Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制，可以配置不同的持久化策略以满足不同的需求。混合模式是指同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化方式，这样可以结合两者的优势，实现快速恢复和数据完整性的保障。

配置参数

# 开启 RDB 持久化
save 900 1      # 900 秒内至少 1 个键被修改则触发 BGSAVE
save 300 10     # 300 秒内至少 10 个键被修改则触发 BGSAVE
save 60 10000   # 60 秒内至少 10000 个键被修改则触发 BGSAVE

# 开启 AOF 持久化
appendonly yes  # 开启 AOF 持久化
appendfsync everysec  # 每秒同步到 AOF 文件

具体原理

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。

AOF：记录每一个写操作，通过append模式追加到文件末尾。

触发方式

RDB：根据配置定时执行BGSAVE命令。

AOF：根据配置策略将写操作追加到文件末尾。

优点与缺点

RDB：

• 优点：恢复快，适合备份，不会影响正常使用。
• 缺点：可能会丢失最后一次持久化之后的数据。

AOF：

• 优点：数据完整性高，可靠性好。
• 缺点：恢复慢，文件大，对性能有影响。

混合模式：

• 结合两者优点，快速恢复和数据完整性保障。

Redis实现延迟任务队列可以通过以下两种方式实现：

1. 使用Sorted Set(有序集合)

Redis的Sorted Set是一种可以根据score进行排序的集合，我们可以把要执行的任务的ID放入Sorted Set中，并设定执行时间作为score。然后用一个循环来不断地轮询这个Sorted Set，一旦发现有任务到期，就执行之。

# 添加任务
def add_job(job_id, execute_time):
    redis_conn.zadd('jobs', {job_id: execute_time})
 
# 执行任务
def process_jobs():
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取所有score小于或等于当前时间的任务
        jobs = redis_conn.zrangebyscore('jobs', 0, now)
        for job in jobs:
            try:
                # 执行任务
                do_job(job)
                # 从集合中移除已经执行的任务
                redis_conn.zrem('jobs', job)
            except Exception as e:
                logger.exception(e)
        # 休眠一段时间后继续执行循环
        time.sleep(1)

2. 使用Redis的"发布/订阅"模式

我们可以用Redis的"发布/订阅"模式来实现延迟任务队列。首先，我们定期检查是否有新的任务到期，如果有，我们就发布一个消息。然后我们需要一个订阅者在等待这个消息，一旦接收到这个消息，它就会执行任务。

import redis
import time
import threading
 
redis_conn = redis.StrictRedis()
 
def add_job(job_id, execute_time):
    # 发布任务
    redis_conn.set(job_id, execute_time)
    redis_conn.publish('new_job', job_id)
 
def process_jobs():
    pubsub = redis_conn.pubsub()
    pubsub.subscribe('new_job')
    for message in pubsub.listen():
        if message['type'] == 'message':
            job_id = message['data']
            try:
                # 执行任务
                do_job(job_id)
            except Exception as e:
                logger.exception(e)
 
# 启动订阅者
threading.Thread(target=process_jobs).start()
 
# 添加任务
add_job('job1', time.time() + 10)

以上两种方式都可以实现Redis延迟任务队列，但是需要注意的是，这两种方式都需要一直运行来处理任务，所以通常会和一些守护进程服务结合起来使用，如supervisor等。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
 
@Configuration
public class RedisPubSubConfig {
 
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return container;
    }
 
    // 如果需要订阅特定频道，可以创建相应的监听器并注册到container中
    // @Bean
    // MessageListener myListener() {
    //     return new MessageListener() {
    //         public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
    //             // 处理接收到的消息
    //         }
    //     };
    // }
 
    // 注册监听器
    // container.addMessageListener(myListener(), topic());
}

这个配置类创建了一个RedisMessageListenerContainer，它是Spring用于监听来自Redis的消息的容器。可以通过注释掉的myListener方法来创建一个消息监听器，并通过注释掉的container.addMessageListener方法将其注册到容器中，以便监听特定频道的消息。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.SessionCallback;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Service
public class RedisHyperLogLogService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public void addValueToLog(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key, value);
    }
 
    public long sizeOfLog(String key) {
        return redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key);
    }
 
    public void mergeLogs(String unionKey, String... sourceKeys) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(unionKey, sourceKeys);
    }
 
    public void expireKey(final String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.execute((SessionCallback<Object>) connection -> {
            connection.expire(key.getBytes(), unit.toSeconds(timeout));
            return null;
        });
    }
}

这段代码提供了一个简单的服务类，用于操作Redis的HyperLogLog数据类型。它展示了如何添加元素到日志、计算日志大小、合并日志以及设置键的过期时间。这里使用了Spring Data Redis的RedisTemplate来执行这些操作，并且展示了如何在Spring Boot应用中注入和使用这个模板。

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。