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Redis入门

分类: 文章 • 2024-03-13 12:56:15


一，关于nosql
          NoSQL，指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。（来自百度百科哈）
二，nosql数据库的分类
       1，键值对存储（值的类型主要以哈希表为主）    Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB
       2，列存储Cassandra, HBase, Riak
       3，文档形式存储CouchDB, MongoDb，SequoiaDB（国内的，已经开源）
       4，图形数据库Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
三，Redis历史
        2008年，意大利的一家公司Merzia推出了一款基于MySQL的网站实时统计系统LLOOGG，然而没过多久该公司的创始人 Salvatore Sanfilippo便对MySQL的性能感到失望，于是他决定亲自为LLOOGG量身定做一个数据库，并于2009年开发完成，这个数据库就是Redis。 不过Salvatore Sanfilippo并不满足只将Redis用于LLOOGG这一款产品，而是希望更多的人使用它，于是在同一年Salvatore Sanfilippo将Redis开源发布，并开始和Redis的另一名主要的代码贡献者Pieter Noordhuis一起继续着Redis的开发，直到今天。

         Salvatore Sanfilippo自己也没有想到，短短的几年时间，Redis就拥有了庞大的用户群体。Hacker News在2012年发布了一份数据库的使用情况调查，结果显示有近12%的公司在使用Redis。国内如新浪微博、街旁网、知乎网，国外如GitHub、Stack Overflow、Flickr等都是Redis的用户。
         VMware公司从2010年开始赞助Redis的开发， Salvatore Sanfilippo和Pieter Noordhuis也分别在3月和5月加入VMware，全职开发Redis。

四，Redis的概念      

        Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如

下：字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型。

五，Redis的应用场景

   1，缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。（最多使用）

   2，分布式集群架构中的session分离。

   3，聊天室的在线好友列表。

   4，任务队列。（秒杀、抢购等等）

   5，应用排行榜。

   6，网站访问统计。

   7，数据过期处理（可以精确到毫秒）

六，Redis的安装 （单机版安装）

   a,访问redis官网下载安装包   https://redis.io/

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   b,文件上传  在root用户下使用快捷键 Alt+p ,使用put命令上传文件

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     c，解压安装包  如图

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         解压后
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       d，进入解压后的目录进行编译（耐心等待...）
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       e，安装到制定目录
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       f，拷贝配置文件到安装目录下
       Redis入门


     g，启动测试
     Redis入门

   若正常启动则为安装成功
   ***  dump.rdb为数据存储的文件，在bin同级目录下启动服务，该文件会在此生成
七，前端启动与后端启动
     直接运行bin/redis-server将以前端模式启动，前端模式启动的缺点是ssh命令窗口关闭则redis-server程序结束，不推荐使用此方法
  后端启动需要修改配置文件，启动方式如下图
   
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八，数据类型及常用命令操作（有点像关系型数据库中的sql）
       启动服务后启动客户端   ./bin/redis-cli

1，redis string介绍
redis中没有使用C语言的字符串表示，而是自定义一个数据结构叫SDS（simple dynamic string）即简单动态字符串。
打开下载的redis源码包，找到src下的sds.h文件查看sds源码：

struct sdshdr {
    //字符串长度
unsigned int len;
//buf数组中未使用的字节数量
    unsigned int free;
//用于保存字符串
    char buf[];
};
c语言对字符串的存储是使用字符数组，遇到'\0'字符则认为字符串结束，redis的字符串可以存储任何类型的数据，因为任何类型数据都可以表示成二进制，sds结构中的char buf[]就是存储了二进制数据。
redis的字符串是二进制安全的，什么是二进制安全？简单理解就是存入什么数据取出的还是什么数据。redis中的sds不像c语言处理字符串那样遇到'\0'字符则认证字符串结束，它不会对存储进去的二进制数据进行处理，存入什么数据取出还是什么数据。

命令
赋值与取值
赋值与取值： 
SET key value
GET key
127.0.0.1:6379> set test 123
OK
127.0.0.1:6379> get test
"123“
当键不存在时返回空结果。

递增数字 
INCR key
当存储的字符串是整数时，Redis提供了一个实用的命令INCR，其作用是让当前键值递增，并返回递增后的值。 
127.0.0.1:6379> incr num
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr num
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr num
(integer) 3 
增加制定的整数 
INCRBY key increment
示例： 
127.0.0.1:6379> incrby num 2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> incrby num 2
(integer) 7
127.0.0.1:6379> incrby num 2
(integer) 9 

减少指定的整数 
DECR key
DECRBY key decrement
示例： 
127.0.0.1:6379> decr num
(integer) 6
127.0.0.1:6379> decr num
(integer) 5
127.0.0.1:6379> decrby num 3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> decrby num 3
(integer) -1 

向尾部追加值 
APPEND key value
APPEND的作用是向键值的末尾追加value。如果键不存在则将该键的值设置为value，即相当于 SET key value。返回值是追加后字符串的总长度。 
127.0.0.1:6379> set str hello
OK
127.0.0.1:6379> append str " world!"
(integer) 12
127.0.0.1:6379> get str 
"hello world!"

获取字符串长度 
STRLEN key
STRLEN命令返回键值的长度，如果键不存在则返回0。 
127.0.0.1:6379> strlen str 
(integer) 0
127.0.0.1:6379> set str hello
OK
127.0.0.1:6379> strlen str 
(integer) 5

同时设置/获取多个键值 
MSET key value [key value …]
MGET key [key …]
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> mget k1 k3
1) "v1"
2) "v3"

自增主键
定义商品编号key：items:id
192.168.101.3:7003> INCR items:id
(integer) 2
192.168.101.3:7003> INCR items:id
(integer) 3

2，数据类型--hash
使用string的问题
假设有User对象以JSON序列化的形式存储到Redis中，User对象有id，username、password、age、name等属性，存储的过程如下： 
保存、更新： 
User对象 à json(string) à redis 
如果在业务上只是更新age属性，其他的属性并不做更新我应该怎么做呢？ 如果仍然采用上边的方法在传输、处理时会造成资源浪费，下边讲的hash可以很好的解决这个问题。

命令
赋值与取值 
HSET key field value 一次只能设置一个字段值
HGET key field 一次只能获取一个字段值
HMSET key field value [field value ...] 一次可以设置多个字段值
HMGET key field [field ...] 一次可以获取多个字段值
HGETALL key
127.0.0.1:6379> hset user username zhangsan 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget user username
"zhangsan“
HSET命令不区分插入和更新操作，当执行插入操作时HSET命令返回1，当执行更新操作时返回0.

127.0.0.1:6379> hmset user age 20 username lisi 
OK
127.0.0.1:6379> hmget user age username
1) "20"
2) "lisi"
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "age"
2) "20"
3) "username"
4) "lisi"

判断字段是否存在
HEXISTS key field
127.0.0.1:6379> hexists user age 查看user中是否有age字段
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user name 查看user中是否有name字段
(integer) 0

HSETNX key field value
当字段不存在时赋值，类似HSET，区别在于如果字段已经存在，该命令不执行任何操作。 
127.0.0.1:6379> hsetnx user age 30 如果user中没有age字段则设置age值为30，否则不做任何操作
(integer) 0

增加数字 
HINCRBY key field increment
127.0.0.1:6379> hincrby user age 2 将用户的年龄加2
(integer) 22
127.0.0.1:6379> hget user age 获取用户的年龄
"22“

删除字段
可以删除一个或多个字段，返回值是被删除的字段个数 
HDEL key field [field ...]
127.0.0.1:6379> hdel user age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hdel user age name
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hdel user age username
(integer) 1 


只获取字段名或字段值 
HKEYS key
HVALS key
127.0.0.1:6379> hmset user age 20 name lisi 
OK
127.0.0.1:6379> hkeys user
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> hvals user
1) "20"
2) "lisi"

获取字段数量 
HLEN key
127.0.0.1:6379> hlen user
(integer) 2

商品信息：商品id、商品名称、商品描述、商品库存、商品好评

定义商品信息的key：
商品1001的信息在 redis中的key为：items:1001

存储商品信息
192.168.101.3:7003> HMSET items:1001 id 3 name apple price 999.9
OK

获取商品信息
192.168.101.3:7003> HGET items:1001 id
"3"
192.168.101.3:7003> HGETALL items:1001
1) "id"
2) "3"
3) "name"
4) "apple"
5) "price"
6) "999.9"

3，数据类型--list
redis list介绍
列表类型（list）可以存储一个有序的字符串列表，常用的操作是向列表两端添加元素，或者获得列表的某一个片段。
列表类型内部是使用双向链表（double linked list）实现的，所以向列表两端添加元素的时间复杂度为0(1)，获取越接近两端的元素速度就越快。这意味着即使是一个有几千万个元素的列表，获取头部或尾部的10条记录也是极快的。
命令
向列表两端增加元素。 
LPUSH key value [value ...]
RPUSH key value [value ...]
向列表左边增加元素 
127.0.0.1:6379> lpush list:1 1 2 3
(integer) 3
向列表右边增加元素 
127.0.0.1:6379> rpush list:1 4 5 6
(integer) 3

从列表两端弹出元素 
LPOP key
RPOP key
LPOP命令从列表左边弹出一个元素，会分两步完成，第一步是将列表左边的元素从列表中移除，第二步是返回被移除的元素值。 
127.0.0.1:6379> lpop list:1
"3“
127.0.0.1:6379> rpop list:1
"6“

获取列表中元素的个数 
LLEN key
127.0.0.1:6379> llen list:1
(integer) 2
获取列表片段 
LRANGE key start stop
LRANGE命令是列表类型最常用的命令之一，获取列表中的某一片段，将返回start、stop之间的所有元素（包含两端的元素），索引从0开始。索引可以是负数，如：“-1”代表最后边的一个元素。 
127.0.0.1:6379> lrange list:1 0 2
1) "2"
2) "1"
3) "4"

删除列表中指定的值 
LREM key count value
LREM命令会删除列表中前count个值为value的元素，返回实际删除的元素个数。根据count值的不同，该命令的执行方式会有所不同： 
 当count>0时， LREM会从列表左边开始删除。 
 当count<0时， LREM会从列表后边开始删除。 
 当count=0时， LREM删除所有值为value的元素。 

获得/设置指定索引的元素值 
LINDEX key index
LSET key index value
127.0.0.1:6379> lindex l:list 2
"1"
127.0.0.1:6379> lset l:list 2 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange l:list 0 -1
1) "6"
2) "5"
3) "2"
4) "2"

只保留列表指定片段，指定范围和LRANGE一致 
LTRIM key start stop
127.0.0.1:6379> lrange l:list 0 -1
1) "6"
2) "5"
3) "0"
4) "2"
127.0.0.1:6379> ltrim l:list 0 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange l:list 0 -1
1) "6"
2) "5"
3) "0"

向列表中插入元素 
LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
该命令首先会在列表中从左到右查找值为pivot的元素，然后根据第二个参数是BEFORE还是AFTER来决定将value插入到该元素的前面还是后面。 
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "3"
2) "2"
3) "1"
127.0.0.1:6379> linsert list after 3 4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "3"
2) "4"
3) "2"
4) "1"


将元素从一个列表转移到另一个列表中 
RPOPLPUSH source destination
127.0.0.1:6379> rpoplpush list newlist 
"1"
127.0.0.1:6379> lrange newlist 0 -1
1) "1"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "3"
2) "4"
3) "2" 

定义商品评论列表key：
商品编号为1001的商品评论key：items: comment:1001
192.168.101.3:7001> LPUSH items:comment:1001 '{"id":1,"name":"商品不错，很好！！","date":1430295077289}'

4，数据类型--set
redis set介绍
在集合中的每个元素都是不同的，且没有顺序。

集合类型和列表类型的对比：
 
集合类型的常用操作是向集合中加入或删除元素、判断某个元素是否存在等，由于集合类型的Redis内部是使用值为空的散列表实现，所有这些操作的时间复杂度都为0(1)。 
Redis还提供了多个集合之间的交集、并集、差集的运算。
命令
增加/删除元素 
SADD key member [member ...]
SREM key member [member ...]
127.0.0.1:6379> sadd set a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd set a
(integer) 0
127.0.0.1:6379> srem set c d
(integer) 1

获得集合中的所有元素 
SMEMBERS key
127.0.0.1:6379> smembers set
1) "b"
2) "a”
判断元素是否在集合中，无论集合中有多少元素都可以极速的返回结果。 
SISMEMBER key member
127.0.0.1:6379> sismember set a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember set h
(integer) 0

集合的差集运算 A-B
属于A并且不属于B的元素构成的集合。 
 
SDIFF key [key ...]
127.0.0.1:6379> sadd setA 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd setB 2 3 4
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sdiff setA setB 
1) "1"
127.0.0.1:6379> sdiff setB setA 
1) "4"

集合的交集运算 A ∩ B
属于A且属于B的元素构成的集合。 
 
SINTER key [key ...]
127.0.0.1:6379> sinter setA setB 
1) "2"
2) "3"

集合的并集运算 A ∪ B
属于A或者属于B的元素构成的集合
 

SUNION key [key ...]
127.0.0.1:6379> sunion setA setB
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"

获得集合中元素的个数 
SCARD key
127.0.0.1:6379> smembers setA 
1) "1"
2) "2"
3) "3"
127.0.0.1:6379> scard setA 
(integer) 3
从集合中弹出一个元素 
SPOP key
127.0.0.1:6379> spop setA 
"1“
注意：由于集合是无序的，所有SPOP命令会从集合中随机选择一个元素弹出 

5，数据类型--sorted set
redis sorted set介绍
在集合类型的基础上有序集合类型为集合中的每个元素都关联一个分数，这使得我们不仅可以完成插入、删除和判断元素是否存在在集合中，还能够获得分数最高或最低的前N个元素、获取指定分数范围内的元素等与分数有关的操作。 
在某些方面有序集合和列表类型有些相似。 
1、二者都是有序的。 
2、二者都可以获得某一范围的元素。 
但是，二者有着很大区别： 
1、列表类型是通过链表实现的，获取靠近两端的数据速度极快，而当元素增多后，访问中间数据的速度会变慢。 
2、有序集合类型使用散列表实现，所有即使读取位于中间部分的数据也很快。 
3、列表中不能简单的调整某个元素的位置，但是有序集合可以（通过更改分数实现） 
4、有序集合要比列表类型更耗内存。 

命令
增加元素
向有序集合中加入一个元素和该元素的分数，如果该元素已经存在则会用新的分数替换原有的分数。返回值是新加入到集合中的元素个数，不包含之前已经存在的元素。 
ZADD key score member [score member ...]
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 80 zhangsan 89 lisi 94 wangwu 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 97 lisi 
(integer) 0
获取元素的分数 
ZSCORE key member
127.0.0.1:6379> zscore scoreboard lisi 
"97"

获得排名在某个范围的元素列表
获得排名在某个范围的元素列表 
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 照元素分数从小到大的顺序返回索引从start到stop之间的所有元素（包含两端的元素）

127.0.0.1:6379> zrange scoreboard 0 2
1) "zhangsan"
2) "wangwu"
3) "lisi“

ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES] 照元素分数从大到小的顺序返回索引从start到stop之间的所有元素（包含两端的元素）

127.0.0.1:6379> zrevrange scoreboard 0 2
1) " lisi "
2) "wangwu"
3) " zhangsan “


如果需要获得元素的分数的可以在命令尾部加上WITHSCORES参数 
127.0.0.1:6379> zrange scoreboard 0 1 WITHSCORES
1) "zhangsan"
2) "80"
3) "wangwu"
4) "94"

获得指定分数范围的元素 
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 90 97 WITHSCORES
1) "wangwu"
2) "94"
3) "lisi"
4) "97"
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 90 (97 WITHSCORES
1) "wangwu"
2) "94“
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE scoreboard 70 100 limit 1 2
1) "wangwu"
2) "lisi"

增加某个元素的分数，返回值是更改后的分数。 
ZINCRBY  key increment member
给lisi加4分 
127.0.0.1:6379> ZINCRBY scoreboard  4 lisi 
"101“
获得集合中元素的数量 
ZCARD key
127.0.0.1:6379> ZCARD scoreboard
(integer) 3
获得指定分数范围内的元素个数 
ZCOUNT key min max
127.0.0.1:6379> ZCOUNT scoreboard 80 90
(integer) 1

按照排名范围删除元素 
ZREMRANGEBYRANK key start stop
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYRANK scoreboard 0 1
(integer) 2 
127.0.0.1:6379> ZRANGE scoreboard 0 -1
1) "lisi"
ZREMRANGEBYSCORE key min max
按照分数范围删除元素 
127.0.0.1:6379> zadd scoreboard 84 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE scoreboard 80 100
(integer) 1

获取元素的排名 
ZRANK key member
ZREVRANK key member
从小到大 
127.0.0.1:6379> ZRANK scoreboard lisi 
(integer) 0
从大到小 
127.0.0.1:6379> ZREVRANK scoreboard zhangsan 
(integer) 1

商品销售排行榜
根据商品销售量对商品进行排行显示，定义sorted set集合，商品销售量为元素的分数。

定义商品销售排行榜key：items:sellsort

写入商品销售量：
商品编号1001的销量是9，商品编号1002的销量是10
192.168.101.3:7007> ZADD items:sellsort 9 1001 10 1002

商品编号1001的销量加1
192.168.101.3:7001> ZINCRBY items:sellsort 1 1001

商品销量前10名：
192.168.101.3:7001> ZRANGE items:sellsort 0 9 withscores

java代码参考测试工程。


6，其他命令
keys命令
设置key的生存时间
Redis在实际使用过程中更多的用作缓存，然而缓存的数据一般都是需要设置生存时间的，即：到期后数据销毁。 

EXPIRE key seconds  设置key的生存时间（单位：秒）key在多少秒后会自动删除
TTL key  查看key生于的生存时间
PERSIST key 清除生存时间 
PEXPIRE key milliseconds 生存时间设置单位为：毫秒 

例子：
192.168.101.3:7002> set test 1 设置test的值为1
OK
192.168.101.3:7002> get test 获取test的值
"1"
192.168.101.3:7002> EXPIRE test 5 设置test的生存时间为5秒
(integer) 1
192.168.101.3:7002> TTL test 查看test的生于生成时间还有1秒删除
(integer) 1
192.168.101.3:7002> TTL test
(integer) -2
192.168.101.3:7002> get test 获取test的值，已经删除
(nil)

返回满足给定pattern 的所有key
redis 127.0.0.1:6379> keys mylist*
1) "mylist"
2) "mylist5"
3) "mylist6"
4) "mylist7"
5) "mylist8"

exists
确认一个key 是否存在
redis 127.0.0.1:6379> exists HongWan
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379>
从结果来数据库中不存在HongWan 这个key，但是age 这个key 是存在的
del
删除一个key
redis 127.0.0.1:6379> del age
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379>
从结果来数据库中不存在HongWan 这个key，但是age 这个key 是存在的

rename
重命名key
redis 127.0.0.1:6379[1]> keys *
1) "age"
redis 127.0.0.1:6379[1]> rename age age_new
OK
redis 127.0.0.1:6379[1]> keys *
1) "age_new"
redis 127.0.0.1:6379[1]>
age 成功的被我们改名为age_new 了

type
返回值的类型
redis 127.0.0.1:6379> type addr
string
redis 127.0.0.1:6379> type myzset2
zset
redis 127.0.0.1:6379> type mylist
list
redis 127.0.0.1:6379>
这个方法可以非常简单的判断出值的类型

ping
测试连接是否存活
redis 127.0.0.1:6379> ping
PONG
//执行下面命令之前，我们停止redis 服务器
redis 127.0.0.1:6379> ping
Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused
//执行下面命令之前，我们启动redis 服务器
not connected> ping
PONG
redis 127.0.0.1:6379>
第一个ping 时，说明此连接正常
第二个ping 之前，我们将redis 服务器停止，那么ping 是失败的
第三个ping 之前，我们将redis 服务器启动，那么ping 是成功的

echo
在命令行打印一些内容
redis 127.0.0.1:6379> echo HongWan
"HongWan"
redis 127.0.0.1:6379>
select
选择数据库。Redis 数据库编号从0~15，我们可以选择任意一个数据库来进行数据的存取。
redis 127.0.0.1:6379> select 1
OK
redis 127.0.0.1:6379[1]> select 16
(error) ERR invalid DB index
redis 127.0.0.1:6379[16]>
当选择16 时，报错，说明没有编号为16 的这个数据库

quit
退出连接。
redis 127.0.0.1:6379> quit

dbsize
返回当前数据库中key 的数目。
redis 127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 18
redis 127.0.0.1:6379>
结果说明此库中有18 个key
info
获取服务器的信息和统计。
redis 127.0.0.1:6379> info
redis_version:2.2.12
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:32
multiplexing_api:epoll
process_id:28480
uptime_in_seconds:2515
uptime_in_days:0
。。。。
。。。。

flushdb
删除当前选择数据库中的所有key。
redis 127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 18
redis 127.0.0.1:6379> flushdb
OK
redis 127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379>
在本例中我们将0 号数据库中的key 都清除了。

flushall
删除所有数据库中的所有key。
redis 127.0.0.1:6379[1]> dbsize
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379[1]> select 0
OK
redis 127.0.0.1:6379> flushall
OK
redis 127.0.0.1:6379> select 1
OK
redis 127.0.0.1:6379[1]> dbsize
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379[1]>
在本例中我们先查看了一个1 号数据库中有一个key，然后我切换到0 号库执行flushall 命令，结果1 号库中的key 也被清除了，说是此命令工作正常。
九，持久化
    Redis提供两种持久化方式，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。
    RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。  
   RDB存在哪些优势呢？
1). 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据，同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。
2). 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。
3). 性能最大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。
4). 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。
RDB又存在哪些劣势呢？
1). 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。
2). 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。  
AOF的优势有哪些呢？
1). 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。
2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。
3). 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。
4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。
AOF的劣势有哪些呢？
1). 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
2). 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。
二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。
常用配置
RDB持久化配置
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开6379.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：
save 900 1              #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。
save 300 10            #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。
save 60 10000        #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。
AOF持久化配置
在Redis的配置文件中存在三种同步方式，它们分别是：
appendfsync always     #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。
appendfsync everysec  #每秒钟同步一次，该策略为AOF的缺省策略。
appendfsync no          #从不同步。高效但是数据不会被持久化。
十，jedis(常用方法名与命令基本一样)
     pom坐标：
       
    
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单实例连接
通过创建单实例jedis对象连接redis服务，如下代码：
// 单实例连接redis
@Test
public void testJedisSingle() {

Jedis jedis = new Jedis("192.168.1.128", 6379);
jedis.set("name", "bar");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
jedis.close();

}
使用连接池连接
通过单实例连接redis不能对redis连接进行共享，可以使用连接池对redis连接进行共享，提高资源利用率，使用jedisPool连接redis服务，如下代码：

@Test
public void pool() {
JedisPool pool = new JedisPool(config, "192.168.101.3", 6379);
Jedis jedis = null;

try  {
jedis = pool.getResource();
jedis.set("name", "lisi");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
}catch(Exception ex){
ex.printStackTrace();
}finally{
if(jedis != null){
//关闭连接
jedis.close();
}
}
}
其他方法自行练习
十一，整合spring
配置spring配置文件applicationContext.xml


测试代码：
private ApplicationContext applicationContext;

@Before
public void init() {
applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
"classpath:applicationContext.xml");
}

@Test
public void testJedisPool() {
JedisPool pool = (JedisPool) applicationContext.getBean("jedisPool");
try  {
jedis = pool.getResource();
jedis.set("name", "lisi");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name);
}catch(Exception ex){
ex.printStackTrace();
}finally{
if(jedis != null){
//关闭连接
jedis.close();
}
}
}

十二，redis配置mybatis二级缓存

      使用mybatis时可以使用二级缓存提高查询速度，进而改善用户体验。

　　使用redis做mybatis的二级缓存可是内存可控<</span>如将单独的服务器部署出来用于二级缓存>，管理方便十二，redis配置mybatis二级缓存

      使用mybatis时可以使用二级缓存提高查询速度，进而改善用户体验。

　　使用redis做mybatis的二级缓存可是内存可控<</span>如将单独的服务器部署出来用于二级缓存>，管理方便

1， mybatis.xml 配置开启二级缓存

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2，在mapper.xml中映射缓存类RedisCacheClass

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3，配置redis.properties

redis.host=192.168.200.128

redis.port=6379

redis.maxIdle=2000

redis.maxActive=60000

redis.maxWait=1000

redis.testOnBorrow=true

redis.timeout=100000

defaultCacheExpireTime=60

4，redis.xml

        

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5，将redis.xml导入到spring配置文件中
6，RedisCache.java
package com.oracle.util;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;

import redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException;
public class RedisCache implements Cache{

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);

    private static JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;

    private final String id;

    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public RedisCache(final String id) {
        if (id == null) {
            throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID");
        }
        logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id);
        this.id = id;
    }

 
    public void clear()
    {
     JedisConnection connection = null;
        try
        {
            connection = jedisConnectionFactory.getConnection();//连接清除数据
            connection.flushDb();
            connection.flushAll();
        }
        catch (JedisConnectionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }
    }

    @Override
    public String getId()
    {
        return this.id;
    }

    @Override
    public Object getObject(Object key)
    {
        Object result = null;
        JedisConnection connection = null;
        try
        {
            connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
            RedisSerializerserializer = new JdkSerializationRedisSerializer(); //借用spring_data_redis.jar中的JdkSerializationRedisSerializer.class
            result = serializer.deserialize(connection.get(serializer.serialize(key))); //利用其反序列化方法获取值
        }
        catch (JedisConnectionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }
        return result;
    }

    @Override
    public ReadWriteLock getReadWriteLock()
    {
        return this.readWriteLock;
    }

    @Override
    public int getSize()
    {
        int result = 0;
        JedisConnection connection = null;
        try
        {
            connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
            result = Integer.valueOf(connection.dbSize().toString());
        }
        catch (JedisConnectionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }
        return result;
    }

    @Override
    public void putObject(Object key, Object value)
    {
     JedisConnection connection = null;
        try
        {
            logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject:"+key+"="+value);
            connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
            RedisSerializerserializer = new JdkSerializationRedisSerializer(); //借用spring_data_redis.jar中的JdkSerializationRedisSerializer.class
            connection.set(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value)); //利用其序列化方法将数据写入redis服务的缓存中
            
        }
        catch (JedisConnectionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }
    }

    @Override
    public Object removeObject(Object key)
    {
     JedisConnection connection = null;
        Object result = null;
        try
        {
            connection = jedisConnectionFactory.getConnection();
            RedisSerializerserializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
            result =connection.expire(serializer.serialize(key), 0);
        }
        catch (JedisConnectionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }
        return result;
    }

    public static void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
        RedisCache.jedisConnectionFactory = jedisConnectionFactory;
    }

}
7,RedisCacheTransfer.java

package com.oracle.util;

import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;

public class RedisCacheTransfer {
  public void setJedisConnectionFactory(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
       RedisCache.setJedisConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
    }
}
十三，redis4.0.8+nginx1.13.10+tomcat8.5.29实现负载均衡，session共享
          搭建nginx环境
               进入http://nginx.org/en/download.html 下载nginx

安装
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编译安装
将nginx-1.13.10.tar.gz拷贝至linux服务器。

解压：
tar -zxvf nginx-1.8.0.tar.gz
cd nginx-1.8.0

1、执行  ./configure

2，编译    make

3，安装    make  install

安装成功查看安装目录 ：
cd /usr/local/

启动nginx
cd /usr/local/nginx/sbin/
   ./nginx 

停止nginx
方式1，快速停止：
cd /usr/local/nginx/sbin
./nginx -s stop
此方式相当于先查出nginx进程id再使用kill命令强制杀掉进程。

方式2，完整停止(建议使用)：
cd /usr/local/nginx/sbin
./nginx -s quit
此方式停止步骤是待nginx进程处理任务完毕进行停止。


重启nginx
方式1，先停止再启动（建议使用）：
对nginx进行重启相当于先停止nginx再启动nginx，即先执行停止命令再执行启动命令。
如下：
./nginx -s quit
./nginx

方式2，重新加载配置文件：
当nginx的配置文件nginx.conf修改后，要想让配置生效需要重启nginx，使用-s reload不用先停止nginx再启动nginx即可将配置信息在nginx中生效，如下：
./nginx -s reload

测试：浏览器地址输入  http://192.168.200.128/  成功页面
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    tomcat环境
上传两个tomcat,并解压（方法类似前面）
修改端口号：

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     另一个tomcat相应改成      8025     8082   8029
新建一个web项目，将index.jsp页面中输入“tomcat1”,并打成war文件，上传到一个tomcat的webapps下
将上面的web项目中index.jsp页面中输入“tomcat2”,并再次打成与上面同名war文件，并上传到另一个tomcat的webapps下
修改nginx配置文件
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重新启动nginx,tomcat1和tomat2
（重启nginx可能会出现端口占用的情况，此时课kill所有80进程，不会就百度）
测试：浏览器地址栏输入 http://192.168.200.128/项目名/index.jsp
实现session共享
tomcat实现session共享有点问题，总之我遇到很多问题,需要修改源码重新编译，当然我偷懒了，借鉴别人修改该的源码，编译的。
1，导入jar文件，将所有jar文件上传到tomcat的lib下
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2，修改context.xml

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保存重启（启动顺序：redis,tomcat1,tomcat2,nginx）

如有错误，不吝赐教   

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