jedis

提示： springboot提供了一套链接redis的api，也就是个jar包，用到的连接类叫做LettuceConnectionConfiguration，所以我们引入pom时是这样的 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 如果你想使用其他链接redis的api，最常用的基本上就是Jedis的JedisConnectionFactory那么你就需要引入jedis，然后exclusions掉springboot提供做Lettuce: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId

在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如 生成订单30分钟未支付，则自动取消 生成订单60秒后,给用户发短信 对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是 延时任务 。那么这里就会产生一个问题，这个 延时任务 和 定时任务 的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有 定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期 定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务 下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析 定时任务扫库 思路 　　该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行update或delete等操作 例子实现： 使用 quartz 来实现 < dependency > < groupId > org.quartz-scheduler </ groupId > < artifactId > quartz </ artifactId > < version > 2.2.2 </ version > </ dependency > import org.quartz.Job; import org.quartz.JobBuilder; import org.quartz.JobDetail; import org

Redis操作是单线程的，使用连接池可以减少连接的创建，redis连接池有两种方式:Jedis(JedisPool) 和 Lettuce(LettucePool)。 Lettuce 和 Jedis 的定位都是Redis的client，所以他们当然可以直接连接redis server。在Lettuce和Jedis之外还有Redission ，Redisson：实现了分布式和可扩展的Java数据结构。 Redis 客户端Jedis和Lettuce的区别 Jedis Jedis在实现上是直接连接的Redis Server，如果在多线程环境下是非线程安全的。每个线程都去拿自己的 Jedis 实例，当连接数量增多时，资源消耗阶梯式增大，连接成本就较高了。这个时候只有使用连接池，为每个Jedis实例增加物理连接。 Lettuce Lettuce的连接是基于Netty的，Netty 是一个多线程、事件驱动的 I/O 框架。连接实例可以在多个线程间共享，当多线程使用同一连接实例时，是线程安全的。Lettuce连接实例（StatefulRedisConnection）可以在多个线程间并发访问，应为StatefulRedisConnection是线程安全的，所以一个连接实例（StatefulRedisConnection）就可以满足多线程环境下的并发访问，当然这个也是可伸缩的设计

　　Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。 出现并发设置Key的原因 　　Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题。 　　比如：同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？ 举一个例子 　　多客户端同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。 如何解决redis的并发竞争key问题呢？ 第一种方案：分布式锁+时间戳 1.整体技术方案 这种情况，主要是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作。 加锁的目的实际上就是把并行读写改成串行读写的方式，从而来避免资源竞争。 2.Redis分布式锁的实现 主要用到的redis函数是setnx() 用SETNX实现分布式锁 利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字youzhi的锁，客户端使用下面的命令进行获取： SETNX lock

目录： redis是什么？都有哪些使用场景？ redis有哪些功能？ redis和memecache有什么区别？ redis为什么是单线程的？ 什么是缓存穿透？怎么解决？ redis支持的数据类型有哪些？ redis支持的java客户端都有哪些？ jedis和 redisson 有哪些区别？ 怎么保证缓存和数据库数据的一致性？ redis持久化有几种方式？ redis怎么实现分布式锁？ redis分布式锁有什么缺陷？ redis如何做内存优化？ redis淘汰策略有哪些？ redis是什么？都有哪些使用场景？ 1、Redis是一款开源的、基于C语言编写的key value数据库，其数据读写基于内存，性能高。 2、Redis使用场景很多： 可作用于底层DB的缓存层 分布式锁 使用list做热点数据排行 GEO做地理位置统计 等等。。。。。。 redis有哪些功能？ 数据持久化、事务、发布订阅消息、主从复制、集群、哨兵等等。 redis和memecache有什么区别？ memecache目前 仅支持k/v类型 的数据存储，而redis支持的 存储方式更加丰富 。 memecache 挂掉了数据就没了 ，redis有 持久化 策略。 。。。。。。 redis为什么是单线程的？ 我们首先要知道Redis是一个高效的key/value数据库，且 采用内存读写数据 。 那么既然是

1、什么是Redis？简述它的优缺点？ Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。 另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 2、Redis相比memcached有哪些优势？ (1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型 (2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其数据 3

分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面占一个“茅坑”，当别的进程也要来占 时，发现已经有人蹲在那里了，就只好放弃或者稍后再试。 占坑一般是使用 setnx(set if not exists) 指令，只允许被一个客户端占坑。先来先占， 用 完了，再调用 del 指令释放茅坑。 // 这里的冒号:就是一个普通的字符，没特别含义，它可以是任意其它字符，不要误解 > setnx lock :codehole true OK ... do something critical ... > del lock :codehole (integer) 1 但是有个问题，如果逻辑执行到中间出现异常了，可能会导致 del 指令没有被调用，这样 就会陷入死锁，锁永远得不到释放。 于是我们在拿到锁之后，再给锁加上一个过期时间，比如 5s，这样即使中间出现异常也 可以保证 5 秒之后锁会自动释放。 > setnx lock :codehole true OK > expire lock :codehole 5 ... do something critical ... > del lock :codehole (integer) 1 但是以上逻辑还有问题。如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了，可能是因 为机器掉电或者是被人为杀掉的，就会导致 expire 得不到执行

1. 异常信息: All sentinels down, cannot determine where is mymaster master is running... 通过测试: 　　 @Test public void testSentinel(){ HashSet <String> sentinels = new HashSet<> (); sentinels.add( "192.168.72.129:26379" ); JedisSentinelPool pool = new JedisSentinelPool("mymaster" , sentinels); Jedis jedis = pool.getResource(); jedis.set( "hello", "world" ); System.out.println(jedis.get( "hello" )); } 报出错误: 警告: Cannot get master address from sentinel running @ 192.168.72.129:26379. Reason: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Failed connecting to host 192.168.72.129:26379. Trying

分布式锁三种实现方式： 1. 基于数据库实现分布式锁； 2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁； 3. 基于Zookeeper实现分布式锁； 一， 基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。 通过增加递增的版本号字段实现乐观锁 二， 基于缓存（Redis等）实现分布式锁 1. 使用命令介绍： （1）SETNX SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。 （2）expire expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。 （3）delete delete key：删除key 在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。 2

准备 环境配置 docker redis镜像 # docker 拉取redis镜像 docker pull redis # redis 镜像详情 docker inspect redis redis版本为 5.0.4 docker 集群网络 # 创建属于redis的集群网络 docker network create redis-cluster-net 网关Gateway: 172.18.0.1 集群挂载目录 打算开启6个节点, 3对主从节点搭建集群 开放7000~7005端口, 即根据端口号创建6个目录, 每个目录下建立data目录和配置文件redis-{port}.conf # 主目录 dir_redis_cluster='/home/lingsh/study/redis/redis-cluster' # docker redis集群网关 gateway='172.18.0.1' # 节点地址号 从2开始 idx=1 # 逐个创建各节点目录和配置文件 for port in `seq 7000 7005`; do # 创建存放redis数据路径 mkdir -p ${dir_redis_cluster}/${port}/data; # 通过模板个性化各个节点的配置文件 idx=$(($idx+1)); port=${port} ip=`echo ${gateway} | sed