2024-09-03

解释:

这个错误表明你的应用程序尝试连接到在本地主机(127.0.0.1)上运行的Redis服务器,但连接尝试被拒绝。这通常意味着没有服务在监听6379端口或者有防火墙规则阻止了连接。

解决方法:

  1. 确认Redis服务正在运行:

    • 在Linux上,可以使用service redis statussystemctl status redis命令。
    • 在Windows上,可以在服务管理器中查看Redis服务状态,或者使用redis-server命令启动服务。
  2. 检查Redis配置文件(通常是redis.conf),确认bind指令是否包含127.0.0.1或者注释掉以允许所有接口。
  3. 确认没有防火墙规则阻止连接。在Linux上,可以使用sudo ufw status查看UFW防火墙状态,或者使用sudo iptables -L查看iptables规则。
  4. 如果你使用的是虚拟机或Docker容器,确保正确设置网络配置,并且端口转发或容器映射正确。
  5. 如果Redis配置了密码保护,确保应用程序提供了正确的密码。
  6. 检查Redis日志文件,通常在 /var/log/redis/redis-server.log,查看是否有任何错误信息帮助诊断问题。
  7. 如果以上步骤都不能解决问题,尝试重启Redis服务。

请根据你的操作系统和环境具体问题具体分析。

2024-09-03

Redis哨兵模式是一种监控Redis主服务器和其从服务器的状态,并在主服务器出现故障时自动进行故障转移的机制。以下是一个基本的哨兵模式配置方案:

  1. 准备Redis主服务器和至少一个从服务器。
  2. 在主服务器上配置redis.conf,确保设置了密码保护。
  3. 在从服务器上配置redis.conf,指定主服务器并设置密码。
  4. 配置Redis哨兵模式,至少需要三个哨兵实例。

以下是一个基本的哨兵配置示例(sentinel.conf):




# 哨兵实例运行的端口,默认为26379,可以修改
port 26379
 
# 主服务器的IP和端口
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
 
# 如果主服务器30秒内没有响应,则认为主服务器宕机
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
 
# 选举新主服务器时,最少需要2个哨兵同意
sentinel parallel-syncs mymaster 2
 
# 主服务器密码,如果设置了
sentinel auth-pass mymaster your_master_password
 
# 哨兵密码,如果设置了
sentinel auth-pass mymaster your_sentinel_password

启动哨兵模式:




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

确保修改上述配置中的主服务器地址、端口、密码等信息以匹配你的实际设置。这只是一个基本的哨兵模式配置方案,实际部署时可能需要更多的配置来满足特定需求,例如指定哨兵和主服务器的日志文件、持久化选项等。

2024-09-03

要实现基于Redis的共享session登录,你需要使用Redis作为session存储,并在应用程序中配置session处理器。以下是一个使用Python语言和Flask框架的简单示例:

首先,安装必要的包:




pip install flask redis

然后,编写以下代码实现共享session:




from flask import Flask, session, request
from redis import Redis
 
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'
 
# 配置Redis作为session存储
app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis'
app.config['SESSION_REDIS'] = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
@app.route('/')
def index():
    if 'username' in session:
        return 'Logged in as: {}'.format(session['username'])
    else:
        return 'You are not logged in'
 
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    username = request.form['username']
    session['username'] = username
    return 'Logged in as: {}'.format(username)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个例子中,我们使用Flask的session对象来存储用户登录状态。Flask的session对象会自动将数据加密并存储到用户浏览器的cookie中,但你可以通过配置将其改为存储到Redis数据库中。

用户登录后,session中的'username'会被设置,在后续的请求中,如果session中存在'username',那么用户就被认为是登录状态。

请注意,这个例子没有处理安全性问题,如跨站请求伪造(CSRF)保护或用户密码存储等,它仅展示了如何使用Redis存储session数据。在实际应用中,你应该使用加密的cookie、HTTPS和其他安全措施。

2024-09-03

为了在Grafana中监控Redis,你需要部署redis_exporterPrometheusGrafana。以下是部署这些组件的步骤和示例配置:

  1. 安装redis_exporter



wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v0.27.0/redis_exporter.linux-amd64
chmod +x redis_exporter.linux-amd64
mv redis_exporter.linux-amd64 /usr/local/bin/redis_exporter
  1. 运行redis_exporter



redis_exporter -redis.addr=<redis-host> -redis.password=<redis-password>
  1. 安装Prometheus



# 下载并解压Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.2/prometheus-2.15.2.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-2.15.2.linux-amd64.tar.gz
 
# 移动Prometheus到/usr/local/bin/
mv prometheus-2.15.2.linux-amd64/prometheus /usr/local/bin/
mv prometheus-2.15.2.linux-amd64/promtool /usr/local/bin/
  1. 配置Prometheus

编辑prometheus.yml文件,添加redis_exporter作为一个target:




scrape_configs:
  - job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['<redis_exporter-host>:9121']
  1. 运行Prometheus



prometheus --config.file=prometheus.yml
  1. 安装Grafana



# 下载并解压Grafana
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.7.2.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf grafana-6.7.2.linux-amd64.tar.gz
 
# 移动Grafana到/usr/local/bin/
mv grafana-6.7.2.linux-amd64 /usr/local/bin/grafana-server
  1. 运行Grafana



grafana-server
  1. 配置Grafana数据源和仪表盘:
  • 在Grafana的Web界面中,添加Prometheus数据源。
  • 导入Redis监控仪表盘,可以使用以下Prometheus指标仪表盘ID:4701

完成以上步骤后,你将能够在Grafana看到Redis的监控仪表盘。

注意:确保你的Redis实例配置了正确的访问权限,并且redis_exporterPrometheusGrafana服务能够通过网络访问。

2024-09-03

Redis 的发布订阅功能(pub/sub)允许客户端订阅一个或多个频道,当这些频道有新消息时,订阅者会收到这些消息。

以下是使用 Redis 发布订阅功能的基本步骤:

  1. 订阅频道:客户端可以订阅一个或多个频道。
  2. 发布消息:当发布者向频道发布消息时,所有订阅该频道的客户端都会收到这条消息。

Python 示例代码:




import redis
 
# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 订阅频道
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('channel-1')
 
# 发布消息
r.publish('channel-1', 'Hello World!')
 
# 接收消息
for message in pubsub.listen():
    print(message)

在这个例子中,我们首先连接到 Redis,然后订阅名为 'channel-1' 的频道。之后,我们通过 publish 方法向该频道发送消息。订阅者会通过 listen 方法接收到消息。

确保 Redis 服务器正在运行,并且网络连接没有问题,以便客户端能够连接到 Redis 服务器并执行发布订阅操作。

2024-09-03

解释:

这个错误信息表明你正在尝试使用 Redis 7.0 版本,并且服务端配置了密码(requirepass 选项),但是客户端连接时提供的密码不正确。

解决方法:

  1. 确认 Redis 配置文件(通常是 redis.conf)中的密码设置是否正确。你可以在配置文件中找到 requirepass 指令,它后面跟的就是你需要用于连接的密码。
  2. 确认客户端连接 Redis 时提供的密码是否正确。如果你使用的是 redis-cli,可以通过以下命令连接:

    
    
    
    redis-cli -a yourpassword

    其中 yourpassword 替换为你的正确密码。

  3. 如果你使用的是程序代码连接 Redis,请确保在连接字符串中正确指定了密码,例如在 Python 的 redis 库中:

    
    
    
    import redis
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, password='yourpassword')

    同样,将 yourpassword 替换为你的正确密码。

  4. 如果你确认密码无误,但问题依旧存在,请检查是否有其他安全策略(如网络访问限制、防火墙规则)可能导致连接失败。
  5. 如果你忘记了密码,你可能需要重置 Redis 的密码,可以在 Redis 配置文件中注释掉 requirepass 指令,然后重启 Redis 服务,或者使用命令行工具重置密码:

    
    
    
    CONFIG SET requirepass "newpassword"

    newpassword 替换为新的密码。

确保在生产环境中谨慎操作,避免安全风险。

2024-09-03

在Spring Boot中,我们可以使用Spring Data Redis或者Jedis来操作Redis。这里我们使用Spring Data Redis来进行Redis的操作。

首先,我们需要在pom.xml中添加Spring Data Redis的依赖:




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

然后,我们需要在application.properties或application.yml中配置Redis的连接信息:




# Redis数据库索引(默认为0)
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码(默认为空)
spring.redis.password=
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1ms
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间(毫秒)
spring.redis.timeout=5000ms

接下来,我们创建一个RedisTemplate配置类,以便我们可以更方便地操作Redis:




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
 
        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
        Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
 
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(mapper);
 
        template.setDefaultSerializer(serializer);
 
        template.afterPropertiesSet();
 
        return template;
    }
}

最后,我们可以在Service中使用RedisTemplate来操作Redis:




@Service
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void set(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
 
    public boolean exists(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
 
    public void d
2024-09-03

SpringMVC整合Redis 3.0.x,你可以使用Spring Data Redis。以下是一个基本的配置示例:

  1. pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.data</groupId>
        <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
        <version>2.0.14.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!-- Redis客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.0.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. applicationContext.xml中配置Redis:



<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">
 
    <!-- Redis 配置 -->
    <bean id="redisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
        <property name="hostName" value="localhost"/>
        <property name="port" value="6379"/>
    </bean>
 
    <!-- 使用RedisTemplate进行操作 -->
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="redisConnectionFactory"/>
    </bean>
 
</beans>
  1. 在你的SpringMVC Controller中使用RedisTemplate



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
public class RedisController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    @ResponseBody
    @RequestMapping("/set")
    public String setValue() {
        redisTemplate.opsForValue().set("key", "value");
        return "Set key";
    }
 
    @ResponseBody
    @RequestMapping("/get")
    public String getValue() {
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get("key");
        return "Get key: " + value;
    }
}

确保你的Redis服务器正在运行,并且配置中的hostNameport与你的Redis服务器设置相匹配。

以上代码提供了SpringMVC Controller中的基本使用示例,展示了如何使用RedisTemplate进行键值对的设置和获取操作。在实际应用中,你可能需要根据具体需求进行更复杂的配置和编码。

2024-09-03



import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisDistributedLock {
 
    private Jedis jedis;
    private String lockKey; // 锁的键值
    private int expireTime; // 锁的超时时间
 
    public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
        this.jedis = jedis;
        this.lockKey = lockKey;
        this.expireTime = expireTime;
    }
 
    // 尝试获取锁
    public boolean tryLock() {
        long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime + 1;
        String expiresStr = String.valueOf(expires); // 锁到期时间
 
        if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
            // 获取锁成功
            jedis.expire(lockKey, expireTime); // 设置锁的过期时间
            return true;
        }
 
        String currentValueStr = jedis.get(lockKey); // Redis里面的时间
        if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
            // 锁已经过期,获取新锁
            String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
            if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                // 获取锁成功
                jedis.expire(lockKey, expireTime); // 设置锁的过期时间
                return true;
            }
        }
        // 其他情况,无法获取锁
        return false;
    }
 
    // 释放锁
    public void unlock() {
        String currentValueStr = jedis.get(lockKey);
        if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
            // 锁已经过期,可以被其他线程获取,不需要执行删除
            jedis.del(lockKey);
        }
    }
}

这个简化版本的RedisDistributedLock类提供了tryLock和unlock方法,用于尝试获取和释放分布式锁。这个实现假设Redis服务器运行正常且可以连接。在实际应用中,你需要处理Jedis实例的创建和关闭,异常处理,以及合理设置锁的超时时间等问题。

2024-09-03

Redis的Zset(Sorted Set)是一个不允许有重复的成员,且每个成员都关联一个分数的有序集合。通过分数可以有序地进行访问。

常用的Zset命令包括:

  • ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]:添加成员及其分数到Zset。
  • ZCARD key:获取Zset中成员的数量。
  • ZCOUNT key min max:获取分数在指定范围内的成员的数量。
  • ZINCRBY key increment member:增加指定成员的分数。
  • ZRANGE key start stop [WITHSCORES]:按照索引范围返回成员。
  • ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]:按分数范围返回成员。
  • ZREM key member [member ...]:移除一个或多个成员。
  • ZSCORE key member:获取成员的分数。

使用场景:

  1. 排行榜:可以使用Zset按分数存储用户分数,并使用ZRANGE来获取排行榜上的用户。
  2. 时间轴行为:可以使用Zset按时间戳存储事件,并使用ZRANGEBYSCORE来获取一定时间范围内的事件。
  3. 优先队列:可以使用Zset按优先级存储任务,并使用ZRANGE来获取按优先级排序的任务。

示例代码(Python使用redis-py库):




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 添加成员
r.zadd('ranking', {'player1': 100, 'player2': 200})
 
# 获取成员数量
count = r.zcard('ranking')
print(f'Members count: {count}')
 
# 增加成员分数
r.zincrby('ranking', 10, 'player1')
 
# 获取排名前3的玩家
players = r.zrange('ranking', 0, 2)
print(f'Top 3 players: {players}')
 
# 获取分数在150到230之间的玩家数量
count_in_score = r.zcount('ranking', 150, 230)
print(f'Players with score between 150 and 230: {count_in_score}')