1、Redis相關網址
Redis 官網：https://redis.io/
Redis 命令參考：http://doc.redisfans.com/
2、Redis優(yōu)缺點
優(yōu)點
? ? ????1、性能極高?– Redis能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。
? ????? 2、豐富的數(shù)據類型 – Redis支持 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 數(shù)據類型操作，以及Bitmaps、HyperLogLogs、GEO（坐標）
? ????? 3、原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功執(zhí)行要么失敗完全不執(zhí)行。單個操作是原子性的。多個操作也支持事務，即原子性，通過MULTI和EXEC指令包起來。
? ????? 4、豐富的特性?– Redis還支持 publish/subscribe, 通知, key 過期等等特性。
缺點
? ? ????1、數(shù)據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數(shù)據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據量的高性能操作和運算上。
? ????? 2、Redis 不具備自動容錯和恢復功能，主機從機的宕機都會導致前端部分讀寫請求失敗，需要等待機器重啟或者手動切換前端的IP才能恢復。
? ? ????3、主機宕機，宕機前有部分數(shù)據未能及時同步到從機，切換IP后還會引入數(shù)據不一致的問題，降低了系統(tǒng)的可用性。
3、Redis為什么這么快
????????1、完全基于內存，絕大部分請求是純粹的內存操作，非常快速。數(shù)據存在內存中，類似于 HashMap，查找和操作的時間復雜度都是O(1)；
????????2、使用多路 I/O 復用模型，非阻塞 IO；
????????3、采用單線程，避免了不必要的上下文切換和競爭條件，也不存在多進程或者多線程導致的切換而消耗 CPU，不用去考慮各種鎖的問題，不存在加鎖釋放鎖操作，不會出現(xiàn)死鎖而導致的性能消耗；（Redis4.0之后并不是單線程，除了主線程外，它也有后臺線程在處理一些較為緩慢的操作，例如清理臟數(shù)據、無用連接的釋放、大 key 的刪除等等）
????????4、數(shù)據結構簡單，對數(shù)據操作也簡單，Redis 中的數(shù)據結構是專門進行設計的；
4、Redis主要數(shù)據類型及其應用場景
????????Redis支持的常用5種數(shù)據類型分別為：字符串String、列表List、哈希Hash、集合Set、有序集合Zset
????????Redis底層的數(shù)據結構包括：簡單動態(tài)數(shù)組SDS、鏈表、字典、跳躍鏈表、整數(shù)集合、壓縮列表（為節(jié)約內存而開發(fā)的經過特殊編碼之后的連續(xù)內存塊順序型數(shù)據結構）、對象。Redis為了平衡空間和時間效率，針對value的具體類型在底層會采用不同的數(shù)據結構來實現(xiàn)，其中哈希表和壓縮列表是復用比較多的數(shù)據結構，如下圖展示了對外數(shù)據類型和底層數(shù)據結構之間的映射關系：
①string
????????String 是 Redis 最基本的類型，即一個 Key 對應一個 Value。Value 不僅可以是 String，也可以是數(shù)字。而且String 類型是二進制安全的，意思是 Redis 的 String 類型可以包含任何數(shù)據，比如 jpg 圖片或者序列化的對象。String 類型的值最大能存儲 512M。
常用命令：get、set、incr、decr、mget等。
使用場景：常規(guī)key-value緩存應用。計數(shù)器、緩存、分布式序列號、分布式鎖等等。
示例：
1、單值緩存
????????set key value
????????get key
2、對象緩存
????????1）set user:1 value(json 格式數(shù)據）
????????2）mset user:1name xxx user:1:balance 1222
????????????mget user:1:name user:1:balance
3、分布式鎖
????????setnx product:10001 true //返回1表示獲取鎖成功
????????setnx product:10001 true //返回0表示獲取鎖失敗
????????del product:10001 //釋放鎖
????????set product:10001 true ex 10 nx //防止程序意外終止導致死鎖
4、計數(shù)器（閱讀數(shù)實現(xiàn)）
????????incr article:readcount:{文章id} //自增+1
????????get article:readcount:{文章id}
5、web集群session共享
????????Spring session +redis實現(xiàn)session共享?
6、分布式系統(tǒng)全局序列號
????????incrby orderId 1000? //redis 批量生成序列號提升性能
②hash
????????hash?是一個鍵值(key? value)對集合。是一個 string 類型的 field 和 value 的映射表，hash 特別適合用于存儲對象。
常用命令：hget,hset,hgetall 等。
應用場景：存儲部分變更數(shù)據，如用戶信息等，獲取/修改用戶對象某一屬性比較方便。
示例：
1、用戶對象緩存
????????hmset user {userid}:name yoyoshaly? {userid}:balance 1111
????????hmget user {userid}:name? {userid}:balance
2、電商購物車
????????1）以用戶id為key
????????2）商品id為filed
????????3）商品數(shù)量為value
????????購物車具體操作
????????1）添加商品 -》hset cart:1001 10088 1
????????2）增加購物車 -〉hincrby cart:1001 10088 1 //hincrby cart:uid pid x? x增加數(shù)量
????????3）商品總數(shù)-》hlen cart:1001
????????4）刪除商品-〉hdel cart:1001 10088
????????5）獲取購物車所有商品-》hgetall cart:1001
③list
????????List 類似是一個雙向鏈表，既可以支持反向查找和遍歷，更方便操作。
常用命令：
????????1）lpush（添加左邊元素）,rpush,
????????2）lpop（移除左邊第一個元素）,rpop,
????????3）lrange（獲取列表片段 LRANGE key start stop,
????????4）stack（棧實現(xiàn)）LPUSH+LPOP->FILO ,
????????5）queue（隊列實現(xiàn)）LPUSH+RPOP? ,
????????6）blocking mq（阻塞隊列）LPUSH+BRPOP .? //BRPOP 從key列表的表尾（right）彈出一個元素，若隊列中沒有元素，阻塞等待timeout秒，如果timeout=0，一直阻塞等待。
應用場景：List 應用場景非常多，也是 Redis 最重要的數(shù)據結構之一，比如 關注列表，粉絲列表，還可以實現(xiàn)隊列。
示例：
取最新N個數(shù)據的操作
????????1）登陸用戶放入隊列 -》 lpush login yoyo
????????2） 登陸用戶放入隊列 -》lpush login lily
????????3）登陸用戶放入隊列 -》lpush login shatt
????????4） 獲取前10個登陸用戶 -》lrange login 0 10
④set
????????Set 是 String 類型的無序集合。集合是通過 hashtable 實現(xiàn)的。Set 中的元素是沒有順序的，而且是沒有重復的。而且 Set 提供了判斷某個成員是否在一個 Set 集合中。
常用命令：sdd、spop、smembers、sunion 等。
應用場景：抽獎小功能、點贊、收藏、共同好友，交集并集、差集等功能。
示例：
1、微信抽獎小程序
????????1）點擊參與抽獎加入集合
????????sadd key {userid}????
????????2)查看參與抽獎所有用戶
????????smembers key? //獲取集合key中所有元素
????????3）抽取count名中獎者
????????srandmember key [count]? //從集合key中選出count個元素，元素不從key中刪除
????????或spop key [count]? //從集合key中選出count個元素，元素從key中刪除
2、微信微博點贊，收藏，標簽
????????1）點贊
????????sadd like:{消息id} {用戶id}
????????2）取消點贊
????????srem like:{消息id} {用戶id} //從集合key中刪除元素
????????3）檢查用戶是否點過贊
????????sismember like:{消息id} {用戶id}
????????4）獲取點贊用戶列表
????????smembers like:{消息id}
????????5）獲取點贊用戶數(shù)
????????scard like:{消息id}
3、集合操作實現(xiàn)微信微博關注模型
????????set1 a,b,c
????????set2 b,c,d
????????set3 c,d,e
????????1）sinter set1 set2 set3 ->{c} 求交集
????????2）sunion set1 set2 set3 ->{a,b,c,d,e}求并集
????????3）sdiff 求差集 sdiff set1 set2 set3 ->{a} 以set1為基準 set1 -set2-set3
⑤sorted? set
????????Zset 和 Set 一樣是 String 類型元素的集合，且不允許重復的元素。當你需要一個有序的并且不重復的集合列表，那么可以選擇 Sorted Set 結構。和 Set 相比，Sorted Set關聯(lián)了一個 Double 類型權重的參數(shù) Score，使得集合中的元素能夠按照 Score 進行有序排列，Redis 正是通過分數(shù)來為集合中的成員進行從小到大的排序。Redis Sorted Set 的內部使用 HashMap 和跳躍表（skipList）來保證數(shù)據的存儲和有序，HashMap 里放的是成員到 Score 的映射。而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據是 HashMap 里存的 Score，使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查找效率，并且在實現(xiàn)上比較簡單。
常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard 等。
使用場景：Sorted Set 可以通過用戶額外提供一個優(yōu)先級（score）的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動排序。
示例：
返回有序成員列表
????????1)zadd runoob 0 redis
????????2)zadd runoob 0 mongodb
????????3)zadd runoob 0 rabitmq
????????4)zadd runoob 0 rabitmq
????????5) ZRANGEBYSCORE runoob 0 1000
????????????????"mongodb"
????????????????"rabitmq"
????????????????"redis"
數(shù)據類型應用場景總結：
5、Redis線程模型
????????Redis基于Reactor模式開發(fā)了網絡事件處理器，這個處理器被稱為文件事件處理器（file event handler）。它的組成結構為4部分：多個套接字、IO多路復用程序、文件事件分派器、事件處理器。因為文件事件分派器隊列的消費是單線程的，所以Redis才叫單線程模型。
????????文件事件處理器使用 I/O 多路復用（multiplexing）程序來同時監(jiān)聽多個套接字， 并根據套接字目前執(zhí)行的任務來為套接字關聯(lián)不同的事件處理器。
????????當被監(jiān)聽的套接字準備好執(zhí)行連接應答（accept）、讀?。╮ead）、寫入（write）、關閉（close）等操作時， 與操作相對應的文件事件就會產生， 這時文件事件處理器就會調用套接字之前關聯(lián)好的事件處理器來處理這些事件。
????????雖然文件事件處理器以單線程方式運行， 但通過使用 I/O 多路復用程序來監(jiān)聽多個套接字， 文件事件處理器既實現(xiàn)了高性能的網絡通信模型， 又可以很好地與 redis 服務器中其他同樣以單線程方式運行的模塊進行對接， 這保持了 Redis 內部單線程設計的簡單性。
6、淘汰策略以及內存回收機制
????????redis作為內存型數(shù)據庫，內存不可能源源不斷的增加。那么為了安全穩(wěn)定的運行，內存的使用率一定需要保持在一定合理的閾值范圍內。合理的內存回收機制也是很重要的。內存的占用主要是鍵值對存儲的消耗，以及本身的運行消耗。我們的回收主要指的是鍵值對的回收。鍵值對可以分為幾種：帶過期的、不帶過期的、熱點數(shù)據、冷數(shù)據。對于帶過期的鍵值是需要刪除的，如果刪除了所有的過期鍵值對之后內存仍然不足怎么辦？那只能把部分數(shù)據給踢掉了。
redis的內存回收主要有：
1、過期鍵刪除
刪除方式：
? ? ? ? 1、定時刪除（主動刪除）：在設置鍵的過期時間的同時，創(chuàng)建定時器，讓定時器在鍵過期時間到來時，即刻執(zhí)行鍵值對的刪除；此方式對內存使用率有優(yōu)勢，但是對CPU不友好
? ? ? ? 2、定期刪除（主動刪除）：每隔特定的時間對數(shù)據庫進行一次掃描，檢測并刪除其中的過期鍵值對；此方式對內存不友好，如果某些鍵值對一直不被使用，那么會造成一定量的內存浪費
? ? ? ?3、 惰性刪除（被動刪除）：鍵值對過期暫時不進行刪除，至于刪除的時機與鍵值對的使用有關，當獲取鍵時先查看其是否過期，過期就刪除，否則就保留；此方式是定時刪除和惰性刪除的折中
Reids采用的是惰性刪除和定時刪除的結合
2、內存淘汰機制
volatile-lru：從已設置過期時間的數(shù)據集中挑選最近最少使用的數(shù)據淘汰（linkedhashmap）。
volatile-ttl：從已設置過期時間的數(shù)據集中挑選將要過期的數(shù)據淘汰。
volatile-random：從已設置過期時間的數(shù)據集中任意選擇數(shù)據淘汰。
volatile-lfu：從已設置過期時間的數(shù)據集挑選使用頻率最低的數(shù)據淘汰。
allkeys-lru：從數(shù)據集中挑選最近最少使用的數(shù)據淘汰
allkeys-lfu：從數(shù)據集中挑選使用頻率最低的數(shù)據淘汰。
allkeys-random：從數(shù)據集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據淘汰
no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數(shù)據，這也是默認策略。意思是當內存不足以容納新入數(shù)據時，新寫入操作就會報錯，請求可以繼續(xù)進行，線上任務也不能持續(xù)進行，采用no-enviction策略可以保證數(shù)據不被丟失。
7、redis事務
7.1） Redis事務的三個階段
????????事務開始 MULTI
????????命令入隊
????????事務執(zhí)行 EXEC
事務執(zhí)行過程中，如果服務端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的請求，將會把請求放入隊列中排隊
7.2） Redis事務相關命令
????????Redis事務功能是通過MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四個原語實現(xiàn)的
????????Redis會將一個事務中的所有命令序列化，然后按順序執(zhí)行。
????????redis 不支持回滾，“Redis 在事務失敗時不進行回滾，而是繼續(xù)執(zhí)行余下的命令”， 所以 Redis 的內部可以保持簡單且快速。
????????如果在一個事務中的命令出現(xiàn)錯誤，那么所有的命令都不會執(zhí)行；
????????如果在一個事務中出現(xiàn)運行錯誤，那么正確的命令會被執(zhí)行。
????????WATCH 命令是一個樂觀鎖，可以為 Redis 事務提供 check-and-set （CAS）行為?？梢员O(jiān)控一個或多個鍵，一旦其中有一個鍵被修改（或刪除），之后的事務就不會執(zhí)行，監(jiān)控一直持續(xù)到EXEC命令。
????????MULTI命令用于開啟一個事務，它總是返回OK。MULTI執(zhí)行之后，客戶端可以繼續(xù)向服務器發(fā)送任意多條命令，這些命令不會立即被執(zhí)行，而是被放到一個隊列中，當EXEC命令被調用時，所有隊列中的命令才會被執(zhí)行。
????????EXEC：執(zhí)行所有事務塊內的命令。返回事務塊內所有命令的返回值，按命令執(zhí)行的先后順序排列。當操作被打斷時，返回空值 nil 。
????????通過調用DISCARD，客戶端可以清空事務隊列，并放棄執(zhí)行事務， 并且客戶端會從事務狀態(tài)中退出。
????????UNWATCH命令可以取消watch對所有key的監(jiān)控。
8、Redis實現(xiàn)分布式鎖
????????Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發(fā)訪問變成串行訪問，我們可以使用setnx+lua，或者使用set key value px milliseconds nx 來實現(xiàn)分布式鎖。
使用SETNX完成同步鎖的流程及事項如下：
????????使用SETNX命令獲取鎖，若返回0（key已存在，鎖已存在）則獲取失敗，反之獲取成功
為了防止獲取鎖后程序出現(xiàn)異常，導致其他線程/進程調用SETNX命令總是返回0而進入死鎖狀態(tài)，需要為該key設置一個“合理”的過期時間。
????????釋放鎖，使用DEL命令將鎖數(shù)據刪除。
如何解決 Redis 的并發(fā)競爭 Key 問題
????????所謂 Redis 的并發(fā)競爭 Key 的問題也就是多個系統(tǒng)同時對一個 key 進行操作，但是最后執(zhí)行的順序和我們期望的順序不同，這樣也就導致了結果的不同！
????????推薦一種方案：分布式鎖（zookeeper 和 redis 都可以實現(xiàn)分布式鎖）。（如果不存在 Redis 的并發(fā)競爭 Key 問題，不要使用分布式鎖，這樣會影響性能）
????????基于zookeeper臨時有序節(jié)點可以實現(xiàn)的分布式鎖。大致思想為：每個客戶端對某個方法加鎖時，在zookeeper上的與該方法對應的指定節(jié)點的目錄下，生成一個唯一的瞬時有序節(jié)點。判斷是否獲取鎖的方式很簡單，只需要判斷有序節(jié)點中序號最小的一個。當釋放鎖的時候，只需將這個瞬時節(jié)點刪除即可。同時，其可以避免服務宕機導致的鎖無法釋放，而產生的死鎖問題。完成業(yè)務流程后，刪除對應的子節(jié)點釋放鎖。
????????在實踐中，當然是從以可靠性為主。所以首推Zookeeper。
redisson分布式鎖實現(xiàn)原理
????????redisson有對redlock算法的封裝。其大致的工作原理如下
9、Spring Boot 監(jiān)聽 Redis Key 失效事件實現(xiàn)定時任務
????????原理：通過監(jiān)聽 Redis 提供的過期隊列來實現(xiàn)，監(jiān)聽過期隊列后，如果 Redis 中某一個 KV 鍵值對過期了，那么將向監(jiān)聽者發(fā)送消息，監(jiān)聽者可以獲取到該鍵值對的 K。因為是獲取不到 V 的，所以key的設定必須能夠精準定位。
1、開啟 Redis key 過期提醒
redis.conf
? 設置notify-keyspace-events Ex
2、引入依賴
<dependency>
? ? <groupId>org.springframework.boot</groupId>
? ? <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
3、相關配置
@Configuration
public class RedisListenerConfig {
? ? @Bean
? ? RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
? ? ? ? RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
? ? ? ? container.setConnectionFactory(connectionFactory);
? ? ? ? return container;
? ? }
}
4、定義監(jiān)聽器 RedisKeyExpirationListener，實現(xiàn)KeyExpirationEventMessageListener?接口，
@Component
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {
? ? public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
? ? ? ? super(listenerContainer);
? ? }
? ? /**
? ? * 針對 redis 數(shù)據失效事件，進行數(shù)據處理
? ? * @param message
? ? * @param pattern
? ? */
? ? @Override
? ? public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
? ? ? ? // 獲取到失效的 key，進行取消訂單業(yè)務處理
? ? ? ? String expiredKey = message.toString();
? ? ? ? System.out.println("redisKey過期"+expiredKey);
? ? }
5、test查看效果
@Test
public? void redisTest() throws InterruptedException {
? ? stringRedisTemplate.opsForValue().set("bike", "100", 10, TimeUnit.MILLISECONDS);
? ? Thread.sleep(10000);
}
6、效果
