本文最后更新于：3 年前

This is the course of Redis

NoSQL是啥？

技术的分类：
1. 解决功能性的问题：Java , Jsp , Tomcat , HTML , JDBC等
2. 解决拓展性的问题：Spring , SpringMVC , Hibernate , Mybatis , Struts
3. 解决性能的问题：NoSQL , Java线程， Nginx , MQ , ElasticSearch , Java线程等
分布式遇到的问题：

Session的问题，转发到不同的服务器，那Session咋办？？？ —> Redis

而且Redis也可以做缓存，提高对于经常访问的数据的访问速度。

概述：

NoSQL , Not only sql .
问题：
- 没有统一的SQL标准
- 不支持ACID
- 效率远高于SQL

Redis环境配置：

Redis安装

Redis官网
在Redis中间正下方有一个download，下载的就是.tar.gz
不考虑在windows中的使用，直接在Linux下安装即可，把安装包拖到Linux中去嗷。
环境配置：
- 需要C语言的编译环境
- yum install gcc
- gcc安装完成之后，可以使用gcc --version来查看版本，要是能查到说明没啥问题。
接下来：
- make完成之后，使用make install命令把它安装
- 默认会安装到/usr/local/bin这个目录下嗷！！！
- 可能遇到的一些其他的问题回去看原视频or百度嗷！！！
安装完成之后对应的安装目录下：

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[root@VM-12-10-centos bin]# ls
busybox-x86_64   redis-check-aof  redis-cli       redis-server
redis-benchmark  redis-check-rdb  redis-sentinel

最重要的是redis-server和redis-cli

Redis启动：

启动方式：
- 前台启动：
  - 直接在目录下输入redis-server就可以启动啦！！！
  - 问题：当前窗口动不了了，一旦关掉了，Redis
- 后台启动：
  - 关窗口还可以继续使用嗷！！！
  - 如何操作呢？
    - 要先回到解压出来的redis的那个解压目录。
    - 这个目录不一定要在etc下哈！！！
    - 改etc中的redis.conf文件的配置
    - daemonize把no改成yes
  - 回到redis的安装目录，cd /usr/local/bin
  - redis-server /etc/redis.conf
  - 启动完成之后，查看redis进程（这样启动之后，就算断了链接关闭窗口，都能够正常使用redis）：
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  [root@VM-12-10-centos bin]# ps -ef | grep redis root 27049 1 0 10:35 ? 00:00:00 redis-server 127.0.0.1:6379 root 27167 15067 0 10:36 pts/0 00:00:00 grep --color=auto redis
在安装目录使用redis-cli，就能够成功访问到我们的redis-server嗷：

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[root@VM-12-10-centos bin]# redis-cli 
127.0.0.1:6379> ping
PONG

Redis关闭：

在上述cli中输入shutdown

另外，cli中输入exit是退出cli
直接kill -9 redis-server的进程号也可以嗷！
redis-cli -p 6379 shutdown

Redis相关知识：

Merz就是刚好对应了6379，这个端口号的由来
默认16个数据库，初始默认使用0号库

127.0.0.1:6379> select 2
OK
127.0.0.1:6379[2]> 
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  上面这种就是切换数据库嗷，从0-15

- 统一库管理，所有库的密码相同。

- 单线程 + 多路IO复用：

![image-20210817110551511](https://cdn.jsdelivr.net/gh/alexanderliu-creator/cloudimg/img/20210817110551.png)

黄牛去火车站单线程取票的时候，1，2，3号可以去干别的事儿。黄牛取完票之后，会通知1，2，3号过来取嗷！！！

# Redis详细学习：

## Key的基本操作：

![image-20210817112637989](https://cdn.jsdelivr.net/gh/alexanderliu-creator/cloudimg/img/20210817112638.png)

```shell
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> set k1 tuzi
OK
127.0.0.1:6379> set k2 lele
OK
127.0.0.1:6379> set k3 QAQ
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> exists k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists k4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> type k2
string
127.0.0.1:6379> del k3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k2"

数据库基本操作：

数据类型：

String

最基本的类型，一个key对一个value
二进制安全，只要内容能够使用字符串表示，都可以存进去。意味着Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化对象。
一个Redis中字符串value最多可以是512M
常用命令：
- set key value
  - 多次set key，以最后一次为准
- get key
- append key value
  - 追加到原值的末尾
  - 返回追加后总的字符串长度
- strlen key
- setnx key value
  - 只有key不存在的时候，才能够设置key的值
  - 返回值为0，说明设置失败。返回值为1，说明设置成功。
- incr key
- decr key
  - 以上两个加一减一的操作，只有对于数字才有效嗷！！！
- incrby / decrby key step
  - 自定义步长
  - 加上或着减去对应的值
原子性：
- INCR key等
- 不会被线程调度操作打断的操作，因为redis操作时单线程操作，而不是多线程操作
- 原理是：单线程 + IO多路复用

不是，因为Java是多线程操作，可以允许多个线程并发操作嗷！！！

取值范围是2到200之间嗷！！！

就是硬生生卡位置呗orz

常用命令补充：
- mset key1 value1 key2 value2…
- mget key1 key2…
- msetnx key1 value1 key2 value2…
  - 如果设置的key已经存在，设置是不会成功的嗷！！！
  - 注意，这是一个原子性质的操作，如果有一个key存在的话，所有的赋值操作都会失败嗷！！！
- getrange key BeginPosition EndPostion
  - 字符串从Begin到End位置的字符串提取出来，包括起始位置和结束位置的值嗷
- setrange key BeginPosition value
  - 从某个位置开始设置值
- setex key ttl value
  - 设置value的同时设置过期时间
- getset name value
  - 以新换旧，设置了新值的同时获取旧值。
底层数据结构：
- 简单动态字符串SDS，采用预分配冗余空间的方式减少内存的频繁分配嗷！
小于1M和大于!M扩容策略不一样嗷！！！最大不超过512M嗷！！！
注意上面说的这个扩容方式是对于value的类型和范围嗷，不是key的嗷！！！

List

单键多值，简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以添加一个元素到列表的头部或者尾部。
底层上实际是个双向列表，对于两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间结点性能会比较差。

常用命令：
- lpush key v1 v2 v3
  - 从左边push进去
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  127.0.0.1:6379> lpush k1 v1 v2 v3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> lrange k1 0 -1 1) "v3" 2) "v2" 3) "v1"
- rpush key v1 v2 v3
  - 从右边push进去
- lpop key
- rpop key
  - 一次只吐出一个值哦！！！
  - 和上面类似，从左边或者右边拿一个值出来。
  - 键在值在，键亡值亡。
- rpoplpush k1 k2
  - k1列表右边pop出一个值，push到k2列表左边嗷！！！
  - 我咋感觉这个List和Python有点像呢？？？
- lrange key start end
  - 按照索引下标获得元素
  - 0表示第一个
  - -1表示最后一个
  - 0 -1代表所有
- lindex key index
  - 取得某个位置上的元素
  - 从左到右来看的嗷！
- llen key
  - 获得列表的长度
- linsert key before/after value newvalue
  - 在value的前面或后面插入newvalue
- lrem key n value
  - 从左边删掉n个value
- lset key index value
  - 设置某个位置的值为新值
底层数据结构：
- quickList
- 元素少的时候，连续的内存存储，这一块内存中的元素是压缩列表ziplist
- 将所有的元素一起存储，分配一块连续内存
- 数据量多的时候，才会构成quickList

Set

String类型的无须集合，底层是一个value为null的hash表，所有添加，删除，查找的复杂度都是O(1)
常用命令：
- sadd k1 v1 v2 v3
- smembers key
  - 取出集合所有值
- sisnumber k1 v1
  - 查找某个值是否在k1集合中
- scard key
  - 返回集合的元素个数
- srem key v1 v2 …
  - 删除集合中的某个元素
- spop key
  - 随机从集合中pop出一个值
- srandmember key n
  - 从key集合中随机取出n个值
  - 注意，是取出，不会删除嗷！！！
- smove source destination value
  - 把一个值从一个集合移动到另外一个集合
- sinter k1 k2
  - 取两个集合的交集
- sunion k1 k2
  - 取两个集合的并集
- sdiff k1 k2
  - 返回两个集合的差集（key1中有的，不包含key2中的元素所构成的集合）
数据结构：
- dist字典，通过Hash表实现的
- Java中HashSet内部使用的HashMap，只不过所有value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，内部使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

Hash

键值对集合
类似于Java中的map结构，field和value的映射关系嗷！！！通过field对应value，Map<String , Object>

常用命令：
- hset key field value
  - hset user:1001 name zhangsan
- hget key field
  - hget user:1001 name
- hmset key value key value
  - hmset user:1002 name lisi age 30
- hexists key field
  - 查看对应的field是否存在
- hkeys key
  - 查看所有的fields
- hvals key
  - 查看所有的values
- hincrby key user:1002 age 2
  - 对应的filed加上增量
- hsetnx key field value
  - 将哈希表中的key中的filed设置为value，当field不存在的时候才能够添加嗷！！！
数据结构：
- 短的话用ziplist，长度话用hashtable

Zset

和普通集合非常相似，没有重复元素
但是每一个成员有一个评分，评分用于按照最低到最高来排序。集合的成员唯一，评分可以重复。
常用操作：
- zadd key score1 value1 score2 value2
  - 将一个或多个元素存进去
- zrange key begin stop [withscores]
  - 返回有序集key，下标在begin和stop之间
  - withscores可选，让分数一起和值返回到结果集
- zrangebyscore key start stop [withscores]
  - 取score位于start和stop之间的元素
- zrevrangebyscore key start stop [withscores]
  - 从大到小的scores进行排序
- zincrby key score value
  - 为key中的某个value增加权重
- zrem key value
- zcount key start stop
  - 统计score位于start和stop之间的value
- zcount key start stop
  - 返回区间内元素的个数
- zrank key value
  - 返回某个值在集合中的排名（从0开始）
数据结构：
- 等价于Java的Map<String , Double>，可以给每一个元素value一个score，另一方面又类似于TreeSet，内部的元素会按照score进行排序，得到每个元素的名次，可以通过score的范围来获取元素的列表。
- 两个数据结构：
  - hash，关联元素和权重score，保证value的唯一性，可以通过元素value来找到对应的score值。
  - 跳跃表，给元素value排序，根据score的范围来获取元素列表嗷！！！

跳跃表：

典型的用空间换时间的做法嗷！！！

Redis配置文件：

如果要远程连接的话可以把这个配置给注释掉

如果要远程连接的话可以把这个yes改为no，关闭保护模式
tcp-backlog：
- 总和 = 未完成三次握手的队列+已经完成三次握手的队列
- 本质上就是一个连接队列而已嗷！！！
port：
- 服务的端口
timeout：
- 默认为0，永不超时
- 可以设置为对应的值，单位是秒，这么多秒没有操作就会超时嗷！！！
tcp-keepalive
- 默认是300s
- 检测你的心跳，没心跳了就断掉连接嗷！！！

logfile：
- 默认为空
- 日志文件的输出位置
databases：
- 默认为16，默认用的是0
密码设置：

LIMITS限制：
- maxclients：
  - 默认为10000个客户端
  - 设置redis可以和多少客户端连接
  - 达到限制就会拒绝连接请求，并且回应max number of clients reached。
还有一些持久化的操作
综上，如果要远程访问：
- bind给它注释掉
- 关闭保护模式

发布和订阅：

消息通信模式，pub发送消息，订阅者接受消息
Redis客户端可以订阅任意数量的频道

客户端订阅channel：

SUBSCRIBE channel1

向channel中发布消息：

PUBLISH channel2 message

tips: 启动两个连接，一个订阅，一个发送，可以通过这种方式来操作嗷！！！

Redis新的数据类型：

Bitmaps

本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串嗷！！！但是它可以对于字符串的位进行操作嗷！！！
Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps的方法不一样嗷！！！每个单元只能存放0和1嗷！！！

上面这个实际上存储的是ascii码嗷！！！

具体操作：
- setbit key offset value
  - 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或者1）
    
    缺点：偏移量大的时候，会执行慢，可能造成redis阻塞嗷！！！
- getbit key offset
- bitcount key start end
  - 统计为1的位数的数量
- bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]
  - and表示两个里面都取值
  - or表示或
  - xor表示异或
  - 说白了就是对应位置的bit运算嘛！！！
  - 返回值是符合条件的比特位个数。
  - 可以用于统计是否登录啊之类的…
优点！！！

用户比较少的时候，很多位置是0，就不是非常合适！

本身并不是一种独立的数据类型，和Set相比，节约空间嗷（在用户量非常大的时候才适用嗷）！！！

HyperLogLog

用于做基数统计的算法

主要用于做基数的计算操作
常用命令：
- pfadd key element1 element2 …
  - 添加元素
- pfcount key
  - 返回所有元素的基数的数量
- pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2…
  - 合并多个key，为一个destkey
  - 例如k1 , program如果都存在
  - pfmerge k100 k1 program
  - 这样保证了k1和program不动的情况下，融合成一个全新的k100

Geospatial

元素的二维坐标，用于地理位置的记录和操作
常用操作：
- geoadd key longtitde latitude member [longtitude latitude member…]
  - 可以同时加入多个嗷！！！
- geopos key member
  - 这样就可以取到经纬度嗷！！！
- geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
  - 取出两个经纬度之间的直线距离嗷！！！
- georadius ley longtitude latitude radius m|km|ft|rt
  - 取出某个经纬度点，以它为中心，半径多哦少以内的所有元素嗷！！！

Java操作Redis：

准备项目：

新建project
POM依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.6.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

新建测试类（com.tuzi.jedis.JedisDemo1）:

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class JedisDemo1 {

    public static void main(String[] args) {
        //新建Jedis对象
        Jedis jedis = new Jedis("www.liuyihao.work",6379);

        //测试
        String value = jedis.ping();
        System.out.println(value);
    }

}

如果连接超时的话，很有可能是redis防火墙设置的问题嗷！！！
返回值就是一个PONG，说明连接上了嗷！！！

后续测试：

每种数据类型都有自己的
上网直接查Jedis对应数据类型的操作方法就好了嗷！！！

实战演练：

随机生成6位的数字码，2分钟内有效

Random
验证码放到Redis里面去，设置过期时间

验证码是否相同？

从Redis中拿出来，和你的输入进行比对嗷

每个手机号每天只能输入3次

incr每次发送之后+1
大于2的时候，提交就不能发送啦！！！

public class PhoneCode {
    public static void main(String[] args) {
        verifyCode("123456");
        getRedisCode("123456","463733");
    }

    //1. 生成六位数字验证码
    public static String getCode(){
        Random random = new Random();
        String code = "";
        for (int i=0;i<6;i++){
            int rand = random.nextInt(10);
            code += rand;
        }
        return code;
    }

    //2. 让每个手机每天只能发送三次，设置过期时间
    public static void verifyCode(String phone){
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("liuyihao.work",6379);
        jedis.auth("********");

        //拼接key
        //手机发送次数key
        String countKey = "VerifyCode" + phone + ":count";

        //验证码key
        String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";

        //每个手机每天只能取三次
        String count = jedis.get(countKey);
        if (count == null) {
            //没有发送次数，第一次发送
            //设置发送次数位1
            jedis.setex(countKey,24*60*60,"1");
        }else if(Integer.parseInt(count) <= 2){
            //发送次数+1
            jedis.incr(countKey);
        }else if(Integer.parseInt(count)>2){
            System.out.println("今天发送次数已经超过三次");
            jedis.close();
            return;
        }

        //发送验证码到redis里面
        String vcode = getCode();
        jedis.setex(codeKey,120,vcode);
        jedis.close();
    }

    //3.验证码校验
    public static void getRedisCode(String phone , String code){
        //从redis获取验证码
        //连接redis
        Jedis jedis = new Jedis("liuyihao.work",6379);
        jedis.auth("********");

        String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
        String redisCode = jedis.get(codeKey);
        //判断
        if (redisCode.equals(code)){
            System.out.println("成功");
        }else {
            System.out.println("失败");
        }

        jedis.close();
    }
}

Boot整合redis：

新建一个Module
POM.xml：

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.12.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency><dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.12.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.12.3</version>
        </dependency>

Application.yml：

spring:
  redis:
    host: liuyihao.work
    port: 6379
    password: ********
    timeout: 1800000
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20
        max-wait: -1
        max-idle: 5
        min-idle: 0

主启动
业务类：

@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.WRAPPER_ARRAY);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
        template.setConnectionFactory(factory);
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory){
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询异常转换问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        //配置序列化问题
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

引入web，要做测试嗷！！！
Controller：

@RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;


    @GetMapping
    public String testRedis(){
        redisTemplate.opsForValue().set("name","Tuzi");
        //从redis中获取值
        String name = (String)redisTemplate.opsForValue().get("name");
        return name;
    }
}

测试：

事务操作：

单独的隔离操作，所有命令都会序列化，按照顺序执行。事务执行过程中不会被打断嗷。
串联多个命令（序列化）防止别的命令插队！！！

命令：

Multi：类似于mysql中的start transaction，开启事务。
Exec：类似于mysql中的提交事务
Discard：类似于mysql中的回滚事务

演示：

multi + exec

multi + discard

事务出错处理：

组队出错：
- 组队有错，整个命令都不会执行嗷！！！
执行出错：
- 组队成功，运行的时候哪个出错就错了，正确的正常执行。

事务和锁机制：

悲观锁：加锁操作
- 行锁，读锁，写锁，表锁等都是嗷！
乐观锁：
- 数据加上版本号
- 不锁死嗷！！！
- 所有人都能拿到数据，但是更新就不一定了嗷
- 写的少，读的多
- 抢票就是用乐观锁的嗷
命令：
- 使用watch key这种方式来实现嗷！！！
- watch是加上了乐观锁嗷！！！
- 实验使用两个终端，watch同一个key，来进行实验嗷！
- 实验结果：
前面的先操作了，后面的就执行不了了嗷！！！
事务三特性：
- 单独的隔离操作（序列化顺序执行）
- 没有隔离级别的概念
- 不保证原子性（上面的执行失败了，其他成功的是不会回滚的嗷！！！）

秒杀案例：

并发+多请求操作：
- ab测试工具（模拟高并发嗷！！！）
- 并发实例学习！！！
连接问题的解决：连接池
超卖问题的解决：乐观锁+multi组队的事务操作
乐观锁造成的库存遗留问题：
- 改用悲观锁（Redis内部默认不支持悲观锁）
- LUA脚本的问题

Redis持久化

RDB：

指定的时间间隔中将内存中的数据集快照写入磁盘
默认生成dump.rdb文件，在当前文件夹下生成嗷！！！
配置文件中可以配置嗷，从理论上来说，key变得越快，更新dump.rdb的时间间隔就越短嗷！！！
配置文件中也有对应的配置嗷

注意哈，要把注释打开，然后需要做适当的时间调整哈！！！

配置文件中还有save的配置：

第一个效率很低，提供不了服务（持久化的时候）。

stop-writes-onbgsave-error：

rdbcompression：

rdbchechsum：

备份如何执行：
- 单独创建一个fork子进程来进行持久化，将数据写入一个临时文件，临时文件写完了之后，再用临时文件去替换持久化文件就行了嗷！！！
- 缺点：最后一次持久化后的数据可能丢失嗷！（说白了就是还没满足条件，持久化还未激活，导致后面来的数据没有被持久化，自然就丢失了orz）
- 如果数据非常敏感不建议使用RDB，使用AOF就可以了嗷！
原理：

然后子进程就操作自己的那一份内容，操作完成再替换掉父进程中的内容。

恢复：

优势：
- 节约磁盘空间
- 更快一些
- 适合大规模的数据恢复
- 对于数据完整性和一致性要求不高更加适合使用

AOF：

Append Only File
以日志的形式来记录每个写操作（不保存读记录）
记录所有指令，只允许追加文件不可以改写文件。
AOF默认不开启的嗷！！！配置文件中有一个appendonly

改成yes才算开启了AOF

生成的路径是一样的哦，和RDB是一样的，都是在当前目录下生成嗷！！！

如果AOF和RDB都开启了的话，系统默认从AOF中去读取恢复数据嗷！！！（说白了就是RDB就像不存在了，使用AOF的机制来备份和恢复嗷！！！）
异常恢复：

如果文件出现异常的话，会报以下的错误啊：

这个时候就需要进行aof文件的恢复嗷！！！

配置：
- 同步频率设置：
  - appendfsync always/everysec/no
- Rewrite压缩：
  - 这个也是通过fork子进程来实现的嗷！！！
持久化流程：
- 请求写命令会被Append到AOF缓冲区内。
- 根据AOF持久化策略，将操作异步同步到磁盘的AOF文件中。
- 如果触发重写策略或者手动重写的时候，会对AOF文件rewrite重写，压缩AOF文件容量。
- 重启的时候，会加载AOF中的写操作达到数据恢复的目的。
优点：
- 备份机制文件，丢失数据概率低
- 可读的日志文本，通过操作AOF文件，处理错误的备份文件。
劣势：
- 记录操作，占用更多的空间
- 速度慢
- 每次同步，性能压力
- 恢复记录文件可能会造成问题

总结：

官方推荐两个都启用
数据不敏感，RDB
不建议单独使用AOF，可能会有bug
只是做纯内存缓存，可以都不用

主从复制：

好处：
- 读写分离
- 容灾的快速恢复
一主多从！！！那主机挂了咋办？？？主机集群嗷！！！有备用的嗷！！！

一主两从示例：

上面这里就是，每一台服务器都有自己的配置内容，配置到自己的配置文件中，然后引入公共的配置部分嗷！！！
然后启动三个Redis服务：

没有主从的效果，因为我们没有进行过任何的主从配置嗷！！！

如何配置主从关系呢？

注意：配置从服务器，默认开启就是主服务器嗷！！！主服务器不用进行额外配置的嗷！！！

以上命令是在命令行中执行的嗷！！！

info replication：
- 也是在命令行中执行的嗷！！！
- 可以查看本机的状态：
测试：
- 主机写入的内容，从机可以读！！！
- 从机不可以进行写操作！！！

几个大问题：

一主两从：

从机挂了：
- 重启某个从服务器之后，它默认又是主服务器了orz
- 还需要重新设置为从服务器，然后会重新从头复制一遍主服务器的内容，保证数据的一致性嗷！！！
主机挂了：
- 知道大哥挂了，但是大哥就是大哥，我还认你这个大哥嗷！！！
- 大哥复活了，小弟们都还在嗷！！！（从服务器仍然是从服务器嗷！！！）

薪火相传：

层级模式，主服务器同步从服务器，服务器再帮忙给更多的从服务器扩散。

问题：如果第二层的服务器裂开了，第三层就失联了orz

从服务器下面还能再挂从服务器嗷！！！

反客为主：

小弟当大哥嗷！！！
命令：slaveof no one
上面这个命令在cli里面输入嗷！！！就是相当于从slave模式切换回master模式嗷！！！

缺点：手动完成，不能够自动完成嗷！！！

自动完成：
- 哨兵模式—凡客为主自动版

复制原理：

前面的框中是从服务器主动做的，连接主服务器，要求同步的消息。
后面主服务器再收到写的消息的时候，就会主动把数据同步到从服务器嗷！！！

哨兵模式：

从机盯着主机，主机挂了，就立马通知从机变成主机。一主二仆模式。

这个名字不能错哈！！！

上述就成功完成了哨兵对于主机的监控嗷！！！

6380就是新的主机，6379变味了从机，就算它好了，它也是从机嗷！！！

小缺点：
- 复制延迟
- 从主机到从机的过程中，会有延迟嗷！！！

选举规则：
- 值越小，优先级越高
- 在redis.conf中配置嗷！！！
- 偏移量指的是和原主机数据的同步率，同步率越高，偏移量越大。
配置文件中的位置：

主从复制的Java实现：

Redis集群：

集群解决的问题：
- Redis容量不够？
- 并发写操作，如何分摊？

代理主机：

紫色的都是集群后备机，预防出现的问题嗷！！！

无中心化集群：

任何一台Redis都可以作为集群的入口，相互联通，可以转交服务请求嗷！！！

特点：
- 实现了Redis集群的水平扩容，数据平均存储，每个节点存储总数据的1/N
- Redis通过分区提供一定程度的可用性，一部分出问题，其他部分还可以提供服务嗷！！！

操作实例：

集群搭建：

模仿上面的用户，订单，商品模块来搭建集群：

替换小技巧：

将启动的六个结点编程一个集群嗷！！！

replicas后面加一个1，表示以最简单的方式创建集群嗷！！！

创建集群完成之后，有如下效果：

连接集群：

-c 表示以集群的方式连接，连接这六台机器里面的任何一台都没问题嗷！！！都是连接到了这个集群中嗷！！！

集群操作：

最后一句话是因为，尽量分开啊，如果主和从在同一台机器上，一起挂了，不久了吗orz

插槽：

插槽就是帮助我们，把压力分担到各台服务器上去嗷！！！

插槽实例：

set先会计算插槽，然后根据插槽所在的主机，切换集群中的主机，然后再执行set操作嗷！！！

mset：

失败了，那我如何实现多个值同时赋予呢？

设置一个组名，这个时候，计算插槽是用组名去计算的，就能够正常完成多个值的添加嗷！！！

查询集群中的值：

当你处于某一台服务器，你只能看自己这台服务器插槽的值，相应的插槽要到对应的服务器上去看嗷！！！

故障恢复：

和上面是一样的，之前的从机变成了现在的主机，挂掉的主机变成了从机嗷！！！

如果主从都挂掉了可以吗？？？这个要看配置嗷！！！

Java操作Redis：

Java操作集群：

入口很好写，任何一台机器都可以嗷！！！

上面和上上面都可以的哦，可以写Set嗷！！！但是没必要，集群一个就可以嗷！！！
好处：
- 扩容
- 分摊压力
- 无中心配置相对简单
不足：
- 多键操作不被支持
- 多键的Redis事务不被支持，lua脚本不被支持
- Redis集群方案出现较晚

Redis应用问题（面试高危）：

缓存穿透：

应用服务器压力变大了

缓存帮SQL分担压力，但是当大量流量涌入的时候，缓存无能为力了，差不到了，流量全去找数据库了orz。把服务器搞崩了orz。

redis平稳运行，但是缓存没有起到作用，继续去访问
出现的问题：
- redis查询不到数据库
- 出现很多非正常url服务（DDos攻击）
解决：
1. 对空值做缓存，让过期时间变短
2. 设置可访问的名单（白名单）：BitMaps
3. 布隆过滤器：效率高的BitMaps
4. 进行实时监控（例如黑名单）

缓存击穿：

现象：
- 数据库访问压力突然增加
- redis里面并没有出现大量key过期
- redis正常运行
原因：
- 某个被大量访问的key（某个热门key）过期了
- 但是没有被黑客攻击哦！！！
流程图：

解决方案：
- 预先设置热门数据，加大时长
- 实时调整：根据热门数据调整key的时长
- 加锁：效率低，但是能够解决嗷！！！

雪崩问题：

数据库压力变大，服务器崩溃！！！
问题：
1. 极少的时间段内，查询大量key的集中过期情况
解决方案：
1. 构建多级缓存架构：nginx + redis + 其他缓存等
2. 使用锁或者队列
3. 设置过期标志，更新缓存
4. 将缓存失效时间分散开来

分布式锁：

例如setnx就相当于加锁，del就相当于释放锁
你要拿了锁不释放呢？设置过期时间！！！

解决分布式锁问题：

使用：set key value nx ex TTL来实现，nx表示上锁嗷！！！

Java测试：

没有问题，就是怕锁没办法释放就裂开来！！！比如运行中间出现了问题，锁加上了但是没释放，再次执行就执行不了了嗷！！！
else后面就是等待，上锁失败就要sleep一会儿，再次进行获取嗷！！！另外，上锁和解锁本身都是原子操作嗷！！！
那如何设置过期时间呢？

还存在什么问题？？？
- 锁乱啦！！！
- 如何解决？
  1. 使用UUID防止误删。使用UUID来进行判断。
  释放锁的时候，先判断当前要释放锁的UUID和锁的UUID是否一样嗷！！！
- 上面仍然有问题嗷！！！删除缺乏原子性！！！
  - 即使有上面的判断，依然可能造成A删除了B的锁嗷！！！
- 如何解决？
  - LUA脚本嗷！！！具有原子性，所有的指令一次性完成嗷！！！
  - 所以比较UUID和删除在脚本中一气呵成，别人是不能够干预的，A就没有释放B的锁的机会了嗷！！！释放锁成了一个整体嗷！！！
分布式锁至少要满足以下四个条件：
- 互斥性，任何时刻，只有一个客户端能持有锁
- 不会发生死锁，即使有一个客户端在持有锁的期间没有主动解锁，也能保证其他客户端能够加锁嗷！！！
- 客户端不能够把别人加的锁给解了，解铃还须系铃人。
- 加锁和解锁的整个过程都要是原子操作嗷！！！