Redis--狂神说Redis基础汇总(完结)
参考链接：狂神说Java--Redis汇总：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?p=1
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Redis五种基本数据类型：
1.String字符串
OK 127.0.0.1:6380> set k1 1 OK 127.0.0.1:6380> INCR k1 2 127.0.0.1:6380> DECR k1 1 127.0.0.1:6380> keys * k1 127.0.0.1:6380> set k2 huyuqiao OK 127.0.0.1:6380> GETRANGE K2 0 3 127.0.0.1:6380> GETRANGE k2 0 3 huyu 127.0.0.1:6380> GETRANGE k2 0 -1 huyuqiao 127.0.0.1:6380> SETRANGE k2 1 XX 8 127.0.0.1:6380> get k2 hXXuqiao 127.0.0.1:6380> SETEX k3 30 "hello, world" #set exist：存在或不存在都替换 OK 127.0.0.1:6380> ttl k3 28 127.0.0.1:6380> ttl k2 -1 127.0.0.1:6380> keys * k1 k2 127.0.0.1:6380> ttl k3 -2 127.0.0.1:6380> setnx mykey "redis" #set if not exist：不存在就set，存在就set失败，还是原来值 1 127.0.0.1:6380> ttl mykey -1 127.0.0.1:6380> setnx mykey "mongodb" 0 127.0.0.1:6380> get mykey redis 127.0.0.1:6380> ttl k2 #永久返回-1 -1 127.0.0.1:6380> ttl k3 #过期返回-2 -2 127.0.0.1:6380> 127.0.0.1:6380> mset user:1:name huyuqiao user:1:age 22 OK 127.0.0.1:6380> mget user:1:name user:1:age huyuqiao 22 127.0.0.1:6380>List
127.0.0.1:6380> FLUSHALL OK 127.0.0.1:6380> clear 127.0.0.1:6380> LPUSH list 1 1 127.0.0.1:6380> LPUSH list 2 2 127.0.0.1:6380> LPUSH list 3 3 127.0.0.1:6380> LRANGE list 0 -1 3 2 1 127.0.0.1:6380> RPUSH list a 4 127.0.0.1:6380> LPOP list 3 127.0.0.1:6380> LRANGE 0 -1 ERR wrong number of arguments for 'lrange' command 127.0.0.1:6380> LRANGE list 0 -1 2 1 a 127.0.0.1:6380> LINDEX list 0 2 127.0.0.1:6380> LLEN list 3 127.0.0.1:6380> FLUSHALL OK 127.0.0.1:6380> clear 127.0.0.1:6380> LPUSH list one 1 127.0.0.1:6380> LPUSH list two 2 127.0.0.1:6380> LPUSH list two 3 127.0.0.1:6380> LREM list 1 one #移除list中等于one的一个元素（最后加入的移除掉） 1 127.0.0.1:6380> LRANGE list 0 -1 two two 127.0.0.1:6380> LREM list 2 one 0 127.0.0.1:6380> LREM list 2 two 2 127.0.0.1:6380> LRANGE list 0 -1 127.0.0.1:6380> FLUSHALL 127.0.0.1:6380> LPUSH list one 1 127.0.0.1:6380> LPUSH list two 2 127.0.0.1:6380> LPUSH list three 3 127.0.0.1:6380> LPUSH list four 4 127.0.0.1:6380> LTRIM list 1 2 OK 127.0.0.1:6380> LRANGE list 0 -1 three two 127.0.0.1:6380>Set
127.0.0.1:6380> FLUSHALL OK 127.0.0.1:6380> SADD myset "hello" 1 127.0.0.1:6380> sadd myset "world" 1 127.0.0.1:6380> sadd myset "huyuqiao" 1 127.0.0.1:6380> smembers myset hello huyuqiao world 127.0.0.1:6380> SISMEMBER myset huyuqiao 1 127.0.0.1:6380> sadd myset "HYQ" 1 127.0.0.1:6380> SMEMBERS myset hello huyuqiao HYQ world 127.0.0.1:6380> SREM myset hello 1 127.0.0.1:6380> scard myset 3 127.0.0.1:6380> SMEMBERS myset huyuqiao HYQ world 127.0.0.1:6380> SRANDMEMBER myset world 127.0.0.1:6380> SRANDMEMBER myset huyuqiao 127.0.0.1:6380>Hash
huyuqiao 127.0.0.1:6380> FLUSHALL OK 127.0.0.1:6380> clear 127.0.0.1:6380> hset myhash field1 huyuqiao 1 127.0.0.1:6380> hmset myhash field1 hello field2 world OK 127.0.0.1:6380> hmget myhash field1 field2 hello world 127.0.0.1:6380> hgetall myhash field1 hello field2 world 127.0.0.1:6380> hlen myhash 2 127.0.0.1:6380> HEXISTS myhash field1 1 127.0.0.1:6380> HKEYS myhash field1 field2 127.0.0.1:6380> HVALS myhash hello world 127.0.0.1:6380> HSETNX myhash field4 hello #hash设置 1 127.0.0.1:6380> HGETALL myhash field1 hello field2 world field4 hello 127.0.0.1:6380>Zset
127.0.0.1:6380> zadd salary 100 huyuqiao 1 127.0.0.1:6380> zadd salary 200 HUYUQIAO 1 127.0.0.1:6380> zadd salary 300 HYQ 1 127.0.0.1:6380> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf huyuqiao HUYUQIAO HYQ 127.0.0.1:6380> zrange salary 0 -1 huyuqiao HUYUQIAO HYQ 127.0.0.1:6380> zrem salary huyuqiao 1 127.0.0.1:6380> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf HUYUQIAO HYQ
Redis三种特殊数据类型：
1.GeoSpatical
# 添加位置经纬度
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 116.41667 39.91667 北京
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 121.43333 31.23000 上海
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 106.45000 29.56667 重庆
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 114.06667 22.61667 深圳
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 120.20000 30.26667 杭州
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 108.95000 34.26667 西安
(integer) 1
# 查看不同位置经纬度
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city 北京 西安
#查看不同位置之间距离（默认是m）
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city 北京 上海
"1066981.1340"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city 北京 上海 km
"1066.9811"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city 北京 重庆 km
"1465.8918"
127.0.0.1:6379>
# 查看指定经纬度周边范围内的地方（可以以此扩散到周围指定范围内的指定人数的好友）
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km
重庆
西安
深圳
杭州
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
重庆
西安
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist #查看某经纬度周围500km的所有城市和距离/km
重庆
346.0548
西安
484.7511
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord #查看某经纬度周围500km的所有城市和经纬度
重庆
106.4500012993812561
29.56666939001875249
西安
108.95000249147415161
34.2666710302806834
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km count 1 #查看某经纬度周围500km的三个城市
重庆
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km count 3 #查看某经纬度周围500km的三个城市
重庆
西安
127.0.0.1:6379>
#查看地点周边的所有城市(类似于定位)
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city 北京 1000 km
北京
西安
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city 上海 1000 km
杭州
上海
127.0.0.1:6379>
#将城市的二维经纬度转成一位hash字符串
127.0.0.1:6379> GEOHASH china:city 北京 重庆
wx4g14s53n0
wm78nq6w2f0
127.0.0.1:6379>
#GEO底层是zset，所有可以用zset命令来操作
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 #查看所有城市
重庆
西安
深圳
杭州
上海
北京
127.0.0.1:6379> zrem china:city 北京 #删除北京这个城市
2.Hyperloglog
基数：集合中不重复元素个数。如{1, 3, 5, 5 ,7}则为{1，3,5,7}，基数为4
127.0.0.1:6379> clear
127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g h i j #设置mykey 集合
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey #统计mykey 集合基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 #2个集合取并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3
(integer) 15
127.0.0.1:6379>
3.Bitmaps
[root@VM-8-11-centos ~]# redis-cli -a root --raw
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 #设置sign用户某天是否打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT sign 6 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT sign 3 #得到sign用户某天打卡情况
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT sign 6
Redis事务：
1.Redis事务流程：
- 开启事务(multi)
- 命令入队
- 执行事务(exec)
#开启-结束事务
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
OK
OK
v2
OK
127.0.0.1:6379>
#放弃事务：之前队列代码全部rollback
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 asdfasdf
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD
OK
127.0.0.1:6379> EXEC
ERR EXEC without MULTI
127.0.0.1:6379> get k2
v2
2.Redis事务非原子性
之所以事务非原子性，是因为有两种异常：
编译性异常(检查性异常)：代码错了，根本就没某个语句、函数、配置文件等
127.0.0.1:6379> MULTI OK 127.0.0.1:6379> set k1 v1 QUEUED 127.0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127.0.0.1:6379> gasdfa k3 #语句错误，相当于没执行，在编译时候就出错了 ERR unknown command 'gasdfa' 127.0.0.1:6379> set k4 v4 QUEUED 127.0.0.1:6379> EXEC EXECABORT Transaction discarded because of previous errors. 127.0.0.1:6379> get k4 127.0.0.1:6379> get k1运行时异常(非检查性异常)：没有某个变量、某个对象没有new等(不会全部rollback)
127.0.0.1:6379> set k1 "v1" OK 127.0.0.1:6379> multi OK 127.0.0.1:6379> incr k1 QUEUED 127.0.0.1:6379> set k2 v2 QUEUED 127.0.0.1:6379> get k2 QUEUED 127.0.0.1:6379> EXEC ERR value is not an integer or out of range OK v2 #上面出错了，但是依然不影响下面语句执行，所以证明了redis事务是不保证原子性的 127.0.0.1:6379>
Redis乐观锁：
Redis事务中用<font color=red size=3>Watch</font>实现乐观锁，中途如果被修改，导致version变更，则事务全部都不会成功
127.0.0.1:6379> set money 100
OK
127.0.0.1:6379> set out 0
OK
127.0.0.1:6379> watch money #Redis乐观锁:watch监视money
OK
127.0.0.1:6379> MULTI #在另一个窗口将money改成了101
OK
127.0.0.1:6379> DECRBY money 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> incrby out 10
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
127.0.0.1:6379> get money
101
127.0.0.1:6379>
SpringBooot--配置Redis源代码
Jedis：直连，多线程下不安全，类似于BIO模式(Springboot2.X后被淘汰)
Lettuce：采用Netty，多线程下共享，类似于NIO模式
autoconfig->srping.factories中找到redis相关配置
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
SpringBooot--自定义RedisTemplate、RedisUtil
1.RedisTemplate序列化配置
package com.empirefree.springboot.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @program: springboot
* @description: RedisTemplate配置
* @author: huyuqiao
* @create: 2021/06/13 16:05
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL,
JsonTypeInfo.As.WRAPPER_ARRAY);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
2.RedisUtil配置(CRUD操作string，map,list,set)
package com.empirefree.springboot.utils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @program: springboot
* @description: Redis工具类
* @author: huyuqiao
* @create: 2021/06/13 16:14
*/
@Component
public final class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// =============================common============================
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key));
}
}
}
// ============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
// ================================Map=================================
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
*/
public double hincr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
*/
public double hdecr(String key, String item, double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
// ============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0)
expire(key, time);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// ===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0)
expire(key, time);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
}
Redis--持久化
1.Redis--RDB（默认推荐）
保存过程：父进程fork一个子进程，将数据持久化到临时文件中，持久化结束，再替换上次的RDB正式文件。
触发条件：
- save满足：命令
save 900 1即是在15分钟内修改了1次 即会触发RDB。 - 执行FlushAll命令
- 退出Redis，会产生RDB文件
- save满足：命令
适用场景：适合大规模数据恢复且数据完整性不敏感的情况。
2.Redis--AOF(重启后是默认先载入AOF，因为数据更完整)
保存过程：父进程fork一个子进程，以日志形式将所有指令记录下来（读操作不记录），然后将数据只追加不改写到AOF文件，然后替换上次的AOF文件
触发条件：
appendfsync always/everysec/no命令适用场景：对恢复数据完整性要求严格
重写场景：不断追加文件到一个阈值，则会重写aof文件
Redis--发布订阅
#发布者：往Redis某渠道中发消息，所有订阅者都可以接收到
127.0.0.1:6379> PUBLISH huyuqiao "hello,world"
1
#订阅者：订阅Redis中某个渠道channel
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE huyuqiao
subscribe
huyuqiao
1
message
huyuqiao
hello,world
Redis--主从复制(主写从读)
1.Linux配置文件
- daemonize的no改成yes
- port、pidfile、logfile、dbfilename改成对于新redis名
- 如果redis有密码，需要在slave中配置或者在master中去掉密码
#master断了，slaver依然是原来master的slaver。但是slaver断了，master就没有slaver了
>>slaveof no one #关闭slave状态，变成master
>>shutdown #停止redis,其slave状态停止，下次启动变成master，且原来master下的该redis就没有了
redis-server redis80.conf #启动80redis窗口。
kill -s 9 pid #关闭某个进程
2. 复制原理
- 全量复制：slave启动后，发送sync同步命令给master,然后同步master中所有数据
- 增量复制：master写数据后，slave实时得到。
Redis--哨兵模式
#哨兵模式下的日志
8044:X 14 Jun 16:35:06.885 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.
8044:X 14 Jun 16:35:06.885 # Sentinel ID is c0ce22fc8365ff48663b7db710ce8c359529c3d9
8044:X 14 Jun 16:35:06.885 # +monitor master mymaster 127.0.0.1 6379 quorum 1
8044:X 14 Jun 16:35:51.556 # +sdown master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.556 # +odown master mymaster 127.0.0.1 6379 #quorum 1/1
8044:X 14 Jun 16:35:51.556 # +new-epoch 1
8044:X 14 Jun 16:35:51.556 # +try-failover master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.572 # +vote-for-leader c0ce22fc8365ff48663b7db710ce8c359529c3d9 1
8044:X 14 Jun 16:35:51.572 # +elected-leader master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.572 # +failover-state-select-slave master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.624 # +selected-slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.624 * +failover-state-send-slaveof-noone slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.684 * +failover-state-wait-promotion slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.826 # +promoted-slave slave 127.0.0.1:6380 127.0.0.1 6380 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.826 # +failover-state-reconf-slaves master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:51.914 * +slave-reconf-sent slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:52.831 * +slave-reconf-inprog slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:52.831 * +slave-reconf-done slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:52.912 # +failover-end master mymaster 127.0.0.1 6379
8044:X 14 Jun 16:35:52.912 # +switch-master mymaster 127.0.0.1 6379 127.0.0.1 6380
8044:X 14 Jun 16:35:52.912 * +slave slave 127.0.0.1:6381 127.0.0.1 6381 @ mymaster 127.0.0.1 6380
8044:X 14 Jun 16:35:52.912 * +slave slave 127.0.0.1:6379 127.0.0.1 6379 @ mymaster 127.0.0.1 6380
Redis--缓存穿透、击穿、雪崩
- 缓存穿透：缓存和数据库中都没有数据
- 解决方案：1.布隆过滤器 2.存储空对象：数据库没找到后，redis中临时存一个空对象
- 缓存击穿：某个key值过期，来了大量访问
- 解决方案：1.永不过期 2.分布式锁：一个线程获取，其他线程等待
- 缓存雪崩：海量key值过期，来了大量访问
- 解决方案：1.redis高可用：多设置几台redis 2.限流降级：缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的数量 3.数据预热：大量数据加载到缓存中，根据不同访问量来设置不同过期时间