2024-09-02

Redis 事务是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis中的最小执行单位,一个事务中的多条命令会被依次执行。

Redis的事务并不是传统的关系型数据库中的事务,Redis的事务不支持原子性,也不支持回滚操作。Redis的事务可以通过MULTI命令开启,然后执行多个命令,最后通过EXEC命令执行事务。

以下是一个Redis事务的例子:




# 开启事务
> MULTI
OK

# 事务中执行命令
> INCR key1
QUEUED
> INCR key2
QUEUED
> INCR key3
QUEUED

# 执行事务中的所有命令
> EXEC
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1

在这个例子中,我们首先使用MULTI命令开启了一个事务。随后,我们执行了三个INCR命令,这些命令都会返回QUEUED,表示这些命令已经在事务中等待执行。最后,我们使用EXEC命令执行了事务中的所有命令,并得到了每个命令的执行结果。

需要注意的是,如果事务中的某个命令执行失败,那么这个命令以及事务中的其他命令都不会执行。但是,已经在事务开始之前的命令会正常执行。例如,如果INCR命令执行失败,其他的INCR和设置(SET)命令都不会执行,但是已经存在的键的值可能会被改变。

2024-09-02

AOF(Append Only File)持久化是Redis的另一种持久化策略,它的主要目的是保证数据的可持久化。与RDB不同,AOF的持久化策略是将每一个写请求(如SET、DELETE、RPUSH等)都追加到文件中。

在Redis中,AOF持久化的相关配置参数如下:

  • appendonly:是否开启AOF持久化,默认为no
  • appendfilename:AOF文件名,默认为"appendonly.aof"
  • appendfsync:AOF持久化策略,有always、everysec、no三个选项
  • no-appendfsync-on-rewrite:在AOF重写时,是否不执行I/O同步,默认为no
  • auto-aof-rewrite-percentage:AOF文件大小比上一次重写的文件大小的比例,超过此比例会触发重写
  • auto-aof-rewrite-min-size:AOF文件的大小,超过此大小会触发重写

AOF的工作流程大致如下:

  1. 所有写命令会append到AOF缓冲区。
  2. 根据appendfsync选项,将缓冲区内容同步到磁盘。
  3. AOF文件不是直接append,而是使用bgrewriteaof进行文件重写,去除冗余命令,缩减文件大小。

以下是一个AOF配置的例子:




appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite no
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

这个配置开启了AOF,每秒同步一次,不在重写时省略I/O同步,并且当文件大小超过上次重写的大小的100%时或者文件大于64MB时,自动触发AOF文件重写。

2024-09-02

由于篇幅限制,我将提供一个Redis进阶知识点的概览和一些典型的使用场景。

  1. 使用Redis进行会话管理

    会话管理是Web应用程序中的一个常见需求。Redis提供了一个速度快、大小可调、可以持久化的内存数据库,用于存储会话数据。

    
    
    
    # 使用Python的redis-py客户端
    import redis
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set('session:1', 'some data')
    session_data = r.get('session:1')
  2. 使用Redis做消息队列

    消息队列是一种在分布式系统中传递消息的机制。Redis提供了发布/订阅模式,可以用于构建消息队列系统。

    
    
    
    import redis
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    p = r.pubsub()
    p.subscribe('channel-1')
    p.publish('channel-1', 'Hello World!')
  3. 使用Redis做分布式锁

    分布式锁可以确保多个进程或多个服务器不会并发修改同一份数据。

    
    
    
    import redis
    import uuid
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    lock_name = 'lock:order'
    identifier = str(uuid.uuid4())
     
    def acquire_lock(lock_name, identifier, expiration=5):
        return r.set(lock_name, identifier, ex=expiration, nx=True)
     
    def release_lock(lock_name, identifier):
        pipe = r.pipeline()
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_name)
                if pipe.get(lock_name) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_name)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
        return False
  4. 使用Redis做缓存

    缓存可以提高数据的访问速度,减少对数据库的访问。

    
    
    
    import redis
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set('key', 'value')
    value = r.get('key')
  5. 使用Redis做点击量统计

    可以使用Redis的INCR命令来进行简单的计数操作。

    
    
    
    import redis
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.incr('article:1:views')
    views = r.get('article:1:views')
  6. 使用Redis做排行榜

    Redis的SORTED SET可以用来存储有序的数据,非常适合做排行榜应用。

    
    
    
    import redis
     
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.zadd('leaderboard', {'user:100': 2000, 'user:200': 1500})
    scores = r.zrange('leaderboard', 0, -1, withscores=True)

这些例子展示了Redis的基本使用方法,实际应用中可能需要根据具体场景选择合适的数据结构和命令。

2024-09-02

在Spring Boot中使用EhCache或Redis作为缓存可以显著提高应用程序的性能。以下是如何配置和使用EhCache和Redis作为缓存的示例。

EhCache配置:

  1. 添加依赖到pom.xml:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>
  1. src/main/resources目录下创建ehcache.xml配置文件:



<ehcache>
    <!-- 缓存配置 -->
    <cache name="sampleCache"
           maxEntriesLocalHeap="10000"
           timeToIdleSeconds="3600"
           timeToLiveSeconds="3600"
           maxEntriesLocalDisk="10000000"
           diskExpiryThreadIntervalSeconds="1200">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </cache>
</ehcache>
  1. 在Spring Boot配置类中启用缓存:



@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
}
  1. 使用缓存:



@Service
public class SampleService {
 
    @Cacheable(value = "sampleCache", key = "#key")
    public String getData(String key) {
        // 实际的数据获取逻辑
        return "data";
    }
}

Redis配置:

  1. 添加依赖到pom.xml:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Redis连接信息:



# application.properties
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
  1. 在Spring Boot配置类中配置Redis缓存管理器:



@Configuration
public class RedisCacheConfig {
 
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return RedisCacheManager.builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
            .cacheDefaults(CacheConfiguration.defaultCacheConfig())
            .build();
    }
}
  1. 使用缓存:



@Service
public class SampleService {
 
    @Cacheable(value = "sampleCache", key = "#key")
    public String getData(String key) {
        // 实际的数据获取逻辑
        return "data";
    }
}

在这两种情况下,@Cacheable注解都用于标

2024-09-02

在Spring Boot中使用Redisson实现分布式锁,首先需要添加Redisson的依赖,然后配置RedissonClient,最后在业务代码中使用锁。

  1. 添加Redisson依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>
  1. application.yml中配置Redisson:



redisson:
  address: redis://127.0.0.1:6379
  password: your_password
  1. 使用Redisson提供的分布式锁:



import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class LockController {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    @GetMapping("/lock")
    public String lock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
        try {
            // 尝试加锁,最多等待100秒,锁定后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                return "Lock acquired";
            } else {
                return "Lock not acquired";
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            return "Lock not acquired due to InterruptedException";
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为myLock的分布式锁,并在/lock端点被调用时尝试获取该锁。如果在100秒内获取到锁,锁将最多持有10秒。在释放锁之前,检查当前线程是否持有锁是一个好习惯。

2024-09-02

在Redis中,你可以使用SCAN命令配合匹配模式来查询是否存在包含某个字符/字符串的键。SCAN命令是以非阻塞的方式迭代当前数据库中的数据库键。

以下是一个使用SCAN命令查询是否存在包含特定字符串的键的简单示例:




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 初始游标为0
cursor = '0'
 
# 需要查找的字符串
search_string = "特定字符"
 
# 是否找到包含字符串的键
found = False
 
while cursor != 0:
    # 使用SCAN命令进行迭代查询
    cursor, keys = r.scan(cursor=cursor, match='*' + search_string + '*', count=10)
    for key in keys:
        if search_string in key.decode('utf-8'):
            print(f"找到包含字符串的键: {key.decode('utf-8')}")
            found = True
            break
    if found:
        break
 
if not found:
    print("没有找到包含指定字符串的键。")

在这个例子中,我们使用SCAN命令配合match参数来查找键名中包含search_string的键。count参数是每次迭代返回的近似键数,你可以根据实际情况调整这个值。如果找到了包含特定字符串的键,found变量会被设置为True,并且跳出循环。如果遍历完整个数据库都没有找到,found变量会保持False

2024-09-02

在Redis中,可以使用INCR命令来实现简单的计数器功能。以下是一个使用Python和redis-py库的示例,它演示了如何创建和使用Redis计数器。

首先,确保已经安装了Redis服务器和redis-py库。




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置计数器
counter_key = 'my_counter'
 
# 增加计数器
r.incr(counter_key)  # 增加1
 
# 获取计数器的当前值
count = r.get(counter_key)
print(f"Current counter value: {count}")
 
# 如果需要,也可以一次性增加指定的数量
r.incr(counter_key, amount=10)  # 增加10
 
# 获取计数器的当前值
count = r.get(counter_key)
print(f"Current counter value: {count}")

这段代码演示了如何连接到Redis,如何创建一个计数器,如何增加计数器的值,以及如何检索计数器的当前值。在实际应用中,你可以根据需要来初始化计数器,增加或减少计数器的值,以及设置计数器的过期时间等。

2024-09-02

在这个问题中,我们需要解决一个关于Redis应急响应的问题。问题描述中提到的“wp”可能是指“WordPress”,因为在安全领域,WordPress站点的安全问题是常见的。

问题描述:“二次章-日志分析-redis应急响应 wp”,这是一个典型的安全事件,需要分析日志以确定是否有安全问题,并采取应急响应措施。

解决方案:

  1. 审查Redis日志:首先,你需要审查Redis服务器的日志文件,查找异常或者可疑的行为。
  2. 识别安全问题:分析日志中的命令、访问模式、异常流量等,以识别可能的安全威胁或攻击行为。
  3. 应急响应:一旦发现问题,立即采取应急响应措施,包括断开服务,停止服务,限制访问,收集证据,并将问题报告给WordPress管理员或安全团队。
  4. 修复和清理:在应急响应结束后,修复被攻击的系统,清除恶意输入,应用安全补丁,并重新启动服务。
  5. 审计和分析:对事件进行审计,了解攻击的全貌,并对未来的安全事件进行预防。

这个流程是一个基本的应急响应流程,对于安全事件的处理至关重要。在实际操作中,你可能需要使用诸如Splunk、Logstash、Graylog等工具来帮助分析日志数据。

2024-09-02

在Redis中,SETNX命令是用来设置键值对的,但是它只有在键不存在的情况下才会设置成功。因此,SETNX常常被用作分布式锁的实现。

以下是一个使用SETNX命令实现分布式锁的Python示例:




import redis
 
def acquire_lock(conn, lock_name):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + 10  # 设置超时时间
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):  # 尝试获取锁
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False

在这个示例中,acquire\_lock函数尝试获取锁,如果获取成功,它会返回一个唯一的标识符。如果在指定时间内未能获取锁,它会返回False。release\_lock函数尝试释放锁,它会检查锁是否仍然是由指定的标识符所拥有,如果是,它会释放锁。

这个实现有一个问题,就是在获取锁和释放锁的时候都没有指定超时时间,这可能会导致一个客户端获取锁后,长时间运行导致其他客户端等待时间过长。解决这个问题可以使用带有超时的命令如SET命令的NXPX参数,或者使用Lua脚本来保证获取锁和释放锁的操作的原子性。

2024-09-02

Redis 7 是最新版本的 Redis,在 2021 年底发布。它引入了许多新特性和性能改进。

以下是一些 Redis 7 的主要新特性:

  1. ACLLOG PUBSUB 支持:ACL (访问控制列表) 日志和 Pub/Sub 支持现在可以被异步地写入到日志文件中。
  2. RDB 的改进:Redis 7 引入了一个新的 RDB 版本,它提供了更小的 RDB 文件大小和更快的数据载入速度。
  3. 新的内存消耗模型:Redis 7 重写了内存消耗模型,使用更少的内存来存储相同数量的数据。
  4. 客户端缓冲和客户端分片:Redis 7 提供了客户端缓冲区和客户端分片,这可以帮助管理大量的并发连接。
  5. 更好的内存管理:Redis 7 使用了一种新的内存管理器,它可以更好地管理内存,避免过度使用内存和内存碎片问题。
  6. 新的 LRU 管理器:Redis 7 引入了一个全新的 LRU 管理器,它可以更好地管理键的生命周期。
  7. 更好的集群管理:Redis 7 的集群管理得到了改进,包括更好的失败检测和数据迁移。
  8. 新的 Streams 消息传递协议:Redis 7 引入了新的消息传递协议,可以提高 Streams 类型的数据处理效率。
  9. 新的 RESTORE 命令:RESTORE 命令现在可以在不阻塞服务器的情况下恢复 RDB 快照。
  10. 客户端端口的动态调整:Redis 7 允许动态地调整客户端端口的范围。

源码解析部分,由于篇幅限制,我们只能提供一些关键的函数或者模块的说明。例如,如果你想解析 Redis 的内存管理模块,你可以查看 src/evict.c 文件。如果你想解析新的 RDB 版本,你可以查看 rdb.c 文件。

以下是一个简单的内存消耗模型解析例子:




// 假设我们有一个键值对需要被插入到 Redis 中
robj *key = createStringObject("mykey", 5);
robj *val = createStringObject("myval", 5);
 
// 在 Redis 7 中,内存消耗模型已经优化
// 插入键值对时,Redis 会记录键和值的内存使用情况
recordMemoryUsage(key);
recordMemoryUsage(val);
 
// 当键被删除时,Redis 会记录键和值的内存使用情况被释放
freeMemoryIfNeeded();

这只是一个简单的示例,实际的源码解析需要更详细的步骤和更深入的理解。