2024-09-04



#include "ae.h"
#include <stdio.h>
 
// 事件处理函数
void event_handler(struct aeEventLoop *eventLoop, int fd, void *clientData, int mask) {
    if (mask & AE_READABLE) {
        // 可读事件处理
        printf("可读事件处理\n");
    }
    if (mask & AE_WRITABLE) {
        // 可写事件处理
        printf("可写事件处理\n");
    }
}
 
int main() {
    // 创建事件循环
    struct aeEventLoop *eventLoop = aeCreateEventLoop(1024);
 
    // 设置事件
    aeCreateFileEvent(eventLoop, STDIN_FILENO, AE_READABLE, event_handler, NULL);
 
    // 运行事件循环
    aeMain(eventLoop);
 
    // 清理
    aeDeleteEventLoop(eventLoop);
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用Redis的AE抽象层来处理标准输入的可读事件。它首先创建了一个事件循环,然后为标准输入文件描述符设置了一个可读事件,并指定了一个事件处理函数。最后,它运行事件循环并在有事件发生时调用event_handler函数。

2024-09-04

Redis 提供了 8 种不同的淘汰策略:

  1. noeviction: 不进行淘汰,当内存不足时,如果需要更多内存,Redis 命令会报错。
  2. allkeys-lru: 根据最少最近使用算法(LRU),在所有键中淘汰不常使用的键。
  3. volatile-lru: 根据 LRU 算法,在设置了过期时间的键中淘汰不常使用的键。
  4. allkeys-random: 在所有键中随机淘汰键。
  5. volatile-random: 在设置了过期时间的键中随机淘汰键。
  6. volatile-ttl: 在设置了过期时间的键中淘汰存活时间(TTL)最短的键。
  7. allkeys-lfu: 根据最少最频繁使用算法(LFU),在所有键中淘汰不常使用的键。
  8. volatile-lfu: 根据 LFU 算法,在设置了过期时间的键中淘汰不常使用的键。

设置淘汰策略的命令:




redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

示例代码(假设使用 Python 的 redis 库):




import redis
 
# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置淘汰策略为 allkeys-lru
r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru')

注意:在实际应用中,根据业务需求选择合适的淘汰策略。

2024-09-04

在KubeSphere上部署Redis的步骤如下:

  1. 登录KubeSphere的Web控制台。
  2. 在控制台左侧的菜单栏中,选择“项目管理”,点击你的项目名称进入项目页面。
  3. 在项目页面中,点击左侧菜单栏的“资源管理” -> “部署”。
  4. 在“部署”页面中,点击右上角的“创建”。
  5. 在“创建部署”页面,选择“有状态部署”。
  6. 输入Redis的“名称”,选择“架构”为“单副本”或根据需求设置副本数。
  7. 在“镜像”字段中输入Redis的镜像地址,例如redis:6.0.9
  8. 在“存储”部分,配置持久卷的存储卷和存储类。
  9. 在“环境变量”部分,可以设置Redis的配置参数。
  10. 在“网络”部分,确保正确配置服务端口和容器端口。
  11. 完成配置后,点击页面底部的“创建”按钮。

以下是一个简化的YAML配置示例,用于在KubeSphere中创建Redis部署:




apiVersion: apps.kubesphere.io/v1alpha1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: redis
spec:
  replicas: 1
  serviceName: "redis"
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis:6.0.9
        ports:
        - containerPort: 6379
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /data
  volumes:
  - name: data
    persistentVolumeClaim:
      claimName: redis-pvc

在这个配置中,我们创建了一个名为redis的有状态部署,使用了redis:6.0.9镜像,并将容器端口6379映射到服务。同时,我们定义了一个持久卷声明(PVC)来持久化数据。

注意:实际部署时,你需要根据你的Kubernetes集群环境和需求来调整配置,比如存储类、资源限制和请求等。

2024-09-04



-- 假设我们有一个用户表(users)和一个用户认证表(user_auths)
CREATE TABLE `users` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `email` VARCHAR(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);
 
CREATE TABLE `user_auths` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` INT NOT NULL,
  `auth_key` VARCHAR(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `users` (`id`)
);
 
-- 假设我们想要通过Redis来缓存用户的认证信息
-- 我们可以在用户认证表上使用触发器来维护Redis缓存
DELIMITER $$
 
CREATE TRIGGER `user_auths_after_insert` AFTER INSERT ON `user_auths` FOR EACH ROW
BEGIN
  SET @redis_key = CONCAT('user_auth:', NEW.user_id);
  SET @redis_value = NEW.auth_key;
  CALL redis_set(CONVERT(@redis_key USING utf8), CONVERT(@redis_value USING utf8));
END$$
 
CREATE TRIGGER `user_auths_after_update` AFTER UPDATE ON `user_auths` FOR EACH ROW
BEGIN
  SET @redis_key = CONCAT('user_auth:', NEW.user_id);
  SET @redis_value = NEW.auth_key;
  CALL redis_set(CONVERT(@redis_key USING utf8), CONVERT(@redis_value USING utf8));
END$$
 
CREATE TRIGGER `user_auths_after_delete` AFTER DELETE ON `user_auths` FOR EACH ROW
BEGIN
  SET @redis_key = CONCAT('user_auth:', OLD.user_id);
  CALL redis_del(CONVERT(@redis_key USING utf8));
END$$
 
DELIMITER ;
 
-- 假设redis_set和redis_del是预先定义的存储过程,用于在Redis中设置和删除键值对

在这个例子中,我们创建了一个用户表和一个用户认证表,并且在用户认证表上定义了三个触发器,分别对INSERT、UPDATE和DELETE操作进行监听。这些触发器会在对应的数据库操作之后,自动执行与Redis交互的存储过程,以此来同步更新Redis缓存。这样,我们就在MySQL数据库操作与Redis缓存操作之间建立了一种自动的同步机制,这是一个简单的缓存解决方案示例,但在实际应用中可以根据具体需求进行扩展和优化。

2024-09-04

在Vue.js与Redis完成鉴权的场景中,通常的流程是:

  1. 用户登录,后端使用Redis存储生成的Token。
  2. 用户登录后,后端返回Token给前端。
  3. 前端将Token存储在本地,如localStorage或vuex。
  4. 前端在后续的请求中携带Token。
  5. 后端检查Token的有效性,如果Token有效则允许访问资源。

以下是一个简化的例子:

后端(使用Node.js和Express框架):




const express = require('express');
const redis = require('redis');
const jwt = require('jsonwebtoken');
 
const app = express();
const redisClient = redis.createClient();
 
app.post('/login', (req, res) => {
  // 假设用户验证成功
  const token = jwt.sign({ userId: 1 }, 'secret', { expiresIn: '1h' });
  redisClient.set(token, ''); // 存储Token到Redis
  res.json({ token }); // 返回Token给前端
});
 
app.get('/protected', authenticateToken, (req, res) => {
  // 受保护的资源
  res.json({ message: 'Authorized content' });
});
 
function authenticateToken(req, res, next) {
  const authHeader = req.headers['authorization'];
  const token = authHeader && authHeader.split(' ')[1];
  if (token == null) return res.sendStatus(401); // 如果没有Token,返回未授权
 
  redisClient.get(token, (err, data) => {
    if (err) return res.sendStatus(500); // 如果Redis查询出错,返回服务器错误
    if (data) {
      jwt.verify(token, 'secret', (err, decoded) => {
        if (err) return res.sendStatus(401); // 如果Token验证失败,返回未授权
        req.decoded = decoded; // 如果Token有效,将解码信息添加到请求
        next(); // 继续执行后续中间件
      });
    } else {
      return res.sendStatus(401); // 如果Token在Redis中不存在,返回未授权
    }
  });
}
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

前端(Vue.js):




// Vue组件中登录方法
methods: {
  login() {
    axios.post('/login')
      .then(response => {
        localStorage.setItem('token', response.data.token); // 存储Token
        this.$router.push('/protected'); // 跳转到受保护的页面
      })
      .catch(error => {
        console.error('Login failed', error);
      });
  }
}
 
// 在Vue的axios拦截器中设置请求头
axios.interceptors.request.use(config => {
  const token = localStorage.getItem('token');
  if (token) {
    config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`; // 在请求头中携带Token
  }
  return config;
}, error => {
  return Promise.reject(error);
});
 
// 在路由守卫中检查用户是否已经登录
router.beforeEach((to, from, next) => {
  const publicPages = ['/login'];
  const authRequired = !publicPages.includes(to.path);
  const token = localStorage.getItem('token');
 
  if (authRequired && !token) {
    return next('/login');
  }
 
  next();
});

在这个例子中,前端用户登录后,后端生成Token并存储到

2024-09-04

Redis支持的数据类型包括字符串(String), 哈希表(Hash), 列表(List), 集合(Set), 有序集合(Sorted Set)等。以下是在Java中使用Jedis客户端操作这些数据类型的常用命令的示例代码:




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisQuickStart {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到Redis服务器
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
 
        // 字符串String
        jedis.set("key", "value");
        System.out.println("字符串: " + jedis.get("key"));
 
        // 哈希表Hash
        jedis.hset("hashKey", "field", "value");
        System.out.println("哈希表: " + jedis.hget("hashKey", "field"));
 
        // 列表List
        jedis.rpush("listKey", "value1", "value2");
        System.out.println("列表: " + jedis.lrange("listKey", 0, -1));
 
        // 集合Set
        jedis.sadd("setKey", "value1", "value2");
        System.out.println("集合: " + jedis.smembers("setKey"));
 
        // 有序集合Sorted Set
        jedis.zadd("zsetKey", 1, "value1");
        jedis.zadd("zsetKey", 2, "value2");
        System.out.println("有序集合: " + jedis.zrange("zsetKey", 0, -1));
 
        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

确保在运行此代码之前已经安装了Redis服务器并且Jedis客户端库已经添加到项目依赖中。

2024-09-04

解决Redis中出现的key和value乱码(二进制形式)问题,通常是因为客户端在读取数据时使用了错误的编码方式。

解决方法:

  1. 确保客户端在设置数据时使用正确的编码方式。如果你在使用Redis客户端库,请确保在存储数据时指定了正确的数据类型(如字符串、列表、集合等)和编码。
  2. 如果数据已经乱码,你需要将乱码的二进制数据转换回正确的格式。这通常需要知道原始数据的编码方式。
  3. 使用命令行工具redis-cli时,可以通过--raw选项来避免乱码问题,这会将获取的字符串结果按照原始编码展示。
  4. 如果是通过编程语言客户端遇到乱码,确保在读写数据时正确处理编码。对于字符串数据,确保写入时是正确的编码,读取时也使用相同的编码。
  5. 如果数据是序列化的对象,请确保在存储前对对象进行序列化时使用的是正确的编码,并在读取后使用相应的反序列化方法。
  6. 如果问题仍然存在,可以考虑使用RESP协议分析工具(如redis-cli --hexdump)来查看存储在Redis中的二进制数据,并手动转换。
  7. 如果你不清楚数据原始编码,可以考虑使用诸如encoding这样的第三方库来尝试判断编码。

示例代码(以Python的redis-py客户端为例):




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 读取时确保使用正确的编码
value = r.get('your_key')  # 假设值是字符串
if isinstance(value, bytes):
    # 假设原始数据是UTF-8编码
    data = value.decode('utf-8')
    print(data)
else:
    print('Key does not exist or is not a string.')
 
# 写入时确保编码正确
data_to_store = '你好,世界'
r.set('your_key', data_to_store.encode('utf-8'))  # 确保编码为UTF-8

请根据实际情况选择合适的编码方式和解决方案。如果问题依然无法解决,可能需要进一步检查Redis的配置或客户端库的使用方式。

2024-09-04



import time
import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 定义一个生产者函数,用于将任务推送到Redis队列中
def produce(queue_name, data, delay_seconds=0):
    if delay_seconds > 0:
        # 使用时间戳加上延迟时长作为score,将任务存储在延迟队列中
        r.zadd('delays', {data: time.time() + delay_seconds}, queue_name)
    else:
        # 直接将任务推送到普通队列
        r.rpush(queue_name, data)
 
# 定义一个消费者函数,用于从Redis队列中取出任务并处理
def consume(queue_name):
    while True:
        # 检查延迟队列是否有待处理的任务
        tasks_with_delay = r.zrangebyscore('delays', 0, time.time(), withscores=True)
        for task, score in tasks_with_delay:
            # 移除已经到期的任务
            r.zrem('delays', task)
            # 将任务移动到普通队列
            r.rpush(queue_name, task)
            # 处理普通队列的任务
            while True:
                task = r.lpop(queue_name)
                if task:
                    print(f"处理任务: {task}")
                    # 这里可以添加处理任务的代码
                else:
                    break
        time.sleep(1)  # 休眠一段时间,然后重新检查
 
# 使用示例
produce('myqueue', 'task1', delay_seconds=5)  # 延迟5秒执行的任务
produce('myqueue', 'task2', delay_seconds=0)  # 立即执行的任务
 
# 启动消费者
consume('myqueue')

这段代码展示了如何使用Redis实现一个带有延迟功能的消息队列。它使用了Redis的有序集合(sorted set)来存储带有延迟的任务,并通过定时任务检查和处理这些任务。这个例子简单明了,并且可以作为实现更复杂消息队列逻辑的基础。

2024-09-04

问题解答如下:

  1. 缓存穿透:

    解释:查询不存在的数据时,缓存和数据库都没有数据,可能导致请求穿透缓存直接打到数据库,造成资源浪费。

    解决方法:可以使用布隆过滤器(Bloom Filter)预先存储所有可能查询的key,当收到查询请求时,先经过布隆过滤器,如果数据一定不存在,就直接拒绝查询请求。

  2. 缓存击穿:

    解释:某个key突然过期,大量请求同时打到数据库。

    解决方法:设置较短的过期时间,同时使用分布式锁或互斥锁,确保在key过期时只有一个线程去数据库查询并更新缓存。

  3. 缓存雪崩:

    解释:缓存集体失效,大量请求打到数据库。

    解决方法:不同的key设置不同的过期时间,并且确保缓存层服务的高可用性。

  4. 双写一致性:

    解释:在更新数据库时,缓存更新失败导致数据不一致。

    解决方法:使用事务或锁保证数据库与缓存的更新要么同时成功要么同时失败。

  5. Redis持久化:

    解释:Redis的数据存储在内存中,需要持久化来防止数据丢失。

    解决方法:使用RDB(定时快照)或AOF(记录每个写操作)进行持久化。

  6. Redis持久化方案:

    解释:根据不同的需求,选择合适的持久化方案。

    解决方法:如果对数据的一致性要求较高,可以只使用AOF;如果对性能要求较高,可以只使用RDB;也可以同时使用两种方式,根据实际情况选择合适的恢复策略。

2024-09-04

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。它会在特定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,生成一个dump.rdb文件。




# 修改redis.conf配置文件
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
  1. AOF 持久化:

    AOF 持久化是通过保存 Redis 服务器所执行的写命令来记录数据库状态的。




# 修改redis.conf配置文件
appendonly yes       # 开启AOF持久化存储
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
# appendfsync always   # 每次写入都同步,最慢但最安全
appendfsync everysec  # 每秒同步一次,折衷方案
# appendfsync no       # 完全依赖操作系统,最快但不安全

为了优化持久化性能,可以采取以下措施:

  • 适当调整持久化策略的时间间隔,以平衡性能和数据安全性。
  • 使用快速的磁盘设备,减少持久化对Redis性能的影响。
  • 如果使用AOF,可以调整fsync策略,在保证高安全性和低性能之间找到平衡。
  • 定期备份RDB/AOF文件,并确保备份的可靠性。

注意:在实际生产环境中,应根据具体的应用场景和需求选择合适的持久化方式,并结合上述优化措施来达到最佳的性能和数据安全。