redis

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安装

cd /home/software

解压

tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz

安装gcc编译环境

yum install gcc-c++

安装redis

cd /home/software/redis-6.2.6

make && make install

配置redis

设置开机自启动

utils下，拷贝redis_init_script到/etc/init.d目录，目的要把redis作为开机自启动

cd /home/software/redis-6.2.6/utils
cp redis_init_script /etc/init.d/

设置配置文件目录

创建 /usr/local/redis，用于存放配置文件

mkdir /usr/local/redis

拷贝redis配置文件

拷贝到 /usr/local/redis 下

cp redis.conf /usr/local/redis

修改核心配置文件

  1. 修改redis.conf这个核心配置文件，修改 daemonize no -> daemonize yes，目的是为了让redis启动在linux后台运行

image.png

  1. 修改redis的工作目录，建议修改为： /usr/local/redis/working，名称随意（创建working目录）
mkdir /usr/local/redis/working

image.png

  1. 修改如下内容，绑定IP改为 0.0.0.0 ，代表可以让远程连接，不收ip限制

image.png

  1. 为redis启动脚本添加执行权限，随后运行启动redis
cd /home/software/redis-6.2.6/utils
chmod 777 redis_init_script
./redis_init_script start
  1. 检查redis进程
ps -ef | grep redis

image.png

设置redis开机自启动

设置redis开机自启动，修改 redis_init_script，添加如下内容


#chkconfig: 22345 10 90
#description: Start and Stop redis

image.png

随后执行如下操作：

chkconfig redis_init_script on

重启服务器(虚拟机)后，再看进程：

image.png

进入redis

新开一个命令窗口,相当于起一个客户端请求服务端

cd /home/software/redis-6.2.6/src
./redis-cli -p 6379

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缓存数据，减少mysql压力

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发布订阅

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持久化

RDB

RDB：每隔一段时间，把内存中的数据写入磁盘的临时文件，作为快照，恢复的时候把快照文件读进内存中。如果宕机重启，那么内存里的数据肯定会没有的，那么再次启动redis后，则会恢复。

修改配置

vim /usr/local/redis/redis.conf

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重启redis

/etc/init.d/redis_init_script stop

/etc/init.d/redis_init_script start

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AOF

介绍

1、引子

RDB会丢失最后一次备份的rdb文件，但是其实也无所谓，其实也可也以忽略不计，毕竟是缓存丢了就丢了，但是如果追求数据的完整性，那么就得考虑使用AOF了。

2、AOF特点

1.以日志的形式来记录用户请求的写操作。读操作不记录，因为写操作会存储。

2.文件已追加的形式而不是修改的形式。

3.redis的aof恢复其实就是把追加的文件从开始到结尾读取执行写操作。

3、优势

1.AOF更加耐用，可以以秒级别为单位备份，如果发生问题，也只会丢失最后一秒的数据，大大增加了可靠性和数据完整性。所以AOF可以每秒备份一次，使用fsync操作。

2.以log日志形式追加，如果磁盘满了，会执行redis-check-aof工具。

3.当数据太大的时候，redis可以在后台自动重新AOF。当redis继续把日志追加到老的文件中去时，重写也是非常安全的，不会影响客户端的读写操作。

4.AOF日志包含的所有写操作，会更加便于redis的解析恢复。

4、劣势

1.相同的数据，同一份数据。AOF比RDB大

2.针对不同的同步机制，AOF会比RDB慢，因为AOF每秒都会备份做写操作，这样相对于RDB来说就略低。每秒备份fsync就没问题，但是如果客户端的每次写入就做一次备份fsync，那么redis的性能就会下降。

3.AOF发生过bug，就是数据恢复的时候数据不完整，这样显得AOF会比较脆弱，容易出现bug，因为AOF没有RDB那么简单，但是为了反之bug的产生，AOF就不会根据旧的指令去重构，而是根据当时缓存中的数据指令去重构，这样就更加健壮和可靠了

案例

修改配置

//vim /usr/local/redis/redis.conf

把no修改为yes

image.png

重启redis，自动生成aof文件

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演示

  1. 生成一些key,然后删除
  2. 停止redis服务器
  3. 删除aof文件最后一行
  4. 重启redis服务器
  5. 查看key是否恢复

步骤1

image.png

image.png

image.png

步骤2

/etc/init.d/redis_init_script stop

步骤3

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步骤4

/etc/init.d/redis_init_script start

步骤5

数据重新恢复

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总结

到底采用RDB还是AOF呢？

1.如果你能接受一段时间的缓存丢失，那么就可以使用RDB

2.如果你对实时性的数据比较在意，那么就用AOF

3.使用RDB和AOF结合一起做持久化，RDB做冷备，可以在不同时期对不同版本做恢复，AOF做热备，保证数据仅仅只有1秒的损失。当AOF破损不可用了，那么再用RDB恢复，这样就做到了两者的相结合，也就是说redis恢复会先加载AOF，如果AOF有问题会加载RDB，这样就达到了冷热备份的目的。

主从复制(读写分离)

创建1主2从虚拟机

image.png

配置

从节点

//vim /usr/local/redis/redis.conf
增加mastart节点和端口号

image.png

info replicatio

重启redis，并查看

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设置key,查看是否同步

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从节点禁止重新设置值

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哨兵模式

1、引子

Master挂了，如何保证可用性，实现继续读写

2、什么是哨兵

Sentinel（哨兵）是用于监控Redis集群中Master状态的工具；是Redis高可用解决方案；哨兵可以监视一个或者多个redis master服务，以及这些master的所有从服务；当某个master服务宕机后，会把这个master下的某个服务升级为master来替代已宕机的master继续工作。

操作

复制sentinel.conf到指定目录

cp sentinel.conf /usr/local/redis/

修改sentinel.conf

image.png

image.png

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启动三台虚拟机

master

cd /usr/local/redis/
redis-sentinel sentinel.conf

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总结

master挂了以后，由于哨兵监控，剩余slave会进行选举，选举后其中一个成为master，当原来的master恢复后，它会成为slave

缓存击穿

缓存穿透： 查询的key在redis中不存在，对应的id在数据库也不存在，此时被非法用户进行攻击，大量的请求会直打在db上，造成宕机，从而影响整个系统，

解决方案：把空的数据也缓存起来，比如空字符串，空对象，空数组或list

解决前

        List<CategoryVO> list = new ArrayList<>();
        String catsStr = redisOperator.get("subCat:" + rootCatId);
        if (StringUtils.isBlank(catsStr)) {
            list = categoryService.getSubCatList(rootCatId);
            if (list != null && list.size() > 0) {
                redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list));
            }
        } else {
            list = JsonUtils.jsonToList(catsStr, CategoryVO.class);
        }

        return IMOOCJSONResult.ok(list);

正常情况，数据库中真实存在这条数据，redis会做缓存

image.png

不正常情况，数据库中不存在这条数据，redis发生缓存穿透

image.png

解决后

        List<CategoryVO> list = new ArrayList<>();
        String catsStr = redisOperator.get("subCat:" + rootCatId);
        if (StringUtils.isBlank(catsStr)) {
            list = categoryService.getSubCatList(rootCatId);
            if (list != null && list.size() > 0) {
                redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list));
            } else {
                redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list), 5*60);
            }
        } else {
            list = JsonUtils.jsonToList(catsStr, CategoryVO.class);
        }
        return IMOOCJSONResult.ok(list);

image.png

缓存穿透之布隆过滤器

image.png

image.png

缓存雪崩

批量的key同时失效，全部请求都到数据库，导致崩溃

image.png

image.png

批量查询key

代码for循环

public String get(String key) {  
    return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);  
}

    @GetMapping("/getALot")
    public Object getALot(String... keys) {
        List<String> resutl = new ArrayList<>();
        for (String k:keys) {
            resutl.add(redisOperator.get(k));
        }
        return resutl;
    }

image.png

redis原生批量查询

public List<String> mget(List<String> keys) {  
    return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);  
}

    @GetMapping("/mget")
    public Object mget(String... keys) {
        List<String> keysList = Arrays.asList(keys);
        return redisOperator.mget(keysList);
    }

image.png

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pipeline管道批量查询

    public List<Object> batchGet(List<String> keys) {

//		nginx -> keepalive
//		redis -> pipeline
        List<Object> result = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
            @Override
            public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                StringRedisConnection src = (StringRedisConnection) connection;

                for (String k : keys) {
                    src.get(k);
                }
                return null;
            }
        });
        return result;
    }

    @GetMapping("/batchGet")
    public Object batchGet(String... keys) {
        List<String> keysList = Arrays.asList(keys);
        return redisOperator.batchGet(keysList);
    }

image.png

总结

  1. multiGet只能获取批量string,pipeline支持类型更丰富
  2. pipeline类似keeplive
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