2024-09-02

在各种类型的项目中使用Redis和RedisTemplate通常涉及以下步骤:

  1. 在项目的pom.xml(Maven项目)或build.gradle(Gradle项目)中添加Spring Data Redis依赖。

Maven依赖示例:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

Gradle依赖示例:




implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
  1. 在Spring Boot应用的配置文件(application.properties或application.yml)中配置Redis连接。

application.properties配置示例:




spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

application.yml配置示例:




spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  1. 在Spring服务或控制器中注入RedisTemplate或特定类型的xxxTemplate(如StringRedisTemplateRedisTemplate<Object, Object>)。

示例代码:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getKeyValue(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}
  1. 使用RedisTemplate提供的方法操作Redis。

以上步骤适用于大部分Java项目,包括Spring Boot应用、Spring Cloud微服务、传统的Java Web应用等。根据项目的具体需求,可能需要对RedisTemplate进行定制化配置,例如指定序列化器、使用注解配置Redis缓存等。

2024-09-02

解释:

这个错误表明SpringBoot项目在尝试连接Redis时被拒绝了。可能的原因包括:

  1. Redis服务器没有运行。
  2. Redis配置信息错误,例如主机名、端口号或密码不正确。
  3. 网络问题导致SpringBoot应用无法到达Redis服务器。
  4. Redis服务器设置了防火墙规则,阻止了连接。
  5. Redis实例可能配置为仅接受来自特定IP地址的连接,而不是任何地方。

解决方法:

  1. 确保Redis服务正在运行。
  2. 检查SpringBoot项目中的Redis连接配置,确保主机名、端口号和密码与Redis服务器设置相匹配。
  3. 检查网络连接,确保SpringBoot应用可以到达Redis服务器的端口。
  4. 检查Redis服务器的防火墙设置,确保没有规则阻止连接。
  5. 如果Redis实例配置了IP绑定,确保SpringBoot应用的IP地址被允许连接。

如果以上步骤无法解决问题,可以查看Redis服务器的日志文件,以获取更多关于拒绝连接的详细信息。

2024-09-02

在使用Redis实现分布式锁时,可以使用SETNX命令来尝试获取锁,并通过EXPIRE命令为锁设置一个过期时间,以防止死锁。以下是一个简单的Python示例,使用redis-py库实现分布式锁:




import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):
            conn.expire(lock_name, lock_timeout)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
 
# 使用示例
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_identifier = acquire_lock(redis_conn, lock_name)
if lock_identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥访问的代码
        print("Lock acquired")
    finally:
        if release_lock(redis_conn, lock_name, lock_identifier):
            print("Lock released")
        else:
            print("Unable to release lock")
else:
    print("Unable to acquire lock")

这段代码定义了两个函数:acquire_lock用于尝试获取锁,release_lock用于释放锁。acquire_lock函数尝试使用SETNX命令获取锁,并通过一个唯一标识符和EXPIRE命令来设置锁的过期时间。如果获取锁失败,它会在一个循环中不断尝试,直到超时。release_lock函数则会检查锁是否属于当前标识符,并且是否存在,然后删除它。在实际应用中,请确保处理异常情况,例如Redis服务器不可用或网络问题,以保证锁的正确释放。

2024-09-02

在分析Redisson分布式锁的实现之前,我们先来看一下Redisson是如何使用的。




// 1. 创建配置
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
 
// 2. 创建Redisson客户端
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
// 3. 获取锁对象
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
// 4. 加锁与解锁
try {
    // 尝试获取锁,最多等待100秒,锁定后最多持有锁10秒
    boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
    if (isLocked) {
        // 业务逻辑
    }
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 确保释放锁
    if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
        lock.unlock();
    }
}
 
// 5. 关闭Redisson客户端
redisson.shutdown();

在上述代码中,我们首先配置了Redisson客户端来连接Redis服务器,然后通过Redisson获取一个锁对象,并对该对象进行加锁和解锁操作。

Redisson的分布式锁实现基于Redis的命令,如SETNXGETDEL等,以及可选的RedLock算法来实现更高的可用性。

在实现上,Redisson提供了多种锁类型,如可重入锁、公平锁、红锁等,并且支持锁的可重入、锁的锁超时、锁的watchdog机制等特性。

对于高并发场景,使用Redisson分布式锁可以有效避免不同节点同时修改同一资源,保证数据的一致性和系统的可用性。

2024-09-02

RDB 持久化是 Redis 默认的持久化方式。RDB 的实现在一个定时器事件中完成,这个定时器事件会检查是否有一定数量的写操作,或者是是否达到了设定的时间间隔,如果满足条件,那么就会执行持久化操作。




/* 定时器事件处理器 */
void saveCommand(client *c) {
    // ... 代码略 ...
    if (save_success) {
        addReply(c,shared.ok);
    } else {
        addReply(c,shared.err);
    }
    // ... 代码略 ...
}

AOF 持久化是通过保存 Redis 服务器所执行的写操作命令来进行的。每当 Redis 执行一个写操作命令时,它会将该命令写入到 AOF 文件中。




/* AOF 持久化实现 */
void feedAppendOnlyFile(struct redisCommand *cmd, int dictid, robj **argv, int argc) {
    sds buf = sdsempty();
    // ... 代码略 ...
    // 将命令转换为 SDS 并追加到 AOF 缓冲区
    buf = catAppendOnlyEntry(buf, argv, argc);
    // ... 代码略 ...
    // 将 AOF 缓冲区的内容写入到 AOF 文件中
    aofWriteBufferAppend((unsigned char*)buf, sdslen(buf));
    // ... 代码略 ...
}

在实际应用中,可以根据数据的重要性和需求选择合适的持久化方式。如果希望数据尽可能不丢失,可以同时开启 RDB 和 AOF 持久化。如果更关心性能,可以只使用 RDB 方式,每隔一定时间进行一次数据快照。如果需要最小化性能影响,可以只使用 AOF 方式,实时记录每个写操作命令。

2024-09-02

Cluster是Redis的一个开源实现,它将多个Redis节点通过网络连接起来,形成一个大的虚拟Redis服务,从而实现数据的分布式存储和操作。

Cluster的工作原理涉及到数据分片(Sharding)、节点通信、故障转移(Failover)和数据冗余复制等机制。

  1. 数据分片:Cluster会将不同的数据key映射到不同的Redis节点上。
  2. 节点通信:Cluster的各个节点之间通过二进制协议进行通信。
  3. 故障转移:当一个主节点宕机时,其从节点可以自动升级为主节点。
  4. 数据冗余复制:每个主节点都可以有一个或多个副本。

实战优化时,可以关注以下方面:

  • 客户端优化:使用支持Cluster模式的客户端库,并配置合理的重试策略。
  • 合理的分片策略:选择合适的hash tag来分配数据,避免热点问题。
  • 配置调优:根据数据量和请求量调整Cluster节点的配置。
  • 监控和管理:使用工具监控Cluster的性能和状态,并定期维护。

示例代码(使用redis-py-cluster库操作Cluster):




from rediscluster import RedisCluster
 
# 假设Cluster由3个主节点组成,各个节点的IP和端口如下
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]
 
# 连接到Cluster
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 写入数据
rc.set("foo", "bar")
 
# 读取数据
value = rc.get("foo")
print(value)

以上代码展示了如何使用redis-py-cluster库连接到Redis Cluster,并进行基本的设置和获取操作。在实际应用中,还需要考虑更复杂的场景,如数据分布、负载均衡、故障转移处理等。

2024-09-02

Redis的哨兵模式是一种监控Redis主服务器和其副本的系统,当主服务器宕机时,哨兵会自动将其中一个副本升级为新的主服务器。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例:




# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释:

  • sentinel monitor mymaster: 这行指定了哨兵监控的主节点名称为mymaster,后面跟着主节点的IP和端口,以及最少需要有多少个哨兵同意认为主节点宕机才会进行故障转移。
  • sentinel down-after-milliseconds: 如果一个主服务器在指定的毫秒数内没有响应,则认为它是主观下线。
  • sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间,可以有几个从服务器同时进行同步。
  • sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间。

启动哨兵的命令通常如下:




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

在实际部署时,你需要根据你的网络环境和Redis版本调整哨兵的配置。

2024-09-02

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。

Redis基础知识:

Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis五大数据类型:

  1. String:字符串是最基本的数据类型,可以理解为与Memcached一模一样的类型。
  2. Hash:哈希,类似于Map。
  3. List:列表,类似于LinkedList,支持重复元素。
  4. Set:集合,类似于Set,不支持重复元素。
  5. Sorted Set:有序集合,不支持重复元素,每个元素都会关联一个double类型的分数,通过分数的排序来组织元素。

Redis的三种特殊数据类型:

  1. Bitmap:位图,可以对位进行操作。
  2. HyperLogLog:用于计算集合的基数,适用于大数据量的计算。
  3. Geo:地理位置,可以用来存储地理位置信息,并进行位置的计算。

Redis的事务:

Redis的事务会将多个命令在执行的时候看做一个整体,要么全部成功,要么全部失败。

Redis的事务没有隔离级别的概念,也就是说在事务执行的过程中可能会被其他的命令插入。

Redis的事务不支持回滚操作。

以上是Redis的基本概念,具体的使用方法和命令可以参考Redis官方文档。

2024-09-02



import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 添加地理位置信息
r.geoadd('city:location', {'beijing': (116.405285, 39.904989), 'shanghai': (121.472644, 31.231706), 'guangzhou': (113.264365, 23.129091)})
 
# 获取两个地点之间的距离
distance = r.geodist('city:location', 'beijing', 'shanghai', 'km')
print(f'Beijing to Shanghai distance is: {distance} km')
 
# 获取指定地点的坐标
coordinates = r.geopos('city:location', 'beijing')
print(f'Coordinates of Beijing: {coordinates}')
 
# 获取指定范围内的地点
nearby_stores = r.georadius('city:location', 116.405285, 39.904989, 1000, 'km', withcoords='yes', withdist='yes', count=10)
print('Nearby stores within 1km of Beijing:')
for store in nearby_stores:
    print(store['member'], store['dist'], store['coordinates'])

这段代码演示了如何使用Redis的GEO功能来进行地理位置信息的添加、距离计算、坐标获取以及指定范围内地点的查询。代码首先连接到Redis,然后添加了北京、上海和广州等城市的地理位置信息。接下来,它计算了北京和上海之间的距离,并获取了北京的坐标。最后,它列出了距离北京1公里以内的地点。这个案例简单直观地展示了GEO功能的应用,对开发者有很好的教育意义。

2024-09-02

缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩是指在使用Redis作为缓存时可能遇到的三个问题:

  1. 缓存击穿:指缓存中的一个Key在大量请求同时进来时,缓存失效,导致大量请求直接打到数据库上。

解决方法:

  • 设置热点数据永不过期或者较长的过期时间。
  • 加互斥锁,只有一个线程去数据库加载数据并更新缓存,其他线程等待。
  • 使用锁或者队列控制数据库的访问。
  1. 缓存穿透:指非法用户不断发送带有大量不存在的Key的请求,如果这些Key没有被缓存,则请求会穿透到数据库,给数据库带来压力。

解决方法:

  • 使用布隆过滤器,先检查Key是否存在。
  • 为Key加上一个随机前缀或者后缀,减少攻击的可能性。
  • 设置Key的默认值,缓存一个空值或者错误信息,避免击穿。
  1. 缓存雪崩:指在某一时刻,缓存服务器宕机或者大量缓存集中在某一时刻失效,导致大量请求直接打到数据库上。

解决方法:

  • 保证Redis服务的高可用性。
  • 使用Redis集群。
  • 设置热点数据永不过期或者较长的过期时间。
  • 在缓存失效后,通过加锁或队列控制数据库的访问,防止大量请求同时打到数据库上。