import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisFuzzySearch {
    private Jedis jedis;
 
    public RedisFuzzySearch() {
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }
 
    public List<String> fuzzySearch(String keyPattern, int pageNum, int pageSize) {
        // 使用SCAN命令配合MATCH和COUNT选项进行分页和模糊查询
        String cursor = "0";
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        int count = pageSize; // 每页的数量
        String matchPattern = "*" + keyPattern + "*"; // 模糊匹配模式
 
        do {
            ScanParams scanParams = new ScanParams().match(matchPattern).count(count);
            ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);
            keys.addAll(scanResult.getResult());
            cursor = scanResult.getCursor();
        } while (!cursor.equals("0") && keys.size() < pageSize * pageNum);
 
        // 截取当页数据
        if (keys.size() > pageSize * (pageNum - 1)) {
            keys = keys.subList(pageSize * (pageNum - 1), Math.min(keys.size(), pageSize * pageNum));
        } else {
            keys = new ArrayList<>(); // 没有更多数据时返回空列表
        }
 
        return keys;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        RedisFuzzySearch searcher = new RedisFuzzySearch();
        List<String> keys = searcher.fuzzySearch("user:123", 1, 10); // 第1页，每页10个
        for (String key : keys) {
            System.out.println(key);
        }
    }
}

这段代码使用了Redis的SCAN命令进行分页和模糊查询，通过keyPattern参数接收查询条件，pageNum和pageSize分别表示页码和每页的数量。代码中使用ScanParams设置了MATCH和COUNT选项，MATCH用于设置模糊匹配模式，COUNT用于指定每次扫描的数量。通过循环和cursor的管理，实现了分页效果。在main方法中提供了一个使用示例。

import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用List作为消息队列
def enqueue_task(queue_name, task):
    """将任务添加到指定的Redis队列中"""
    redis_client.lpush(queue_name, task)
 
def dequeue_task(queue_name):
    """从指定的Redis队列中移除并返回一个任务"""
    task = redis_client.brpop(queue_name, timeout=5)
    return task[1] if task else None
 
# 使用Pub/Sub进行消息传递
def publish_message(channel, message):
    """发布消息到指定的频道"""
    redis_client.publish(channel, message)
 
def subscribe_to_channel(channel):
    """订阅指定频道的消息"""
    pubsub = redis_client.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)
    for message in pubsub.listen():
        if message['type'] == 'message':
            yield message['data']
 
# 使用Streams作为消息队列和发布订阅的替代
def stream_enqueue_task(stream_name, task_id, task):
    """将任务作为消息添加到Stream中"""
    redis_client.xadd(stream_name, {'task': task}, id=task_id)
 
def stream_dequeue_task(stream_name):
    """从Stream中获取一个任务"""
    tasks = redis_client.xrange(stream_name, count=1)
    return tasks[0].decode('utf-8') if tasks else None
 
def stream_subscribe_to_tasks(stream_name):
    """订阅Stream中的消息"""
    for message in redis_client.xread({stream_name: 0}, count=1, block=5):
        yield message[1][0][1].decode('utf-8')

这段代码展示了如何使用Redis的List、Pub/Sub以及Streams数据类型来实现消息队列和消息传递的功能。代码中的enqueue_task和dequeue_task函数分别用于将任务推入和拉出List。publish_message和subscribe_to_channel函数用于发布和订阅消息。对于Streams，stream_enqueue_task和stream_dequeue_task用于消息队列操作，而stream_subscribe_to_tasks用于消息订阅。这些函数可以帮助开发者理解如何在实际应用中使用Redis的不同特性。

解释：

当Docker运行Redis镜像时发生闪退，通常意味着容器启动后非正常退出。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于配置错误、资源限制、依赖问题或者镜像本身的问题。

解决方法：

1. 查看错误日志：使用docker logs 容器ID或名称来查看容器的日志，以确定闪退的具体原因。
2. 资源限制：检查是否为Docker容器设置了足够的内存和CPU资源。可以通过调整docker run命令中的-m（内存）和-c（CPU）参数来增加资源分配。
3. 配置文件：检查是否有错误的配置参数在启动Redis时导致了故障。可以通过挂载配置文件来修正，使用-v参数将主机上的配置文件挂载到容器内部。
4. 镜像问题：尝试重新拉取Redis镜像，以确保镜像没有损坏。使用docker pull redis命令来更新镜像。
5. 依赖问题：如果Redis依赖于其他服务（如网络或数据卷），请确保这些依赖是满足的。
6. 系统兼容性：确保你的Docker宿主机与Redis镜像兼容。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试在Docker社区、Stack Overflow或者Redis的GitHub仓库中寻找类似问题和解决方案。

Redis 阻塞的情况可能涉及到客户端执行命令时的阻塞，或者是Redis服务器在处理命令时的阻塞。以下是几种可能的阻塞情况：

1. 网络IO阻塞：客户端和服务器之间的网络问题导致命令执行缓慢。
2. 大键扫描：在使用KEYS或SCAN等命令时，如果数据库中有大键，可能会导致阻塞。
3. 慢查询：执行慢查询命令时，可能会导致阻塞。
4. 大量内存分配：当Redis需要分配大量内存时，可能会导致阻塞。
5. 持久化阻塞：RDB或AOF持久化时，如果执行过程中出现问题，可能会导致阻塞。
6. 客户端连接数过多：当客户端连接数过多时，可能会导致新的连接请求等待或被拒绝。
7. 主从同步阻塞：主从同步过程中，如果网络延迟或同步数据量大，可能会导致阻塞。
8. 集群数据迁移：在集群环境下，当执行数据迁移操作时，可能会导致阻塞。
9. 脚本执行：如果执行Lua脚本或复杂的事务操作，可能会导致阻塞。

解决这些问题的方法可能包括：

• 优化网络环境，确保网络通畅。
• 避免使用大键，对键进行分区或优化扫描方式。
• 监控慢查询并优化命令执行时间。
• 合理使用内存，避免大量内存分配。
• 配置合理的持久化策略，避免阻塞。
• 限制客户端连接数，使用连接池管理连接。
• 确保主从同步配置正确，减少同步过程中的延迟。
• 对集群环境进行合理的规划和监控。
• 避免在客户端执行复杂操作，可能的话，将计算迁移到Redis服务器或后端应用服务器。

在实际应用中，应当根据具体情况分析阻塞原因，并采取相应的优化措施。

在Spring Boot中集成Redis，你需要做以下几个步骤：

1. 添加依赖到你的pom.xml或build.gradle文件中。

使用Maven时，在pom.xml中添加：

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

使用Gradle时，在build.gradle中添加：

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'

2. 配置application.properties或application.yml文件。

在application.properties中添加：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

或者在application.yml中添加：

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

3. 使用RedisTemplate或StringRedisTemplate操作Redis。

例如，在一个Service中使用：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class RedisService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void setKeyValue(String key, Object value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public Object getValueByKey(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

这样，你就可以在你的Spring Boot应用中使用Redis来存储和检索数据了。

由于篇幅限制，我将提供Redis AOF（Append Only File）写入和AOF重写的高级概览和核心函数。

AOF写入：

int append_data_to_aof(struct redisServer *server, robj *cmd) {
    // 构建AOF命令
    sds aof_cmd = catAppendOnlyGenericCommand(cmd, server->aof_rewrite_base_off);
    if (aof_cmd == NULL) return C_ERR;
 
    // 将命令写入AOF文件
    int retval = write(server->appendfd, aof_cmd, sdslen(aof_cmd));
    if (retval != (signed)sdslen(aof_cmd)) {
        // 错误处理
    }
    sdsfree(aof_cmd);
    return C_OK;
}

AOF重写：

int rewriteAppendOnlyFile(char *filename) {
    // 创建AOF重写临时文件
    char tmpfile[256];
    snprintf(tmpfile, sizeof(tmpfile), "temp-rewriteaof-%d.aof", (int)getpid());
    int newfd = open(tmpfile, O_CREAT|O_WRONLY|O_TRUNC, 0644);
 
    // 遍历数据库和命令，写入临时文件
    dictIterator *di = dictGetSafeIterator(server.db->dict);
    dictEntry *de;
    while ((de = dictNext(di)) != NULL) {
        // 遍历每个键值对，并写入AOF命令
        // ...
    }
    dictReleaseIterator(di);
 
    // 重命名临时文件为目标文件
    if (rename(tmpfile, filename) == -1) {
        // 错误处理
    }
 
    return C_OK;
}

这些代码片段展示了如何将数据库的内容写入AOF文件和创建一个新的AOF文件。实际的实现细节会涉及到更多的错误检查、日志记录和文件操作。

报错问题描述不够详细，无法提供精确的解决方案。但是，我可以给出一个常见的解决Spring Boot配置Redis时application.yml文件格式错误的方法。

常见的application.yml配置Redis的格式如下：

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: your_password
    database: 0
    timeout: 60000

如果你遇到了格式导致的报错，可能的原因和解决方法如下：

1. 缩进错误：YAML文件对缩进非常敏感，使用空格而不是制表符进行缩进。确保使用正确数量的空格来表示层级关系。
2. 冒号后必须有空格：在键和值之间必须有一个冒号，后面跟一个空格。
3. 不正确的值类型：确保值的类型与期望的类型匹配，例如数字不需要引号，布尔值用true或false，字符串需要用引号括起来。
4. 不正确的结构：检查键是否正确，例如spring.redis而不是springredis，确保每个键的结构都是正确的。
5. 文件编码问题：确保application.yml文件使用UTF-8编码。

如果你能提供具体的报错信息，我可以给出更加精确的解决方案。

这个错误通常表明Redis客户端在与Redis服务器交互时遇到了一个未知异常，并且事件执行器（event executor）被终止了。这可能是由于多种原因导致的，比如网络问题、配置错误、Redis服务器负载过高或资源不足等。

解决方法：

1. 检查网络连接：确保客户端和Redis服务器之间的网络连接是稳定的。
2. 检查Redis服务器状态：确保Redis服务正在运行，并且没有遇到资源瓶颈或错误。
3. 查看Redis日志：检查Redis服务器的日志文件，可能会提供导致异常的具体原因。
4. 增加错误处理：在客户端代码中增加异常处理逻辑，以便更优雅地处理错误。
5. 调整配置：检查Redis的配置文件，确保没有不当的配置导致异常。
6. 更新客户端和服务器版本：如果可能，更新Redis客户端和服务器到最新稳定版本。
7. 资源监控：检查服务器的CPU、内存和磁盘使用情况，确保服务器有足够的资源处理请求。
8. 分析应用负载：如果服务器负载过高，需要分析应用为何产生如此高负载，并采取措施减轻。

如果问题依然存在，可能需要进一步的调试和分析才能确定确切的原因。

Redis未授权访问通常是由于Redis没有设置密码或者配置不当导致可以无需验证就连接到Redis服务器。攻击者可以利用这个漏洞执行任意命令，包括读取敏感数据、写入数据、执行远程代码等。

以下是一些Redis未授权访问漏洞的利用方法：

1. 利用redis-cli工具连接到Redis服务器：

redis-cli

2. 列出所有key：

keys *

3. 获取特定key的值：

get <key>

4. 写入数据到Redis：

set <key> <value>

5. 执行远程代码（需要Redis版本在6.2以上且配置了Eval权限）：

eval "your_code_here" 0

为了防御此类攻击，请确保为Redis设置密码，并且在生产环境中应用最佳实践，例如：

• 使用强密码。
• 限制Redis服务的监听地址。
• 使用防火墙规则来限制访问。
• 使用rename-command配置来重命名或禁用不安全的命令。
• 使用Redis的访问控制列表（ACL）来限制不同用户的权限。
• 定期更新Redis到最新版本，应用安全补丁。

修复方法：

1. 设置密码：在Redis配置文件中设置requirepass指令。

requirepass yourpassword

2. 监听地址：修改bind指令限制监听地址。

bind 127.0.0.1

3. 命令重命名：修改rename-command指令。

rename-command CONFIG ""

4. 使用ACL：通过user指令设置不同用户的权限。

user default on nopass ~* +@admin

确保在修改配置后重启Redis服务使设置生效。

-- 假设我们有一个Redis数据库连接对象 `redis_conn`
-- 以下是在Lua中使用Redis的基本示例
 
-- 设置键值对
redis_conn:set("my_key", "my_value")
 
-- 获取键的值
local value = redis_conn:get("my_key")
print(value) -- 打印出 "my_value"
 
-- 使用Lua脚本执行更复杂的操作
-- 例如，我们想要原子性地增加一个计数器
local script = [[
    local counter = redis.call('GET', KEYS[1])
    if counter == false then
        counter = 0
    else
        counter = tonumber(counter)
    end
    counter = counter + 1
    redis.call('SET', KEYS[1], counter)
    return counter
]]
 
-- 在Redis中执行Lua脚本
local result = redis_conn:eval(script, 1, "my_counter")
print(result) -- 打印出新的计数值

这个Lua脚本示例展示了如何在Redis中使用Lua脚本来执行更复杂的操作。它首先检查键是否存在，如果不存在，它将计数器初始化为0，然后递增计数器，并将更新后的计数器值存储回Redis，最后返回新的计数值。这个过程是原子的，因为它在Redis中被作为单个操作来执行。