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2024-09-09

Ehcache、Caffeine、Memcached和Redis都是缓存技术，但它们各有优势和使用场景。

Ehcache:

Java本地缓存，不需要网络。
常用于单机应用或集群的轻量级缓存。
支持内存和磁盘存储，有不同的缓存更新策略。
优点是性能高，缺点是不支持分布式的更高级特性。

Caffeine:

Java本地缓存，设计目标是高性能。
使用了Java 8的ConcurrentHashMap和LinkedHashMap。
优点是性能优异，适合于内存中高频率访问的数据。

Memcached:

是一个分布式内存缓存系统。
需要客户端库和服务端软件配合。
优点是分布式支持，缺点是需要额外的部署和配置。

Redis:

是一个开源的内存中数据结构存储系统。
支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。
提供了持久化选项，可以将数据保存到磁盘。
优点是数据类型丰富，缺少对于简单缓存的使用场景。

根据不同的应用场景和需求，选择合适的缓存技术。例如，对于需要分布式缓存支持和复杂数据结构的应用，可以选择Redis；对于需要高性能和低延迟的本地缓存，可以选择Caffeine。

Redis 7系列：Spring Boot集成Redis

2024-09-09




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.repository.configuration.EnableRedisRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableRedisRepositories
public class Redis7Application {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Redis7Application.class, args);
    }
 
    @Bean
    public StringRedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new StringRedisTemplate(factory);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中集成Redis。通过@EnableRedisRepositories注解，Spring Data Redis允许你创建Redis仓库。redisTemplate方法提供了一个配置好的StringRedisTemplate Bean，它使用提供的RedisConnectionFactory来创建连接。这是一个标准的做法，适用于大多数Redis集成场景。

小白新手基于云数据库 Redis 搭建游戏排行榜

2024-09-09

以下是一个使用Python和Redis构建简单游戏排行榜的示例代码：




import redis
 
# 连接到Redis
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
 
# 清空旧的排行榜数据
r.delete('gameranks')
 
# 添加玩家到排行榜中
def add_player_to_leaderboard(player_name, score):
    # 使用有序集合(sorted set)存储玩家分数
    r.zadd('gameranks', {player_name: score})
 
# 获取排行榜前10名玩家
def get_top_10_players():
    return r.zrevrange('gameranks', 0, 9)
 
# 更新玩家分数
def update_player_score(player_name, new_score):
    # 如果玩家不存在，添加他
    if r.zscore('gameranks', player_name) is None:
        add_player_to_leaderboard(player_name, new_score)
    else:
        # 如果存在，更新他的分数
        r.zadd('gameranks', {player_name: new_score})
 
# 示例：
add_player_to_leaderboard('Player1', 100)
add_player_to_leaderboard('Player2', 200)
update_player_score('Player1', 150)
 
top_players = get_top_10_players()
print("Top 10 Players:", top_players)

这段代码展示了如何使用Redis的有序集合(sorted set)来存储和更新玩家的分数，并且如何获取排行榜上的玩家。在实际应用中，你可能需要更复杂的逻辑，比如玩家的ID、分数的增量计算、多个分数排行榜的处理等。

从单机到2000万 QPS 并发的 Redis 高性能缓存实践之路

2024-09-09

这是一个关于如何将单机的 Redis 扩展到能处理每秒 2000 万次请求的高级主题。以下是一些关键的实践和策略：

分片：将数据分布到多个 Redis 实例上。可以使用哈希或者一致性哈希算法来确定键应该存储在哪个分片上。
读写分离：为了提高性能，可以设置读写分离的架构，让主节点负责数据写入，并且通过副本保持数据的一致性。
内存优化：通过配置适当的内存上限和淘汰策略，确保 Redis 不会使用过多的内存。
网络优化：优化网络配置，减少延迟和提高吞吐量。
服务器优化：使用高性能的服务器硬件，比如使用 SSD 作为存储介质。
客户端优化：优化客户端的实现，使用连接池来管理对 Redis 的连接，减少网络开销。
监控和调优：实时监控 Redis 实例的性能指标，进行实时调优。

以下是一个简化的分片配置示例：




# 分片 1 的配置
redis-server.conf: |
  bind 10.0.0.1
  port 6379

# 分片 2 的配置
redis-server.conf: |
  bind 10.0.0.2
  port 6379
  slaveof 10.0.0.1 6379

# 分片 3 的配置
redis-server.conf: |
  bind 10.0.0.3
  port 6379
  slaveof 10.0.0.1 6379

这只是一个配置的示例，实际配置会根据具体的网络拓扑、硬件条件和业务需求有所不同。在实施任何高并发策略之前，应该进行充分的测试以确保性能和可靠性。

2024-09-09

在Redis中，Zset（Sorted Set）是一种数据类型，它不仅存储元素，而且还将每个元素关联到一个浮点数的分数。Zset中的成员是唯一的，但分数可以重复。

Redis的Zset底层实现了一个跳跃列表（skiplist），同时为了保证数据结构的正确性，它还引入了一个哈希表。

跳跃列表是一种平衡的数据结构，它通过多级链表的方式来保证数据的有序，每个节点都可能有多个指针指向后续的节点。

哈希表用于确保成员的唯一性，它的作用是在期望的时间内，根据成员查找或者更新相关的分数。

下面是一个简单的示例，描述了Zset在Redis中的存储逻辑：




typedef struct zskiplistNode {
    robin_hood::unordered_map::node* ht_node; // 指向哈希表的节点
    struct zskiplistNode* backward; // 后退指针
    double score; // 分数
    robj* obj; // 成员对象指针
    struct zskiplistNode* forward; // 前进指针
    unsigned int span; // 跳跃范围
} zskiplistNode;
 
typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode* header, * tail; // 表头和表尾节点
    unsigned long length; // 节点的数量
    int level; // 最高层数
} zskiplist;
 
typedef struct zset {
    dict* dict; // 哈希表，用于保存成员到分数的映射
    zskiplist* zsl; // 跳跃列表，用于保存有序的成员列表
} zset;

在这个结构中，zset包含了一个zskiplist和一个dict。zskiplist用于保存成员按分数排序的列表，而dict用于快速查找成员对应的分数。

当你要添加、删除或者查找元素时，Redis会根据成员在跳跃列表中的位置来更新哈希表，并且可以在对数平均时间内完成操作，保证了操作的高效性。

Java连接redis报错timed out问题解决

2024-09-09

解释：

Java连接Redis时出现"timed out"错误通常意味着Java程序尝试与Redis服务器建立连接时超时了。这可能是因为Redis服务器未运行、网络问题、Redis服务器配置问题或者是客户端配置的连接超时时间过短等原因。

解决方法：

确认Redis服务器正在运行并且可以接受连接。
检查网络连接，确保Java应用能够访问Redis服务器的IP地址和端口。
检查Redis服务器的配置文件（通常是redis.conf），确认是否有相关的超时设置导致连接被拒绝。
在Java程序中，检查连接Redis的配置，特别是连接池配置和超时设置。如果使用Jedis，可以调整timeout参数的值。
如果是在云环境或有防火墙，确保没有网络安全规则阻止连接。
如果问题依然存在，可以增加日志级别，查看更详细的错误信息，或者使用网络工具（如ping, telnet）检查网络连接状况。

示例代码（如果使用Jedis客户端）：




Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.connect(); // 可以设置超时时间：jedis.connect(timeout);

在上面的代码中，可以通过timeout参数来设置连接超时时间，例如：




int timeout = 2000; // 设置超时时间为2000毫秒
Jedis jedis = new Jedis("localhost", timeout);
jedis.connect();

务必根据实际环境调整超时时间设置，并检查Redis服务器的配置，确保不会因为配置错误导致连接超时。

2024-09-09

所有,数据库




# 使用 KubeBlocks 提供的 PG 和 Redis operator 部署高可用 Harbor 集群
apiVersion: kubeblocks.com/v1alpha1
kind: PostgresCluster
metadata:
  name: harbor-pg
spec:
  replicas: 3
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  podConfig:
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "500m"
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 30
      timeoutSeconds: 5
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 5
      timeoutSeconds: 1
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
---
apiVersion: kubeblocks.com/v1alpha1
kind: RedisCluster
metadata:
  name: harbor-redis
spec:
  replicas: 3
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  podConfig:
    resources:
      requests:
        memory: "256Mi"
        cpu: "500m"
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 30
      timeoutSeconds: 5
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 5
      timeoutSeconds: 1
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3

这个代码实例定义了一个高可用的 PostgreSQL 和 Redis 集群，它们作为 Harbor 高可用集群的数据库和缓存系统。这个例子展示了如何使用 KubeBlocks 提供的 Kubernetes 自定义资源（CRDs）来简洁地定义复杂的分布式系统配置。

2024-09-09

要在CentOS 7上部署Prometheus和Grafana监控Redis和MySQL，你需要先安装Prometheus和Grafana，然后配置它们以收集Redis和MySQL的指标。

以下是简化的步骤和示例配置：

安装Prometheus和Grafana：




# 安装Prometheus
sudo yum install -y prometheus
 
# 启动并使Prometheus服务开机自启
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl enable prometheus
 
# 安装Grafana
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y grafana
 
# 启动并使Grafana服务开机自启
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server

配置Prometheus来监控Redis和MySQL：

首先，你需要为Redis和MySQL编写适当的exporter，例如redis_exporter和mysqld_exporter。




# 下载并安装Redis Exporter
wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v0.27.0/redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvzf redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64.tar.gz
sudo mv redis_exporter-v0.27.0.linux-amd64/redis_exporter /usr/local/bin/
 
# 下载并安装MySQL Exporter
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.12.1/mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvzf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz
sudo mv mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64/mysqld_exporter /usr/local/bin/
 
# 运行Redis Exporter
redis_exporter -redis.addr=localhost:6379
 
# 运行MySQL Exporter
mysqld_exporter -config.my-cnf="/path/to/your/my.cnf"

然后，在Prometheus配置文件中添加以下内容：




# 在 /etc/prometheus/prometheus.yml 中
scrape_configs:
  - job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9121']
  
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104']

配置Grafana以显示Redis和MySQL的监控仪表盘：

你需要在Grafana上导入Redis和MySQL的监控仪表盘。可以从以下地址找到预先准备的仪表盘：

导入仪表盘的命令如下：




# 导入Redis仪表盘
grafana-cli plugins install redis-datasource
sudo systemctl restart grafana-server
grafana-cli dashboard import /path/to/redis-monitoring-dashboard.json
 
# 导入MySQL仪表盘
grafana-cli dashboard import /path/to/mysql-overview-dashboard.json

在Grafana界面中，你可以创建新的视图并选择相应的仪表盘来查看Redis和MySQL的监控数据。

确保你的Redis和MySQL服务器配置允许从运行Prometheus和Grafana的机

Redis的持久化机制

2024-09-09

Redis的持久化机制主要有两种方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。可以配置定时任务来控制快照的频率。

配置示例：




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

AOF：每个写命令都通过append操作保存到文件中。在服务重启时，通过重放这些命令来恢复数据。
配置示例：
```
appendonly yes       # 开启AOF
appendfsync everysec  # 每秒同步一次至磁盘
```

可以同时使用RDB和AOF，以此来结合二者的优势。

注意：在实际使用时，应当根据数据的重要性和性能需求选择合适的持久化方式，并适当调整配置参数。