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Redis

作者：互联网

stringRedisTemplate.opsForValue().set("test", "100",60*10,TimeUnit.SECONDS);//向redis里存入数据和设置缓存时间  

stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(-1);//val做-1操作

stringRedisTemplate.opsForValue().get("test")//根据key获取缓存中的val

stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(1);//val +1

stringRedisTemplate.getExpire("test")//根据key获取过期时间

stringRedisTemplate.getExpire("test",TimeUnit.SECONDS)//根据key获取过期时间并换算成指定单位 

stringRedisTemplate.delete("test");//根据key删除缓存

stringRedisTemplate.hasKey("546545");//检查key是否存在，返回boolean值 

stringRedisTemplate.opsForSet().add("red_123", "1","2","3");//向指定key中存放set集合

stringRedisTemplate.expire("red_123",1000 , TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期时间

stringRedisTemplate.opsForSet().isMember("red_123", "1")//根据key查看集合中是否存在指定数据

stringRedisTemplate.opsForSet().members("red_123");//根据key获取set集合

https://www.cnblogs.com/slowcity/p/9002660.html

一、Redis概述

Redis（Remote Dictionary Server）,即远程字典服务
默认端口号6379

Redis能干嘛？

1、 内存存储、持久化（保存到本地）,内存中是断电即失，所以说持久化很重要
2、 效率高，可以用于高速缓存
3、 ...

特性

1、 多样的数据类型
2、 持久化
3、 集群
4、 事务
5、 ...

二、Redis基础知识

select 7	//切换到数据库7
DBSIZE	//查看数据库大小
set name lining	//set值
get name 	//取值
flushdb	//清空当前库
FLUSHALL //清空全部数据库
keys *	//查看当前库所有key

三、RedisKey基本命令

EXISTS name # 判断当前key是否存在
move name 1 # 移除当前key，1代表当前数据库
EXPIRE name 10 # 设置key的过期时间
type name # 查看key类型

四、String类型详解

APPEND key1 "hello" # 为key追加字符串，如果key不存在，则会创建key
STRLEN key1 # 查看key的长度

incr key # key自增1
decr key # key自减1

incrby key 10 # key加10
decrby key 5 # key减5

getrange key 0 3 # 截取key的字符串(0,3]
getrange key 0 -1 # 获取全部字符串

setrange key 1 XX # key下标位置为1的替换为XX

setex (set with expire)	# 设置过期时间
setnx (set if not exist) # 不存在再创建（分布式锁中常用）
setex key 30 "hello" # 设置key值为hello，30秒后过期
setnx key "redis" # 如果key不存在，创建key，存在的话则创建失败

mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 批量创建key
mget k1 k2 k3 # 批量获取值 
msetnx k1 v1 k4 v4 # msetnx是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败 

# 对象
set user:1: {name:zhangsan,age:3} # 设置一个user:1对象 值为json字符来保存一个对象
# 这里的key是一个巧妙地设计 user:{id}:{filed},如此设计在redis中是完全ok！
mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
mget user:1:name user:1:age

getset # 先get再set，如果不存在值，则返回nil，如果存在值，获取原来的值，并设置新的值
getset db redis

五、List类型详解

左边进右边出叫队列，左边进左边出叫栈，两边都可以出叫阻塞队列

lpush list one # 将一个值或者多个值，插入到列表头部（左）
rpush list two # 将一个值或者多个值，插入到列表尾部（右）

lrange list 0 -1 # 获取list中所有的值
lrange list 0 1 # 获取list中指定区间的值

lpop list # 移除list的第一个元素
rpop list # 移除list的最后一个元素

lindex list 1 # 通过下标获取list中的值

llen list # 返回list长度

lrem list 1 one # 移除list中指定个数的值（1个one）

trim修剪。list截断
ltrim list 1 2 # 通过下标(1)截取指定的长度(2)，这个list已经变了，截断了只剩下截取的元素

rpoplpush # 移除列表的最后一个元素，将他移动到新的列表中
rpoplpush list newlist

exist list # 判断list是否存在

lset list 0 item # 如果存在则更新当前下标的值，如果不存在则会报错

linsert list before "one" "two" # 在one前边插入two
linsert list after "one" "two" # 在one后边插入two

六、set集合类型详解

sadd myset "hello" # set集合中添加元素
smembers myset # 查看set所有值
sismember myset "hello" # 判断某个值是否在set集合中
scard myset # 查看set集合元素个数
srem myset hello # 删除指定元素
srandmembers myset 2 # 随机抽选出指定个数元素
spop myset # 随机删除元素
smove myset myset2 "hello" # 移动指定元素到另一个set
sdiff set1 set2 # 差集 set1中有的,set2中没有的
sinter set1 set2 # 交集
sunion set1 set2 # 并集

七、Hash哈希类型详解

想象成map集合，key-map!值是一个map集合

hset myhash field "hello" # set一个key-value
hget myhash field # 获取一个值

hmset myhash field1 hello field2 world # set多个key-value
hmget myhash field1 field2 # 获取多个值

hgetall myhash # 获取全部值

hdel myhash field1 # 删除指定的key

hlen myhash # 长度

hexists myhash field1 # 判断指定字段是否存在

hkeys # 获取所有key
hvals # 获取所有value

hincrby myhash field1 1 # 加1
hsetnx myhash field hello # 如果不存在则创建，如果存在则不创建

八、Zset(有序集和)类型详解

在set基础上，增加了一个值， set k1 v1 => zset k1 score v1

zadd myset 1 one # 添加一个值
zadd myset 1 one 2 two # 添加多个值
zrange myset 0 -1 # 所有值
# 排序
zadd salary 2500 xiaoxiong
zadd salary 5000 zhangsan
zadd salary 500 kuangshen
zrangebyscore salary -inf +inf # -INF负无穷 +inf正无穷， 显示全部从小到大
zrangebyscore salary -inf +inf withscores # 显示全部从小到大并附带值
zrangebyscore salary -inf 2500 withscores # 显示小于2500的升序排序
zrevrange salary 0 -1 # 从大到小排序，降序排序

zrem salary xiaohong # 移除指定元素
zcard salary # 获取元素个数
zcount salary 1 3 # 获取指定区间的成员数量

九、Geospatial地理位置详解

geoadd key 纬度 精度 名称  # 添加地理位置
geoadd china:city 116.40 39.90 beijing 

geopos china:city beijing # 获取指定城市的纬度和经度

geodist china:city bejing shanghai km # 两点之间的直线距离
m 单位米
km 单位千米
mi 单位英里
ft 单位英尺

georadius key 纬度 经度 半径 单位 # 以给定经度纬度为中心，找出半径内的元素
georadius china:city 110 30 1000 km # 以110,30这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市
georadius china:city 110 30 1000 km withdist # withdist显示到中间的直线距离
georadius china:city 110 30 1000 km withcoord # withcoord显示经纬度
georadius china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 3 # count限制显示元素个数

# 找出指定元素周围的其他元素
georadiusbymember china:city beijing 1000 km # 北京周围1000km的城市

geohash 返回一个或多个位置元素的Geohash表示，该命令将返回11个字符的Geohash字符串
geohash china:city beijing chongqing

可以用zrange china:city 0 -1和zrem china:city beijing查看和删除元素

十、Hyperloglog基数统计

基数（不重复元素）

pfadd mykey a b c d e f a # 添加元素
pfcount mykey # 查看元素数量
pfmerge mykey3 mykey1 mykey2 # 合并mykey1和mykey2到mykey3

十一、bitmap位图场景

位存储
可以用来统计用户信息，活跃不活跃；登录未登录；打卡未打卡；两个状态的都可以使用Bitmaps
Bitmaps位图，数据结构。都是操作二进制位来进行记录，就只有0和1两个状态

# 使用bitmap来记录周一到周日的打卡
setbit sign 0 1 # set值，打卡
setbit sign 2 0 # set值，没打卡
setbit sign 3 0 # set值，没打卡
setbit sign 4 1 # set值，打卡
setbit sign 5 1 # set值，打卡
setbit sign 6 0 # set值，没打卡
getbit sign 0 # get值（1）
bitcount sign # 获取值为1的个数（3）

十二、基本事务操作

Redis事务没有隔离级别的概念
所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行。exec
Redis单条命令是原子性的，但是事务不保证原子性
redis的事务：

multi
set k1 v1
set k2 v2
exec/discard

编译型异常（代码有问题；命令有错）事务中所有的命令都不会被执行

运行时异常（1/0），如果事务队列中存在语法性，那么命令执行的时候，其他命令是可以正常执行的，错误命令抛出异常

十三、乐观锁

监控！ watch

悲观锁：

乐观锁：

使用watch可以当做redis的乐观锁操作

set money 100
watch money # 监视money对象
multi
incrby money 
exec # 在执行exec前，如果money值有变化，会导致事务执行失败
unwatch # 如果发现事务执行失败，就先解锁
watch money # 获取最新的值，再次监视
multi
incrby money 
exec # 比对监视的值是否发生了变化，如果没有变化，那么可以执行，如果变化了就执行失败

十四、Redis.conf详解

启动的时候就通过配置文件来启动。

单位

  1. 配置文件 unit单位 对大小写不敏感！
  2. 可以引入其他的redis配置文件

网络

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

通用GENERAL

daemonize yes # 以守护进程（后台）的方式运行，默认是no，需要自己开启为yes
pidfile /var/run/redis_6379.pid # 如果以后台方式运行，就要指定一个pid文件
# 日志级别
# Specify the server verbosity level.
# This can be one of:
# debug (a lot of information, useful for development/testing)
# verbose (many rarely useful info, but not a mess like the debug level)
# notice (moderately verbose, what you want in production probably) 生产环境
# warning (only very important / critical messages are logged)
loglevel notice
logfile "" # 日志的文件位置名
database 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

快照
持久化，在规定会时间内，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，那么数据断电丢失

# 如果900s内，至少有一个key进行了修改，就进行持久化操作
save 900 1
# 如果300s内，如果至少10 key进行了修改，就进行持久化操作
save 300 10
# 如果60s内，如果至少10000 key进行了修改，就进行持久化操作
save 60 10000

stop-writes-on-bgsave-error yes # 如果持久化出错，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 # 保存rdb文件的时候，进行错误的检查校验
dir ./ # rdb文件保存的目录

REPLICATION 复制
SECURITY安全

127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 获取redis的密码
1) "requirepass"
2) ""
127.0.0.1:6379> config set requirepass "123456" # 设置redis的密码
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass # 发现所有的命令都没有权限了
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456 # 使用密码进行登录！
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"

限制CLIENTS

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-policty noeviction # 内存到达上限之后的处理策略
1、volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
2、allkeys-lru ： 删除lru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

APPEND ONLY 模式 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，在大部分所有的情况下，
rdb完全够用！
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 # 每秒执行一次 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！

十五、持久化之RDB操作

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

RDB(Reids DataBase)

在主从复制中，rdb就是备用了！从机上面
在这里插入图片描述

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，他恢复时是将快照文件直接读到内存里。

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。我们默认的就是 RDB，一般情况下不需要修改这个配置！

有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份！

rdb保存的文件是dump.rdb都是在我们的配置文件中快照中进行配置的！

在这里插入图片描述

触发机制

  1. save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
  2. 执行 flushall 命令，也会触发我们的rdb规则！
  3. 退出redis，也会产生 rdb 文件！

备份就自动生成一个 dump.rdb
在这里插入图片描述

如果恢复rdb文件！

  1. 只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb 恢复其中
    的数据！
  2. 查看需要存在的位置
127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin" # 如果在这个目录下存在 dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据

几乎就他自己默认的配置就够用了，但是我们还是需要去学习！

优点：

  1. 适合大规模的数据恢复！
  2. 对数据的完整性要不高！

缺点：

  1. 需要一定的时间间隔进行操作！如果redis意外宕机了，这个最后一次修改数据就没有的了！
  2. fork进程的时候，会占用一定的内容空间！！

十六、持久化之AOF操作

AOF（Append Only File）将我们的所有命令都记录下来，history，恢复的时候就把这个文件全部在执行一遍！
在这里插入图片描述
以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（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

Aof保存的是 appendonly.aof 文件

append

在这里插入图片描述
[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-16XoxvAH-1623057194739)(https://i.loli.net/2020/12/10/gh7NDSxLMc5eyvj.png)]

默认是不开启的，我们需要手动进行配置！我们只需要将 appendonly 改为yes就开启了 aof！
重启，redis 就可以生效了！

如果这个 aof 文件有错位，这时候 redis 是启动不起来的，我们需要修复这个aof文件

redis 给我们提供了一个工具 redis-check-aof --fix

在这里插入图片描述

如果文件正常，重启就可以直接恢复了！

在这里插入图片描述

重写规则说明

aof 默认就是文件的无限追加，文件会越来越大！
在这里插入图片描述
如果 aof 文件大于 64m，太大了！ fork一个新的进程来将我们的文件进行重写！

优点和缺点！

appendonly no # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分所有的情况下，
rdb完全够用！
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 # 每秒执行一次 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！
# rewrite 重写，

优点：

  1. 每一次修改都同步，文件的完整会更加好！
  2. 每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
  3. 从不同步，效率最高的！

缺点：

  1. 相对于数据文件来说，aof远远大于 rdb，修复的速度也比 rdb慢！
  2. Aof 运行效率也要比rdb慢，所以我们redis默认的配置就是rdb持久化

扩展：

  1. RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内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，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。
  3. 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
  4. 同时开启两种持久化方式
  1. 性能建议

十七、Redis订阅发布

Redis发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。微信、微博、关注系统！
Redis客户端可以订阅任意数量的频道。
订阅/发布消息图：
第一个：消息发送者，第二个：频道，第三个：消息订阅者
在这里插入图片描述
下图展示了channel1，以及订阅这个频道的三个客户端---client2、client5和client1之间的关系：
在这里插入图片描述
当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道channel1时，这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：
在这里插入图片描述

命令

这些命令被广泛用于构建即时通信应用，比如网络聊天室(chatroom)和实时广播、实时提醒等。
在这里插入图片描述

测试

订阅端：

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo  # 订阅一个频道 kuangshenshuo Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 
1) "subscribe" 
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
# 等待读取推送的信息 
1) "message"  # 消息 
2) "kuangshenshuo"  # 那个频道的消息
3) "hello,kuangshen"  # 消息的具体内容

1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,redis"

发送端：

127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,kuangshen"   # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis"   # 发布者发布消息到频道！
(integer) 1 
127.0.0.1:6379>

原理

Redis是使用C实现的，通过分析Redis源码里的pubsub.c文件，了解发布和订阅机制的底层实现，借此加深对Redis的理解。

Redis通过PUBLISH\SUBSCRIBE和PSUBSCRIBE等命令实现发布和订阅功能。

微信：
通过SUBSCRIBE命令订阅某频道后，redis-server里维护了一个字典，字典的键是一个个频道，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个channel的客户端。SUBSCRIBE命令的关键，就是将客户端添加到给定channel的订阅链表中。
在这里插入图片描述
通过PUBLISH命令向订阅者发送消息，redis-server会使用给定的频道作为键，他所维护的channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这表，将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅（Subscribe），在Redis中，可以设定对某一个 key值进行消息发布及消息订阅，当一个key值上进行了消息发后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能明显的用法就是用作实时消系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。

使用场景：

实时消息系统！
事实聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可！）
订阅，关注系统都是可以的！ 稍微复杂的场景我们就会使用 消息中间件MQ（）

十八、Redis集群环境搭建&主从复制之复制原理

概念

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(Master.leader)，后者称为从节点(Slave/Fllower)，数据的复制是单向的！只能有主节点复制到从节点(主节点以写为主，从节点以读为主)
主从复制的作用主要包括：

  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的方式
  2. 故障恢复： 当主节点故障时，从节点可以暂时替代主节点提供服务，是一种服务冗余的方式
  3. 负载均衡： 在主从复制的基础上，配合读写分离，由主节点进行写操作，从节点进行读操作，分担服务器的负载；尤其是在多读少写的场景下，通过多个从节点分担负载，提高并发量。
  4. 高可用基石： 主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。

一般来说，要将Redis运用于工程项目中，只使用一台Redis是万万不能的（宕机），原因如下：
5. 从结构上，单个Redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较 大；
6. 从容量上，单个Redis服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将所有 内存用作Redis存储内存，一般来说，单台Redis大多使用内存不应该超过20G。
7. 电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是"多读少写"。

对于这种场景，我们可以使如下这种架构：
在这里插入图片描述
主从复制，读写分离！80%的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！ 一主 二从！

只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，因为在真实的项目中不可能单机使用Redis！

环境配置

127.0.0.1:6379> info replication   # 查看当前库的信息 # Replication 
role:master  # 角色  
master connected_slaves:0 #  没有从机
master_replid:b63c90e6c501143759cb0e7f450bd1eb0c70882a
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0 
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0 
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0 
repl_backlog_histlen:0

复制3个配置文件，然后修改对应的信息

  1. 端口
  2. pid 名字
  3. log文件名字
  4. dump.rdb 名字

修改完毕之后，启动我们的3个redis服务器，可以通过进程信息查看！
在这里插入图片描述

一主二从

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；我们一般情况下只用配置从就好了！
认老大！ 一主 （79）二从（80，81）

127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379   #  SLAVEOF host 6379  找谁当自己的老大！
OK
127.0.0.1:6380> info replication 
# Replication
role:slave  # 当前角色是从机
master_host:127.0.0.1   # 可以的看到主机的信息 
master_port:6379 
master_link_status:up 
master_last_io_seconds_ago:3 
master_sync_in_progress:0 
slave_repl_offset:14 
slave_priority:100 
slave_read_only:1 
connected_slaves:0 master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
second_repl_offset:-1 
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1 
repl_backlog_histlen:14

# 在主机中查看！
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication 
role:master connected_slaves:1  # 多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=42,lag=1    # 多了从机的配置
master_replid:a81be8dd257636b2d3e7a9f595e69d73ff03774e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:42
second_repl_offset:-1 
repl_backlog_active:1 
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1 
repl_backlog_histlen:42

如果两个都配置完了，就是有两个从机
在这里插入图片描述
真实的从主配置应该在配置文件中配置，这样的话是永久的，我们这里用的是命令，暂时的！

细节

主机可以写，从机不能写只能读！主机中的所有信息和数据，都会自动从机保存！ 主机写：
在这里插入图片描述
从机只能读取内容！
在这里插入图片描述
测试：主机断开连接，从机依旧连接到主机的，但是没有写操作，这个候，主机如果回来了，从机依旧可以直接获取到主机写的信息！

如果是使用命令行，来配置的主从，这个时候如果重启了，就会变回主机！只要变为从机，立马就会从 主机中获取值！

复制原理

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync同步命令

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，并完成一次完全同步。

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。

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

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！ 我们的数据一定可以在从机中 看到！

层层链路

上一个M链接下一个 S！
在这里插入图片描述
这时候也可以完成我们的主从复制！

如果没有老大了，这个时候能不能选择一个老大出来呢？ 手动！

谋朝篡位
如果主机断开了连接，我们可以使用 SLAVEOF no one 让自己变成主机！其他的节点就可以手动连 接到最新的这个主节点（手动）！如果这个时候老大修复了，那就重新连接！

十九、哨兵模式详解

（自动选举老大的模式）

概述

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版，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。

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独 立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
在这里插入图片描述
这里的哨兵有两个作用

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。 各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

在这里插入图片描述
假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认 为主服务器不可用，这个现象成为== 主观下线== 。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一 定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。 切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为 客观下线。

测试

我们目前的状态是 一主二从！

  1. 配置哨兵配置文件 sentinel.conf
# sentinel monitor 被监控的名称  host  port  1

sentinel montitor myredis  127.0.0.1  6379 1

后面的这个数字1，代表主机挂了，slave投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！

  1. 启动哨兵！
[root@kuangshen bin]# redis-sentinel kconfig/sentinel.conf
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # Redis version=5.0.8, bits=64,
commit=00000000, modified=0, pid=26607, just started
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.027 # Configuration loaded

                _._
            _.-``__ ''-._
        _.-`` `. `_. ''-._       Redis 5.0.8 (00000000/0) 64 bit
    .-`` .-```. ```\/ _.,_ ''-._
    ( ' , .-` | `, )` _.-'|         Running in sentinel mode
    |`-._`-...-` __...-.``-._|'        Port: 26379
    | `-._ `._ / _.-' |             PID: 26607
    `-._ `-._ `-./ _.-' _.-'
    |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
    | `-._`-._ _.-'_.-' |            http://redis.io
    `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'
    |`-._`-._ `-.__.-' _.-'_.-'|
    | `-._`-._ _.-'_.-' |
    `-._ `-._`-.__.-'_.-' _.-'

26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.029 # WARNING: The TCP backlog setting of 511
cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value
of 128.
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 # Sentinel ID is
4c780da7e22d2aebe3bc20c333746f202ce72996
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 # +monitor master myredis 127.0.0.1 6379 quorum
1
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.031 * +slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @
myredis 127.0.0.1 6379
26607:X 31 Mar 2020 21:13:10.033 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @
myredis 127.0.0.1 6379

如果Master 节点断开了，这个时候就会从从机中随机选择一个服务器！ （这里面有一个投票算法！）
在这里插入图片描述
哨兵日志！
在这里插入图片描述
如果主机此时回来了，只能归并到新的主机下，当做从机，这就是哨兵模式的规则！

哨兵模式

优点：

  1. 哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有
  2. 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好
  3. 哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮！

缺点：

  1. Redis 不好在线扩容的，集群容量一旦到达上限，在线扩容就十分麻烦！
  2. 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多选择！

哨兵模式的全部配置！

# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379
# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp
# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供
密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步，
这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那
里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，
slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知
相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则：
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），
将会去调用这个脚本，这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信
息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。如果sentinel.conf配
置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无
法正常启动成功。
#通知脚本
# shell编程
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已
经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通
信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由运维来配
置！

社会目前程序员饱和（初级和中级）、高级程序员重金难求！（提升自己！）

二十、缓存穿透和雪崩

服务的高可用问题！

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一 些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。

在这里插入图片描述

缓存穿透（查不到）

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于 是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒 杀！），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了 缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则 丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；
在这里插入图片描述

缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数 据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
在这里插入图片描述
但是这种方法会存在两个问题：

如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多 的空值的键；
即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于 需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（量太大，缓存过期！）

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中 对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一 个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访 问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

设置热点数据永不过期 从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。
加互斥锁
分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布 式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考 验很大。
在这里插入图片描述

缓存雪崩

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商 品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都 过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波 峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
在这里插入图片描述
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然 形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就 是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知 的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用 这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续 工作，其实就是搭建的集群。（异地多活！）
限流降级
这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对 某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
数据预热
数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数 据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让 缓存失效的时间点尽量均匀。

标签：缓存,Redis,redis,master,key,sentinel
来源： https://www.cnblogs.com/asilverlining/p/16489240.html