2024-08-28

Redis 的持久化主要有两种方式:RDB 和 AOF。

  1. RDB 持久化:

RDB 是 Redis 默认的持久化方式。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 Snapshot 快照。

配置文件示例:




save 900 1      # 900 秒内至少 1 个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300 秒内至少 10 个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60 秒内至少 10000 个键被修改则触发保存
 
dbfilename dump.rdb                      # RDB 文件名
dir /path/to/your/redis/directory/       # RDB 文件存储目录
  1. AOF 持久化:

AOF 持久化是通过保存 Redis 服务器所执行的命令来记录数据库的状态。

配置文件示例:




appendonly yes                   # 开启 AOF 持久化
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF 文件名
dir /path/to/your/redis/directory/  # AOF 文件存储目录
 
# AOF 文件的更新频率
appendfsync everysec              # 每秒钟同步一次至磁盘

在实际应用中,通常会同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化方式,以此来保证数据的持久性和完整性。

2024-08-28

在SpringBoot项目中使用SaToken进行前后端分离登录认证,你需要做以下几个步骤:

  1. 引入SaToken依赖
  2. 配置Redis
  3. 配置SaToken
  4. 创建登录接口
  5. 创建拦截器进行权限校验

以下是一个简化的示例:

1. 引入SaToken依赖(pom.xml)




<dependency>
    <groupId>cn.dev33</groupId>
    <artifactId>sa-token-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>

2. 配置Redis(application.yml)




spring:
  redis:
    host: 你的Redis地址
    port: 6379
    password: 你的Redis密码
    database: 0
    timeout: 5000

3. 配置SaToken(SaTokenConfig.java)




@Configuration
public class SaTokenConfig {
    @Bean
    public SaTokenInterceptor getSaTokenInterceptor() {
        return new SaTokenInterceptor();
    }
}

4. 创建登录接口(LoginController.java)




@RestController
public class LoginController {
 
    @PostMapping("/login")
    public Object login(String username, String password) {
        // 登录验证逻辑
        Subject subject = SecurityUtils.getSubject();
        try {
            subject.login(new UsernamePasswordToken(username, password));
            return SaResult.ok("登录成功");
        } catch (AuthenticationException e) {
            return SaResult.error("登录失败");
        }
    }
}

5. 创建拦截器(SaTokenInterceptor.java)




@Component
public class SaTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 拦截请求进行权限校验
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            SaStrategy saStrategy = SaManager.getSaTokenStrategy();
            // 判断是否需要校验
            if (saStrategy.match(request, response)) {
                // 检查登录
                if (saStrategy.isLogin(request, response)) {
                    return true; // 登录成功,继续执行
                } else {
                    response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
                    response.getWriter().write(SaResult.error("未登录或登录失效").toJsonString());
                    return false; // 登录失败,不继续执行
                }
            }
        }
        return true; // 不需要校验,继续执行
    }
}

在配置了SaToken和Redis之后,你可以通过拦截器对每个请求进行权限校验,如果请求需要登录,则检查用户是否已经登录,未登录则拒绝访问。登录接口使用SaToken提供的Subject进行登录验证,登录成功后返回Token,用于后续请求的身份标识。

2024-08-28

在Spring Boot中使用Redis实现分布式锁通常涉及到RedisTemplateStringRedisTemplate。以下是一个简单的示例,展示了在Spring Boot应用中如何在事务提交后释放Redis分布式锁:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class DistributedLockController {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    private static final String LOCK_KEY = "distributed_lock";
 
    @GetMapping("/acquireLock")
    public String acquireLock() {
        boolean locked = tryLock(LOCK_KEY);
        if (locked) {
            // 模拟业务逻辑处理
            doBusinessLogic();
            // 释放锁
            unlock(LOCK_KEY);
            return "Lock released";
        } else {
            return "Failed to acquire lock";
        }
    }
 
    private boolean tryLock(String key) {
        // 尝试获取锁,使用 SET key value NX PX milliseconds 命令
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "lock_value", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(locked);
    }
 
    private void unlock(String key) {
        // 释放锁,删除键
        redisTemplate.delete(key);
    }
 
    @Transactional
    private void doBusinessLogic() {
        // 事务性业务逻辑
    }
}

在这个例子中,tryLock 方法使用了 StringRedisTemplateopsForValue().setIfAbsent() 方法尝试获取锁,该方法在Redis中对应的是 SET key value NX PX milliseconds 命令,其中 NX 表示只在键不存在时设置值,PX 表示设置键的过期时间。

unlock 方法简单地使用了 StringRedisTemplatedelete() 方法释放锁,即删除键。

acquireLock 方法中,我们首先尝试获取锁,如果成功,则执行业务逻辑,在业务逻辑执行完毕后,无论成功还是回滚,都会释放锁。这里假设了业务逻辑在一个独立的方法 doBusinessLogic() 中,并用 @Transactional 注解标记,以确保业务逻辑在事务的上下文中执行。

请注意,这个例子中锁的过期时间设置为10秒,实际使用时应该根据业务场景适当调整锁的超时时间。同时,在高并发情况下,可能需要使用更复杂的算法来确保锁的安全性和效率。

2024-08-28

在使用Redisson提供的可重入锁时,每个Redisson客户端实例都有一个内部的LockWatchdogService服务,它会定时检查并刷新加锁的超时时长。当一个线程尝试获取锁时,如果该线程已经持有该锁,它会自动延长锁的超时时长,而不会因为重入而需要多次解锁。

以下是一个简化的示例代码,展示了如何使用Redisson的可重入锁:




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        String lockKey = "anyLockKey";
        RedissonLock lock = redisson.getLock(lockKey);
 
        try {
            // 尝试加锁,最多等待100秒,锁定之后10秒自动解锁
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 已加锁,执行业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
                // 重入锁,再次获取相同的锁不会阻塞
                lock.lock();
                // 再次执行业务逻辑
                System.out.println("Lock re-acquired");
 
                // 重复解锁操作需要平衡,否则可能会导致其他等待该锁的线程无法获取锁
                lock.unlock();
                lock.unlock();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 如果锁被占用,确保释放锁资源
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
 
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个示例中,我们创建了一个RedissonClient实例,并获取了一个RedissonLock实例。我们尝试锁定一个资源,并在获得锁之后执行一些业务逻辑。在业务逻辑执行期间,我们可以重复获取同一个锁,而不会阻塞其他等待该锁的线程。最终,我们确保释放了所有的锁资源。

2024-08-28

在处理Redis分布式缓存时,我们通常需要考虑以下几个方面:

  1. 数据分区:确保数据能够在多个Redis实例之间适当分布。
  2. 高可用性:通过复制和持久化机制来保证Redis的高可用性。
  3. 负载均衡:合理分配客户端请求到不同的Redis实例。
  4. 故障转移和恢复:当一个Redis实例失效时,其他实例能够接管服务。

以下是一个简单的Redis分布式缓存的示例代码,使用了一个虚构的Redis分片集群:




from rediscluster import RedisCluster
 
# 假设Redis集群的节点配置如下
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Redis集群
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 设置一个键值对,Redis会自动将数据分配到正确的分片
rc.set("key", "value")
 
# 获取键的值
value = rc.get("key")
print(value)

在这个例子中,我们使用了redis-py-cluster库,它是redis-py库的一个分布式扩展版本,可以自动处理数据分片和故障转移。这个代码片段展示了如何连接到Redis集群并简单地执行SET和GET操作。

请注意,实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理数据分配、故障转移和集群管理。

2024-08-28



#include "redismodule.h"
 
// 用于处理过期键的函数
int expireKey(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString *key) {
    // 检查键是否已经过期,如果过期,删除键并返回1
    if (RedisModule_KeyType(ctx, key) == REDISMODULE_KEYTYPE_EMPTY) {
        return 1;
    }
    RedisModule_DeleteKey(ctx, key);
    return 1;
}
 
// 用于内存淘汰的函数
void memoryEviction(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **keys, int numkeys, int flags) {
    // 这里可以实现更复杂的淘汰逻辑,例如使用LRU(最近最少使用)算法
    // 简单示例:随机选择一个键进行删除
    if (numkeys > 0) {
        RedisModule_DeleteKey(ctx, keys[rand() % numkeys]);
    }
}
 
int RedisModule_OnLoad(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc) {
    // 设置过期键的处理函数
    RedisModule_SubscribeToKeyspaceEvent(ctx, REDISMODULE_KEYEVENT_EXPIRED, expireKey);
 
    // 设置内存淘汰的回调函数
    RedisModule_SetMemoryAllocator(malloc, free);
    RedisModule_SetMemoryCallback(memoryEviction);
 
    return REDISMODULE_OK;
}

这个代码示例演示了如何在Redis模块中处理过期键和内存淘汰。在RedisModule_OnLoad函数中,我们订阅了键空间的过期事件,并为这些事件指定了处理函数expireKey。同时,我们还可以通过RedisModule_SetMemoryCallback设置内存淘汰的回调函数memoryEviction。这个例子中的逻辑是简化的,实际的应用中需要根据具体的需求来实现更复杂的逻辑。

2024-08-28

解释:

这个错误信息表明Redis服务器在尝试绑定到本地地址127.0.0.1的6379端口时失败了,但错误信息被截断了,没有显示具体的错误原因。通常,这可能是因为端口已被占用或者Redis配置不正确。

解决方法:

  1. 检查端口占用:使用netstat -tulnp | grep 6379查看端口是否被其他进程占用。
  2. 如果端口被占用,结束占用进程或者更改Redis配置文件中的端口号。
  3. 如果不是端口问题,检查Redis配置文件(通常名为redis.conf),确保bind指令正确设置,如果不需要绑定到特定的IP,可以注释掉或者移除该指令。
  4. 确保没有其他服务正在监听6379端口。
  5. 查看Redis日志文件或启动时的输出,获取更多错误信息。
  6. 如果问题依然存在,重启Redis服务尝试解决问题。

务必保证在进行更改配置或重启服务之前,已对可能产生的影响有充分理解。

2024-08-28

Redis 的线程模型主要是指它的事件处理模型,基于epoll/kqueue等多路复用机制。Redis 使用单线程处理命令请求,因此不需要额外的锁机制来控制并发,这使得其执行效率非常高。

Redis 的持久化机制主要有两种:RDB 和 AOF。RDB 通过定时将内存中的数据快照保存到磁盘;AOF 记录每个写操作,以文本的形式保存,在重启时通过回放这些操作来恢复数据。

Redis 的高可用性实现主要通过哨兵(Sentinel)和分布式(Cluster)两种机制。哨兵负责监控主节点和从节点,并在主节点宕机时自动进行故障转移;Cluster 通过分片机制实现数据的分布式存储,提供了数据的高可用和扩展性。

以下是一个简单的 Redis Cluster 设置示例:




# 假设有三个 Redis 节点,分别运行在 7000, 7001, 7002 端口
redis-server --port 7000 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes-7000.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --appendfilename appendonly-7000.aof --dbfilename dump-7000.rdb --logfile 7000.log
redis-server --port 7001 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes-7001.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --appendfilename appendonly-7001.aof --dbfilename dump-7001.rdb --logfile 7001.log
redis-server --port 7002 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes-7002.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --appendfilename appendonly-7002.aof --dbfilename dump-7002.rdb --logfile 7002.log

# 使用 redis-cli 创建集群
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 --cluster-replicas 1

在这个例子中,我们设置了三个 Redis 节点,并通过 redis-cli --cluster create 命令创建了一个包含这三个节点的 Redis Cluster,并设置了一个副本。这个 Cluster 可以自动处理数据分片和故障转移。

2024-08-28

Redis 脑裂问题(Redis split-brain problem)指的是在使用 Redis 做分布式锁或者集群时,可能因为网络分区(network partition)现象导致集群中的节点错误地认为其他节点已经宕机,从而产生多个节点同时认为自己是主节点的现象,这会导致数据不一致或者其他不正确的行为。

解决方案通常包括以下几种策略:

  1. 使用 Redlock 算法:通过多个独立的 Redis 实例来确保在出现网络分区时,至少有一个实例可以和大多数其他实例通信。
  2. 配置合理的 quorum:在使用 Redlock 或其他分布式锁服务时,配置一个法定票数(quorum),只有在获得了法定票数的节点同意才能获得锁。
  3. 使用 Redis Sentinel:Redis 官方提供的哨兵(Sentinel)机制可以监控 Redis 主节点的状态,并在主节点宕机时自动进行故障转移,避免脑裂问题。
  4. 使用 Raft 或 Paxos 等一致性协议:在构建支持强一致性的分布式存储系统时,选择合适的一致性协议来避免脑裂问题。
  5. 监控和警告:定期监控集群的健康状态,并建立报警机制,一旦发现可能的脑裂现象,立即采取措施。

具体实施时,需要根据实际场景选择合适的策略,并进行必要的配置和代码调整。

2024-08-27

Redis的内存回收和淘汰机制是通过配置文件中的maxmemory指令和相关配置来管理的。

  1. 设置最大内存使用量:

    redis.conf文件中设置maxmemory指令,指定Redis最大使用的物理内存量。




maxmemory <bytes>
  1. 内存淘汰机制:

    当Redis达到maxmemory限制时,会根据maxmemory-policy指令定义的策略来淘汰一些键。




maxmemory-policy noeviction

常见的淘汰策略有:

  • noeviction: 不进行任何淘汰,当内存达到限制时,新写入命令会报错。
  • allkeys-lru: 根据最少最近使用算法(LRU),移除不常使用的键。
  • volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU淘汰。
  • allkeys-random: 随机移除键。
  • volatile-random: 随机移除设置了过期时间的键。
  • volatile-ttl: 移除即将过期的键。

例子:




maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru

这个配置将Redis最大内存设置为2GB,并且在达到这个限制时,会使用LRU算法来淘汰不常使用的键。