Author:Eric
Version:9.0.1
一、引言
1.1 数据库压力过大
由于用户量增大,请求数量也随之增大,数据库压力过大
1.2 数据不同步
多台服务器之间,数据不同步
1.3 传统锁失效
多台服务器之间的锁,已经不存在互斥性了。
由Redis来解决上述的问题 |
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二、Redis介绍
2.1 NoSQL介绍
Redis就是一款NoSQL。
NoSQL -> 非关系型数据库 -> Not Only SQL。
Key-Value:Redis。。。
文档型:ElasticSearch,Solr,Mongodb。。。
面向列:Hbase,Cassandra。。。
图形化:Neo4j。。。
除了关系型数据库都是非关系型数据库。
NoSQL只是一种概念,泛指非关系型数据库,和关系型数据库做一个区分。
2.2 Redis介绍
有一位意大利人,在开发一款LLOOGG的统计页面,因为MySQL的性能不好,自己研发了一款非关系型数据库,并命名为Redis。Salvatore。
Redis(Remote Dictionary Server)即远程字典服务,Redis是由C语言去编写,Redis是一款基于Key-Value的NoSQL,而且Redis是基于内存存储数据的,Redis还提供了多种持久化机制,性能可以达到110000/s读取数据以及81000/s写入数据,Redis还提供了主从,哨兵以及集群的搭建方式,可以更方便的横向扩展以及垂直扩展。
Redis之父 |
---|
三、Redis安装
3.1 安装Redis
Docker-Compose安装
version: '3.1'
services:
redis:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 6379:6379
3.2 使用redis-cli连接Redis
进去Redis容器的内部
docker exec -it 容器id bash
在容器内部,使用redis-cli连接
链接效果 |
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3.3 使用图形化界面连接Redis
傻瓜式安装
RedisDesktopManager |
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四、Redis常用命令
4.1 Redis存储数据的结构
常用的5种数据结构:
- key-string:一个key对应一个值。
- key-hash:一个key对应一个Map。
- key-list:一个key对应一个列表。
- key-set:一个key对应一个集合。
- key-zset:一个key对应一个有序的集合。
另外三种数据结构:
- HyperLogLog:计算近似值的。
- GEO:地理位置。
- BIT:一般存储的也是一个字符串,存储的是一个byte[]。
五种常用的存储数据结构图 |
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key-string:最常用的,一般用于存储一个值。
key-hash:存储一个对象数据的。
key-list:使用list结构实现栈和队列结构。
key-set:交集,差集和并集的操作。
key-zset:排行榜,积分存储等操作。
4.2 string常用命令
string常用操作命令
#1. 添加值
set key value
#2. 取值
get key
#3. 批量操作
mset key value [key value...]
mget key [key...]
#4. 自增命令(自增1)
incr key
#5. 自减命令(自减1)
decr key
#6. 自增或自减指定数量
incrby key increment
decrby key increment
#7. 设置值的同时,指定生存时间(每次向Redis中添加数据时,尽量都设置上生存时间)
setex key second value
#8. 设置值,如果当前key不存在的话(如果这个key存在,什么事都不做,如果这个key不存在,和set命令一样)
setnx key value
#9. 在key对应的value后,追加内容
append key value
#10. 查看value字符串的长度
strlen key
4.3 hash常用命令
hash常用命令
#1. 存储数据
hset key field value
#2. 获取数据
hget key field
#3. 批量操作
hmset key field value [field value ...]
hmget key field [field ...]
#4. 自增(指定自增的值)
hincrby key field increment
#5. 设置值(如果key-field不存在,那么就正常添加,如果存在,什么事都不做)
hsetnx key field value
#6. 检查field是否存在,存在则返回1,不存在则返回0
hexists key field
#7. 删除key对应的field,可以删除多个
hdel key field [field ...]
#8. 获取当前hash结构中的全部field和value
hgetall key
#9. 获取当前hash结构中的全部field
hkeys key
#10. 获取当前hash结构中的全部value
hvals key
#11. 获取当前hash结构中field的数量
hlen key
4.4 list常用命令
list常用命令
#1. 存储数据(从左侧插入数据,从右侧插入数据)
lpush key value [value ...]
rpush key value [value ...]
#2. 存储数据(如果key不存在,什么事都不做,如果key存在,但是不是list结构,什么都不做)
lpushx key value
rpushx key value
#3. 修改数据(在存储数据时,指定好你的索引位置,覆盖之前索引位置的数据,index超出整个列表的长度,也会失败)
lset key index value
#4. 弹栈方式获取数据(左侧弹出数据,从右侧弹出数据)
lpop key
rpop key
#5. 查看指定索引范围的数据(start从0开始,stop输入-1,代表最后一个,-2代表倒数第二个)
lrange key start stop
#6. 查看指定索引位置的数据
lindex key index
#7. 查看整个列表的长度
llen key
#8. 删除列表中的数据(他是删除当前列表中的count个value值,count > 0从左侧向右侧删除,count < 0从右侧向左侧删除,count == 0删除列表中全部的value)
lrem key count value
#9. 保留列表中的数据(保留你指定索引范围内的数据,超过整个索引范围被移除掉)
ltrim key start stop
#10. 将一个列表中最后的一个数据,插入到另外一个列表的头部位置
rpoplpush list1 list2
4.5 set常用命令
set常用命令
#1. 存储数据
sadd key member [member ...]
#2. 查看数据(获取全部数据)
smembers key
#3. 随机获取一个数据(获取的同时,移除数据,count默认为1,代表弹出数据的数量)
spop key [count]
#4. 交集(取多个set集合交集)
sinter set1 set2 ...
#5. 并集(获取全部集合中的数据,重复的数据只会输出一个)
sunion set1 set2 ...
#6. 差集(获取多个集合中不一样的数据,要看哪个集合在前面,则展示的是该集合中不一样的数据)
sdiff set1 set2 ...
# 7. 删除数据
srem key member [member ...]
# 8. 查看当前的set集合中是否包含这个值
sismember key member
4.6 zset的常用命令
zset常用命令
#1. 添加数据(score必须是数值。member不允许重复的。)
zadd key score member [score member ...]
#2. 修改member的分数(如果member是存在于key中的,正常增加分数,如果memeber不存在,这个命令就相当于zadd)
zincrby key increment member
#3. 查看指定的member的分数
zscore key member
#4. 获取zset中数据的数量
zcard key
#5. 根据score的范围查询member数量,小于等于,大于等于
zcount key min max
#6. 删除zset中的成员
zrem key member [member...]
#7. 根据分数从小到大排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrange key start stop [withscores]
#8. 根据分数从大到小排序,获取指定范围内的数据(withscores如果添加这个参数,那么会返回member对应的分数)
zrevrange key start stop [withscores]
#9. 根据分数的范围去查看member(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样,如果不希望等于min或者max的值被查询出来可以采用 ‘(分数’ 相当于 < 但是不等于的方式,最大值和最小值使用+inf和-inf来标识)
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
#10. 根据分数的范围去查看member(withscores代表同时返回score,添加limit,就和MySQL中一样)
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
4.7 key常用命令
key常用命令
#1. 查看Redis中的全部的key(pattern:* ,xxx*,*xxx)
keys pattern
#2. 查看某一个key是否存在(1 - key存在,0 - key不存在)
exists key
#3. 删除key
del key [key ...]
#4. 设置key的生存时间,单位为秒,单位为毫秒,设置还能活多久
expire key second
pexpire key milliseconds
#5. 设置key的生存时间,单位为秒,单位为毫秒,设置能活到什么时间点
expireat key timestamp
pexpireat key milliseconds
#6. 查看key的剩余生存时间,单位为秒,单位为毫秒(-2 - 当前key不存在,-1 - 当前key没有设置生存时间,具体剩余的生存时间)
ttl key
pttl key
#7. 移除key的生存时间(1 - 移除成功,0 - key不存在生存时间,key不存在)
persist key
#8. 选择操作的库
select 0~15
#9. 移动key到另外一个库中
move key db
4.8 库的常用命令
db常用命令
#1. 清空当前所在的数据库
flushdb
#2. 清空全部数据库
flushall
#3. 查看当前数据库中有多少个key
dbsize
#4. 查看最后一次操作数据保存到磁盘的时间,时间戳
lastsave
#5. 实时监控Redis服务接收到的命令
monitor
五、Java连接Redis
5.1 Jedis连接Redis
5.1.1 创建Maven工程
idea创建
5.1.2 导入需要的依赖
<dependencies>
<!-- 1、 Jedis-->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
<!-- 2、 Junit测试-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<!-- 3、 Lombok-->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.16.20</version>
</dependency>
</dependencies>
5.1.3 测试
public class Demo1 {
@Test
public void set(){
//1. 连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//2. 操作Redis - 因为Redis的命令是什么,Jedis的方法就是什么
jedis.set("name","李四");
jedsi.auth("xx")
//3. 释放资源
jedis.close();
}
@Test
public void get(){
//1. 连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//2. 操作Redis - 因为Redis的命令是什么,Jedis的方法就是什么
String value = jedis.get("name");
System.out.println(value);
//3. 释放资源
jedis.close();
}
}
5.2 Jedis存储一个对象到Redis以byte[]的形式
5.2.1 准备一个User实体类
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {
private Integer id;
private String name;
private Date birthday;
}
5.2.2 导入spring-context依赖
<!-- 4. 导入spring-context -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context</artifactId>
<version>5.1.6.RELEASE </version>
</dependency>
5.2.3 创建Demo测试类,编写内容
public class Demo2 {
// 存储对象 - 以byte[]形式存储在Redis中
@Test
public void setByteArray(){
//1. 连接Redis服务
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//------------------------------------------------
//2.1 准备key(String)-value(User)
String key = "user";
User value = new User(1,"张三",new Date());
//2.2 将key和value转换为byte[]
byte[] byteKey = SerializationUtils.serialize(key);
byte[] byteValue = SerializationUtils.serialize(value);
//2.3 将key和value存储到Redis
jedis.set(byteKey,byteValue);
//------------------------------------------------
//3. 释放资源
jedis.close();
}
// 获取对象 - 以byte[]形式在Redis中获取
@Test
public void getByteArray(){
//1. 连接Redis服务
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//------------------------------------------------
//2.1 准备key
String key = "user";
//2.2 将key转换为byte[]
byte[] byteKey = SerializationUtils.serialize(key);
//2.3 jedis去Redis中获取value
byte[] value = jedis.get(byteKey);
//2.4 将value反序列化为User对象
User user = (User) SerializationUtils.deserialize(value);
//2.5 输出
System.out.println("user:" + user);
//------------------------------------------------
//3. 释放资源
jedis.close();
}
}
5.3 Jedis存储一个对象到Redis以String的形式
5.3.1 导入依赖
<!-- 导入fastJSON -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
5.3.2 测试
public class Demo3 {
// 存储对象 - 以String形式存储
@Test
public void setString(){
//1. 连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//2.1 准备key(String)-value(User)
String stringKey = "stringUser";
User value = new User(2,"李四",new Date());
//2.2 使用fastJSON将value转化为json字符串
String stringValue = JSON.toJSONString(value);
//2.3 存储到Redis中
jedis.set(stringKey,stringValue);
//3. 释放资源
jedis.close();
}
// 获取对象 - 以String形式获取
@Test
public void getString(){
//1. 连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("192.168.199.109",6379);
//2.1 准备一个key
String key = "stringUser";
//2.2 去Redis中查询value
String value = jedis.get(key);
//2.3 将value反序列化为User
User user = JSON.parseObject(value, User.class);
//2.4 输出
System.out.println("user:" + user);
//3. 释放资源
jedis.close();
}
}
5.4 Jedis连接池的操作
使用连接池操作Redis,避免频繁创建和销毁链接对象消耗资源
@Test
public void pool2(){
//1. 创建连接池配置信息
GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(100); // 连接池中最大的活跃数
poolConfig.setMaxIdle(10); // 最大空闲数
poolConfig.setMinIdle(5); // 最小空闲数
poolConfig.setMaxWaitMillis(3000); // 当连接池空了之后,多久没获取到Jedis对象,就超时
//2. 创建连接池
JedisPool pool = new JedisPool(poolConfig,"192.168.199.109",6379,5000,"xxx");
//3. 通过连接池获取jedis对象
Jedis jedis = pool.getResource();
//4. 操作
String value = jedis.get("stringUser");
System.out.println("user:" + value);
//5. 释放资源
jedis.close();
}
5.5 Redis的管道(流水线)操作
因为在操作Redis的时候,执行一个命令需要先发送请求到Redis服务器,这个过程需要经历网络的延迟,Redis还需要给客户端一个响应。
如果我需要一次性执行很多个命令,上述的方式效率很低,可以通过Redis的管道,先将命令放到客户端的一个Pipeline中,之后一次性的将全部命令都发送到Redis服务,Redis服务一次性的将全部的返回结果响应给客户端。
操作多次incr命令的执行过程 |
---|
使用管道方式执行命令 |
---|
// Redis管道的操作
@Test
public void pipeline(){
//1. 创建连接池
JedisPool pool = new JedisPool("192.168.199.109",6379);
long l = System.currentTimeMillis();
/*//2. 获取一个连接对象
Jedis jedis = pool.getResource();
//3. 执行incr - 100000次
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.incr("pp");
}
//4. 释放资源
jedis.close();*/
//================================
//2. 获取一个连接对象
Jedis jedis = pool.getResource();
//3. 创建管道
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
//3. 执行incr - 100000次放到管道中
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
pipelined.incr("qq");
}
//4. 执行命令
pipelined.syncAndReturnAll();
//5. 释放资源
jedis.close();
System.out.println(System.currentTimeMillis() - l);
}
六、Redis其他配置及集群
修改yml文件,以方便后期修改Redis配置信息
在docker_redis文件目录下创建一个conf文件夹。再创建一个空的redis.conf文件
/usr/local/redis/redis.conf路径的文件redis容器在运行时不会管它,通过command指定在启动redis服务的同时加载redis.conf这个文件
version: '3.1'
services:
redis:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 6379:6379
volumes:
- ./conf/redis.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
6.1 Redis的AUTH
方式一:通过修改Redis的配置文件,实现Redis的密码校验
# redis.conf
requirepass 密码
三种客户端的连接方式
redis-cli:在输入正常命令之前,先输入auth 密码即可。
图形化界面:在连接Redis的信息中添加上验证的密码。
Jedis客户端:
- jedis.auth(password);
使用JedisPool的方式
// 使用当前有参构造设置密码
public JedisPool(final GenericObjectPoolConfig poolConfig, final String host, int port,int timeout, final String password)
方式二:在不修改redis.conf文件的前提下,在第一次链接Redis时,输入命令:config set requirepass 密码
后续向再次操作Redis时,需要先AUTH做一下校验。注意:如果重启了redis容器,则之前设置的密码就失效了
6.2 Redis的事务
Redis的事务:一次事务操作,该成功的成功,该失败的失败。
先开启事务,执行一系列的命令,但是命令不会立即执行,会被放在一个队列中,如果你执行事务,那么这个队列中的命令全部执行,如果取消了事务,一个队列中的命令全部作废。
- 开启事务:multi
- 输入要执行的命令:被放入到一个队列中
- 执行事务:exec
- 取消事务:discard
Redis的事务想发挥功能,需要配置watch监听机制
在开启事务之前,先通过watch命令去监听一个或多个key,在开启事务之后,如果有其他客户端修改了我监听的key,事务会自动取消。
如果执行了事务,或者取消了事务,watch监听自动消除,一般不需要手动执行unwatch。
redis事务的相关操作 |
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6.3 Redis持久化机制
6.3.1 RDB
RDB是Redis默认的持久化机制
RDB持久化文件,速度比较快,而且存储的是一个二进制的文件,传输起来很方便。
RDB持久化的时机:
save 900 1:在900秒内,有1个key改变了,就执行RDB持久化。
save 300 10:在300秒内,有10个key改变了,就执行RDB持久化。
save 60 10000:在60秒内,有10000个key改变了,就执行RDB持久化。
RDB无法保证数据的绝对安全,会能数据丢失的情况。
redis.conf文件中添加关键的配置项
RDB持久化的时机
save 900 1
save 300 10
save 60 10000开启RDB持久化的压缩
rdbcompression yesRDB文件的名称
dbfilename dump.rdb
redis持久化后,持久化文件默认会放在容器的/data目录下
在docker-compose.yml文件中添加数据卷映射 ./data:/data
version: '3.1'
services:
redis:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 6379:6379
volumes:
- ./conf/redis.conf:/usr/local/redis/redis.conf
- ./data:/data
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
持久化操作
1,进入 redis容器内部,执行set操作
2,执行shutdown save指令,这样会关闭redis服务时会进行持久化操作
3,重启redis容器,如果是没有持久化的情况下,之前set的数据将不存在。而持久化后,redis会读取rdb文件把数据放回到内存中
4,查询之前set的数据是否还存在
6.3.2 AOF
AOF持久化机制默认是关闭的,Redis官方推荐同时开启RDB和AOF持久化,更安全,避免数据丢失。
AOF持久化的速度,相对RDB较慢的,存储的是一个文本文件,到了后期文件会比较大,传输困难。
AOF持久化时机。
appendfsync always:每执行一个写操作,立即持久化到AOF文件中,性能比较低。
appendfsync everysec:每秒执行一次持久化。
appendfsync no:会根据你的操作系统不同,环境的不同,在一定时间内执行一次持久化。AOF相对RDB更安全,推荐同时开启AOF和RDB。
在redis.conf文件中添加如下关键配置项
是否开启aof持久化
appendonly no
aof持久化文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"
appendonly yes
appendfilename "redis.aof"
#appendfsync always
appendfsync everysec
#appendfsync no
进行redis容器内部,执行shutdown nosave后,再查询redis.aof文件
6.3.3 注意事项
同时开启RDB和AOF的注意事项:
如果同时开启了AOF和RDB持久化,那么在Redis宕机重启之后,需要加载一个持久化文件,优先选择AOF文件。
如果先开启了RDB,再次开启AOF,如果RDB执行了持久化,那么RDB文件中的内容会被AOF覆盖掉。这样会导致数据不全,因此建议同时开启AOF和RDB持久化,避免单独使用某一种持久化操作
6.4 Redis的主从架构
单机版 Redis存在读写瓶颈的问题
主从架构 |
---|
指定yml文件
Docker中的host模式指定是容器与主机享受相同的network namespace,在这种情况下,我们访问主机端口就能访问我们的容器。比如说我们运行tomcat容器并且用-- network=host 来指定我们的网络模式为host,这样我们访问本机的8080端口就能访问到我们的tomcat容器。
version: "3.1"
services:
redis1:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis1
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis1.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis2:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis2
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis2.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis3:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis3
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis3.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
# redis1主节点的配置
port 6379
# redis2从节点配置
replicaof 192.168.206.140 6379
port 6380
# redis3从节点配置
replicaof 192.168.206.140 6379
port 6381
主从架构搭建步骤
1,在opt目录下创建一个docker_redis_master_salve文件夹,并创建docker-compose.yml文件,输入配置内容
2,在docker_redis_master_salve文件夹下创建一个conf文件夹
3,在conf文件夹下分别创建redis1.conf,redis2.conf,redis3.conf文件
4,在redis2.conf,redis3.conf文件在分别配置replicaof 192.168.206.140 6379来连接上master主机,并设置相应的端口
5,docker-compose up -d启动容器,如果出现UnixHTTPConnectionPool(host='localhost', port=None): Read timed out. (read timeout=60)的错误,则需要在/etc/profile配置文件中添加如下配置:
export DOCKER_CLIENT_TIMEOUT=120
export COMPOSE_HTTP_TIMEOUT=120
6,通过docker-compose logs -f 查看日志,没问题后进行测试
7,在master主机进行set和get操作,测试是否成功
8,在slave从机测试是否可以获取主机set的数据,再测试slave从机set数据
6.5 哨兵
哨兵可以帮助我们解决主从架构中的单点故障问题
添加哨兵 |
---|
修改了以下docker-compose.yml,为了可以在容器内部使用哨兵的配置
version: "3.1"
services:
redis1:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis1
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis1.conf:/usr/local/redis/redis.conf
- ./conf/sentinel1.conf:/data/sentinel.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis2:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis2
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis2.conf:/usr/local/redis/redis.conf
- ./conf/sentinel2.conf:/data/sentinel.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis3:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis3
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
network_mode: host
volumes:
- ./conf/redis3.conf:/usr/local/redis/redis.conf
- ./conf/sentinel3.conf:/data/sentinel.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
准备哨兵的配置文件,并且在容器内部手动启动哨兵即可
# 哨兵需要后台启动
daemonize yes
# 指定Master节点的ip和端口,要配置对主节点的监控即可,通过向主节点发送info,获取从节点的信息
sentinel monitor master 192.168.206.140 6379 2
# 指定哨兵的端口号
port 26379
# 哨兵每隔多久监听一次redis架构
sentinel down-after-milliseconds master 10000
在Redis容器内部启动sentinel即可
redis-sentinel sentinel.conf
6.6 Redis的集群
Redis集群在保证主从加哨兵的基本功能之外,还能够提升Redis存储数据的能力。
Redis集群架构图 |
---|
在opt目录下创建一个docker_redis_cluster目录,编辑docker-compose.yml文件,内容如下
# docker-compose.yml
version: "3.1"
services:
redis1:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis1
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8001:8001
- 18001:18001
volumes:
- ./conf/redis1.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis2:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis2
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8002:8002
- 18002:18002
volumes:
- ./conf/redis2.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis3:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis3
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8003:8003
- 18003:18003
volumes:
- ./conf/redis3.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis4:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis4
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8004:8004
- 18004:18004
volumes:
- ./conf/redis4.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis5:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis5
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8005:8005
- 18005:18005
volumes:
- ./conf/redis5.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
redis6:
image: daocloud.io/library/redis:5.0.7
restart: always
container_name: redis6
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
ports:
- 8006:8006
- 18006:18006
volumes:
- ./conf/redis6.conf:/usr/local/redis/redis.conf
command: ["redis-server","/usr/local/redis/redis.conf"]
在docker_redis_cluster目录中创建conf文件夹,放入redis1.conf....redis6.conf文件,注意文件内的端口号等要改
# redis.conf
# 指定redis的端口号
port 8001
# 开启Redis集群
cluster-enabled yes
# 每个群集节点都有一个群集配置文件,确保在同一系统上运行的实例没有重叠的集群配置文件名
cluster-config-file nodes-8001.conf
# 集群对外提供访问的ip地址
cluster-announce-ip 192.168.206.138
# 集群节点对外端口
cluster-announce-port 8001
# 集群中实例相互通信的内部总线端口,bus的端口一般是节点端口加上10000
cluster-announce-bus-port 18001
启动了6个Redis的节点。
随便跳转到一个容器内部,使用redis-cli管理集群
redis-cli --cluster create 192.168.206.146:8001 192.168.206.146:8002 192.168.206.146:8003 192.168.206.146:8004 192.168.206.146:8005 192.168.206.146:8006 --cluster-replicas 1
集合分配置主从结果如图
redis集群搭建成功 |
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往redis集群中存数据和取数据
存数据和取数据 |
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6.7 Java连接Redis集群
使用JedisCluster对象连接Redis集群
@Test
public void test(){
// 创建Set<HostAndPort> nodes
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7004));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7005));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.199.109",7006));
// 创建JedisCluster对象
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
// 操作
String value = jedisCluster.get("b");
System.out.println(value);
}
七、Redis常见问题
7.1 key的生存时间到了,Redis会立即删除吗?
不会立即删除。
定期删除:Redis每隔一段时间就去会去查看Redis设置了过期时间的key,会再100ms的间隔中默认查看3个key。
惰性删除:如果当你去查询一个已经过了生存时间的key时,Redis会先查看当前key的生存时间,是否已经到了,直接删除当前key,并且给用户返回一个空值。
7.2 Redis的淘汰机制
在Redis内存已经满的时候,添加了一个新的数据,执行淘汰机制。
volatile-lru:在内存不足时,Redis会再设置过生存时间的key中干掉一个最近最少使用的key。
allkeys-lru:在内存不足时,Redis会再全部的key中干掉一个最近最少使用的key。
volatile-lfu:在内存不足时,Redis会再设置过生存时间的key中干掉一个最近最少频次使用的key。
allkeys-lfu:在内存不足时,Redis会再全部的key中干掉一个最近最少频次使用的key。
volatile-random:在内存不足时,Redis会再设置过生存时间的key中随机干掉一个。
allkeys-random:在内存不足时,Redis会再全部的key中随机干掉一个。
volatile-ttl:在内存不足时,Redis会再设置过生存时间的key中干掉一个剩余生存时间最少的key。
noeviction:(默认)在内存不足时,直接报错。
7.3 缓存的常问题
7.3.1 缓存穿透问题
缓存穿透
缓存穿透 |
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7.3.2 缓存击穿问题
缓存击穿
缓存击穿 |
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7.3.3 缓存雪崩问题
缓存雪崩
缓存雪崩 |
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7.3.4 缓存倾斜问题
缓存倾斜
缓存倾斜 |
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