Redis

redis概述

redis,使用教程,常用配置

一、特点

  • 键值（key-value）型，value支持多种不同数据结构，功能丰富
  • 单线程，每个命令具备原子性
  • 低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、良好的编码）。
  • 支持数据持久化
  • 支持主从集群、分片集群
  • 支持多语言客户端

1、redis是单线程的，保证原子性；6.0后网络请求是多线程，但是最终的命令执行依然是单线程

2、为什么快？低延迟，速度快（基于内存、10多路复用、良好的编码、c语言）

二、安装

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# 安装依赖
yum install -y gcc tcl

tar -xzf redis-6.2.6.tar.gz
cd redis-6.2.6
# 测试
make test
# 安装
make && make install
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image

错误的本质是我们在开始执行make 时遇到了错误（大部分是由于gcc未安装），然后我们安装好了gcc 后，我们再执行make ,这时就出现了jemalloc/jemalloc.h: No such file or directory。这是因为上次的

编译失败，有残留的文件，我们需要清理下，然后重新编译就可以了。

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make distclean
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默认的安装路径是在 /usr/local/bin目录下：

image-20220523183315613

redis-cli：是redis提供的命令行客户端

redis-server：是redis的服务端启动脚本

redis-sentinel：是redis的哨兵启动脚本

  • 前台启动

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      redis-server
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  • 指定配置启动

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      cp redis.conf redis.conf.bck #配置文件备份
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    • 修改配置文件

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      # 允许访问的地址，默认是127.0.0.1，会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问，生产环境不要设置为0.0.0.0
bind 0.0.0.0
# 守护进程，修改为yes后即可后台运行
daemonize yes 
# 密码，设置后访问Redis必须输入密码
requirepass 123321
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    • 其他配置

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      # 监听的端口
port 6379
# 工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志、持久化等文件会保存在这个目录
dir data
# 数据库数量，设置为1，代表只使用1个库，默认有16个库，编号0~15
databases 1
# 设置redis能够使用的最大内存
maxmemory 512mb
# 日志文件，默认为空，不记录日志，可以指定日志文件名
logfile "redis.log"
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    • 启动

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      # 进入redis安装目录 
cd /usr/local/src/redis-6.2.6
# 启动
redis-server redis.conf
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    • 停止服务

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      # 利用redis-cli来执行 shutdown 命令，即可停止 Redis 服务，
# 因为之前配置了密码，因此需要通过 -a 来指定密码
redis-cli -a 123321 shutdown
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  • 开机自启

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      vi /etc/systemd/system/redis.service #新建一个系统服务文件
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      [Unit]
Description=redis-server
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/src/redis-6.2.6/redis.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target
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      systemctl daemon-reload #重载系统服务
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    • 现在，我们可以用下面这组命令来操作redis了：

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      # 启动
systemctl start redis
# 停止
systemctl stop redis
# 重启
systemctl restart redis
# 查看状态
systemctl status redis
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    • 执行下面的命令，可以让redis开机自启：

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      systemctl enable redis
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三、应用

1、全局ID生成器

一位标志位(0)+42位时间戳+21位redis自增 100年

2、缓存

缓存预热 缓存穿透 1、缓存null数据 2、布隆过滤
缓存雪崩 1、设置不同过期时间 2、redis高可用 3、多层缓存 4、缓存预热 5、降级限流
缓存击穿 1、互斥锁(性能差，有死锁风险) 2、逻辑过期

3、秒杀

秒杀 一人一单、超卖问题 三种方式：

  • 1、乐观锁减库存，成功率低，其他判断逻辑不能保证原子性

  • 2、分布式锁执行，性能差

  • 3、使用lua脚本判断资格，有序异步执行数据库逻辑

    • 3.1、放入JDK阻塞队列

      • 内存溢出问题、重启队列内数据丢失问题、取出数据后执行代码逻辑出现异常

    • 3.2、或者redis的消息队列

      • 3.2.1、list-双向链表 模拟 队列(LPUSH+BRPOP)(RPUSH+BLPOP),B:阻塞 支持数据持久化 只支持单消费者 问题：取出数据后执行代码逻辑出现异常

      • 3.2.2、发布订阅 pub sub(天生阻塞) ，

        ​ PUBLISH channel msg ，SUBSCRIBE channel ，PSUBSCRIBE channe* ​ 支持多消费者,多生产者 ​ 问题：不支持数据持久化 ​ 取出数据后执行代码逻辑出现异常 ​ 消息堆积有上限，超出时数据丢失

      • 3.2.3、stream redis5.0后引入的一种新的数据类型，可以实现一个功能完善的消息队列 XADD s1 * k1 v1 k2 v2 发送消息，*表示使用redis自增id XLEN s1 查看消息数量 XREAD 读取消息，读完不会删除 消息可回溯 支持数据持久化 支持多消费者 可以阻塞读取 有消息漏读问题

      • 3.2.4、stream-消费者组 ：将多个消费者划分到一个组，监听同一个队列 消息分流：队列中消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，加快消息处理速度 消息标志：消费者组会维护一个标志，记录最后一个被处理的消息，消费者重启后，会从标志之后读取消息，避免消息漏读 消息确认：消费者获取消息后，消息处于pending状态，并存入一个pending-list(在redis中) 当处理完成后需要通过XACK来确认消息，标记消息为已处理，才会从pending-list移除。 XGROUP CREATE key groupname ID XREADGROUP GROUP XACK KEY group ID XPENDING

4、点赞和关注

大V 普通 僵尸粉-活跃粉丝 ， 拉取关注的用户发布的内容，sortedSet 滚动分页查询，按照时间戳倒序排序。 因为查完第一页后，可能会新增数据，所以不能用索引来查，所以用score存时间戳，用时间戳筛选数据 ZREVRANGEBYSCORE key max min WITHSCORES LIMIT offset count max：第一次查询时，max=当前时间戳；当前查询的score的最大值，在本业务中即上一次排序列表中的最后一个元素的score-时间戳； min=0 不变 offset：第一次查询时，为0；后面查询时，offset为上一次查询结果中，与最后一个元素的score相等的元素个数，即跳过这些元素，避免重复显示 count=3 不变，每页查多少数据

5、附近商户-地理坐标

​ GEO数据结构，底层就时一个sortedset，经纬度转换为score ​ GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member） ​ GEOADD g1 116.42803 39.903738 bjz 116.322287 39.893729 bjx ​ GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回 ​ GEODIST g1 bjx bjz km ​ GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回 ​ GEOPOS：返回指定member的坐标 ​ GEOPOS g1 bjz ​ GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.2以后已废弃 ​ GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能 ​ GEOSEARCH g1 FROMMEMBER bjx BYRADIUS 300 km ASC WITHDIST 默认升序 ​ GEOSEARCH g1 FROMLONLAT 116 39 BYRADIUS 300 km ASC WITHDIST ​ GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

6、用户签到

BitMap - 位图 - 假设一次签到数据库中生成一行，每行占22字节，那么1000万个用户签到一个月=非常大的内存和行数 BitMap把每天签到与否抽象为bit的0或1，一个月31天，4个字节就能存下 BitMap利用redis的String类型数据结构(key-value),最大上限为512M，转为bit为2^32bit key为用户id:月份，value为bit转换成的string SETBIT key offset value –value为0或1 GETBIT key offset BITCOUNT key [start end] 从0开始，统计一个月内签到次数 BITFIELD查询、BITOP位运算、BITPOS查找第一个出现的位置 连续签到次数：从最后一次签到开始向前统计 BIFIELD key GET u5 0 ,获取0号到5号的所有签到数据，u表示返回无符号数 // num为取出签到数据bit转换成的十进制数 int count = 0; while (true) { // 6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位 // 判断这个bit位是否为0 if ((num & 1) == 0) { // 如果为0，说明未签到，结束 break; } else { // 如果不为0，说明已签到，计数器+1 count++; } // 把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位 num »>= 1; }

7、UV PV统计

HyperLogLog UV：Unique Visitor ，浏览网页的自然人，一天内同一个用户访问多次，只记录一次 PV：Page View，页面访问量，用户多次打开页面，记录多次 HyperLogLog：基于LogLog算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储所有值；伯努利实验，抛硬币 基于redis中的string结构实现，单个HLL内存永远小于16KB，测量结果有小于0.81%的误差，对于UV统计来说可以忽略 PFADD key element [element …] 添加 PFCOUNT key [key …] 统计数量 PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …] 合并 HyperLogLog存储数据天生是唯一的，适合做UV

8、分布式锁

redlock和mutilock 某台节点时钟漂移

四、分布式

单点问题：

  • 数据丢失问题 – redis持久化
  • 并发能力 - 主从，读写分离
  • 存储空间 - 分片集群，利用插槽机制实现动态扩容
  • 单点故障 -redis哨兵，健康监测和自动恢复
Redis
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最后更新于 2024年5月24日 16:57
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