2024-08-30

创建SSM项目并配置Redis使用RESP协议和AOF持久化的步骤如下:

  1. 创建Maven项目并添加Spring、Spring MVC和MyBatis依赖。
  2. 配置web.xml,添加Spring和Spring MVC的监听器和servlet。
  3. 添加MyBatis配置文件和Mapper接口。
  4. 配置Redis客户端,使用Jedis,并添加Redis依赖。
  5. 配置Redis的连接和操作类。
  6. 配置Redis的RESP协议和AOF持久化。

以下是相关的配置文件和代码示例:

pom.xml(依赖配置):




<dependencies>
    <!-- Spring -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context</artifactId>
        <version>5.3.20</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
        <version>5.3.20</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis</artifactId>
        <version>3.5.10</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
        <version>2.0.10</version>
    </dependency>
    <!-- Redis -->
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>4.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

applicationContext.xml(Spring配置):




<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <!-- DataSource Configuration -->
    <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="password"/>
    </bean>
 
    <!-- SqlSessionFactory Configuration -->
    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
        <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml"/>
    </bean>
 
    <!-- MapperScannerConfigurer Configuration -->
    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
        <property name="basePackage" value="com.example.mapper"/>
    </bean>
 
</beans>

mybatis-config.xml(MyBatis配置):




<configuration>
    <mappers>
        <mapper resource="com/ex
2024-08-30
  1. Redisson看门狗机制:

看门狗机制是Redisson提供的一种用来保证Redis分布式锁的线程安全性的机制。当我们使用Redisson的分布式锁时,看门狗会默认开启。看门狗机制通过定时刷新锁的超时时间来保证线程在持有锁的过程中不会因为某些异常情况导致锁被提前释放。

使用示例:




// 创建Redisson客户端
RedissonClient redisson = Redisson.create();
 
// 获取分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
 
try {
    // 尝试加锁,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 {
    // 释放锁
    lock.unlock();
}
  1. Redisson MultiLock原理:

Redisson的MultiLock是一个复合锁,它可以同时对多个Redisson Lock实例进行加锁。当所有实例都加锁成功时,才认为整个MultiLock加锁成功。

使用示例:




// 创建Redisson客户端
RedissonClient redisson1 = Redisson.create();
RedissonClient redisson2 = Redisson.create();
 
// 创建两个分布式锁对象
RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
 
// 创建MultiLock实例
RedissonMultiLock multiLock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2);
 
try {
    // 尝试加锁,最多等待100秒
    boolean isLocked = multiLock.tryLock(100, TimeUnit.SECONDS);
    if (isLocked) {
        // 业务逻辑
    }
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 释放锁
    multiLock.unlock();
}

以上代码展示了如何使用Redisson的看门狗机制和MultiLock。在实际应用中,你需要确保Redisson客户端的创建和销毁以及锁的获取和释放都要正确处理,以避免出现死锁或资源泄露等问题。

2024-08-30

解释:

这个错误表明编译器在尝试编译Redis时找不到jemalloc/jemalloc.h文件。jemalloc是Redis默认的内存分配器,而jemalloc.hjemalloc分配器的头文件。如果编译器在指定的路径下没有找到这个文件,它会报错。

解决方法:

  1. 确认是否已经安装了jemalloc库。如果没有安装,需要先安装它。对于不同的操作系统,安装方式会有所不同。

    对于Debian/Ubuntu系统,可以使用以下命令安装:

    
    
    
    sudo apt-get install libjemalloc-dev

    对于RedHat/CentOS系统,可以使用以下命令安装:

    
    
    
    sudo yum install jemalloc-devel
  2. 如果已经安装了jemalloc,确认编译器的包含路径(include path)是否包含了jemalloc的安装位置。可以在编译Redis时通过CFLAGSLDFLAGS环境变量指定正确的路径。

    例如:

    
    
    
    CFLAGS="-I/usr/local/include" LDFLAGS="-L/usr/local/lib" make

    替换/usr/local/include/usr/local/lib为你的系统中jemalloc的实际安装路径。

  3. 如果你使用的是非标准位置安装的jemalloc,可能需要在Redis的Makefile中直接修改MALLOC变量来指定jemalloc的路径。

    打开Redis的Makefile,找到类似这样的行:

    
    
    
    MALLOC=libc

    将其改为:

    
    
    
    MALLOC=jemalloc

    然后重新编译。

确保在进行更改后,再次运行编译命令。如果问题仍然存在,请检查是否有其他依赖项缺失或者路径设置错误。

2024-08-30

Redis 是一个键值存储系统,其中每个键关联着一个值,这个值可以是不同的数据结构和类型。Redis 支持的数据类型包括:

  1. 字符串(String)
  2. 列表(List)
  3. 集合(Set)
  4. 有序集合(Sorted Set,或者叫作 ZSet)
  5. 哈希(Hash)
  6. 位图(Bitmap)
  7. 超日志(HyperLogLog)

这些数据类型可以用来构建各种复杂的数据结构,例如:

  • 字符串:可以用作简单的键值对存储。
  • 列表:可以用作队列或者堆栈。
  • 集合:可以用来存储无序的唯一元素。
  • 有序集合:可以用来存储有序的唯一元素,通常用于排行榜。
  • 哈希:可以用来存储键值对的集合。
  • 位图:可以用来进行位级的操作,例如记录用户的登录状态。
  • 超日志:可以用于数据去重和统计。

以下是一些 Redis 命令的示例:




# 字符串
SET mykey "Hello"
GET mykey

# 列表
LPUSH mylist "World"
LRANGE mylist 0 -1

# 集合
SADD myset "Hello"
SADD myset "World"
SMEMBERS myset

# 有序集合
ZADD myzset 1 "Hello"
ZADD myzset 2 "World"
ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES

# 哈希
HSET myhash field1 "Hello"
HGET myhash field1

# 位图
SETBIT mybitmap 0 1
GETBIT mybitmap 0

# 超日志
PFADD myhyperloglog "Hello"
PFCOUNT myhyperloglog

这些命令展示了如何在 Redis 中使用各种数据类型和结构。开发者可以根据实际需求选择合适的数据类型和操作命令来构建自己的应用。

2024-08-30

在Spring Boot项目中,对登录接口进行Redis优化,可以通过缓存用户的登录状态来减少数据库的查询压力。以下是一个简化的示例:

  1. 添加依赖(pom.xml):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Redis(application.properties):



spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
  1. 创建Redis配置类:



@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return template;
    }
}
  1. 使用Redis缓存登录状态(LoginService.java):



@Service
public class LoginService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
    public boolean isLogin(String username) {
        return redisTemplate.hasKey(username);
    }
 
    public void setLogin(String username) {
        redisTemplate.opsForValue().set(username, "true", 10, TimeUnit.MINUTES); // 设置有效期为10分钟
    }
 
    public void logout(String username) {
        redisTemplate.delete(username);
    }
}
  1. 在登录接口中使用Redis缓存(LoginController.java):



@RestController
public class LoginController {
 
    @Autowired
    private LoginService loginService;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestParam String username, @RequestParam String password) {
        // 假设验证逻辑
        if ("user".equals(username) && "pass".equals(password)) {
            loginService.setLogin(username); // 登录成功后,设置缓存
            return ResponseEntity.ok("登录成功");
        }
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("登录失败");
    }
 
    @GetMapping("/isLogin")
    public ResponseEntity<?> isLogin(@RequestParam String username) {
        if (loginService.isLogin(username)) {
            return ResponseEntity.ok("已登录");
        }
        return ResponseEntity.ok("未登录");
    }
 
    @PostMapping("/logout")
    public ResponseEntity<?> logout(@RequestParam String username) {
        loginService.logout(username); // 登出时,删除缓存
        return ResponseEntity.ok("注销成功");
    }
}

在这个示例中,我们使用了Spring Data Redis的RedisTemplate来操作Redis。用户登录后,会在Redis中以用户名作为key,存储一个表示登录状态的值,并设置一个过期时间。用户进行登出操作时,会从Redis中删除对应的key。检查用户是否登录时,会直接从Redis中查询是否存在对应的key。这样就减少了对数据库的查询,提高了系统的性能。

2024-08-30



#!/bin/bash
# 安装依赖
yum install -y gcc make
 
# 下载Redis源码包
cd /usr/local/src
wget http://download.redis.io/releases/redis-7.2.5.tar.gz
 
# 解压Redis源码包
tar xzf redis-7.2.5.tar.gz
 
# 编译Redis
cd redis-7.2.5
make
 
# 安装Redis
make PREFIX=/usr/local/redis install
 
# 创建配置文件目录
mkdir -p /etc/redis
 
# 复制Redis配置文件到指定目录
cp redis.conf /etc/redis/redis.conf
 
# 创建启动脚本
echo '#!/bin/sh
exec /usr/local/redis/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf' > /etc/init.d/redis
 
# 设置启动脚本执行权限
chmod +x /etc/init.d/redis
 
# 将Redis添加到系统服务
chkconfig --add redis
 
# 设置Redis服务启动级别
chkconfig redis on
 
# 启动Redis服务
/etc/init.d/redis start

这段脚本会在CentOS 7.9上安装Redis 7.2.5,并设置为系统服务,在系统启动时自动启动Redis服务。脚本中包含了下载、编译和安装Redis的步骤,并对Redis的配置文件进行了基本的配置,同时创建了一个启动脚本,使得可以通过系统服务来管理Redis的启动和停止。

2024-08-30



# Redis 6.0配置文件示例
 
# 守护进程模式
daemonize yes
 
# 指定Redis监听的IP地址
bind 127.0.0.1
 
# 指定Redis监听的端口,默认为6379
port 6379
 
# 设置客户端连接时的超时时间
timeout 300
 
# 日志文件的位置
logfile "/var/log/redis/redis-server.log"
 
# 设置日志等级
loglevel notice
 
# 设置数据库的数量,默认16个数据库
databases 16
 
# 指定在多长时间内,有多少次更新操作,就将数据同步到数据文件,可以多个条件组合
# 这里是900秒内有1次写操作就同步
# 这里的save指令配置是用来定时保存RDB快照的
save 900 1
 
# 持久化到RDB文件的工作方式
rdbchecksum yes
 
# RDB文件名
dbfilename dump.rdb
 
# RDB文件和AOF文件存放的目录
dir /var/lib/redis
 
# 设置当AOF文件的大小超过以下配置的值时,自动进行AOF重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
 
# 设置Redis密码
requirepass yourpassword
 
# 最大内存设置
maxmemory-policy noeviction
maxmemory 512mb
 
# 配置主从复制
# slaveof <masterip> <masterport>
 
# 配置是否允许从节点写入
# slave-read-only yes
 
# 配置是否开启replication id和offset的检查
# repl-disable-tcp-nodelay no
 
# 配置是否开启replication的部分重同步特性
# repl-diskless-sync no
 
# 配置是否开启replication的diskless功能
# repl-diskless-load-disabled no
 
# 配置是否开启replication的无磁盘复制功能
# repl-disable-tcp-nodelay no
 
# 设置命令调用的超时时间
# command-rename-timeout 15000
 
# 设置是否记录慢查询
# slowlog-log-slower-than 10000
# slowlog-max-len 128
 
# Lua脚本的最大内存限制
# lua-time-limit 5000
 
# 配置Redis集群
# cluster-enabled yes
# cluster-config-file nodes-6379.conf
# cluster-node-timeout 15000
 
# 配置PID文件位置
# pidfile /var/run/redis/redis-server.pid
 
# 配置SELinux上下文
# secur

这个配置文件示例提供了Redis 6.0中一些常用配置的基本设置。它展示了如何设置守护进程模式、指定监听的IP和端口、设置日志文件、配置持久化选项、设置密码、配置主从复制和集群等。这些配置项应该根据实际需求和安全策略进行调整。

2024-08-30

以下是一个简化版的Linux一键式安装JDK、MySQL、Redis和Nginx的脚本示例。请注意,这个脚本仅供参考,实际部署时应根据具体环境进行必要的安全加固和配置调整。




#!/bin/bash
 
# 更新系统并安装必要的软件包
sudo apt-update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
 
# 安装JDK
sudo apt-get install -y openjdk-11-jdk
 
# 安装MySQL
echo "mysql-server mysql-server/root_password password your_password" | sudo debconf-set-selections
echo "mysql-server mysql-server/root_password_again password your_password" | sudo debconf-set-selections
sudo apt-get install -y mysql-server
 
# 安装Redis
sudo apt-get install -y redis-server
 
# 安装Nginx
sudo apt-get install -y nginx
 
# 启动服务
sudo service mysql start
sudo service redis-server start
sudo service nginx start

请替换your_password为你想要设置的MySQL root用户密码。

这个脚本仅适用于基于Debian的系统(如Ubuntu),对于其他Linux发行版,如CentOS,你需要使用对应的包管理器命令(如yumdnf)和配置方式。

2024-08-30

在Spring Boot项目中使用Spring Data Redis,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖到你的pom.xmlbuild.gradle文件中。

Maven pom.xml 示例:




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

Gradle build.gradle 示例:




implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
  1. 配置Redis。在application.propertiesapplication.yml中设置Redis连接信息。

application.properties 示例:




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

或者application.yml 示例:




spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  1. 使用RedisTemplateStringRedisTemplate操作Redis。

示例代码:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValueByKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的服务类RedisService,它使用RedisTemplate来设置和获取键值对。你可以根据自己的需求扩展这个类,使用其他的Redis操作,例如哈希、列表、集合和有序集合。

2024-08-30

缓存击穿:

解释:

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(如缓存服务器宕机或缓存过期),这时由于并发用户特别多,同时访问这个数据,导致所有的请求都到达数据库,造成数据库压力过大,甚至宕机。

解决方案:

  1. 设置热点数据永不过期。
  2. 使用互斥锁,保证同时只有一个请求去数据库查询数据,其他请求等待。
  3. 提前预热数据,保证热点数据在缓存中。

缓存穿透:

解释:

缓存穿透是指查询不存在的数据,缓存中和数据库中都没有,这样会导致用户请求直接打到数据库,造成数据库压力过大。

解决方案:

  1. 使用布隆过滤器,它可以检查一个元素是否在一个集合中。如果不在,直接返回,不查询数据库。
  2. 对于查询不到的数据,也可以在缓存中存储一个空值或默认值,并设置一个较短的过期时间。
  3. 使用互斥锁,同上述缓存击穿。

代码示例(伪代码):




# 缓存击穿:使用互斥锁
def get_data(data_id):
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 加锁,避免并发请求到数据库
    with cache.lock(data_id):
        # 再次检查缓存,防止缓存服务器宕机等情况
        data = cache.get(data_id)
        if data is None:
            # 缓存中没有数据,从数据库加载
            data = db.get(data_id)
            if data is not None:
                # 设置热点数据永不过期
                cache.set(data_id, data, ttl=None if is_hot_data else 3600)
        return data if data is not None else None
 
# 缓存穿透:使用布隆过滤器
from some_bloom_filter_library import BloomFilter
bf = BloomFilter(size=1000000, error_rate=0.001)
 
def get_data(data_id):
    # 使用布隆过滤器检查数据是否存在
    if not bf.might_contain(data_id):
        return None
    
    # 尝试从缓存获取数据
    data = cache.get(data_id)
    if data is not None:
        return data
    
    # 数据库中也没有,返回默认值或空值,并设置短暂过期时间
    data = db.get(data_id)
    if data is None:
        cache.set(data_id, None, ttl=5)
    else:
        cache.set(data_id, data, ttl=3600)
    return data if data is not None else None
 
# 初始化时,将所有数据ID添加到布隆过滤器中
for data_id in db.get_all_data_ids():
    bf.add(data_id)

以上代码示例展示了缓存击穿和穿透的基本解决方案,具体实现可能需要根据实际应用场景和技术栈进行调整。