架构来解决这个问题

哨兵模式能够在后台自动监控主机是否出现问题，如果出现了问题，根据投票数自动将从库转为主库

测试

1、配置哨兵配置文件sentinel.conf

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
# 1代表如果主机挂了，那么进行投票选举新的主机
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1
1
2
3

2、启动哨兵

redis-sentinel sentinel.conf
1

如果主机宕机了，哨兵会随机（随机算法）在从机中选取一个作为主机，如果原来的主机重启成功，那么会自动成为新主机的从机

缓存穿透、击穿、雪崩

缓存穿透

描述：一个数据请求，缓存与数据库中都不存在该数据，但是依然高频调用，会导致数据库压力增加

解决方案：可将该key的value设置为null，时间设置短一点以免导致正常时间无法使用

缓存击穿

描述：缓存中有数据，请求次数非常多，数据库中有，如缓存到期，此时并发访问会导致数据库压力增加

解决方案：

1. 加互斥锁
2. 设置数据不过期

缓存雪崩

描述：缓存数据大量同时到期，同时访问数据库导致数据库大力增加

解决方案：多条数据缓存时间设置不一致，避免多条数据同时到期

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