from flask import Flask
from redis import Redis
app = Flask(__name__)
redis = Redis(host='redis', port=6379)
@app.route('/')
def hello():
count = redis.incr('hits')
return f'Hello! You have visited this site {count} times.'
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", debug=True)这段代码展示了如何在Flask应用中集成Redis，并使用Redis来记录网站的访问次数。在本地开发环境中，Redis可以直接连接到本地实例，而在生产环境中，通常会使用Docker容器部署，此时Redis服务可能会作为另一个容器运行，这种情况下使用redis://redis:6379格式的URL来连接。
在Node.js中接入Redis，你可以使用redis这个NPM包。以下是如何安装和使用的步骤：
redis包：
npm install redisredis包连接到Redis服务器并执行操作：
const redis = require('redis');
const client = redis.createClient({
url: 'redis://localhost:6379' // 替换为你的Redis URL
});
client.on('error', (err) => {
console.log('Redis Client Error', err);
});
client.on('connect', () => {
console.log('Connected to Redis...');
});
// 设置键值对
client.set('key', 'value', redis.print);
// 获取键的值
client.get('key', (err, reply) => {
if (err) throw err;
console.log(reply); // 输出: value
});
// 当你完成操作后，确保关闭Redis客户端连接
client.quit();请确保Redis服务器正在运行，并且你的环境中配置了正确的Redis URL。上面的代码展示了如何连接到Redis服务器，设置一个键值对，并获取该键的值。
-- 假设有一个名为"rate_limiter"的Redis键，用于跟踪用户的请求次数
-- 假设限制时间窗口为60秒，允许的最大请求数为100
-- 使用Lua脚本原子地检查和更新计数器
local key = "rate_limiter:" .. KEYS[1]
local limit = 100
local window = 60
-- 获取当前的计数
local count = redis.call('get', key)
if count == false then
-- 如果键不存在，设置初始计数为0，并设置过期时间
redis.call('set', key, 0, 'EX', window)
count = 0
else
count = tonumber(count)
end
-- 检查是否超出了限制
if count >= limit then
return redis.error_reply('超出请求限制')
else
-- 如果没有超出限制，增加计数
redis.call('INCR', key)
-- 返回当前计数
return redis.status_reply(count + 1)
end这段Lua脚本用于实现一个简单的IP限流器。它首先检查是否有对应的键来跟踪请求计数，如果没有，它会创建一个初始化为0的键，并设置一个60秒的过期时间。如果请求计数超过100，脚本会返回一个错误。否则，它会增加计数并允许请求继续。这个例子演示了如何使用Lua脚本和Redis的INCR命令来实现请求限流。
在Redis中，如果你想关闭手动触发的SAVE命令和BGSAVE命令，你可以通过配置文件或者运行时通过命令来实现。
通过配置文件关闭：
在Redis的配置文件中，找到以下两行配置：
save <seconds> <changes>
stop-writes-on-bgsave-error no将save配置项前面加上#号注释掉，这样Redis就不会自动进行数据持久化了。
如果你想在配置文件中完全禁用手动保存，可以将stop-writes-on-bgsave-error设置为no，这样即使后台保存失败，Redis也不会阻止写操作。
通过命令行关闭：
你可以通过Redis客户端连接到Redis服务器，然后执行以下命令来禁用手动保存：
CONFIG SET stop-writes-on-bgsave-error no这条命令会立即生效，但是重启Redis服务后会失效，除非你将它写入配置文件。
请注意，这样做不会阻止Redis根据配置自动进行持久化，只是关闭了手动SAVE和BGSAVE命令。如果你想完全禁用所有的持久化操作，可以同时注释掉所有的save配置项并将stop-writes-on-bgsave-error设置为no。
import redis
# 连接到Redis服务器
redis_host = "localhost"
redis_port = 6379
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
# 获取并打印键对应的值
value = r.get('key')
print(f"The value for 'key' is: {value}")
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(f"Does 'key' exist? {exists}")
# 删除键
r.delete('key')
# 关闭连接
r.close()这段代码演示了如何使用Python的redis模块来连接到Redis服务器，并执行基本的键值对操作，如设置、获取、检查存在性和删除。这对于开发者想要快速了解如何在自己的应用程序中使用Redis缓存数据是非常有用的。
从单机Redis升级到分布式Redis集群，通常涉及以下步骤：
以下是一个简化的Redis集群配置示例：
# 在每个Redis实例的配置文件中添加以下内容
port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes然后启动每个实例，并使用如下命令创建集群：
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 ... --cluster-replicas 1这里--cluster-replicas 1表示每个主节点有一个副本。
最后，更新应用程序的连接配置，使其指向新的Redis集群。
注意：实际部署时，应根据具体的服务器资源、网络环境和数据量来选择合适的分区策略和节点配置。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
return new LettuceConnectionFactory(); // 默认连接本地Redis实例
}
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
template.setDefaultSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
// 设定key的序列化方式
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// 设定hash的key的序列化方式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
return template;
}
}这段代码定义了一个配置类RedisConfig，其中包含了redisConnectionFactory和redisTemplate两个Bean的定义。redisConnectionFactory创建了一个连接到本地Redis实例的LettuceConnectionFactory。redisTemplate使用了GenericJackson2JsonRedisSerializer来序列化对象，并使用StringRedisSerializer来序列化字符串。这样，我们就可以在Spring应用中方便地使用RedisTemplate来操作Redis了。
Spring Boot整合Redisson有两种常见的方式：使用Spring Data Redis和直接使用Redisson客户端。
Spring Data Redis提供了一个RedisTemplate类来操作Redis，但是没有提供分布式锁的实现。因此，如果要使用Spring Data Redis并想要获取分布式锁，需要自己实现分布式锁的逻辑。
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public void lockWithSpringDataRedis() {
RLock lock = new RedissonSingleLock(redisTemplate.getConnectionFactory());
try {
lock.lock();
// 业务逻辑
} finally {
lock.unlock();
}
}Redisson是一个在Redis基础上实现了更多功能的客户端，提供了分布式锁等功能。
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
public void lockWithRedisson() {
RLock lock = redissonClient.getLock("anyLock");
try {
lock.lock();
// 业务逻辑
} finally {
lock.unlock();
}
}在Spring Boot中整合Redisson，需要在pom.xml中添加Redisson的依赖，并在application.properties或application.yml中配置Redis的连接信息。
<!-- pom.xml -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.16.2</version>
</dependency>
# application.yml
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379以上代码展示了如何在Spring Boot应用中使用Redisson客户端获取分布式锁并执行业务逻辑。
在Spring Boot 2.7中整合jetcache进行远程Redis缓存的方案，你可以参考以下步骤和示例代码：
pom.xml：
<dependencies>
<!-- jetcache -->
<dependency>
<groupId>com.alicp.jetcache</groupId>
<artifactId>jetcache-starter-redis</artifactId>
<version>0.11.0</version>
</dependency>
<!-- redis client -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
</dependencies>
jetcache:
default:
type: redis
host: 你的Redis服务器地址
port: 6379
password: 你的Redis密码
valueDecoder: java.lang.String
keyEncoder: java.lang.String
valueEncoder: java.lang.String
poolConfig:
maxTotal: 100
maxIdle: 10
minIdle: 1@Bean定义Cache实例：
import com.alicp.jetcache.Cache;
import com.alicp.jetcache.anno.CacheConsts;
import com.alicp.jetcache.anno.CreateCache;
import com.alicp.jetcache.anno.config.SpringConfigProvider;
import com.alicp.jetcache.embedded.EmbeddedCacheBuilder;
import com.alicp.jetcache.redis.RedisCacheBuilder;
import com.alicp.jetcache.support.FastjsonKeyConvertor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class CacheConfig {
@Bean
public SpringConfigProvider springConfigProvider() {
return new SpringConfigProvider();
}
@Bean
public Cache defaultCache() {
return new RedisCacheBuilder()
.keyConvertor(FastjsonKeyConvertor.INSTANCE)
.buildCache();
}
}
import com.alicp.jetcache.Cache;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class CacheService {
@Autowired
private Cache<String, String> cache;
public void put(String key, String value) {
cache.put(key, value);
}
public String get(String key) {
return cache.get(key);
}
}确保你的Redis服务器已经启动并可以正常连接，以上代码提供了一个基本的示例，展示了如何在Spring Boot 2.7项目中整合jetcache来使用远程Redis缓存。
解释：
当Redis无法使用IP地址访问，但可以通过127.0.0.1访问，通常是因为Redis的配置文件redis.conf中的bind指令导致的。默认情况下，Redis被配置为只监听本地接口（即127.0.0.1），这是出于安全考虑。
解决方法：
redis.conf。bind指令，它可能看起来像这样：bind 127.0.0.1。bind指令的值改为你希望Redis监听的IP地址或者直接注释掉这行以监听所有接口（不推荐在生产环境中这么做）。例如，如果你希望Redis监听所有接口，可以将bind 127.0.0.1注释掉或者改为bind 0.0.0.0。注意：更改配置后，请确保Redis的安全性不会受到影响，比如设置密码访问等安全措施。在生产环境中，应该通过防火墙等方式来进一步限制访问权限。