2024-09-05

Redis集群的部署通常涉及多个Redis节点的配置,并且要正确配置节点间的通信。以下是一个基本的Redis集群部署步骤:

  1. 确保你有多个Redis实例准备配置。
  2. 修改每个Redis实例的配置文件 redis.conf

    • 设置 cluster-enabled yes 启用集群模式。
    • 设置 cluster-config-file nodes.conf 指定集群配置文件。
    • 设置 cluster-node-timeout 5000 节点超时时间。
    • 设置 appendonly yes 开启AOF持久化。
    • 设置 port 指定不同的端口号。
    • 设置 bind 绑定服务器IP地址。
  3. 启动每个Redis实例。
  4. 使用 redis-cli 工具创建集群。

例如,如果你有三个Redis实例在不同端口运行:




redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 --cluster-replicas 1

这个命令会创建一个包含三个主节点和三个从节点的Redis集群。--cluster-replicas 1 参数指定每个主节点有一个副本。

确保每个Redis实例的配置文件中的端口号、节点超时时间和持久化选项都已正确设置。如果是在生产环境,还需要考虑安全和性能等问题,并根据具体的网络环境和需求调整Redis集群的配置。

2024-09-05

Redis的过期策略主要是通过定期清理和惰性删除来管理键的生命周期。

  1. 定期清理:Redis每隔一段时间随机抽查一些键,检查它们是否过期,如果过期就删除。
  2. 惰性删除:当客户端请求一个已经过期的键时,Redis会删除该键然后返回一个不存在的响应。

LRU(Least Recently Used)是一种常用的缓存淘汰算法,它的核心思想是当内存不足时,淘汰最近最少使用的缓存。

下面是一个简单的LRU实现的例子,使用Python的collections模块中的OrderedDict类:




from collections import OrderedDict
 
class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
 
    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
            return self.cache[key]
        else:
            return -1
 
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)  # 淘汰最老的条目
 
# 使用示例
cache = LRUCache(capacity=2)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
print(cache.get(1))  # 返回  1
cache.put(3, 3)   
print(cache.get(2))  # 返回 -1 (因为 2 被 3 替换了)
cache.put(4, 4)   
print(cache.get(1))  # 返回 -1 (因为 1 已经被 4 替换了)
print(cache.get(3))  # 返回  3
print(cache.get(4))  # 返回  4

这个LRU实现使用OrderedDict来保证最近使用的键始终在前面,当缓存容量超出限制时,最老的键值对会被自动淘汰。

2024-09-05

以下是一个使用Spring Boot发送短信验证码,并结合Redis实现发送频率限制,验证码有效期为2分钟的示例代码。




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class SmsController {
 
    private static final String PHONE_PREFIX = "sms:phone:";
    private static final long VALID_PERIOD = 2L; // 验证码有效期(分钟)
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private SmsService smsService; // 短信服务接口
 
    // 发送短信验证码
    @GetMapping("/sms/send")
    public String sendSms(@RequestParam("phone") String phone) {
        // 限制发送频率
        if (redisTemplate.hasKey(PHONE_PREFIX + phone)) {
            return "发送过于频繁,请稍后再试";
        }
 
        // 生成验证码
        String verificationCode = generateVerificationCode();
 
        // 发送短信
        boolean sendResult = smsService.sendSms(phone, verificationCode);
        if (sendResult) {
            // 存储验证码到Redis,并设置过期时间
            redisTemplate.opsForValue().set(PHONE_PREFIX + phone, verificationCode, VALID_PERIOD, MINUTES);
            return "验证码已发送";
        } else {
            return "短信发送失败";
        }
    }
 
    // 验证短信验证码
    @GetMapping("/sms/verify")
    public String verifySms(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        String storedCode = redisTemplate.opsForValue().get(PHONE_PREFIX + phone);
        boolean verified = storedCode != null && storedCode.equals(code);
        if (verified) {
            // 验证码正确,可以执行后续操作
            return "验证成功";
        } else {
            return "验证失败或验证码已过期";
        }
    }
 
    private String generateVerificationCode() {
        // 这里可以实现验证码的生成逻辑
        return "123456"; // 示例代码中使用固定的验证码
    }
}

在这个例子中,我们定义了sendSms接口用于发送短信验证码,并在发送前检查是否超出了发送频率限制。验证码和手机号码作为键存储在Redis中,并设置有效期。verifySms接口用于验证用户输入的验证码。这个简单的示例展示了如何在实际应用中结合Redis实现短信验证码的发送和验证。

2024-09-05

缓存击穿:指缓存中没有但数据库中有的数据,当大量并发请求到达时,这些请求会穿透缓存直接打到数据库,可能会导致数据库压力剧增。

解决方法:设置热点数据永不过期,或者使用分布式锁确保只有一个线程去数据库查询数据并更新缓存。

缓存穿透:指查询不存在的数据,缓存中和数据库中都不存在该数据,导致请求直接打到数据库。

解决方法:可以使用布隆过滤器(Bloom Filter)预先检查请求的数据是否可能存在,不存在的话就直接拒绝请求,从而避免对数据库的查询压力。

缓存雪崩:指在某个时间段内,缓存中的大量数据同时过期,导致大量请求直接打到数据库。

解决方法:1. 设置缓存数据的过期时间时,采用随机过期时间避免集体过期。2. 实现缓存失效后,通过分布式锁或队列控制数据库写入操作的线程数量,防止数据库压力剧增。3. 实现缓存预加载机制,在系统运行前预先加载热点数据到缓存中。4. 监控缓存的健康状态,在出现问题时采取预警措施。

2024-09-05

前端项目结构:




|-- vue3-element-plus-admin
    |-- public
    |-- src
        |-- api                   // 前端API调用
        |-- assets               // 资源文件
        |-- components           // 通用组件
        |-- directives           // 自定义指令
        |-- layout               // 布局组件
        |-- router               // 路由配置
        |-- store                // Vuex状态管理
        |-- styles               // 样式文件
        |-- views                // 页面组件
        |-- App.vue              // 根组件
        |-- main.js              // 入口文件
    |-- .env.development        // 开发环境配置
    |-- .env.production         // 生产环境配置
    |-- .eslintrc.js            // ESLint配置
    |-- .gitignore              // Git忽略文件
    |-- babel.config.js         // Babel配置
    |-- package.json            // 依赖配置
    |-- README.md               // 项目说明
    |-- vue.config.js           // Vue配置

后端项目结构:




|-- springboot-mysql-admin
    |-- src
        |-- main
            |-- java
                |-- com.example.demo
                    |-- controller                 // 控制器
                    |-- entity                     // 实体类
                    |-- mapper                     // MyBatis映射器
                    |-- service                    // 服务接口
                    |-- service.impl               // 服务实现
                    |-- Application.java           // Spring Boot应用入口
            |-- resources
                |-- application.properties        // 应用配置文件
                |-- static                        // 静态资源
                |-- templates                     // 模板文件
        |-- test
            |-- java
                |-- com.example.demo
                    |-- DemoApplicationTests.java // 测试类
    |-- pom.xml                                   // Maven依赖配置

数据库设计(示例):




CREATE DATABASE `admin_system`;
 
USE `admin_system`;
 
CREATE TABLE `user` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `password` VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);
 
-- 更多表结构设计...

以上代码仅为示例,实际项目中需要根据具体需求进行详细设计和编码。

2024-09-05



import redis
 
class RedisIdGenerator:
    """
    使用Redis的INCR命令实现的全局唯一ID生成器。
    """
    def __init__(self, redis_host='localhost', redis_port=6379, redis_db=0):
        self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
        self.key = 'global_id'  # 用于存储全局唯一ID的Redis键
 
    def get_id(self):
        """
        获取一个全局唯一的ID。
        """
        return self.redis_conn.incr(self.key)
 
# 使用示例
redis_id_gen = RedisIdGenerator()
user_id = redis_id_gen.get_id()
print(f"Generated unique ID: {user_id}")

这段代码首先导入了redis模块,然后定义了一个名为RedisIdGenerator的类,它接受Redis服务器的地址、端口和数据库编号作为参数。__init__方法创建了一个到Redis的连接。get_id方法通过调用incr命令在每次调用时返回一个自增的唯一ID。这个实现利用了Redis的原子自增操作来保证ID的全局唯一性。

2024-09-05

Redis提供了四种统计模式,分别是:

  1. 统计模式:统计命令请求的次数和总耗时。
  2. 慢查询日志:记录执行时间超过指定阈值的命令请求。
  3. 内存使用情况:统计各个键消耗的内存大小。
  4. 数据库统计:提供各个数据库的统计信息。

以下是如何使用这些统计模式的简单示例:

  1. 统计模式:可以通过INFO stats命令查看。



redis-cli INFO stats
  1. 慢查询日志:可以通过INFO slowlog命令查看。



redis-cli INFO slowlog
  1. 内存使用情况:可以通过INFO memory命令查看。



redis-cli INFO memory
  1. 数据库统计:可以通过INFO keyspace命令查看。



redis-cli INFO keyspace

这些命令会返回相应的统计信息,你可以根据这些信息进行进一步的分析和优化。

2024-09-05

解释:

NOAUTH Authentication required 错误表示客户端在尝试执行需要身份验证的操作之前,没有通过 Redis 的 AUTH 命令成功进行身份验证。Redis 提供了一个密码保护功能,可以通过配置文件或者命令动态设置密码。

解决方法:

  1. 如果你知道 Redis 的密码,在客户端连接 Redis 服务时,使用 AUTH 命令并提供正确的密码。例如,在 Redis CLI 中,你可以这样做:

    
    
    
    AUTH your_password
  2. 如果你忘记了密码,你需要找到并查看 Redis 配置文件(通常是 redis.conf),找到 "requirepass" 配置项,这里会设置你的密码。
  3. 如果你是 Redis 服务的管理员,你可以动态地通过 Redis CLI 更改密码:

    
    
    
    CONFIG SET requirepass "new_password"
  4. 如果你是通过编程方式连接 Redis,确保在执行需要认证的操作之前,使用 Redis 客户端库提供的方法发送 AUTH 命令。
  5. 如果你不想设置密码或不想更改现有的密码,你可以在配置文件中注释掉或移除 requirepass 配置项,从而禁用密码保护功能,但这不推荐在生产环境中使用,因为这会使 Redis 服务器暴露在安全风险之中。

确保在实施任何解决方案之前,理解 Redis 的身份验证机制,并考虑到安全风险。

2024-09-05

由于篇幅限制,我无法在这里提供完整的Redis核心数据结构的源码分析。但我可以提供一个简化的示例来说明如何实现一个简单的Redis键值对数据结构。




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
 
// 简化的Redis键值对结构
typedef struct kv {
    char *key;
    char *value;
    struct kv *next;
} kv;
 
// 设置键值对
void set(kv **head, const char *key, const char *value) {
    kv *new_kv = malloc(sizeof(kv));
    new_kv->key = strdup(key);
    new_kv->value = strdup(value);
    new_kv->next = *head;
    *head = new_kv;
}
 
// 获取键对应的值
char *get(kv *head, const char *key) {
    for (kv *current = head; current != NULL; current = current->next) {
        if (strcmp(current->key, key) == 0) {
            return current->value;
        }
    }
    return NULL;
}
 
// 删除键值对
void del(kv **head, const char *key) {
    kv *current = *head;
    kv *prev = NULL;
 
    while (current != NULL && strcmp(current->key, key) != 0) {
        prev = current;
        current = current->next;
    }
 
    if (current == *head) {
        *head = current->next;
    } else if (current != NULL) {
        prev->next = current->next;
    }
 
    free(current->key);
    free(current->value);
    free(current);
}
 
int main() {
    kv *head = NULL;
 
    // 设置键值对
    set(&head, "name", "John");
    set(&head, "age", "30");
 
    // 获取键对应的值
    char *name = get(head, "name");
    printf("name: %s\n", name);
 
    // 删除键值对
    del(&head, "age");
 
    // 清理内存
    while (head != NULL) {
        kv *current = head;
        head = head->next;
        free(current->key);
        free(current->value);
        free(current);
    }
 
    return 0;
}

这个简化的示例展示了如何实现一个简单的链表结构来存储键值对,并实现了设置、获取和删除操作。这个结构仅用于演示目的,并不是Redis的完整实现。实际的Redis实现要复杂得多,包括哈希表、跳跃列表、LRU管理等。

2024-09-05

MongoDB和Redis都是非关系型数据库,但它们有显著的不同。

MongoDB是一个基于文档的非关系型数据库,支持复杂的查询操作,如嵌套字段查询、地理位置查询等。MongoDB使用JSON或BSON格式存储数据,并提供了丰富的查询语言,如MongoDB Query Language (MQL)。

Redis是一个键值存储系统,它的查询功能主要是通过键进行快速查找。Redis不支持复杂的查询操作,它的数据模型是简单的键值对。

以下是MongoDB和Redis查询操作的简单示例:

MongoDB查询示例(使用MQL):




// 查询名为"user"的集合中,字段"age"大于20的文档
db.user.find({ age: { $gt: 20 } });

Redis查询示例(使用键名):




# 查询键名为"user:age"的键的值
GET user:age

从上述示例可以看出,MongoDB支持复杂的查询操作,而Redis则是通过键名直接访问键值。因此,MongoDB适合需要复杂查询操作的场景,如数据库应用;而Redis适合需要快速访问和存储的场景,如缓存系统。