1.啟動
1.1windows版本啟動命令
????redis-server.exe ./redis.windows.conf
????redis-cli??
2.數(shù)據(jù)類型
?2.1.string? ??
????????格式? set key value [EX seconds][PX milliseconds] [NX|XX]
????????EX seconds ： 將鍵的過期時間設(shè)置為 seconds 秒。
????????PX milliseconds ： 將鍵的過期時間設(shè)置為 milliseconds 毫秒。
????????NX ： 只在鍵不存在時， 才對鍵進(jìn)行設(shè)置操作。 執(zhí)行 SET key value NX 的效果等同于執(zhí)行 SETNX key value
????????XX ： 只在鍵已經(jīng)存在時， 才對鍵進(jìn)行設(shè)置操作。?
在 Redis 2.6.12 版本以前， SET 命令總是返回 OK 。?
? ? ? ? set name dubian? ? //添加
????????get name? ? //獲取
? ? ? ? exists name? ? //判斷key是否存在 0 存在 1 不存在
? ??????del name //刪除數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都用該命令刪除
? ? ? ? mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 //批量讀寫可節(jié)省網(wǎng)絡(luò)消耗開銷
? ? ? ? mget k1 k2 k3
? ? ? ?過期策略
? ? ? ? expire name 5 //5s后過期
? ? ? ? setex name 5 dubian //等價于set+expire
? ? 計數(shù)
? ? ? ? 如果value是整數(shù)，可對value進(jìn)行自增操作，范圍是singed long最大最小值，超過報錯
? ? ? ? set age 30? //OK
? ? ? ? incr age //31
? ? ? ? incrby age 4 //35
? ? ? ? incrby age -5 //30
2.2.list(列表)
? ? 特點：相當(dāng)于java的LinkedList,增刪快定位慢。列表元素為空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)自動刪除，內(nèi)存回收（redis所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都有此特性）。list底層是一個快速鏈表quicklist,在元素較少時會使用一塊連續(xù)的內(nèi)存存儲，稱為壓縮列表ziplist，當(dāng)數(shù)據(jù)較多才會變?yōu)閝uicklist。
? ? 隊列FIFO：右邊進(jìn)左邊出?
????棧：右邊進(jìn)右邊出
? ? rpush key1 v1 v2 v3 //添加元素
? ? llen key1? ?//獲取長度
? ? rpop key1? ? ? ?lpop key1 //彈出元素
? ? rpush key1 v1? ? ? ? rpush key1 v1? //添加元素
? ? lindex key1 1? ? //返回v2,相當(dāng)于java鏈表的get(index)
? ? ltrim key1 1 2? //對列表進(jìn)行截斷操作，返回OK 。 Index可為負(fù)數(shù)，-1表示倒數(shù)第一個元素，可用于實現(xiàn)一個定長列表
? ? lrang key1 0 -1 //獲取所有元素，O（n）謹(jǐn)慎使用
2.3.hash（字典）
? ? 特點：相當(dāng)于java的HashMap，同樣是數(shù)組+鏈表的二維結(jié)構(gòu)，不同的是，redis的字典采用的是漸進(jìn)式rehash。漸進(jìn)式rehash查詢時會同時查詢兩個hash結(jié)構(gòu)，然后在后續(xù)的定時任務(wù)和hash子指令中，循序漸進(jìn)的將舊hash內(nèi)容遷移到新hash中。
????hset key1 field1 v1? //如果字符串包含空格需要藥引號括起來
????hgetall key1 //獲取entry field與value間隔出現(xiàn)
????hget key1 field1 //獲取指定field值
????hmset key1 field1 v1 field2 v2 field3 v3 //批量set
? ? hincrby dubian age 1 //單個field可進(jìn)行計數(shù)
2.4.set(集合)
? ? ? ? 特點：相當(dāng)于java里的HashSet，其內(nèi)部的鍵值是唯一無序的，內(nèi)部實現(xiàn)相當(dāng)于一個特殊字典，字典中所有的value都是NULL。set結(jié)構(gòu)可以用來存儲中獎用戶id，因為有去重功能，保證同一個用戶不會中獎兩次。
? ? sadd key1 m1 m2 m3 //key1中若存在該member則返回0，否則返回1成功
? ? smembers key1 //獲取所有member
? ? sismember key1 m1 //查詢某個member是否存在，存在返回1，不存在返回0
? ? scard key1 //計數(shù)
2.5.zset有序列表
? ? 特點：類似于SortSet和HashMap的結(jié)合體，一方面它是set，保證了內(nèi)部member的唯一性，另一方面它可以給每個member一個score，代表這個member的排序權(quán)重。它內(nèi)部實現(xiàn)用一種叫跳躍鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
? ? 格式：zadd key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
? ? zadd key1 9.0 member1 8.0 member2 10.0 member3//return 1
? ? zrevange key1 0 -1 //按score降序排列，參數(shù)區(qū)間為排名范圍 ,相反指令zrange則為升序排列
? ? zcard key1 //計數(shù)
? ? zrank key1 member1 //查看member1的排名，socre越高返回值越高
????格式：zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
????zrangebyscore key1 0 9 //根據(jù)分值區(qū)間遍歷zset,WITHSCORES同時返回對于score值，LIMIT設(shè)置偏移量及返回個數(shù)?
3.過期時間
? ? Redis的所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以設(shè)置過期時間，需要注意過期時間是以對象為單位，比如一個hash結(jié)構(gòu)的過期時間是整個hash對象的過期，另外如果設(shè)置了過期時間后你調(diào)用set方法修改了它，它的過期時間會消失。
? ? 格式：expire key seconds
? ? expire key1 10? //設(shè)置10秒后過期
? ? ttl key1 //查看對象的過期時間
4.分布式鎖
? ? redis實現(xiàn)分布式鎖的原理是在redis里面占一個“坑”，當(dāng)別的進(jìn)程也要進(jìn)來占時，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有人蹲在那里了，就只能放棄或稍后再試。占坑一般使用setnx指令與expire設(shè)置過期時間，用完調(diào)用del釋放這個坑。但是這里有個問題，當(dāng)邏輯執(zhí)行到中間出現(xiàn)異常時，可能會導(dǎo)致del指令沒有被調(diào)用，這樣就會陷入死鎖，而且還有一個問題，如果在setnx和expire直接服務(wù)器進(jìn)程突然掛掉，也可能會造成死鎖。所幸redis在2.8版本作者加入了set的擴(kuò)展參數(shù)，使得setnx與expire可以一起執(zhí)行。
? ? 另外，也可以使用lua腳本解決一致性問題。
? ? redis中的lua腳本使用格式如下：
? ? eval script numkeys key [key ...] arg [arg ...]? //其中script是lua命令，numkeys聲明key數(shù)量，key列表，參數(shù)列表
? ? EVAL "redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]);redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]);" 1 key1 value1 60? ?//該語句設(shè)置key為key1的過期時間為60秒。
? ? 分布式鎖的可重入性：可重入性是指在持有鎖的情況下再次請求加鎖，如果一個鎖支持在同一個線程多次加鎖，那么這個鎖就是可重入的。比如java語言里的ReentrantLock,redis分布式鎖如果需要支持可重入，需要對客戶端的set方法進(jìn)行包裝，使用線程ThreadLocal變量存儲當(dāng)前持有鎖的value。
redis的分布式鎖實現(xiàn)可參考：https://github.com/HZ00M/springboot-demo的RedisWithReentrantLock對象。
5.延時隊列
? ? 延時隊列一般使用Rabbitmq和kafka中間件實現(xiàn)，相比于專業(yè)的消息隊列，并沒有非常多的高級特性，也沒有ack保證，該內(nèi)容僅作為一項知識點，作為參考。
? ? redis使用rpush/lpush操作入隊，lpop/rpop操作來出隊，但是會出現(xiàn)一個問題，如果隊列為空，那pop操作將會陷入死循環(huán)，拉高客戶端CPU和redis的QPS。
? ? 因此，redis提供了blpop/brpop來阻塞讀，b就是blocking。另外如果出現(xiàn)空閑連接，一般服務(wù)器會主動斷開連接，bpop操作會拋出異常來，所有編寫客戶端時需要注意捕獲異常，進(jìn)行重試。
? ? 延時隊列也可以通過zset（有序列表）來實現(xiàn)?？梢詫⑾⒒?qū)ο笮蛄谢梢粋€字符串作為zset的value(可使用fastjson進(jìn)行序列化)，到期時間做為score，然后使用多個線程輪詢zset獲取到期的任務(wù)進(jìn)行處理，多線程可保證萬一一個線程掛了還有其他線程繼續(xù)處理，因為有多個線程，需要考慮并發(fā)爭搶任務(wù)，保證任務(wù)不能被多次執(zhí)行。redis的zrem方法是多線程爭搶任務(wù)的關(guān)鍵，它的返回值決定了當(dāng)前實例有沒有搶到任務(wù)。（獲取到為1，獲取不到為0）
redis的延時隊列實現(xiàn)可參考：https://github.com/HZ00M/springboot-demo的RedisDelayQueue對象。
6.位圖
? ? 介紹：redis提供了位圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（位圖不是特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的內(nèi)容其實就是普通的字符串，也就是byte[]數(shù)組） ,我們可以使用普通的get/set獲取或設(shè)置整個位圖的內(nèi)容? ?redis的位數(shù)組是自動擴(kuò)展，如果設(shè)置某個偏移值超出了現(xiàn)有的內(nèi)容范圍，就會自動進(jìn)行零擴(kuò)充。
????使用場景：如記錄簽到信息可大大節(jié)省存儲空間。
? ? 獲取某個字符的ASCII碼和二進(jìn)制數(shù)組可用Integer.valueOf(c)和Integer.toBinaryString(c)。
? ? 比如字符‘h’的ASCII碼為104，二進(jìn)制數(shù)組為01101000。
? ? 單個bit操作
????格式：setbit key offset value? //按位設(shè)值，offset 偏移量 value 0或1
? ? ? ? ? ? ? ?getbit key offset? //按位取
? ? 如設(shè)置'h'，其二進(jìn)制數(shù)組2/3/5位為1
? ? setbit hello 1 1 ;setbit hello 2 1;setbit hello 4 1;? //相當(dāng)于set hello h
? ? get hello //返回h（此為整取，也可以使用bitget 命令進(jìn)行按位取）
? ? 統(tǒng)計與查找：redis提供了位圖統(tǒng)計指令bitcount和位圖查找指令bitpos，bitcount用于統(tǒng)計指定范圍內(nèi)1的個數(shù)，bitpos查找用戶從哪一天開始簽到，如果指定了范圍參數(shù)[start,end]，就可以統(tǒng)計某個時間范圍內(nèi)簽到多少天，但是start和end是字節(jié)索引，也就是說指定范圍必須是8的倍數(shù)。
? ? bitcount格式：bitcount key [start end]
? ? set sign hello?
? ? bitcount sign //返回21
? ? bitcount 0 1 //前兩個字符中1的位數(shù)
? ? bitpos格式：bitpos key bit [start] [end]
? ? bitpos sign 1 1 1 //從第二個字符算起，第一個1位
? ? bitpos sign 1 2 2 //從第三個字符算起，第一個1位
? ? 魔術(shù)指令bitfield：可以一次進(jìn)行多次設(shè)置（setbit）和獲?。╣etbit），bitfiled有三個子指令，分別是get/set/incrby，它們都可以對為片段進(jìn)行讀寫，但是最多只能處理64個連續(xù)的位。
? ? bitfield格式：bitfield key [get type offset] [set type offset value] [incrby type offset increment]
? ? 前面的設(shè)置‘h’可改為bitfield hello set u1 1 1 set u1 2 1 set u1 4 1，效果是一樣的。
? ? bitfield hello get u4 0 //從第一位開始取4位，結(jié)果是無符號數(shù)
? ? bitfield hello get i4 0? //從第一位開始取4位，結(jié)果是有符合數(shù)
? ? 所謂的有符號數(shù)是位數(shù)組中第一位是符號位，剩下的才是值，如第一位是1，那就是負(fù)數(shù)，有符號位最多可以取64位，無符號數(shù)最多可取63位。
? ? incrby子指令用來對指定范圍的位進(jìn)行自增操作，既然是自增，就有可能溢出，如果增加的是正數(shù)，就有可能上溢，增加的是負(fù)數(shù)，就有可能下溢。如果溢出，就將溢出的符號位丟掉，如果是8位的無符號數(shù)255，加一就會溢出，全部變成零。如果有符號位數(shù)127加一就會溢出，變成-128。redis提供三個溢出策略，默認(rèn)是折返（wrap），還可以選擇失敗不執(zhí)行，還可以進(jìn)行飽和截斷（sat）
? ? 如：bitfield hellow overflow sat incrby u4 2 1 //從第三位起取4位加1，溢出則保留最大值
7.HyperLogLog
? ? 介紹：HyperLogLog提供不精確的去重技術(shù)方案（標(biāo)準(zhǔn)誤差0.81%），是redis的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
? ? 使用場景：計算UV（PV是頁面訪問量，UV是用戶量），如使用set存儲UV，會很浪費存儲空間，因此可以使用內(nèi)存占用率低的HyperLogLog。
? ? HyperLogLog格式：pfadd key member (對應(yīng)sadd)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pfcount key （對應(yīng)scard）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? pfmerge distkey sourcekey [sourcekey ...]（用于多個pf計數(shù)值得累加）
8.布隆過濾器
? ? 介紹：布隆過濾器可以理解為一個不name精確的set，在redis4.0之后才提供。布隆過濾器有兩個基本指令，bf.add添加元素，bf.exists查詢元素是否存在，它的用法和set集合的sadd和sismember差不多，注意一次只能添加一個元素，如需添加多個要用到bf.madd，同樣查詢多個使用bf.mexists。
? ? bf.add key1 member1
? ? bf.exists key1 member1 //1存在0不存在
? ? bf.madd key1 member1 member2 ...
? ? bf.mexists key1 member1 member2 //返回多個值 1 1 ...
? ? 布隆過濾器有一定的誤判性，因此redis還提供了自定義參數(shù)的布隆過濾器，需要我們在add之前使用bf.reserve顯式創(chuàng)建，bf.reserve有三個參數(shù)，分別是key,error_rate和initial_size。錯誤率越低需要的空間越大，initial_size表示預(yù)計的元素數(shù)量，當(dāng)實際數(shù)量超出這個數(shù)值時，誤判率會上升。如不使用bf.reserve，默認(rèn)的error_rate是0.01，initial_size是100。
? ? 擴(kuò)展：布隆過濾器在NoSQL領(lǐng)域使用非常廣泛，我們平時用到的HBase,Cassandra,LevelDB，RocksDB內(nèi)部都有布隆過濾器結(jié)構(gòu)。布隆過濾器可以顯著降低數(shù)據(jù)庫IO請求數(shù)量。
9.限流策略
? ? redis的限流可使用zset實現(xiàn)，通過score圈出一個時間窗口，窗口外的數(shù)據(jù)都可以砍掉，而value只要保證唯一性即可，如使用時間戳。
? ? 具體方法：用一個zset結(jié)構(gòu)記錄用戶的行為歷史，每一個行為作為zset中的一個key，同一個用戶的同一個行為用一個key記錄。通過統(tǒng)計窗口內(nèi)行為數(shù)量與閾值進(jìn)行比較，就可以得出當(dāng)前行為是否允許。?
? ? redis4.0提供了一個限流redis模塊，它叫redis-cell，該模塊使用了漏斗算法。
? ??漏桶算法（Leaky Bucket）：主要目的是控制數(shù)據(jù)注入的速率，平滑操作次數(shù)。漏桶算法提供了一種機制，通過它，突發(fā)流量可以被整形以便提供一個穩(wěn)定的流量。漏桶算法的示意圖如下：
? ? 該模塊只有一條指令 cl.throttle
? ? cl.throttle key1 15 30 60 1 // 15為容量，30/60為速率 ,60秒內(nèi)30次操作 ，1 quota 多長時間漏斗完全空出來。返回值為【0，15,14，-1,2 】返回值第一個參數(shù)0表示允許，1表示拒絕。15表示漏斗容量，14表示剩余容量，第四個參數(shù)表示多長時間后可以再試（有空間了），第五個參數(shù)表示多長時間后漏斗完全空出來
? ? 上面這條指令的意思是允許key1的操作次數(shù)每60秒最多30次，初始容量為15是說一開始連續(xù)操作15次后才開始受速率影響，在執(zhí)行限流指令時，如果被拒絕了，就需要丟棄或重試，可直接用第四個參數(shù)的值進(jìn)行sleep后重試。
10.GeoHash
? ? GeoHash算法：業(yè)界通用的地理位置距離排序算法，算法將二維的經(jīng)緯度映射到一維數(shù)組，這樣就將所有的元素都掛載到一條直線上。
? ? Geo的內(nèi)部結(jié)構(gòu)實際上就是一個zset結(jié)構(gòu)，score是geohash的52位整數(shù)值,value是元素的key通過score排序就可以得到坐標(biāo)附近的其他元素，并通過score還原成坐標(biāo)值就可以得到元素的原始坐標(biāo)。
? ? Geo有6條指令,格式如下：
? ? 添加元素：geoadd key longtitude latitude member [ longtitue latituemember...]
? ? 計算距離：geodist key member1 member2 [unit]
? ? 獲取元素坐標(biāo)：geopos key member1 [member2 ...]
? ? 獲取geohash值：geohash key member1 [member2 ...]
? ? 獲取指定元素附近的元素：georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count value] asc|desc?
? ? 根據(jù)坐標(biāo)值查詢附近元素【附近的車】【附近的餐館】：
? ? georadius key longtitue latitue radius m|km|ft|mi?[withdist] [withhash] [count value]?asc|desc
? ? geo數(shù)據(jù)如果過大，建議進(jìn)行拆分，且數(shù)據(jù)使用單獨的redis部署，不使用集群環(huán)境。
11.檢索
????keys格式：keys pattern? ? ?（采用遍歷算法，時間復(fù)雜度為O（n））
? ? scan格式：scan cursor [match pattern] [count count] （count不是限定數(shù)量，而是限定服務(wù)器單次遍歷字典槽位的數(shù)量，如果游標(biāo)的返回值不為零，說明遍歷還沒結(jié)束）
? ? scan采用的是高位進(jìn)位加法來遍歷，高位進(jìn)位可避免擴(kuò)容和縮容時槽位的遍歷和遺漏。? ??
? ? 大key掃描：大key掃描是檢索redis中的大對象，可在客戶端啟動時加上--bigkeys，如果擔(dān)心這個指令會抬升redis的ops，還可增加一個參數(shù) -i 0.1，上面指令的意思是每隔100條scan指令就會休眠0.1s，ops就不會劇烈抬升，但掃描的時間會變長。
12.持久化
? ? redis的持久化機制有兩種，第一種是快照，第二種是aof日志?？煺帐且淮稳總浞荩琣of日志是連續(xù)的增量備份。
? ?快照原理： redis使用操作系統(tǒng)的多進(jìn)程COW（copy on write）機制來實現(xiàn)快照持久化。redis在持久化時會調(diào)用glibc的函數(shù)fork產(chǎn)生一個子進(jìn)程，快照持久化操作完全交給子進(jìn)程來處理，子進(jìn)程剛剛產(chǎn)生時，它與父進(jìn)程共享內(nèi)存里的代碼段和數(shù)據(jù)段，子進(jìn)程在做數(shù)據(jù)持久化時不會修改現(xiàn)有的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它只是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行遍歷讀取，然后序列化到磁盤中。當(dāng)父進(jìn)程對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時，會將被修改的數(shù)據(jù)共享頁復(fù)制一份分離出來，然后對這個復(fù)制頁面進(jìn)行修改，隨 著越來越多的共享頁面的分離，內(nèi)存會持續(xù)增長，但最高不會原數(shù)據(jù)內(nèi)存的2倍?？煺諘G失大量數(shù)據(jù)。? ??
aof原理：aof日志存儲的是redis的順序指令序列，只記錄對內(nèi)存數(shù)據(jù)進(jìn)行修改的指令。在redis長期運行過程中，aof會變得越來越長，如果實例宕機重啟，aof日志會非常耗時，此時需要對aof日志進(jìn)行瘦身，redis提供bgrewriteaof?指令對aof日志進(jìn)行瘦身 。
? ? Linux的glibc提供了fsync(int fd)函數(shù)可以將指定內(nèi)容強制從內(nèi)核緩存刷到磁盤，只要redis實時調(diào)用fsync函數(shù)就可以保證aof日志不丟失。但fsync是一個磁盤io操作，它很慢，如果redis每執(zhí)行一條指令就要fsync一次，那redis的高性能地位就不保了。redis默認(rèn)每隔一秒fsync一次，該周期是可配置的，redis另外還提供了兩個策略：一個是永不，讓操作系統(tǒng)決定合適同步磁盤，很不安全；另外一個是一個指令就fsync一次，但生產(chǎn)環(huán)境最好不要使用?？稍谂渲梦募锌吹竭@幾個配置：
#appendfsync always? ??
appendfsync everysec
# appendfsync no????
redis4.0混合持久化。原理是redis重啟的時候先加載快照內(nèi)容（.rdb），然后再重放增量aof日志。
13.管道
????管道本質(zhì)是將多個操作指令由客戶端封裝成數(shù)據(jù)包一次性發(fā)送給服務(wù)端進(jìn)行批量操作，達(dá)到節(jié)省io的目的，管道中指令越多，效果越好。
redis自帶了壓力測試工具redis-benchmark?，使用這個工具可以進(jìn)行管道測試
? ? >redis-benchmark -t set -q //返回 set:51452 requests per second
? ? 我們加入管道選項-P參數(shù)，它表示單個管道內(nèi)并行請求的數(shù)量，當(dāng)P=2，QPS可達(dá)到9w/s。
14.事務(wù)
? ? redis同樣提供了事務(wù)機制，有三個指令，分別是multi/exec/discard。multi表示事務(wù)開始，exec表示事務(wù)執(zhí)行，discard表示事務(wù)丟棄。
? ? redis的事務(wù)失敗后，后面的指令還會繼續(xù)執(zhí)行，使用redis的事務(wù)不具備原子性，只能滿足隔離性（當(dāng)前事務(wù)不被其他事務(wù)打斷的權(quán)利）
? ? redis中的樂觀鎖：redis提供了watch機制，watch會在事務(wù)開始前盯住一個或多個鍵，當(dāng)事務(wù)執(zhí)行時，redis會檢測關(guān)鍵字自watch之后，是否被修改了（包括當(dāng)前事務(wù)所在的客戶端），如果關(guān)鍵字被人動過了，exec就會返回Null，告知客戶端事務(wù)執(zhí)行失敗，這時客戶端可進(jìn)行重試。
15.主從同步
????分布式理論的基石 --------? CAP原理
? ? ? ? C - Consistent ， 一致性
? ? ? ? A - Availability，可用性
? ? ? ? P - Partiton tolerance，分區(qū)容忍性
? ? 分布式系統(tǒng)的節(jié)點往往都是分布在不同的機器上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)隔開的，這意味著必然有網(wǎng)絡(luò)斷開的風(fēng)險，這個斷開的場景叫做網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。
? ? 在發(fā)送網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時，兩個分布式節(jié)點無法互相通信，我們對一個節(jié)點進(jìn)行修改操作將無法同步到另外一個節(jié)點，所以數(shù)據(jù)的一致性無法得到滿足，因為兩節(jié)點數(shù)據(jù)不再保持一致，除非我們犧牲可用性，也就是暫停分布式節(jié)點服務(wù)，在發(fā)生網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時，不再提供修改數(shù)據(jù)功能，直到網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)。
? ? 最終一致：redis的主從數(shù)據(jù)是異步同步的，所以分布式的redis不滿足一致性要求。當(dāng)客戶端從redis主節(jié)點修改了數(shù)據(jù)后，立即返回，即使在主從網(wǎng)絡(luò)斷開的情況下，主節(jié)點依舊可以正常對外提供服務(wù)，所以redis滿足可用性。從節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后會采用多種策略努力追趕落后的數(shù)據(jù)。
? ? 主從同步：redis支持主從同步和從從同步。
? ? 增量同步：redis同步的是指令流，主節(jié)點會將修改性的指令記錄在本地內(nèi)存buffer中，如何異步的將buffer中的指令記錄同步到從節(jié)點，從節(jié)點一步步執(zhí)行同步指令達(dá)到和主節(jié)點一樣的狀態(tài)，同時反饋自己同步到哪里了（偏移量）。redis復(fù)制內(nèi)存buffer是一個定長的環(huán)形數(shù)組，如果因為網(wǎng)絡(luò)不好，redis主節(jié)點上那先沒有同步的指令可能會被后續(xù)的指令覆蓋，這時候就需要更復(fù)雜的同步機制，快照同步。
? ? 快照同步：快照同步是非常消耗資源的操作，它首先會進(jìn)行一次bgsave（產(chǎn)生.rdb），然后將快照傳送到從節(jié)點。快照接受完畢后，先清空當(dāng)前內(nèi)存，然后執(zhí)行一次全量加載，加載完成后通知主節(jié)點繼續(xù)進(jìn)行增量同步。但如果快照時間過長或者復(fù)制buffer太小，一樣會產(chǎn)生覆蓋問題，因此務(wù)必配置一個合適的復(fù)制buffer大小。
? ? 增加從節(jié)點：當(dāng)從節(jié)點剛加入集群時，它必須先進(jìn)行一次快照同步，完成后才進(jìn)行增量同步，redis2.8.18版本后快照文件將直接通過套接字傳輸減少主節(jié)點的io操作。
? ? wait指令：wait指令可以讓異步復(fù)制變成同步復(fù)制，確保強一致性。
? ? wait格式：wait numslaves timeout //numslave確保多少個從節(jié)點同步?jīng)]有滯后，timeout設(shè)置為0表示一直等待。
? ? 配置主從方式::
? ? ? ? 1:slaveof指令：從服務(wù)器啟動后，執(zhí)行slaveof host port?
? ? ? ? 2:配置方式：將
# slaveof <masterip> <masterport>
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 改成
slaveof 127.0.0.1 6379
? ?? ????????????????????????????????masterauth redis
????主從復(fù)制是系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的保障，必須認(rèn)真對待。
16.Sentinel(哨兵模式)
? ? 哨兵模式可以在故障發(fā)生時自動進(jìn)行主從切換，redis提供的redis sentinel可以看成一個zookeeper集群，一般由3~5個節(jié)點組成。當(dāng)客戶端連接集群時，首先連接sentinel，通過sentinel來查詢主節(jié)點地址，然后才進(jìn)行交互。
? ? 由于redis采用異步復(fù)制，無法保證消息完全不丟失，但可以保證消息少丟失。它有兩個選項可以限制主從延遲過大。
? ? min-slaves-to-write 1
? ? min-slaves-max-lag 10
? ? 第一個參數(shù)表示主節(jié)點至少有一個從節(jié)點在進(jìn)行正常復(fù)制，否則就停止對外寫服務(wù)。
? ? 何為正常復(fù)制，這個參數(shù)就是又第二個參數(shù)控制的，它的單位是秒，表示如果10秒內(nèi)沒有收到從節(jié)點的反饋，意味著同步不正常。
17.一主二從三哨兵模式搭建
? ? 假設(shè)有三臺服務(wù)器，ip分別為????127.1.1.1????,????127.1.1.2????,????127.1.1.3：
? ? 主庫配置：
? ? ? ? # 1. 修改綁定ip為服務(wù)器內(nèi)網(wǎng)ip地址，做綁定，三臺各自填寫各自的ip地址
????????bind 172.1.1.1
????????# 2. 保護(hù)模式修改為否，允許遠(yuǎn)程連接
????????protected-mode no
????????# 3. 設(shè)定密碼
????????requirepass"123"
????????# 4. 設(shè)定主庫密碼與當(dāng)前庫密碼同步，保證從庫能夠提升為主庫
? ? ? ? masterauth"123"
????????# 5. 打開AOF持久化支持
????????appendonly yes
兩個從庫配置：
? ??????# 1. 綁定的地址
????????bind172.1.1.2
????????# 2. 保護(hù)模式修改為否，允許遠(yuǎn)程連接
????????protected-mode no
????????# 3. 設(shè)定sentinel myid 每個都不一樣?
????????sentinel myid 04d9d3fef5508f60498ac014388571e719188527
????????# 4. 設(shè)定監(jiān)控地址，為對應(yīng)的主redis庫的內(nèi)網(wǎng)地址
????????sentinel monitor mymaster 172.1.1.1 6379 2
????????# 5. 設(shè)定5秒內(nèi)沒有響應(yīng)，說明服務(wù)器掛了,需要將配置放在sentinel monitor master 127.0.0.1 6379 1下面
????????sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
????????# 6. 主數(shù)據(jù)庫密碼,需要將配置放在sentinel monitor master 配置下面
????????sentinel auth-pass mymaster 123
????????# 7. 設(shè)定15秒內(nèi)master沒有活起來，就重新選舉主
????????sentinel failover-timeout mymaster 15000
????????# 8. 表示如果master重新選出來后，其它slave節(jié)點能同時并行從新master同步緩存的臺數(shù)有多少個，顯然該值越大，所有slave節(jié)點完成同步切換的整體速度越快，但如果此時正好有人在訪問這些slave，可能造成讀取失敗，影響面會更廣。最保定的設(shè)置為1，只同一時間，只能有一臺干這件事，這樣其它slave還能繼續(xù)服務(wù)，但是所有slave全部完成緩存更新同步的進(jìn)程將變慢。
????????sentinel parallel-syncs mymaster 2
18.消息隊列Stream
? ? 介紹：redis5.0提供的一個新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)stream，是一個強大的支持多播的可持久化消息隊列，它將所有加入的消息都串起來，每個消息都有一個唯一的ID和對應(yīng)的內(nèi)容。消息是持久化的，redis重啟之后，內(nèi)容還在。每個stream都有一個唯一的名稱，它就是redis的key，在我們首次使用xadd時自動創(chuàng)建。
? ? 每個stream可以掛多個消費組，每個消費組都有個游標(biāo)last_delivered_id在stream數(shù)組上往前移動，表示當(dāng)前消費組已經(jīng)消費到哪條消息了。每個消費組都有一個stream內(nèi)唯一的名稱，消費組不會自動創(chuàng)建，它需要單獨的指令xgroup create進(jìn)行創(chuàng)建需要指定從stream的哪條消息開始消費。這個id用來初始化last_delivered_id變量。
? ? 每個消費組的狀態(tài)都是相互獨立的，也就是說stream內(nèi)部的消息會被每個消費組消費到。
? ? 同一個消費組可以掛接多個消費者，這些消費者之間是競爭關(guān)系，消費者內(nèi)部有一個pending_ids（Pending Entries List），它記錄了當(dāng)前已經(jīng)被客戶端讀取的消息，但是還沒有ack,這是一個很核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它用來確?？蛻舳酥辽傧M了一次消息。
? ? 增刪查改：
? ? 1.xadd [maxlen len]? key? #|*? ?key1 value1 [key2 value2 ...]? //追加消息, *和#表示服務(wù)器自動生成ID,maxlen提供一個定長，可以將老的消息干掉，確保不會超出指定長度
? ? 2.xdel key? ID //刪除消息
? ? 3.xrange? - +? //獲取消息列表，會自動過濾已經(jīng)刪除的消息，+ -表示最大值和最小值，也可以指定ID如xrange? -? 1482837165811-0
? ? 4.xlen? key? //消息長度，刪除操作對長度沒有影響
? ? 5.del key? ?//刪除stream
? ? 6.xread count limit streams key ID //從stream頭部讀取limit?條信息，當(dāng)使用xread時，可以忽略消費組
? ? ? ? xread block 0 count 1 streams key1 $ //從尾部阻塞等待新消息到來，block 0 表示永遠(yuǎn)阻塞，block 1000表示阻塞1S，一秒內(nèi)沒有任何消息到來就返回nil；
? ? 創(chuàng)建消費組：
? ? stream通過xgroup create指令創(chuàng)建消費組，需要傳遞起始ID。
? ? xgroup create key1 group1 0-0 //表示從頭開始消費
? ? xgroup create key1 group2 $? //$表示從尾部開始消費，只接受新消息
? ? xinfo stream key1//獲取stream信息
? ? xinfo groups group1 //獲取stream消費組信息
? ? xreadgroup GROUP group1 comsumer1 count 1 streams key1 > // >表示從當(dāng)前消費組的last_delivered_id后開始讀，每當(dāng)消費者讀取一條消息，last_delivered_id就會前進(jìn)
? ? xinfo comsumers key1 group1 # //查看group1每個消費者的狀態(tài)
? ? xack key1 group1 ID //確認(rèn)一條消息 ，待處理消息(peding)變成了4條?
19.查詢指令（info）
? ? info指令顯示的信息非常多，分為9大塊：
? ? 1.server服務(wù)器運行環(huán)境參數(shù)
? ? 2.clients客戶端相關(guān)信息
? ? 3.memory服務(wù)器運行內(nèi)存統(tǒng)計信息
? ? 4.persistence持久化信息
? ? 5.stats通用統(tǒng)計數(shù)據(jù)
? ? 6.replication主從復(fù)制相關(guān)信息
? ? 7.cpu cpu相關(guān)信息
? ? 8.cluster集群信息
? ? 9.keyspace鍵值對統(tǒng)計數(shù)量信息
? ? info的參數(shù)非常多，以下挑選關(guān)鍵性的、且非常實用的參數(shù)詳解：
?info stats//redis每秒執(zhí)行多少次指令？
? ? instantaneous_ops_per_sec:789 //表示所有客戶端每秒會發(fā)送789條指令到服務(wù)器
? ? info clients //redis連接了多少客戶端
? ? connected_clients:125 //這個就是正在連接的客戶端數(shù)量
? ? client list? ? ?//可以使用這個指令列出所有客戶端的源頭
? ? rejected_connetctions參數(shù)表示因為超出連接數(shù)限制而被拒絕連接的次數(shù)，如果這個數(shù)字很大，說明需要調(diào)整maxclients參數(shù)
?info memory//查看內(nèi)存信息
? ? use_memory_human:828.22k? //內(nèi)存分配器（jemalloc）從操作系統(tǒng)分配的內(nèi)存總量
? ? use_memory_rss_human:3.11M? //操作系統(tǒng)看到的內(nèi)存占用，top命令看到的內(nèi)存
? ? use_memory_peak_human:842.11k? //redis內(nèi)存消耗的峰值
? ? use_memory_lua_human:21.00k? //lua腳本占用的內(nèi)存大小
? ? 如果單個redis內(nèi)存占用過大，需要考慮集群
info replication//查看復(fù)制模塊信息
? ? repl_backlog_active:0
? ? repl_blocklog_size:1048489? ? //這個就是擠壓緩沖區(qū)大小
? ? 復(fù)制積壓緩沖區(qū)大小非常重要，它直接影響到主從復(fù)制的效率。積壓緩沖區(qū)是環(huán)形的。
? ? 可查看sync_partial_err變量的次數(shù)確定是否要擴(kuò)大積壓緩沖區(qū)，它表示主從半同步復(fù)制失敗的次數(shù)。
集群方案1(codis)
集群方案2(redisCluster)
