复习

持久化
- RDB
  - 优势：
    - 文件紧凑，便于传输及恢复
    - 使用子进程持久化，最大化性能
    - 恢复比AOF快
  - 劣势：
    - 持久化间隔时间较长，一旦故障，丢失的数据量较大
    - 数据集大时，持久化消耗性能
- AOF
  - 优势：
    - 持久化间隔比较短，丢失数据少
    - 日志文件追加写方式，如果损坏，支持修复，丢失数据较少
    - 日志文件支持重写，压缩文件大小，过程绝对安全
    - 日志文件格式人类可读以及易解析
  - 劣势：
    - 文件体积较RDB大
    - 持久化速度比RDB慢
- 支持同时开启，优先读AOF
- 建议：RDB+AOF；RDB；
- 配置
  - RDB save 300 9
  - appendfsync
    - always 每次修改即持久化
    - everysec 每秒
    - no 不保存
事务
- multi exec discard watch
- 在客户端讲一批指令打包发给服务器执行
  - 如果客户端出错，取消事务
  - 如果服务器出错，继续执行
- watch （CAS compare and set）
  - 监视一个key，在事务中的指令执行时，如果该key 的值发生了变化，则取消事务
高可用与集群
- 高可用：哨兵 sentinel 选择主机，调整主从关系，保证集群一直有主机在工作，保证了集群的可用
- 数据扩展：cluster ，3主3从，数据分布在三台主机上，每台主机存在一定数量的hash槽，从机数据从主机获得
  - 先创建6个redis实例
  - 创建redis-cluster集群

Redis性能高的原因

内存存储，速度快
C语言编写，C语言性能比较高直接操作内存
Redis的文件事件处理器是单进程的（但是不代表内部没有多进程，持久化就是多进程的），通过IO 多路复用机制，提升整体的性能

2021年7月7日 Redis4 - 图1

Redisson

https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95

添加依赖

<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.11.1</version>
</dependency>

修改配置 ```java spring: redis: host: localhost port: 6379

package com.woniuxy.redis.redissondemo.config;

import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration public class RedissonConfig {

@Value("${spring.redis.host}")
public String redisHost;
@Value("${spring.redis.port}")
public String redisPort;
@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer()
            .setAddress("redis://"+redisHost+":"+redisPort);
    return Redisson.create(config);
}

}


3. 编写代码
```java
package com.woniuxy.redis.redissondemo.controller;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestController
@Slf4j
public class RedissonController {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @GetMapping("doLock")
    public String doLock(String flag) throws InterruptedException {
        log.info("{} 准备加锁",flag);
        RLock clientLock = redissonClient.getLock("incr_balance");
        boolean locked = clientLock.tryLock();
        if(locked){
            TimeUnit.SECONDS.sleep(15);
            clientLock.unlock();
            log.info("{} 解锁成功",flag);
        }else{
            log.info("{}加锁失败",flag);
            return "lock fail";
        }
        return "lock finish";
    }
    @GetMapping("testBloom")
    public String doBloom(){
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("userLogin");
        //尝试初始化，预计元素55000000，期望误判率0.03
        bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);
        //添加在线人数，可以在启动时从数据库加载，之后进行动态增删
        bloomFilter.add("chengyuxiang");
        bloomFilter.add("huangguang");
        bloomFilter.add("gankeke");
        bloomFilter.add("wangyang");
        bloomFilter.add("fugang");
        bloomFilter.add("yanglin");
        bloomFilter.add("yanchuanchuan");
        bloomFilter.add("xuyang");
        //使用
        log.info("总在线人数{}",bloomFilter.count()) ;
        log.info("{}是否存在 {}","yanglin",bloomFilter.contains("yanglin")) ;
        log.info("{}是否存在 {}","tangxiao",bloomFilter.contains("tangxiao")) ;
       return "success";
    }
}