2024-09-04



local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
 
if current + 1 > limit then
    return 0 -- 超出限制
else
    if current == 0 then
        redis.call('expire', key, 1) -- 设置键的过期时间,避免永久锁
    end
    redis.call('incr', key) -- 自增键值
    return 1 -- 未超出限制
end

这段Lua脚本用于实现接口访问频率的限制。它通过Redis的键值来记录访问次数,并设置过期时间来防止无限期占用资源。脚本接收两个参数,一个是限制次数,一个是键名。如果当前访问次数加1后超过限制次数,则返回0;否则,如果当前访问次数是0(即键不存在),它会设置键的过期时间,然后递增访问次数,并返回1。这个脚本可以在Redis中通过EVAL命令执行。

2024-09-04

Redis 的 RDB 持久化是指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Snapshotting。

RDB 的优点是:

  • 一旦采用该方式,整个Redis数据库将只包含一个文件,方便进行备份和恢复。
  • 对于恢复大数据集来说,RDB是一种比AOF更快的方式。
  • 对于性能的影响较小,RDB在指定的时间间隔进行保存,对服务器性能的影响可以控制。

RDB的缺点是:

  • 如果你需要尽量减小数据丢失的风险,RDB可能不适合你。因为RDB是间隔一段时间进行保存,如果Redis意外宕机,那么可能会丢失最后一次快照后的数据。
  • RDB需要经常fork子进程来执行IO操作,如果数据集很大,可能会造成较长时间的阻塞。

配置RDB快照保存的时机,可以在redis.conf中设置:




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

如果你想关闭RDB,可以将所有的save指令注释掉或者设置为空。

RDB的文件默认为dump.rdb,可以通过配置dir选项来指定保存的目录,通过配置dbfilename选项来指定文件名。




dir ./
dbfilename dump.rdb

启动Redis时,如果指定了RDB文件,Redis会尝试加载该文件进内存。

注意:Redis的RDB文件是一个压缩过的二进制文件,不能直接编辑。如果需要修改RDB文件,可以使用Redis提供的工具redis-check-rdb来进行处理。

2024-09-04

在实时监控Redis性能指标的方法中,可以使用Redis自带的INFO命令,或者使用第三方工具和服务,如RedisLive、RedisInsight、Prometheus配合Grafana等。

以下是使用INFO命令的一个简单示例:




import redis
import json
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用INFO命令获取性能指标
info = r.info()
 
# 打印信息
print(json.dumps(info, indent=4))

为了实时监控和报警,你可以定期运行上述脚本,并将输出结果发送到监控系统。如果你需要更高级的实时监控,可以考虑使用Prometheus配合Grafana,它们都是开源的监控和报警工具。

Prometheus配合Grafana的示例:

  1. 安装并配置Prometheus,添加一个job来抓取Redis的metrics。
  2. 安装Grafana,并添加Prometheus数据源。
  3. 创建监控仪表盘,配置图表,设置报警规则。

这些工具都有详细的官方文档,可以根据需要进行安装和配置。

2024-09-04

要在Linux上使用redis-cli登录并操作Redis,你需要确保Redis服务器正在运行,并且redis-cli工具已经安装在你的系统上。以下是一些基本的命令来登录Redis并执行操作:

  1. 登录本地Redis服务器(默认端口6379):



redis-cli
  1. 登录远程Redis服务器(替换your_hostyour_port为实际的服务器地址和端口):



redis-cli -h your_host -p your_port
  1. 如果Redis服务器设置了密码,使用以下命令登录:



redis-cli -a your_password

登录后,你可以执行各种Redis命令,例如:

  • 设置键值对:



SET key value
  • 获取键的值:



GET key
  • 删除键:



DEL key
  • 查看所有键:



KEYS *

记得替换keyvalue为你要操作的实际键和值。

2024-09-04



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.RedisOAuth2AuthorizationService;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.token.OAuth2TokenCustomizer;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.token.OAuth2TokenSerializer;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.token.OAuth2TokenSerializerFactory;
 
@Configuration
public class RedisTokenConfig {
 
    @Bean
    public RedisOAuth2AuthorizationService redisOAuth2AuthorizationService(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return new RedisOAuth2AuthorizationService(redisConnectionFactory);
    }
 
    @Bean
    public OAuth2TokenSerializer<OAuth2TokenCustomizer> oAuth2TokenSerializer(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        OAuth2TokenSerializerFactory factory = new OAuth2TokenSerializerFactory();
        factory.setRedisConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return factory.createSerializer();
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

这个配置类定义了Redis存储的相关Bean,包括RedisOAuth2AuthorizationService用于存储授权信息,OAuth2TokenSerializer用于序列化和反序列化令牌,以及基本的RedisTemplate用于与Redis交互。这些Bean可以被注入到OAuth2AuthorizationServerConfiguration中,以确保授权服务器使用Redis作为令牌存储。

2024-09-04

Redis是一种开源的内存中数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是Redis的应用和底层实现的简要概述:

  1. 应用层:Redis可以用来加速数据访问、实现缓冲、排行榜、发布/订阅模式等。
  2. 客户端库:使用Redis客户端库与Redis服务器进行交互。例如,在Python中使用redis-py库。

    
    
    
    import redis
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set('foo', 'bar')
    print(r.get('foo'))
  3. 数据结构:Redis支持多种数据类型,如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。
  4. 持久化:Redis支持两种持久化方式,RDB(默认)和AOF。
  5. 主从复制:Redis支持主从复制,可以实现高可用性和数据备份。
  6. 高级特性:Redis提供了发布/订阅、Lua脚本、事务、Pipeline等高级特性。
  7. 底层实现:

    • 内存管理:Redis使用自己的内存管理机制,比如参数maxmemory用于控制最大内存使用。
    • 数据结构:Redis底层是用C实现的,包含了高效的数据结构,如哈希表、跳表等。
    • 网络模型:Redis采用单线程非阻塞IO多路复用模型,可以处理大量的并发连接。
  8. 性能优化:使用Redis时,可以通过配置文件或命令行进行性能优化。
  9. 安全性:可以通过配置文件或命令行设置访问控制、加密和身份验证。
  10. 监控和管理:可以使用redis-cli工具或其他监控工具来监控Redis的性能和状态。

以上是Redis应用和底层实现的一个概览,具体细节超出了简答的范围。如果需要更深入地了解,可以参考Redis的官方文档或源代码。

2024-09-04

Redis 的 SCAN 命令是一种基于游标的迭代器,用于迭代数据库中的键集。它的主要目的是用来替代 KEYS 命令以避免在大数据库上出现阻塞。

SCAN 命令的基本语法如下:




SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

cursor:游标,开始时通常设置为 0,SCAN 命令每次调用都会返回一个新的游标,下次调用只需用这个新的游标作为下一次调用的游标参数。

MATCH pattern:可选参数,用于指定键的匹配模式。

COUNT count:可选参数,表示每次迭代返回的近似键数,注意这不是一个严格的上限,Redis 会根据内部算法自行决定返回的键数。

然而,SCAN 命令的使用也有一些需要特别注意的地方,以下是一些常见的陷阱及其解决方案:

  1. 不要在生产环境中使用 O(N) 的命令:SCAN 命令每次调用时返回的键数取决于数据库中的实际键数,如果数据库中的键数量非常大,而 COUNT 参数设置的过小,那么可能需要执行多次 SCAN 命令才能遍历完所有键,这种情况下,如果有大量的写操作,可能会影响 Redis 的性能。

解决方案:根据实际情况适当调整 COUNT 参数,确保每次 SCAN 命令的执行时间尽可能短。

  1. 不要依赖游标返回的顺序:虽然 SCAN 命令保证在同一个游标范围内返回的键是有序的,但是不同游标范围返回的键的顺序可能不同,更不能依赖 SCAN 命令返回的键集合是原子的。

解决方案:如果需要有序的遍历,应该自己在应用层维护键的顺序。

  1. 不要使用 SCAN 命令来保证原子性:虽然 SCAN 命令是基于游标的,看似可以用来代替 INCR 等命令来保证操作的原子性,但实际上 SCAN 命令的游标跳转是无法被事务所包裹的,如果在迭代过程中发生了事务回滚,那么游标的状态可能会发生不可预料的变化。

解决方案:应该使用 Redis 提供的事务特性或者 Lua 脚本来保证操作的原子性。

总结:在使用 SCAN 命令时,需要特别注意命令的使用方式和可能产生的副作用,以确保命令的正确性和性能。在生产环境中,建议使用前进行充分的测试和验证。

2024-09-04

Jedis是一个Java客户端库,用于与Redis服务器进行交互。以下是使用Jedis操作Redis的基本示例:

  1. 添加Jedis依赖到项目中(如果使用Maven):



<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>最新版本号</version>
</dependency>
  1. 连接到Redis服务器:



Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
  1. 设置键值对:



jedis.set("key", "value");
  1. 获取键对应的值:



String value = jedis.get("key");
  1. 删除键:



jedis.del("key");
  1. 关闭Jedis连接:



jedis.close();

这些操作涵盖了基本的Redis命令,Jedis还支持更多复杂的操作,如事务、发布/订阅、管道等。

2024-09-04

要使用Redis实现一个延时队列,可以使用Sorted Set(有序集合),其中队列中的每个元素都会关联一个时间戳,表示处理该元素的时间。

以下是一个使用Python和redis-py库的示例代码:




import redis
import time
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 添加元素到延时队列
def add_to_delay_queue(queue_name, item, delay_seconds):
    score = time.time() + delay_seconds
    r.zadd(queue_name, {item: score})
 
# 处理延时队列中的元素
def process_delay_queue(queue_name):
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取分数(时间戳)小于等于当前时间的元素
        items = r.zrangebyscore(queue_name, 0, now)
        for item in items:
            # 处理元素
            print(f"Processing item: {item}")
            # 移除已处理的元素
            r.zrem(queue_name, item)
        time.sleep(1)  # 等待一段时间再次检查
 
# 使用示例
add_to_delay_queue('delay_queue', 'item1', 10)
add_to_delay_queue('delay_queue', 'item2', 15)
process_delay_queue('delay_queue')

这个示例中,add_to_delay_queue函数将一个元素添加到delay_queue这个延时队列中,并设置了一个延时时长(秒数)。process_delay_queue函数会循环检查队列中是否有需要处理的元素,如果有,它会处理这些元素,并将它们从队列中移除。这里的处理只是简单地打印出元素,实际应用中你会替换为实际的处理逻辑。

2024-09-04



import redis
 
# 假设已经有了Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 获取所有键,并筛选出大键
def find_large_keys(redis_conn):
    large_keys = []
    for key in redis_conn.scan_iter(count=1000):
        # 假设大键的阈值是1MB
        if redis_conn.memory_usage(key) > 1024 * 1024:
            large_keys.append(key)
    return large_keys
 
# 优化大键
def optimize_large_keys(redis_conn, keys):
    for key in keys:
        # 对于大字符串,可以尝试压缩数据或者分割存储
        if redis_conn.type(key) == 'string':
            value = redis_conn.get(key)
            # 压缩数据或者分割存储逻辑
            # ...
        # 对于大的哈希表,可以考虑是否可以重新设计键的结构
        elif redis_conn.type(key) == 'hash':
            fields = redis_conn.hgetall(key)
            # 重新设计逻辑
            # ...
        # 对于列表、集合、有序集合等其他数据类型,也可以采取类似的优化措施
        # ...
 
# 使用函数
large_keys = find_large_keys(redis_conn)
optimize_large_keys(redis_conn, large_keys)

这个代码示例展示了如何在Redis中查找大键并进行优化。首先,我们定义了一个函数find_large_keys来遍历所有键并检查哪些键的内存使用超过了我们定义的阈值(例如1MB)。然后,我们定义了一个optimize_large_keys函数来优化这些大键。在这个函数中,我们对每种类型的键应用了不同的优化策略。这个例子是一个基本的指导,实际场景中可能需要根据具体的数据结构和应用需求来设计优化策略。