springboot 整合redis
redis基础知识
- redis安装
- redis 基本概念
  - Redis是单线程+多路IO复用技术
redis 发布订阅
- 命令行号现
redis 基本数据类型
redis 新数据类型
redis 事务-锁机制-秒杀
redis 持久化
- RDB: redis DataBase
AOF（Append Only File）
Redis_主从复制
- 主要作用
操作步骤
- 薪火相传模式
- 反客为主模式
哨兵模式
- 操作方式
  - 故障恢复
redis 集群
- 6379配置文件修改
springboot 整合redis集群
Redis应用问题解决
分布式锁
- 解决方案：使用redis实现分布式锁
">set sku:1:info “OK” NX PX 10000
EX second ：设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 。
PX millisecond ：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value 。
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 。
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作
- java中的示例代码
- 总结
Redis6.0新功能

springboot 整合redis

新建配置类 ```java

@EnableCaching @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate template = new RedisTemplate<>(); RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); template.setConnectionFactory(factory); //key序列化方式 template.setKeySerializer(redisSerializer); //value序列化 template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //value hashmap序列化 template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return template; }

@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    //解决查询缓存转换异常的问题
    ObjectMapper om = new ObjectMapper();
    om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
    om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
    // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
    RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
            .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
            .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
            .disableCachingNullValues();
    RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
            .cacheDefaults(config)
            .build();
    return cacheManager;
}

}


2. application.yml配置文件添加redis配置
```bash
spring:
  server:
    port: 8080
  application:
    name: intheway
  redis:
    host: 192.168.0.15
    port: 6379
    database: 0
    timeout: 1800000
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20
        max-idle: 5
        min-idle: 0

在controller里边进行测试
```
@RequestMapping("/redisTest")
@RestController
public class RedisTestController {
 public RedisTestController(){
     System.out.println("RedisTestController");
 }
 @Autowired
 private RedisTemplate redisTemplate;
 @GetMapping(value = "/testRedis")
 public String testRedis(){
     //设置值到redis
     redisTemplate.opsForValue().set("name", "lucy");
     //从redis获取值
     String name = (String)redisTemplate.opsForValue().get("name");
     return name;
 }
}
```
redis基础知识
redis安装
查看默认安装目录
redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本子运行，看看自己本子性能如何
redis-check-aof：修复有问题的AOF文件，rdb和aof后面讲
redis-check-dump：修复有问题的dump.rdb文件
redis-sentinel：Redis集群使用
redis-server：Redis服务器启动命令
redis-cli：客户端，操作入口
安装步骤
```bash 下载redis-6.2.1.tar.gz放/opt目录解压命令：tar -zxvf redis-6.2.1.tar.gz 在redis-6.2.1目录下执行make命令和make install 启动redis-server nohup redis-server redis.conf & 执行redis-cli 执行redis命令

其他注意事项

单实例关闭：redis-cli shutdown
多实例关闭，指定端口关闭：redis-cli -p 6379 shutdown
指定文件启动 redis-server ./redis.conf &
常用命令： /etc/init.d/redis-server start 启动redis服务 /etc/init.d/redis-server stop 停止redis服务 /etc/init.d/redis-server restart 重启redis服务 ./redis-cli -p 端口号 -h 127.0.0.1 指定连接redis 的ip和端口号 ```

redis配置文件 redis.conf
1.修改redis.conf(128行)文件将里面的daemonize no 改成 yes，让服务在后台启动
远程连接需要修改的配置：
vi redis.conf
注释 bind 127.0.0.1 ::1
找到“daemonize yes”，守护后台启动将yes改成no
protected-mode 本机访问保护模式设置成no
添加密码：
如果要添加登录密码，找到“requirepass”，在后边写自己的密码
输入密码方式:
[root@iZwz92v9xcjopi734c76bdZ ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> auth 111111
Port 端口号
databases 默认数据库为0 可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id
maxclients 最大连接数,设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。
maxmemory 最大内存使用量

建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机
设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。
但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

maxmemory-policy ：

volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）
allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key
volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键
allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key
volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key
noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

redis 基本概念

Redis是单线程+多路IO复用技术

多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符（Socket）的就绪状态，比如调用select和poll函数，传入多个文件描述符，如果有一个文件描述符就绪，则返回，否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正的操作可以在同一个线程里执行，也可以启动线程执行（比如使用线程池）

redis 发布订阅

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。
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

命令行号现

运行redis-cli
1、打开一个客户端订阅channel1
SUBSCRIBE channel1
2.打开另一个客户端，给channel1发布消息hello
publish channel1 hello
返回的1是订阅者数量
打开第一个客户端可以看到发送的消息
注意：
注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

redis 基本数据类型

String（字符串）
Hash（哈希）
List（列表）
Set（集合）
zset（有序集合）

它还有三种特殊的数据结构类型

Geospatial

地理坐标数据类型

Hyperloglog
Bitmap
字符串 String
特性

String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M
常用命令

set 添加键值对
get 查询对应键值
append 将给定的追加到原值的末尾
strlen 获得值的长度
setnx 只有在 key 不存在时设置 key 的值
incr 将key 中储存的数字值增1 只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
incrby / decrby <步长>将key 中储存的数字值增减。自定义步长
mset ….. 同时设置一个或多个key-value对
mget …..同时获取一个或多个value
setex <过期时间> 设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
getset 以新换旧，设置了新值同时获得旧值
getrange <起始位置><结束位置> 获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包

列表 List

特性

单键多值
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
List的数据结构为快速链表quickList。首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。
当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

常用命令

lpush/rpush …. 从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop 从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush 从列表右边吐出一个值，插到列表左边。
lrange 按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
lindex 按照索引下标获得元素(从左到右)
llen 获得列表长度
集合(Set)
特性

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。
常用命令

sadd ….. 将一个或多个member 元素加入到集合 key 中，已经存在的member 元素将被忽略
smembers 取出该集合的所有值。
sismember 判断集合是否为含有该值，有1，没有0
scard返回该集合的元素个数。
srem …. 删除集合中的某个元素。
spop 随机从该集合中吐出一个值。
srandmember 随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除。
smove value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
sinter 返回两个集合的交集元素。
sunion 返回两个集合的并集元素。
sdiff 返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
del 清空一个set集合

哈希 Hash

特性

Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
常用命令

hset 给集合中的键赋值
hget 从集合取出value
hmset … 批量设置hash的值
hexists查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
hkeys 列出该hash集合的所有field
hvals 列出该hash集合的所有value
hincrby 为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量1 -1
hsetnx 将哈希表 key 中的域 field 的值设置为value ，当且仅当域field 不存在.

有序集合 Zset

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构
（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

常用命令

zadd … 将一个或多个member 元素及其 score 值加入到有序集key 当中。
zrange [WITHSCORES] 返回有序集key 中，下标在之间的元素带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count] 返回有序集key 中，所有 score 值介于min 和max 之间(包括等于min 或max )的成员。有序集成员按score 值递增(从小到大)次序排列。
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count] 同上，改为从大到小排列。
zincrby 为元素的score加上增量
zrem 删除该集合下，指定值的元素
zcount 统计该集合，分数区间内的元素个数
zrank 返回该值在集合中的排名，从0开始。
redis 新数据类型
Bitmaps
概念和原理
现代计算机用二进制（位）作为信息的基础单位， 1个字节等于8位，例如“abc”字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、98、99，对应的二进制分别是01100001、01100010和01100011，如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：
（1） Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。
Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量
Bitmaps与set对比
假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比
数据类型	每个用户id占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	50000000	64位*50000000 = 400MB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

set和Bitmaps存储独立用户空间对比
数据类型	一天	一个月	一年
集合类型	400MB	12GB	144GB
Bitmaps	12.5MB	375MB	4.5GB

但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如下表所示，很显然，这时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）
数据类型	每个userid占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	100000	64位*100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

常用命令

setbit设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）*offset:偏移量从0开始
getbit获取Bitmaps中某个偏移量的值
bitcount[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
bitop and(or/not/xor) [key…] bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中
使用场景：
1.每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图
unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps
注：
很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000）开头，直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

2.获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过，返回0说明没有访问过：

注：因为100根本不存在，所以也是返回0

HyperLogLog

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案：
（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数
（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?
比如数据集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

命令

fadd < element> [element …] 添加指定元素到HyperLogLog 中
pfcount [key …] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可
pfmerge [sourcekey …] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得
Geospatial
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。
geohash 是将空间不断的二分，然后将二分的路径转化为 base32 编码，最后保存下来。从原理可以看出，geohash 表示的是一个区间，而不是一个点，geohash 值越长，这个区间就越小，标识的位置也就越精确，下图是维基百科中不同长度 geohash 下的经纬度误差（lat：纬度，lng：经度）

具体原理见：https://blog.csdn.net/weixin_43871678/article/details/119698405

命令

geoadd< longitude> [longitude latitude member…] 添加地理位置（经度，纬度，名称）
两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过Java 程序一次性导入。有效的经度从-180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。
geopos [member…] 获得指定地区的坐标值
geodist [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离
georadius< longitude>radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

单位：
m 表示单位为米[默认值]。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数，那么 GEODIST 默认使用米作为单位

redis 事务-锁机制-秒杀

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。
组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。
如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。
Multi、Exec、discard
从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队。
组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。
如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

redis事务例子
1.组队成功 提交成功
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set ke2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set ke3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
2. 组队失败 提交失败 
127.0.0.1:6379(TX)> set m1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set m2
(error) ERR wrong number of arguments for 'set' command
127.0.0.1:6379(TX)> set m3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
3. 组队成功 提交失败 组队阶段有报错，只有报错的提交失败
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set m1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incr m1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set m2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) (error) ERR value is not an integer or out of range
3) OK

悲观锁

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁

乐观锁

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

WATCH key [key …]

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

unwatch

取消WATCH 命令对所有key 的监视。
如果在执行WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。

Redis事务三特性

单独的隔离操作
事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念
队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
不保证原子性
事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

redis秒杀案例

@Service
public class SeckillRedis {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public boolean doSeckill(String uid, String prodid) {
        //1 判断uid prodid 非空
        if (uid == null || prodid == null) {
            return false;
        }
        //3.1 库存key
        String kckey = "sk:" + prodid + ":qt";
        //3.2 秒杀成功用户可以
        String userKey = "sk:" + prodid + ":user";
        redisTemplate.setEnableTransactionSupport(true);
        // 监视库存
        redisTemplate.watch(kckey);
        //4 获取库存 如果库存null 秒杀还没有开始
        Integer kc = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(kckey);
        if (kc == null) {
            System.out.println("秒杀还没有开始，请等待");
            return false;
        }
        //5 判断用户id是否重复秒杀操作
        if (redisTemplate.opsForSet().isMember(userKey, uid)) {
            System.out.println("已经秒杀成功了，不能重复秒杀");
            return false;
        }
        //6 判断如果商品数量 库存数量小于1 秒杀结束
        if (kc <= 0) {
            System.out.println("秒杀已经结束了");
            return false;
        }
        //7 秒杀过程
        //使用事务
        if (kc > 0) {
            synchronized (this) {
                Integer kc2 = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(kckey);
                if (kc2 > 0) {
                    redisTemplate.multi();
                    //组队操作
                    // redisTemplate.opsForValue().decrement(kckey);
                    Long decrement = redisTemplate.opsForValue().decrement(kckey);
                    System.out.println(decrement);
                    redisTemplate.opsForSet().add(userKey, uid);
                    //执行
                    try {
                        try {
                            List exec = redisTemplate.exec();
                            if (exec == null || exec.size() == 0) {
                                System.out.println("秒杀失败了....");
                                return false;
                            }
                        }catch (Exception e){
                            return false;
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println("秒杀失败了");
                        e.printStackTrace();
                    }
                    redisTemplate.unwatch();
                    return true;
                } else {
                    return false;
                }
            }
        } else {
            return false;
        }
    }

redis 持久化

RDB: redis DataBase

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，它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。
“redis默认的持久化方式就是RDB方式”
在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb

Fork

l Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
l 在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
l 一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。

配置位置

rdb文件的保存路径，也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下
dir “/myredis/“

命令save VS bgsave

save ：save时只管保存，其它不管，全部阻塞。手动保存。不建议。
bgsave：Redis会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。
可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

rdb的备份

先通过config get dir 查询rdb文件的目录
将*.rdb的文件拷贝到别的地方
rdb的恢复
u 关闭Redis
u 先把备份的文件拷贝到工作目录下cp dump2.rdb dump.rdb
u 启动Redis, 备份数据会直接加载

l 适合大规模的数据恢复
l 对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
l 节省磁盘空间
l 恢复速度快

l Fork的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑
l 虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。
l 在备份周期在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

AOF（Append Only File）

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(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
（1）客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内；
（2）AOF缓冲区根据AOF持久化策略[always,everysec,no]将操作sync同步到磁盘的AOF文件中；
（3）AOF文件大小超过重写策略或手动重写时，会对AOF文件rewrite重写，压缩AOF文件容量；
（4）Redis服务重启时，会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的；

AOF默认不开启

可以在redis.conf中配置文件名称，默认为 appendonly.aof
AOF文件的保存路径，同RDB的路径一致。
AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）

AOF启动/修复/恢复

OF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。
l 正常恢复
修改默认的appendonly no，改为yes
将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录(查看目录：config get dir)
恢复：重启redis然后重新加载
l 异常恢复
修改默认的appendonly no，改为yes
如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof—fix appendonly.aof进行恢复
备份被写坏的AOF文件
恢复：重启redis，然后重新加载

AOF同步频率设置

appendfsync always
始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好
appendfsync everysec
每秒同步，每秒记入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失。
appendfsync no
redis不主动进行同步，把同步时机交给操作系统。
Rewrite压缩

1是什么：
AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集.可以使用命令bgrewriteaof
2重写原理，如何实现重写
AOF文件持续增长而过大时，会fork出一条新进程来将文件重写(也是先写临时文件最后再rename)，redis4.0版本后的重写，是指上就是把rdb 的快照，以二级制的形式附在新的aof头部，作为已有的历史数据，替换掉原来的流水账操作。
no-appendfsync-on-rewrite：
如果no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存，用户请求不会阻塞，但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。（降低数据安全性，提高性能）
如果no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。（数据安全，但是性能降低）
触发机制，何时重写
Redis会记录上次重写时的AOF大小，默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。
auto-aof-rewrite-percentage：设置重写的基准值，文件达到100%时开始重写（文件是原来重写后文件的2倍时触发）
auto-aof-rewrite-min-size：设置重写的基准值，最小文件64MB。达到这个值开始重写。
例如：文件达到70MB开始重写，降到50MB，下次什么时候开始重写？100MB
系统载入时或者上次重写完毕时，Redis会记录此时AOF大小，设为base_size,
如果Redis的AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)的情况下，Redis会对AOF进行重写。
3、重写流程
（1）bgrewriteaof触发重写，判断是否当前有bgsave或bgrewriteaof在运行，如果有，则等待该命令结束后再继续执行。
（2）主进程fork出子进程执行重写操作，保证主进程不会阻塞。
（3）子进程遍历redis内存中数据到临时文件，客户端的写请求同时写入aof_buf缓冲区和aof_rewrite_buf重写缓冲区保证原AOF文件完整以及新AOF文件生成期间的新的数据修改动作不会丢失。
（4）1).子进程写完新的AOF文件后，向主进程发信号，父进程更新统计信息。2).主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。
（5）使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件，完成AOF重写。

主要流程

优势

n 备份机制更稳健，丢失数据概率更低。
n 可读的日志文本，通过操作AOF稳健，可以处理误操作。
劣势
n 比起RDB占用更多的磁盘空间。
n 恢复备份速度要慢。
n 每次读写都同步的话，有一定的性能压力。
n 存在个别Bug，造成恢复不能。

总结

优势

用哪个好

官方推荐两个都启用。
如果对数据不敏感，可以选单独用RDB。
不建议单独用AOF，因为可能会出现Bug。
如果只是做纯内存缓存，可以都不用。
l DB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
l 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.
l 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
l 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方式.
l 同时开启两种持久化方式
l 在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据, 因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
l RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢？
l 建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份)，快速重启，而且不会有AOF可能潜在的bug，留着作为一个万一的手段。
l 性能建议
因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留save 900 1这条规则。

如果使用AOF，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。
代价,一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。
只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上。
默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。

Redis_主从复制

主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主

主要作用

l 读写分离，性能扩展
l 容灾快速恢复

操作步骤

拷贝多个redis.conf文件include(写绝对路径)
开启daemonize yes
Pid文件名字pidfile
指定端口port
Log文件名字
dump.rdb名字dbfilename
Appendonly 关掉或者换名字
具体步骤：

1. 修改redis.conf 配置
daemonize yes
2.新建一个空的redis配置文件，内容为
include /usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis/redis.conf
pidfile /var/run/redis_6379.pid
port 6379
dbfilename dump6379.rdb
logfile /usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis/6379.log
3.复制另外两个从库的配置文件，修改几个相应的端口号
4.指定配置文件启动三个redis实例
redis-server myredis/redis-6379.conf
redis-server myredis/redis-6380.conf
redis-server myredis/redis-6381.conf
5.redis-cli指定端口和ip连接
./redis-cli -p 端口号 -h 127.0.0.1
在6380和6381上执行: slaveof 127.0.0.1 6379
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6381> slaveof 127.0.0.1 6379
OK
执行info replication 可以查看主从信息
6. 测试
从机上无法写
127.0.0.1:6380> set key 123
(error) READONLY You can't write against a read only replica.
主机上可读可写
7. 在命令行的主从配置是临时的
永久生可以在配置文件中添加
slaveof  192.168.0.15  6379

薪火相传模式

主服服务器同步到一个从服务器上，然后由从服务器继续同步到其他从服务器上。
操作方式:
在端口6381从服务上执行 slaveof 127.0.0.1 6380

反客为主模式

在主机挂掉的时候，然后在从服务器上执行
slaveof no one

哨兵模式

反客为主的自动版，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。
原主机重启后会变为从机。

操作方式

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
其中mymaster为监控对象起的服务器名称， 1 为至少有多少个哨兵同意迁移的数量。 
启动哨兵
redis-sentinel  /myredis/sentinel.conf &

springboot 整合哨兵配置文件

redis:
    host: 192.168.0.15
    port: 6379
    database: 0
    timeout: 1800000
    client-type: LETTUCE
    # 哨兵集群配置
    sentinel:
      # 集群哨兵节点配置，多个节点之间用英文逗号分割
      nodes: 192.168.0.15:26379
      master: mymaster

redis java 配置文件

@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    //读写分离配置
    @Bean
    public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer lettuceClientConfigurationBuilderCustomizer() {
        return builder -> builder.readFrom(ReadFrom.REPLICA);
    }
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
         //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
         //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
         //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

代码中使用

 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

缺点：
由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重

注意
出现无法读取的情况时候，去删除redis-6379.conf 这些配置里边添加的内容
选取节点后，主节点信心会持久化到配置文件中，如果这个时候再次修改主节点信息
就会造成无主节点问题，就无法读取。

故障恢复

优先级在redis.conf中默认：slave-priority 100，值越小优先级越高
偏移量是指获得原主机数据最全的
每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid

redis 集群

集群配置 制作6个实例，6379,6380,6381,6389,6390,6391

6379配置文件修改

include /usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis/redis.conf
pidfile "/var/run/redis_6379.pid" 
port 6379
dbfilename "dump6379.rdb"
logfile "/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis/6379.log"
cluster-enabled yes 
cluster-config-file nodes-6379.conf
cluster-node-timeout 15000
然后依次修改六个配置文件，可以使用vi 命令 %s/6379/6380
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6380.conf 
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6381.conf 
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6379.conf 
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6389.conf 
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6390.conf 
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7/myredis# vi redis-6391.conf

启动集群redis

root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6379.conf
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6380.conf
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6381.conf
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6389.conf
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6390.conf
root@ubuntu:/usr/local/java/redis/redis-6.2.7# redis-server myredis/redis-6391.conf

组合之前，请确保所有redis实例启动后，nodes-xxxx.conf文件都生成正常。
nodes-xxxx.conf会生产在server-server所在的目录里边

l 合体：

cd  /opt/redis-6.2.1/src
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.0.15:6379 192.168.0.15:6380 192.168.0.15:6381 192.168.0.15:6389 192.168.0.15:6390 192.168.0.15:6391
此处不要用127.0.0.1， 请用真实IP地址
--replicas 1 采用最简单的方式配置集群，一台主机，一台从机，正好三组。
后边是集群的ip+端口号
注意 可能出现的问题：
执行命令的时候可能会报redis不为空，可以使用redis-cli进入报错的redis，
执行flushall 清空当前redis即可red
报错 [ERR] Not all 16384 slots are covered by nodes.
 用redis-cli 登录到每个节点执行  flushall  和 cluster reset  就可以了。
最后选择yes
然后显示下边信息就是执行成功了
M: d99cbfc4aa627ac045a38b980972407cc64c44d8 192.168.0.15:6379
   slots:[0-5460] (5461 slots) master
   1 additional replica(s)
M: 4d6db070191ee00d143fd53b65b3c94009f82e2f 192.168.0.15:6381
   slots:[10923-16383] (5461 slots) master
   1 additional replica(s)
M: 4c2cbccf2135df6b2763f76e13aed8b913e01bfd 192.168.0.15:6380
   slots:[5461-10922] (5462 slots) master
   1 additional replica(s)
S: 5c9bf9f47534585874d98df020e749eea9de1e65 192.168.0.15:6389
   slots: (0 slots) slave
   replicates d99cbfc4aa627ac045a38b980972407cc64c44d8
S: 52e97b9db989ebdaa6ef5497bb05e4978ba126b8 192.168.0.15:6390
   slots: (0 slots) slave
   replicates 4c2cbccf2135df6b2763f76e13aed8b913e01bfd
S: e9946107dc4edcec5c1d91df77fb05f7517da5ab 192.168.0.15:6391
   slots: (0 slots) slave
   replicates 4d6db070191ee00d143fd53b65b3c94009f82e2f
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.

一个Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot），数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，
集群使用公式CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽，其中 CRC16(key) 语句用于计算键key 的CRC16 校验和。
集群中的每个节点负责处理一部分插槽。举个例子，如果一个集群可以有主节点，其中：
节点A 负责处理 0 号至5460 号插槽。
节点B 负责处理 5461 号至10922 号插槽。
节点C 负责处理 10923 号至16383 号插槽。

在redis-cli每次录入、查询键值，redis都会计算出该key应该送往的插槽，如果不是该客户端对应服务器的插槽，redis会报错，并告知应前往的redis实例地址和端口。
redis-cli客户端提供了 –c 参数实现自动重定向。
如redis-cli -c –p 6379 登入后，再录入、查询键值对可以自动重定向。

不在一个slot下的键值，是不能使用mget,mset等多键操作。

可以通过{}来定义组的概念，从而使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot中去。

springboot 整合redis集群

redis:
    host: 192.168.0.15
    port: 6379
    database: 0
    timeout: 1800000
    client-type: LETTUCE
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.0.15:6379
        - 192.168.0.15:6380
        - 192.168.0.15:6381
        - 192.168.0.15:6389
        - 192.168.0.15:6390
        - 192.168.0.15:6391

redis java 配置文件

@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    //读写分离配置
    @Bean
    public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer lettuceClientConfigurationBuilderCustomizer() {
        return builder -> builder.readFrom(ReadFrom.REPLICA);
    }
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
         //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
         //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
         //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

代码中使用

 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

集群模式下配置有问题，不能添加多个值

查询集群中的值

CLUSTER GETKEYSINSLOT 返回 count 个 slot 槽中的键。

故障恢复
如果主节点下线？从节点能否自动升为主节点？注意：15秒超时

主节点恢复后，主从关系会如何？主节点回来变成从机。

如果所有某一段插槽的主从节点都宕掉，redis服务是否还能继续?
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为yes ，那么，整个集群都挂掉
如果某一段插槽的主从都挂掉，而cluster-require-full-coverage 为no ，那么，该插槽数据全都不能使用，也无法存储。
redis.conf中的参数 cluster-require-full-coverage
Redis 集群提供了以下好处
实现扩容
分摊压力
无中心配置相对简单
Redis 集群的不足
多键操作是不被支持的
多键的Redis事务是不被支持的。lua脚本不被支持
由于集群方案出现较晚，很多公司已经采用了其他的集群方案，而代理或者客户端分片的方案想要迁移至redis cluster，需要整体迁移而不是逐步过渡，复杂度较大。

Redis应用问题解决

缓存穿透

key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

解决方案

一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
解决方案：
（1） 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟
（2） 设置可访问的名单（白名单）：
使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。
（3） 采用布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。)
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
（4） 进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务

缓存击穿

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。
解决问题：
（1）预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
（2）实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
（3）使用锁：
（1）就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db。
（2）先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX）去set一个mutex key
（3）当操作返回成功时，再进行load db的操作，并回设缓存,最后删除mutex key；
（4）当操作返回失败，证明有线程在load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。

缓存雪崩

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key正常访问

缓存失效瞬间

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！
解决方案：
（1） 构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）
（2） 使用锁或队列：
用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况
（3） 设置过期标志更新缓存：
记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。
（4） 将缓存失效时间分散开：
比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

分布式锁

随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！
分布式锁主流的实现方案：

基于数据库实现分布式锁
基于缓存（Redis等）
基于Zookeeper
seata sprigclod alibaba 分布式锁
每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：
性能：redis最高
可靠性：zookeeper最高

这里，我们就基于redis实现分布式锁。

解决方案：使用redis实现分布式锁

redis:命令

setnx key value

可以加锁

锁一直没有释放可以设置key的过期时间，可以自动释放

PSETEX key millisecond value

在我们上锁后出现异常无法设置过期时间, 上锁的时候就设置过期时间

set uses 10 nx ex 12
set key value nx ex 12

set sku:1:info “OK” NX PX 10000
EX second ：设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 。
PX millisecond ：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value 。
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 。
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作

多个客户端同时获取锁（setnx）
获取成功，执行业务逻辑{从db获取数据，放入缓存}，执行完成释放锁（del）
其他客户端等待重试

java中的示例代码

 @GetMapping(value = "/testRedisLock", produces = "application/json;charset=utf-8")
    public String testRedisLock() {
        //生成uuid
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //1获取锁，setnx 设置自动过期时间，value使用uuid 防止别的误释放
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,30, TimeUnit.SECONDS);
        //2获取锁成功、查询num的值
        if (lock) {
            Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
            //2.1判断num为空return
            if (StringUtils.isEmpty(value)) {
                return "";
            }
            //2.2有值就转成成int
            int num = Integer.parseInt(value + "");
            //2.3把redis的num加1
            redisTemplate.opsForValue().set("num", ++num);
            String lockValue = (String)redisTemplate.opsForValue().get("lock");
            //2.4释放锁，del 比较uuid 防止误删除
            if(uuid.equals(lockValue)){
                redisTemplate.delete("lock");
            }
        } else {
            //3获取锁失败、每隔0.1秒再获取
            try {
                Thread.sleep(100);
                testRedisLock();//自旋重试
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return "测试成功";
    }

问题：
问题：删除操作缺乏原子性。
场景：
1. index1执行删除时，查询到的lock值确实和uuid相等
uuid=v1
set(lock,uuid)；
2. index1执行删除前，lock刚好过期时间已到，被redis自动释放
在redis中没有了lock，没有了锁。
3. index2获取了lock
index2线程获取到了cpu的资源，开始执行方法
uuid=v2
set(lock,uuid)；
4. index1执行删除，此时会把index2的lock删除
index1 因为已经在方法中了，所以不需要重新上锁。index1有执行的权限。index1已经比较完成了，这个时候，开始执行删除的index2的锁！

可以使用lua脚本进行操作，需要注意redis集群环境不支持lua脚本
具体可以查看 https://blog.csdn.net/wmq880204/article/details/116809863

/集群环境下不支持lua脚本 注意注意
    @GetMapping(value = "testLockLua", produces = "application/json;charset=utf-8")
    public void testLockLua() {
        //1 声明一个uuid ,将做为一个value 放入我们的key所对应的值中
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //2 定义一个锁：lua 脚本可以使用同一把锁，来实现删除！
        String skuId = "25"; // 访问skuId 为25号的商品 100008348542
        String locKey = "lock:" + skuId; // 锁住的是每个商品的数据
        // 3 获取锁
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(locKey, uuid, 3, TimeUnit.SECONDS);
        // 第一种： lock 与过期时间中间不写任何的代码。
        // redisTemplate.expire("lock",10, TimeUnit.SECONDS);//设置过期时间
        // 如果true
        if (lock) {
            // 执行的业务逻辑开始
            // 获取缓存中的num 数据
            Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
            // 如果是空直接返回
            if (StringUtils.isEmpty(value)) {
                return;
            }
            // 不是空 如果说在这出现了异常！ 那么delete 就删除失败！ 也就是说锁永远存在！
            int num = Integer.parseInt(value + "");
            // 使num 每次+1 放入缓存
            redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));
            /*使用lua脚本来锁*/
            // 定义lua 脚本
            String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
            // 使用redis执行lua执行
            DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
            redisScript.setScriptText(script);
            // 设置一下返回值类型 为Long
            // 因为删除判断的时候，返回的0,给其封装为数据类型。如果不封装那么默认返回String 类型，
            // 那么返回字符串与0 会有发生错误。
            redisScript.setResultType(Long.class);
            // 第一个要是script 脚本 ，第二个需要判断的key，第三个就是key所对应的值。
            redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(locKey), uuid);
        } else {
            // 其他线程等待
            try {
                // 睡眠
                Thread.sleep(1000);
                // 睡醒了之后，调用方法。
                testLockLua();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

lua脚本解析

总结

1、加锁

// 1. 从redis中获取锁,set k1 v1 px 20000 nxString uuid = UUID._randomUUID().toString(); Boolean lock = this.redisTemplate.opsForValue() .setIfAbsent(“lock”, uuid, 2, TimeUnit.SECONDS);

2、使用lua释放锁

// 2. 释放锁 delString script = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”;
// 设置lua脚本返回的数据类型DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>();
// 设置lua脚本返回类型为LongredisScript.setResultType(Long.class);
redisScript.setScriptText(script);
redisTemplate.execute(redisScript, Arrays._asList(“lock”),uuid);

3、重试

Thread.sleep(500); testLock();

为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
加锁和解锁必须具有原子性。

Redis6.0新功能

ACL

Redis ACL是Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接。
在Redis 5版本之前，Redis 安全规则只有密码控制还有通过rename 来调整高危命令比如 flushdb ， KEYS* ， shutdown 等。Redis 6 则提供ACL的功能对用户进行更细粒度的权限控制：
（1）接入权限:用户名和密码
（2）可以执行的命令
（3）可以操作的 KEY
参考官网：https://redis.io/topics/acl

命令

1、使用acl list命令展现用户权限列表

2、使用acl cat命令
（1）查看添加权限指令类别

（2）加参数类型名可以查看类型下具体命令

3、使用acl whoami命令查看当前用户

127.0.0.1:6389> acl whoami
"default"

4、使用aclsetuser命令创建和编辑用户ACL
（1）ACL规则
下面是有效ACL规则的列表。某些规则只是用于激活或删除标志，或对用户ACL执行给定更改的单个单词。其他规则是字符前缀，它们与命令或类别名称、键模式等连接在一起。a

ACL规则
类型	参数	说明
启动和禁用用户	on	激活某用户账号
	off	禁用某用户账号。注意，已验证的连接仍然可以工作。如果默认用户被标记为off，则新连接将在未进行身份验证的情况下启动，并要求用户使用AUTH选项发送AUTH或HELLO，以便以某种方式进行身份验证。
权限的添加删除	+	将指令添加到用户可以调用的指令列表中
	-	从用户可执行指令列表移除指令
	+@	添加该类别中用户要调用的所有指令，有效类别为@admin、@set、@sortedset…等，通过调用ACL CAT命令查看完整列表。特殊类别@all表示所有命令，包括当前存在于服务器中的命令，以及将来将通过模块加载的命令。
	-@	从用户可调用指令中移除类别
	allcommands	+@all的别名
	nocommand	-@all的别名
可操作键的添加或删除	~	添加可作为用户可操作的键的模式。例如~*允许所有的键

（2）通过命令创建新用户默认权限
acl setuser user1

127.0.0.1:6389> acl setuser lucy
OK

在上面的示例中，我根本没有指定任何规则。如果用户不存在，这将使用just created的默认属性来创建用户。如果用户已经存在，则上面的命令将不执行任何操作。

（3）设置有用户名、密码、ACL权限、并启用的用户
acl setuser user2 on >password ~cached: +get
只有get获取可以为cached:的值

127.0.0.1:6389> acl setuser lucy on >password ~cached:* +get
OK

(4)切换用户，验证权限

127.0.0.1:6389> auth lucy password
OK
127.0.0.1:6389> acl whoami
(error) NOPERM this user has no permissions to run the 'acl' command or its subcommand
127.0.0.1:6389> get foo
(error) NOPERM this user has no permissions to access one of the keys used as arguments
127.0.0.1:6389> get cached:1121
(nil)
127.0.0.1:6389> set cached:1121 1121
(error) NOPERM this user has no permissions to run the 'set' command or its subcommand
127.0.0.1:6389> get cached:123
"lisi

IO多线程

Redis6终于支撑多线程了，告别单线程了吗？
IO多线程其实指客户端交互部分的网络IO交互处理模块多线程，而非执行命令多线程。Redis6执行命令依然是单线程。

原理架构

Redis 6 加入多线程,但跟 Memcached 这种从 IO处理到数据访问多线程的实现模式有些差异。Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。之所以这么设计是不想因为多线程而变得复杂，需要去控制 key、lua、事务，LPUSH/LPOP 等等的并发问题。整体的设计大体如下:

另外，多线程IO默认也是不开启的，需要再配置文件中配置
io-threads-do-reads yes
io-threads 4

工具支持Cluster

之前老版Redis想要搭集群需要单独安装ruby环境，Redis 5 将 redis-trib.rb 的功能集成到 redis-cli 。另外官方 redis-benchmark 工具开始支持 cluster 模式了，通过多线程的方式对多个分片进行压测。

Redis新功能持续关注

Redis6新功能还有：
1、RESP3新的 Redis 通信协议：优化服务端与客户端之间通信
2、Client side caching客户端缓存：基于RESP3 协议实现的客户端缓存功能。为了进一步提升缓存的性能，将客户端经常访问的数据cache到客户端。减少TCP网络交互。
3、Proxy集群代理模式：Proxy 功能，让 Cluster 拥有像单实例一样的接入方式，降低大家使用cluster的门槛。不过需要注意的是代理不改变 Cluster 的功能限制，不支持的命令还是不会支持，比如跨 slot 的多Key操作。
4、Modules API
Redis 6中模块API开发进展非常大，因为Redis Labs为了开发复杂的功能，从一开始就用上Redis模块。Redis可以变成一个框架，利用Modules来构建不同系统，而不需要从头开始写然后还要BSD许可。Redis一开始就是一个向编写各种系统开放的平台。

redis 学习

springboot 整合redis

redis基础知识

redis安装

查看默认安装目录

安装步骤

redis配置文件 redis.conf

redis 基本概念

Redis是单线程+多路IO复用技术

redis 发布订阅

命令行号现

redis 基本数据类型

字符串 String

特性

常用命令

列表 List

特性

常用命令

集合(Set)

特性

常用命令

特性

常用命令

常用命令

redis 新数据类型

Bitmaps

概念和原理

常用命令

使用场景：

HyperLogLog

命令

Geospatial

命令

redis 事务-锁机制-秒杀

悲观锁

乐观锁

WATCH key [key …]

unwatch

Redis事务三特性

redis秒杀案例

redis 持久化

RDB: redis DataBase

Fork

配置位置

命令save VS bgsave

rdb的备份

AOF（Append Only File）

AOF默认不开启

AOF启动/修复/恢复

AOF同步频率设置

主要流程

总结

用哪个好

Redis_主从复制

主要作用

操作步骤

薪火相传模式

反客为主模式

哨兵模式

操作方式

故障恢复

redis 集群

6379配置文件修改

springboot 整合redis集群

Redis应用问题解决

缓存穿透

解决方案

缓存击穿

解决方案

缓存雪崩

解决方案

分布式锁

解决方案：使用redis实现分布式锁

java中的示例代码

总结

Redis6.0新功能

ACL

命令

IO多线程

原理架构