2024-08-29



import { Module, Global } from '@nestjs/common';
import { RedisModule } from 'nestjs-redis-module';
 
@Global() // 全局模块
@Module({
  imports: [
    RedisModule.register({
      host: 'localhost',
      port: 6379,
      db: 0,
    }),
  ],
  exports: [RedisModule],
})
export class RedisConfigModule {}
 
// 在其他模块中使用
import { Module } from '@nestjs/common';
import { RedisConfigModule } from './redis-config.module';
 
@Module({
  imports: [RedisConfigModule],
  // 其他配置...
})
export class AnyModule {}

这段代码展示了如何在NestJS中设置一个全局的Redis配置模块,并在其他模块中导入它。这样做可以确保Redis客户端在整个应用程序中是共享的,并且可以在一个地方管理配置。

2024-08-29



import redis
import time
import random
import uuid
 
# 假设已经有了Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 定义加锁和解锁的函数
def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if redis_conn.set(lock_name, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
            # 如果成功设置了锁,并设置了过期时间,返回True
            return identifier
        time.sleep(0.001)  # 避免无意的CPU使用
 
    return False
 
def release_lock(lock_name, identifier):
    # 使用Lua脚本来保证释放锁的操作的原子性
    lua_script = """
if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del", KEYS[1])
else
    return 0
end
    """
    result = redis_conn.eval(lua_script, 1, lock_name, identifier)
    return result == 1  # 如果成功删除了key,返回True
 
# 使用互斥锁处理缓存击穿问题
def get_data_with_lock(key, lock_name, acquire_timeout, lock_timeout, fetch_func):
    identifier = acquire_lock(lock_name, acquire_timeout, lock_timeout)
    if identifier:
        try:
            data = redis_conn.get(key)
            if not data:
                data = fetch_func()  # 假设这是一个从数据库加载数据的函数
                redis_conn.set(key, data)
        finally:
            release_lock(lock_name, identifier)
        return data
    else:
        # 如果未能获得锁,则从Redis缓存中获取数据
        return redis_conn.get(key)
 
# 示例:假设fetch_data是一个从数据库加载数据的函数
def fetch_data():
    return "database data"
 
# 假设'my_key'是缓存数据的key,'my_lock'是用作互斥锁的key
cached_data = get_data_with_lock('my_key', 'my_lock', 10, 10, fetch_data)
print(cached_data)

这段代码首先定义了获取锁和释放锁的函数,然后定义了一个使用互斥锁处理缓存击穿问题的函数。在这个函数中,如果获取锁失败,则直接从Redis缓存中获取数据。这样既能保证大部分请求能够直接从缓存中获取数据,也能在需要时重新从数据源加载数据。

2024-08-29

Redis内存碎片是指Redis在内存分配时由于频繁的动态内存分配造成的内存空间不连续,导致效率降低的情况。

清理内存碎片的方法:

  1. 手动重启Redis服务:这是最简单的方法,重启Redis会释放掉所有的内存碎片,并且让Redis重新分配内存。
  2. 使用MEMORY PURGE命令:在Redis 4.0及以上版本,可以使用MEMORY PURGE命令来清理内存碎片。这个命令会尝试合并内存碎片,并且在完成后返回合并的内存大小。



redis-cli MEMORY PURGE
  1. 调整内存分配器:Redis支持多种内存分配器,如jemalloc, tcmalloc等。可以尝试更换这些分配器来减少内存碎片。
  2. 配置volatile-lru或allkeys-lru驱动的淘汰:通过配置Redis的淘汰策略为volatile-lruallkeys-lru,当内存不足时,Redis会根据最近最少使用算法(LRU)淘汰一部分key,减少内存碎片。

请注意,这些方法都有其适用场景,在生产环境中应谨慎使用,并在清理内存碎片之前备份好数据。

2024-08-29

公平锁在多线程环境下,可以保证获取锁的顺序,确保不会因为线程调度的随机性导致某些线程始终获取不到锁。在Redis中,实现公平锁的一种方式是使用Redlock算法,但是Redlock不是Redis自带的特性,需要用户自己实现。

以下是一个简化的公平锁实现示例,使用了Redis的列表数据结构和Lua脚本来保证操作的原子性:




-- Lua脚本实现公平锁
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local lock_timeout = ARGV[2]
 
-- 尝试获取锁
local is_locked = redis.call('SETNX', key, value)
if is_locked == 1 then
    -- 如果获取锁成功,设置过期时间
    redis.call('EXPIRE', key, lock_timeout)
    return value
else
    -- 如果获取锁失败,返回0
    return 0
end

在实际应用中,你需要通过Redis客户端执行这个Lua脚本。以下是一个Python示例,使用redis-py客户端执行上述Lua脚本:




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 公钥值和锁超时时间
value = 'unique_value'
lock_timeout = 5  # 锁超时时间为5秒
 
# Lua脚本
lock_script = """
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local lock_timeout = ARGV[2]
 
local is_locked = redis.call('SETNX', key, value)
if is_locked == 1 then
    redis.call('EXPIRE', key, lock_timeout)
    return value
else
    return 0
end
"""
 
# 执行Lua脚本获取锁
result = r.eval(lock_script, 1, 'my_lock', value, lock_timeout)
if result == value:
    print("获取锁成功")
    try:
        # 这里执行需要互斥访问的代码
    finally:
        # 释放锁,删除key
        r.delete('my_lock')
else:
    print("获取锁失败")

在这个示例中,我们使用了SETNX命令来实现一个类似于tryLock的操作,如果返回1,表示获取锁成功,否则获取锁失败。在获取锁成功后,我们设置了锁的过期时间,以防服务器崩溃或者其他原因导致没有释放锁。在使用完成后,通过DELETE命令释放锁。这样就保证了在多线程环境下的公平性和互斥性。

2024-08-29

在Spring Boot中,你可以使用Spring Data RedisRediszset(有序集合)来实现延迟队列。以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
  1. 配置RedisTemplate:



@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        final RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return template;
    }
}
  1. 创建一个服务来操作Redis的zset:



@Service
public class DelayQueueService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void enqueue(Object item, long delaySeconds) {
        long score = System.currentTimeMillis() / 1000 + delaySeconds;
        redisTemplate.opsForZSet().add("delay_queue", item, score);
    }
 
    public Object dequeue() {
        Set<Object> items = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("delay_queue", 0, System.currentTimeMillis() / 1000);
        if (items != null && !items.isEmpty()) {
            Object item = items.iterator().next();
            redisTemplate.opsForZSet().remove("delay_queue", item);
            return item;
        }
        return null;
    }
}
  1. 使用这个服务来添加和处理延迟队列中的任务:



@RestController
public class DelayQueueController {
 
    @Autowired
    private DelayQueueService delayQueueService;
 
    @GetMapping("/enqueue")
    public String enqueue(@RequestParam String data, @RequestParam long delaySeconds) {
        delayQueueService.enqueue(data, delaySeconds);
        return "Item added to the delay queue";
    }
 
    @Scheduled(fixedRate = 1000)
    public void processDelayQueue() {
        Object item = delayQueueService.dequeue();
        if (item != null) {
            // 处理任务
            System.out.println("Processing item: " + item);
        }
    }
}

确保你的Spring Boot应用程序开启了定时任务:




@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class DelayQueueApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DelayQueueApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中,DelayQueueService提供了enqueue方法来将任务添加到Redis的zset中,并设置了何时才能从队列中取出它。processDelayQueue方法是一个定时任务,它会检查并处理那些到期的任务。这个实

2024-08-29

在Spring Boot中,你可以使用StringRedisTemplateRedisTemplate来操作Redis。以下是一些基本的操作示例:

首先,确保你的Spring Boot项目中包含了Spring Data Redis依赖,如使用Maven可以添加如下依赖:




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

然后,在你的应用程序中配置StringRedisTemplateRedisTemplate




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(new RedisStandaloneConfiguration("localhost", 6379));
    }
 
    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        return new StringRedisTemplate(connectionFactory);
    }
}

操作Redis的示例代码:




@Service
public class RedisService {
 
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @Autowired
    public RedisService(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
 
    public void setKey(String key, String value) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public String getKey(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
 
    public void deleteKey(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
 
    public void setKeyWithExpirationTime(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
    }
}

在上述代码中,StringRedisTemplate提供了操作字符串类型键值对的方法,例如setgetdeleteopsForValue()方法用于操作字符串类型的数据。如果你需要操作其他类型的数据,如哈希、列表、集合等,可以使用opsForHash()opsForList()opsForSet()opsForZSet()等方法。

如果你需要使用RedisTemplate来操作对象,你需要配置RedisTemplate的序列化器,因为默认的序列化器可能不支持对象序列化。




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        re
2024-08-29



import redis
import pymysql
from contextlib import contextmanager
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 连接MySQL
mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_dbname')
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
@contextmanager
def redis_mysql_transaction(key, lock_timeout=10):
    """
    创建一个同时锁定Redis和MySQL的事务管理器
    :param key: Redis锁的key
    :param lock_timeout: Redis锁的超时时间
    :return: 事务上下文管理器
    """
    # 尝试从Redis获取锁
    lock_acquired = False
    while not lock_acquired:
        if redis_client.set(key, 'locked', ex=lock_timeout, nx=True):
            lock_acquired = True
        else:
            # 如果不能获取锁,等待一段时间再尝试
            sleep(0.1)
    
    try:
        # 开启MySQL事务
        mysql_conn.begin()
        # 此处是业务逻辑代码
        # ...
        yield
    except Exception as e:
        # 发生异常,回滚MySQL事务
        mysql_conn.rollback()
        raise e
    else:
        # 没有异常,提交MySQL事务
        mysql_conn.commit()
    finally:
        # 释放Redis锁
        redis_client.delete(key)
 
# 使用事务管理器
with redis_mysql_transaction('my_key'):
    # 在这里执行需要同步Redis和MySQL的操作
    pass

这个代码示例展示了如何创建一个同时锁定Redis和MySQL的事务管理器。它首先尝试从Redis获取一个锁,成功后开始一个MySQL事务,并在事务中执行需要的操作。如果操作成功完成,则提交MySQL事务;如果操作过程中发生异常,则回滚MySQL事务。最后,无论操作成功或者异常,都会释放Redis锁。这个示例提供了一个基本的框架,可以根据实际需求进行扩展和修改。

2024-08-29

在Redis中,KEYS 指令用于获取匹配给定模式的所有键。然而,KEYS 指令在大型数据库上使用时可能会导致性能问题,因为它会阻塞服务器直到所有匹配的键都被检索。

在生产环境中,为了避免这种情况,应该使用 SCAN 指令代替 KEYS 指令。SCAN 指令通过分批次的方式来迭代数据库中的键,并且是非阻塞的。

在 Spring Data Redis 中,RedisTemplate 提供了对 SCAN 指令的支持。以下是使用 RedisTemplate 来迭代键的示例代码:




import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class RedisScanExample {
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
    public RedisScanExample(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
 
    public List<String> scanKeys(String pattern) {
        // 使用scanOptions设置scan参数,如match模式、count限制等
        ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(1000).build();
 
        // 使用RedisTemplate的scan方法进行迭代
        // 初始游标为"0"
        String cursor = ScanOptions.ScanOptions.INITIAL_CURSOR;
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        while (true) {
            // 使用scan方法进行迭代
            ScanResult<String> scanResult = redisTemplate.execute((connection) -> 
                connection.scan(cursor, scanOptions)
            );
            // 获取返回的key集合
            List<String> result = scanResult.getResult();
            keys.addAll(result);
            // 获取下一个游标
            cursor = scanResult.getCursor();
            // 如果游标返回0,表示迭代结束
            if ("0".equals(cursor)) {
                break;
            }
        }
        return keys;
    }
}

在这个示例中,scanKeys 方法接收一个模式字符串,并使用 SCAN 指令迭代与该模式匹配的键。ScanOptions 用于设置 SCAN 的参数,如 MATCH 模式和 COUNT 限制。迭代过程使用一个循环,通过检查返回的游标值是否为 "0" 来确定是否完成了全部遍历。这种方法避免了使用 KEYS 指令可能引起的性能问题。

2024-08-29

Redis 支持两种持久化方式:RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。

  1. RDB 持久化:

    RDB 是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 Snapshot 快照,保存的是数据的二进制文件。

    配置文件中的参数:

    
    
    
    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
    dbfilename dump.rdb    # RDB文件名
    dir ./    # RDB文件存储目录
  2. AOF 持久化:

    AOF 持久化是将每一个写操作都追加到文件中。

    配置文件中的参数:

    
    
    
    appendonly yes   # 开启AOF持久化存储
    appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
    appendfsync everysec  # 每秒同步一次至磁盘
    # 其他参数如:
    #   no:不同步,由操作系统决定何时写入磁盘
    #   always:每次写操作都同步到磁盘
    #   everysec:每秒同步一次至磁盘

在实际应用中,可以根据数据的重要性和性能需求选择合适的持久化方式,或者两者结合使用。如果需要快速恢复数据,可以使用RDB;如果需要保证数据的完整性,可以使用AOF。

2024-08-29

解释:

这个错误表明客户端尝试使用AUTH命令进行身份验证,但是Redis服务器没有设置密码。当Redis配置文件中的requirepass指令没有设置或者被注释掉时,服务器不要求客户端进行身份验证。如果客户端尝试发送AUTH命令,不带密码或者使用了错误的密码,就会收到这个错误。

解决方法:

  1. 如果你想要设置密码,编辑Redis的配置文件(通常是redis.conf),找到requirepass指令,并设置一个密码:

    
    
    
    requirepass yourpassword

    然后重启Redis服务器。

  2. 如果你不想设置密码,那么确保客户端的AUTH命令不被发送。这可以通过检查应用程序代码或配置文件来实现,移除任何引用AUTH命令的地方。
  3. 如果你已经设置了密码,但是客户端仍然出现这个错误,检查客户端连接Redis时是否正确地传递了密码。确保在连接Redis时使用类似以下的命令:

    
    
    
    redis-cli -a yourpassword

    或者在应用程序代码中,确保连接库被正确配置以使用密码。