Redis基础
将daemonize由no改为yes
默认绑定的是回环地址，默认不能被其他机器访问
bind 127.0.0.1
是否开启保护模式，由yes该为no
- 后端启动的关闭方式
命令说明
Redis命令行客户端
3. Redis数据类型和应用场景
4. 缓存过期和淘汰策略

Redis基础

1. Redis介绍

什么是Redis

Redis（Remote Dictionary Server）远程字典服务器，是用C语言开发的一个开源的高性能键值

对（key-value） 内存数据库。

它提供了五种数据类型来存储值：字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型
它是一种NoSQL数据存储。
Redis发展历史
2008 年，意大利的一家创业公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG，然而没
过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo（ antirez ）便对MySQL的性能感到失望，于是他决
定亲自为LLOOGG量身定做一个数据库，并于 2009 年开发完成，这个数据库就是 Redis 。

Redis2.**
Redis2.6在 2012 年正式发布，主要特性如下：
服务端支持Lua脚本、去掉虚拟内存相关功能、键的过期时间支持毫秒、从节点提供只读功能、两个新
的位图命令：bitcount和bitop、重构了大量的核心代码、优化了大量的命令。

Redis2.
Redis2.8在 2013 年 11 月 22 日正式发布，主要特性如下：
添加部分主从复制（增量复制）的功能、可以用bind命令绑定多个IP地址、Redis设置了明显的进程
名、发布订阅添加了pubsub命令、Redis Sentinel生产可用

Redis3.
Redis3.0在 2015 年 4 月 1 日正式发布，相比于Redis2.8主要特性如下：
Redis Cluster：Redis的官方分布式实现（Ruby）、全新的对象编码结果、lru算法大幅提升、部分命令
的性能提升

Redis3.
Redis3.2在 2016 年 5 月 6 日正式发布，相比于Redis3.0主要特征如下：
添加GEO相关功能、SDS在速度和节省空间上都做了优化、新的List编码类型：quicklist、从节点读取过
期数据保证一致性、Lua脚本功能增强等

Redis4.
Redis4.0在 2017 年 7 月发布，主要特性如下：
提供了模块系统，方便第三方开发者拓展Redis的功能、PSYNC2.0：优化了之前版本中，主从节点切换
必然引起全量复制的问题、提供了新的缓存剔除算法：LFU（Last Frequently Used），并对已有算法
进行了优化、提供了RDB-AOF混合持久化格式等

Redis应用场景

缓存使用，减轻DB压力
DB使用，用于临时存储数据（字典表，购买记录）
解决分布式场景下Session分离问题（登录信息）
任务队列（秒杀、抢红包等等）乐观锁
应用排行榜 zset
签到 bitmap
分布式锁
冷热数据交换

2. Redis单机版安装和使用

Redis下载
官网地址：http://redis.io/
中文官网地址：http://www.redis.cn/
下载地址：http://download.redis.io/releases/
Redis安装环境
Redis没有官方的Windows版本，所以建议在Linux系统上安装运行。
我们使用CentOS 7作为安装环境。

Redis安装

第一步：安装C语言需要的GCC环境**
```
yum install -y gcc-c++
yum install -y wget
```
第二步：下载并解压缩Redis源码压缩包
```
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz
tar -zxf redis-5.0.5.tar.gz
```
第三步：编译Redis源码，进入redis-5.0.5目录，执行编译命令
```
cd redis-5.0.5/src
make
```
第四步：安装Redis，需要通过PREFIX指定安装路径
```
mkdir -p /usr/redis 
make install PREFIX=/usr/redis
```
Redis启动

前端启动
启动命令：redis - server，直接运行bin/redis-server将以前端模式启动

./redis-server

关闭命令：ctrl+c
启动缺点：客户端窗口关闭则redis-server程序结束，不推荐使用此方法
启动图例：
后端启动（守护进程启动）
第一步：拷贝redis-5.0.5/redis.conf配置文件到Redis安装目录的bin目录
```
cp redis.conf /usr/redis/bin/
```
第二步：修改redis.conf ```shell vim redis.conf

将`daemonize`由`no`改为`yes`

daemonize yes

默认绑定的是回环地址，默认不能被其他机器访问

bind 127.0.0.1

是否开启保护模式，由yes该为no

protected-mode no

**第三步：启动服务**
```shell
./redis-server redis.conf

后端启动的关闭方式

./redis-cli shutdown

命令说明

redis-server ：启动redis服务
redis-cli ：进入redis命令客户端
redis-benchmark：性能测试的工具
redis-check-aof ： aof文件进行检查的工具
redis-check-dump ： rdb文件进行检查的工具
redis-sentinel ：启动哨兵监控服务

Redis命令行客户端
命令格式
```
./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
```

参数说明

-h：redis服务器的ip地址
-p：redis实例的端口号

默认方式
- 如果不指定主机和端口也可以
- 默认主机地址是127.0.0.1
- 默认端口是 6379
  3. Redis数据类型和应用场景
Redis是一个Key-Value的存储系统，使用ANSI C语言编写。
- key的类型是字符串。
- value的数据类型有：
  - 常用的：string字符串类型、list列表类型、set集合类型、sortedset（zset）有序集合类型、hash类型
  - 不常见的：bitmap位图类型、geo地理位置类型
  - Redis5.0新增一种：stream类型

注意：Redis中命令是忽略大小写，（set SET），key是不忽略大小写的（NAME name）

Redis的Key的设计

用:分割
把表名转换为key前缀, 比如: user:
第二段放置主键值
第三段放置列名

比如：用户表user, 转换为redis的key-value存储

username 的 key -> user:9:username
{userid:9,username:zhangf}
email的key -> user:9:email
表示明确：看key知道意思
不易被覆盖

string字符串类型
Redis的String能表达 3 种值的类型：字符串、整数、浮点数 100.01 是个六位的串
常见操作命令如下表：

应用场景：

key和命令是字符串
普通的赋值
incr用于乐观锁

incr：递增数字，可用于实现乐观锁 watch(事务)

setnx用于分布式锁

当key不存在时采用赋值，可用于实现分布式锁
举例：
setnx:

127 .0.0.1:6379> setnx name zhangf #如果name不存在赋值
(integer) 1
127 .0.0.1:6379> setnx name zhaoyun  #再次赋值失败
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> get name
"zhangf"

set:

127 .0.0.1:6379> set age 18 NX PX 10000 #如果不存在赋值 有效期 10 秒
OK
127 .0.0.1:6379> set age 20 NX #赋值失败
(nil)
127 .0.0.1:6379> get age #age失效
(nil)
127 .0.0.1:6379> set age 30 NX PX 10000 #赋值成功
OK
127 .0.0.1:6379> get age
"30"

list列表类型

list列表类型可以存储有序、可重复的元素
获取头部或尾部附近的记录是极快的
list的元素个数最多为2^32-1个（ 40 亿）
常见操作命令如下表：

应用场景：

作为栈或队列使用

列表有序可以作为栈和队列使用

可用于各种列表，比如用户列表、商品列表、评论列表等。

举例：

127 .0.0.1:6379> lpush list:1 1 2 3 4 5 3
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "3"
2) "5"
3) "4"
4) "3"
5) "2"
6) "1"
127 .0.0.1:6379> lpop list:1 # 从 0 开始
"3"
127 .0.0.1:6379> rpop list:1
"1"
127 .0.0.1:6379> lindex list:1 1
"4"
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "5"
2) "4"
3) "3"
4) "2"
127 .0.0.1:6379> rpoplpush list:1 list:2
"2"
127 .0.0.1:6379> lrange list:2 0 -1
1 ) "2"
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 -1
1) "5"
2) "4"
3) "3"

set集合类型

Set：无序、唯一元素
集合中最大的成员数为 2^32 - 1
常见操作命令如下表：

应用场景：

适用于不能重复的且不需要顺序的数据结构
比如：关注的用户，还可以通过spop进行随机抽奖

举例：

127 .0.0.1:6379> sadd set:1 a b c d
(integer) 4
127 .0.0.1:6379> smembers set:1
1 ) "d"
2 ) "b"
3 ) "a"
4 ) "c"
127 .0.0.1:6379> srandmember set:1
"c"
127 .0.0.1:6379> srandmember set:1
"b"
127 .0.0.1:6379> sadd set:2 b c r f
(integer) 4
127 .0.0.1:6379> sinter set:1 set:2
1 ) "b"
2 ) "c"
127 .0.0.1:6379> spop set:1
"d"
127 .0.0.1:6379> smembers set:1
1 ) "b"
2 ) "a"
3 ) "c"

sortedset有序集合类型

SortedSet(ZSet) 有序集合：元素本身是无序不重复的
每个元素关联一个分数(score)
可按分数排序，分数可重复
常见操作命令如下表：

应用场景：

由于可以按照分值排序，所以适用于各种排行榜。比如：点击排行榜、销量排行榜、关注排行榜等(zrank)。

举例：

127 .0.0.1:6379> zadd hit:1 100 item1 20 item2 45 item3
(integer) 3
127 .0.0.1:6379> zcard hit:1
(integer) 3
127 .0.0.1:6379> zscore hit:1 item3
"45"
127 .0.0.1:6379> zrevrange hit:1 0 -1
1 ) "item1"
2 ) "item3"
3 ) "item2"

hash类型（散列表）

Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，它提供了字段和字段值的映射。
每个 hash 可以存储 2^32 - 1 键值对（ 40 多亿）。

常见操作命令如下表：

应用场景：

对象的存储，表数据的映射
举例：

127 .0.0.1:6379> hmset user:001 username zhangfei password 111 age 23 sex M
OK
127 .0.0.1:6379> hgetall user:001
1 ) "username"
2 ) "zhangfei"
3 ) "password"
4 ) "111"
5 ) "age"
6 ) "23"
7 ) "sex"
8 ) "M"
127 .0.0.1:6379> hget user:001 username
"zhangfei"
127 .0.0.1:6379> hincrby user:001 age 1
(integer) 24
127 .0.0.1:6379> hlen user:001
(integer) 4

bitmap位图类型

bitmap是进行位操作的
通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身。
bitmap本身会极大的节省储存空间。
常见操作命令如下表：

应用场景：

用户每月签到，用户id为key ，日期作为偏移量 1 表示签到
统计活跃用户, 日期为key，用户id为偏移量 1 表示活跃
查询用户在线状态，日期为key，用户id为偏移量 1 表示在线

举例：

127 .0.0.1:6379> setbit user:sign:1000 20200101 1    #id为 1000 的用户 20200101 签到
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> setbit user:sign:1000 20200103 1    #id为 1000 的用户 20200103 签到
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> getbit user:sign:1000 20200101      #获得id为 1000 的用户 20200101 签到状态
1 表示签到
(integer) 1
127 .0.0.1:6379> getbit user:sign:1000 20200102      #获得id为 1000 的用户 20200102 签到状态
0 表示未签到
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> bitcount user:sign:1000             # 获得id为 1000 的用户签到次数
(integer) 2
127 .0.0.1:6379> bitpos user:sign:1000 1             #id为 1000 的用户第一次签到的日期
(integer) 20200101
127 .0.0.1:6379> setbit 20200201 1000 1              #20200201的 1000 号用户上线
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> setbit 20200202 1001 1              #20200202的 1000 号用户上线
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> setbit 20200201 1002 1              #20200201的 1002 号用户上线
(integer) 0
127 .0.0.1:6379> bitcount 20200201                   #20200201的上线用户有 2 个
(integer) 2
127 .0.0.1:6379> bitop or desk1 20200201 20200202    #合并 20200201 的用户和 20200202 上线了的用户
(integer) 126
127 .0.0.1:6379> bitcount desk1                      #统计 20200201 和 20200202 都上线的用户个数
(integer) 3

geo地理位置类型

geo是Redis用来处理位置信息的。在Redis3.2中正式使用。主要是利用了Z阶曲线、Base32编码和geohash算法

Z阶曲线

在x轴和y轴上将十进制数转化为二进制数，采用x轴和y轴对应的二进制数依次交叉后得到一个六位数编码。把数字从小到大依次连起来的曲线称为Z阶曲线，Z阶曲线是把多维转换成一维的一种方法。

Base32编码

Base32这种数据编码机制，主要用来把二进制数据编码成可见的字符串，其编码规则是：任意给定一个二进制数据，以 5 个位(bit)为一组进行切分(base64以 6 个位(bit)为一组)，对切分而成的每个组进行编码得到 1 个可见字符。Base32编码表字符集中的字符总数为 32 个（0-9、b-z去掉a、i、l、o），这也是Base32名字的由来。

geohash算法

Gustavo在 2008 年 2 月上线了geohash.org网站—-> http://geohash.org/
Geohash是一种地理位置信息编码方法。经过geohash映射后，地球上任意位置的经纬度坐标可以表示成一个较短的字符串。可以方便的存储在数据库中，附在邮件上，以及方便的使用在其他服务中。以北京的坐标举例，39.928167 116.389550可以转换成wx4g0s8q3jf9。
Redis中经纬度使用 52 位的整数进行编码，放进zset中，zset的value元素是key，score是GeoHash的52 位整数值。在使用Redis进行Geo查询时，其内部对应的操作其实只是zset(skiplist)的操作。通过zset的score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标。
常见操作命令如下表：

应用场景：

记录地理位置
计算距离
查找”附近的人”

举例：

127 .0.0.1:6379> geoadd user:addr 116.31 40.05 zhangf 116.38 39.88 zhaoyun 116.47 40.00 diaochan  #添加用户地址 zhangf、zhaoyun、diaochan的经纬度
(integer) 3
127 .0.0.1:6379> geohash user:addr zhangf diaochan #获得zhangf和diaochan的geohash码
1 ) "wx4eydyk5m0"
2 ) "wx4gd3fbgs0"
127 .0.0.1:6379> geopos user:addr zhaoyun #获得zhaoyun的经纬度
1 ) 1 ) "116.38000041246414185"
  2 ) "39.88000114172373145
127 .0.0.1:6379> geodist user:addr zhangf diaochan #计算zhangf到diaochan的距离,单位是m
"14718.6972"
127 .0.0.1:6379> geodist user:addr zhangf diaochan km #计算zhangf到diaochan的距离,单位是km
"14.7187"
127 .0.0.1:6379> geodist user:addr zhangf zhaoyun km
"19.8276"
127 .0.0.1:6379> georadiusbymember user:addr zhangf 20 km withcoord withdist count 3 asc
# 获得距离zhangf20km以内的按由近到远的顺序排出前三名的成员名称、距离及经纬度
#withcoord ： 获得经纬度 withdist：获得距离 withhash：获得geohash码
1 ) 1 ) "zhangf"
  2 ) "0.0000"
  3 ) 1 ) "116.31000012159347534"
      2 ) "40.04999982043828055"
2 ) 1 ) "diaochan"
  2 ) "14.7187"
  3 ) 1 ) "116.46999925374984741"
      2 ) "39.99999991084916218"
3 ) 1 ) "zhaoyun"
  2 ) "19.8276"
  3 ) 1 ) "116.38000041246414185"
      2 ) "39.88000114172373145"

stream数据流类型

stream是Redis5.0后新增的数据结构，用于可持久化的消息队列。
几乎满足了消息队列具备的全部内容，包括：

消息ID的序列化生成
消息遍历
消息的阻塞和非阻塞读取
消息的分组消费
未完成消息的处理
消息队列监控

每个Stream都有唯一的名称，它就是Redis的key，首次使用xadd指令追加消息时自动创建。

常见操作命令如下表：

应用场景：

消息队列的使用

127 .0.0.1:6379> xadd topic:001 * name zhangfei age 23
"1591151905088-0"
127 .0.0.1:6379> xadd topic:001 * name zhaoyun age 24 name diaochan age 16
"1591151912113-0"
127 .0.0.1:6379> xrange topic:001 - +
1 ) 1 ) "1591151905088-0"
  2 ) 1 ) "name"
      2 ) "zhangfei"
      3 ) "age"
      4 ) "23"
2 ) 1 ) "1591151912113-0"
  2 ) 1 ) "name"
      2 ) "zhaoyun"
      3 ) "age"
      4 ) "24"
      5 ) "name"
      6 ) "diaochan"
      7 ) "age"
      8 ) "16"
127 .0.0.1:6379> xread COUNT 1 streams topic:001 0
1 ) 1 ) "topic:001"
  2 ) 1 ) 1 ) "1591151905088-0"
          2 ) 1 ) "name"
              2 ) "zhangfei"
              3 ) "age"
              4 ) "23"
#创建的group
127 .0.0.1:6379> xgroup create topic:001 group1 0
OK
# 创建cus1加入到group1 消费 没有被消费过的消息 消费第一条
127 .0.0.1:6379> xreadgroup group group1 cus1 count 1 streams topic:001 >
1 ) 1 ) "topic:001"
  2 ) 1 ) 1 ) "1591151905088-0"
          2 ) 1 ) "name"
              2 ) "zhangfei"
              3 ) "age"
              4 ) "23"
#继续消费 第二条
127 .0.0.1:6379> xreadgroup group group1 cus1 count 1 streams topic:001 >
1 ) 1 ) "topic:001"
  2 ) 1 ) 1 ) "1591151912113-0"
          2 ) 1 ) "name"
              2 ) "zhaoyun"
              3 ) "age"
                              4 ) "24"
                              5 ) "name"
                              6 ) "diaochan"
                              7 ) "age"
                              8 ) "16"
#没有可消费
127 .0.0.1:6379> xreadgroup group group1 cus1 count 1 streams topic:001 >
(nil)

Redis常用命令

官方命令大全网址：http://www.redis.cn/commands.html

keys
返回满足给定pattern 的所有key
语法：keys pattern

示例：

redis 127 .0.0.1:6379> keys list*
1 ) "list"
2 ) "list5"
3 ) "list6"
4 ) "list7"
5 ) "list8"

del

语法：DEL key
示例：
```
127 .0.0.1:6379> del test
(integer) 1
```
exists
确认一个key 是否存在
语法：exists key
示例：从结果来看，数据库中不存在HongWan 这个key，但是age 这个key 是存在的
```
redis 127 .0.0.1:6379> exists HongWan
(integer) 0
redis 127 .0.0.1:6379> exists age
(integer) 1
```
expire
Redis在实际使用过程中更多的用作缓存，然而缓存的数据一般都是需要设置生存时间的，即：到期后数据销毁。
语法：
- EXPIRE key seconds 设置key的生存时间（单位：秒）key在多少秒后会自动删除
- TTL key 查看key生于的生存时间
- PERSIST key清除生存时间
- PEXPIRE key milliseconds 生存时间设置单位为：毫秒

示例：

redis 127.0.0.1:6379> set test 1 设置test的值为 1
OK
redis 127.0.0.1:6379> get test 获取test的值
"1"
redis 127.0.0.1:6379> EXPIRE test 5 设置test的生存时间为 5 秒
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> TTL test 查看test的生于生成时间还有 1 秒删除
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379>redis 127.0.0.1:6379> TTL test
(integer) -
redis 127.0.0.1:6379> get test 获取test的值，已经删除
(nil)

rename

语法：rename oldkey newkey

示例：age 成功的被我们改名为age_new 了

redis 127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
redis 127.0.0.1:6379> rename age age_new
OK
redis 127.0.0.1:6379> keys *
1) "age_new"
redis 127.0.0.1:6379>

type

显示指定key的数据类型
语法：type key
示例：这个方法可以非常简单的判断出值的类型 ```shell redis 127.0.0.1:6379> type addr string redis 127.0.0.1:6379> type myzset zset redis 127.0.0.1:6379> type mylist list

redis 127.0.0.1:6379> set num:1 10 ok redis 127.0.0.1:6379> type num:1 string — 注：虽然是数字10，但是按照String处理

<a name="5245dc49"></a>
### Redis的Java客户端—Jedis

1. 关闭RedisServer端的防火墙
```shell
systemctl stop firewalld（默认）
systemctl disable firewalld.service（设置开启不启动）

新建maven项目后pom.xml导入Jedis包

<dependency>
 <groupId>redis.clients</groupId>
 <artifactId>jedis</artifactId>
 <version>2.9.0</version>
</dependency>

写程序

@Test
public void testConn(){
//与Redis建立连接 IP+port
Jedis redis = new Jedis("192.168.127.128", 6379);
//在Redis中写字符串 key value
redis.set("jedis:name:1","jd-zhangfei");
//获得Redis中字符串的值
System.out.println(redis.get("jedis:name:1"));
//在Redis中写list
redis.lpush("jedis:list:1","1","2","3","4","5");
//获得list的长度
System.out.println(redis.llen("jedis:list:1"));
}

4. 缓存过期和淘汰策略

问题：
- 长期使用，key会不断增加，Redis作为缓存使用，物理内存也会满，此时内存与硬盘交换（swap）虚拟内存，频繁IO性能急剧下降
  maxmemory
  不设置的场景
Redis的key是固定的，不会增加
Redis作为DB使用，保证数据的完整性，不能淘汰，可以做集群，横向扩展
缓存淘汰策略：禁止驱逐（默认）

设置的场景

Redis是作为缓存使用，不断增加Key
maxmemory ：默认为 0 不限制
问题：
- 达到物理内存后性能急剧下架，甚至崩溃，内存与硬盘交换（swap）虚拟内存，频繁IO性能急剧下降，此时maxmemory设置多少？
解决策略：
- 与业务有关
- 1 个Redis实例，保证系统运行 1 G ，剩下的就都可以设置Redis
- 物理内存的3/4
- slaver ：留出一定的内存
- 在redis.conf中
```
maxmemory 1024 mb
```
- 命令：获得maxmemory数
```
CONFIG GET maxmemory
```
设置maxmemory后，当趋近maxmemory时，通过缓存淘汰策略，从内存中删除对象
设置maxmemory， maxmemory-policy 要配置
不设置maxmemory 即无最大内存限制， maxmemory-policy noeviction （禁止驱逐）不淘汰
expire数据结构

在Redis中可以使用expire命令设置一个键的存活时间(ttl: time to live)，过了这段时间，该键就会自动
被删除。

expire的使用

expire命令的使用方法如下： expire key ttl(单位秒)

127 .0.0.1:6379> expire name 2 #2秒失效
(integer) 1
127 .0.0.1:6379> get name
(nil)
127 .0.0.1:6379> set name zhangfei
OK
127 .0.0.1:6379> ttl name #永久有效
(integer) -1
127 .0.0.1:6379> expire name 30 #30秒失效
(integer) 1
127 .0.0.1:6379> ttl name #还有 24 秒失效
(integer) 24
127 .0.0.1:6379> ttl name #失效
(integer) -2

expire原理

typedef struct redisDb {
  dict *dict;         -- key Value
  dict *expires;      -- key ttl
  dict *blocking_keys;
  dict *ready_keys;
  dict *watched_keys;
  int id;
} redisDb;

上面的代码是Redis 中关于数据库的结构体定义，这个结构体定义中除了 id 以外都是指向字典的指针，其中我们只看 dict 和 expires。
dict 用来维护一个 Redis 数据库中包含的所有 Key-Value 键值对，expires则用于维护一个 Redis 数据库中设置了失效时间的键(即key与失效时间的映射)。
当我们使用 expire命令设置一个key的失效时间时，Redis 首先到 dict 这个字典表中查找要设置的key是否存在，如果存在就将这个key和失效时间添加到 expires 这个字典表。
当我们使用 setpx命令向系统插入数据时，Redis 首先将 Key 和 Value 添加到 dict 这个字典表中，然后将 Key 和失效时间添加到 expires 这个字典表中。
简单地总结来说就是，设置了失效时间的key和具体的失效时间全部都维护在 expires 这个字典表中。

删除策略
Redis的数据删除有定时删除、惰性删除和主动删除三种方式。
Redis目前采用惰性删除+主动删除的方式。

定时删除
在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
需要创建定时器，而且消耗CPU，一般不推荐使用。

惰性删除
在key被访问时如果发现它已经失效，那么就删除它。

调用expireIfNeeded函数，该函数的意义是：读取数据之前先检查一下它有没有失效，如果失效了就删除它。

int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
  //获取主键的失效时间 get当前时间-创建时间>ttl
  long long when = getExpire(db,key);
  //假如失效时间为负数，说明该主键未设置失效时间（失效时间默认为-1），直接返回 0
  if (when < 0 ) return 0 ;
  //假如Redis服务器正在从RDB文件中加载数据，暂时不进行失效主键的删除，直接返回 0
  if (server.loading) return 0 ;
  ...
  //如果以上条件都不满足，就将主键的失效时间与当前时间进行对比，如果发现指定的主键
  //还未失效就直接返回 0
  if (mstime() <= when) return 0 ;
  //如果发现主键确实已经失效了，那么首先更新关于失效主键的统计个数，然后将该主键失
  //效的信息进行广播，最后将该主键从数据库中删除
  server.stat_expiredkeys++;
  propagateExpire(db,key);
  return dbDelete(db,key);
}

主动删除

在redis.conf文件中可以配置主动删除策略,默认是no-enviction（不删除）

<!-- 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 -->
maxmemory-policy allkeys-lru
<!-- 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 -->
maxmemory-policy volatile-lru

LRU

LRU (Least recently used) 最近最少使用，算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下：
1. 新数据插入到链表头部；
2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
4. 在Java中可以使用 LinkHashMap （哈希链表）去实现LRU
让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路：

假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了 4 个用户，这 4 个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。

此时，业务方访问用户5 ，由于哈希链表中没有用户 5 的数据，我们从数据库中读取出来，插入到缓存当中。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户 5 ，最左端是最近最少访问的用户 1 。

接下来，业务方访问用户 2 ，哈希链表中存在用户 2 的数据，我们怎么做呢？我们把用户 2 从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入到链表最右端。这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2 ，最左端仍然是最近最少访问的用户 1 。

接下来，业务方请求修改用户 4 的信息。同样道理，我们把用户 4 从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户 4 ，最左端仍然是最近最少访问的用户 1 。

业务访问用户 6 ，用户 6 在缓存里没有，需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户 1 就会被删除掉，然后再把用户 6 插入到最右端。

Redis的LRU 数据淘汰机制

在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，会定时（redis 定时程序 serverCorn()）更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来的。
另外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 redis 对象都会设置相应的 lru。可以想象的是，每一次访问数据的时候，会更新 redisObject.lru。
LRU 数据淘汰机制是这样的：
- 在数据集中随机挑选几个键值对，取出其中 lru 最大的键值对淘汰。（不会遍历key，用当前时间-最近访问，所得值越大，说明访问间隔时间越长）
- volatile-lru
  - 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-lru
  - 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

LFU

LFU (Least frequently used) 最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。
- volatile-lfu
- allkeys-lfu

random

volatile-random 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-random 从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

ttl

volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
TTL 数据淘汰机制：从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最小的键值对淘汰

noenviction(默认)

禁止驱逐数据，不删除

缓存淘汰策略的选择

allkeys-lru ：在不确定时一般采用策略。——> 冷热数据交换
volatile-lru ：比allkeys-lru性能差 —-> 需要存过期时间
allkeys-random ：希望请求符合平均分布(每个元素以相同的概率被访问)
自己控制：volatile-ttl —-> 防止缓存穿透

案例分享：字典库失效

key-Value 业务表存 code 显示文字
拉勾早期将字典库，设置了maxmemory，并设置缓存淘汰策略为allkeys-lru，结果造成字典库某些字段失效，缓存击穿， DB压力剧增，差点宕机。

分析：

字典库： Redis做DB使用，要保证数据的完整性
maxmemory设置较小，采用allkeys-lru，会对没有经常访问的字典库随机淘汰，当再次访问时会缓存击穿，请求会打到DB上。

解决方案：

不设置maxmemory
使用noenviction策略
Redis是作为DB使用的，要保证数据的完整性，所以不能删除数据。
可以将原始数据源（XML）在系统启动时一次性加载到Redis中。
Redis做主从+哨兵—-> 保证高可用

Redis数据结构及过期机制

Redis基础

1. Redis介绍

什么是Redis

Redis发展历史

Redis应用场景

2. Redis单机版安装和使用

Redis下载

Redis安装环境

Redis安装

第一步：安装C语言需要的GCC环境**

Redis启动

前端启动

后端启动（守护进程启动）

将daemonize由no改为yes

默认绑定的是回环地址，默认不能被其他机器访问

bind 127.0.0.1

是否开启保护模式，由yes该为no

后端启动的关闭方式

命令说明

Redis命令行客户端

3. Redis数据类型和应用场景

Redis的Key的设计

string字符串类型

list列表类型

set集合类型

sortedset有序集合类型

hash类型（散列表）

bitmap位图类型

geo地理位置类型

stream数据流类型

Redis常用命令

keys

del

exists

expire

rename

type

4. 缓存过期和淘汰策略

maxmemory

expire数据结构

expire的使用

expire原理

删除策略

定时删除

惰性删除

主动删除

案例分享：字典库失效

将`daemonize`由`no`改为`yes`