文章目錄
- 一、爲什麼要使用Redis
- 二、常見緩存方案的對比
- 三、安裝redis
- 四、redis各數據類型的基本命令
- 五、SpringBoot整合Redis
- 六、Redis進階
- 七、主從複製（讀寫分離）
- 八、哨兵模式（sentinel）
- 九、Redis集羣
- 十、Redis緩存穿透與雪崩
- 十一、批量查詢優化
一、爲什麼要使用Redis
1、讀寫的二八原則
大多數場景下用戶的寫操作次數遠遠小於讀操作次數，例如：用戶使用淘寶的時候，絕大部分時間是查詢商品，下單購買的操作頻率相對較低，將頻繁讀取的數據，寫入到reids中，可以減少讀取數據庫的次數，降低數據庫的負載，同時也能加快讀取速度
2、信息的統一管理
當系統部署多個節點的時候，每個節點的緩存數據獨立管理，會導致系統之間的數據出現不一致，交互不及時的情況，使用redis統一對這部分數據進行關聯，可以降低維護代價和通知代價
二、常見緩存方案的對比
| Ehcache | Memcache | Redis | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 優點 | 缺點 | 優點 | 缺點 | 優點 | 缺點 |
| 基於java開發 | 不支持集羣 | key-value存儲 | 無法容災 | 數據結構豐富 | 單線程 （某些時候是優勢） |
| 基於JVM緩存 | 不支持分佈式 | 內存使用率高 | 無法持久化 | 可持久化 | 單核 |
| 簡單、輕巧、方便 | — | 多核、多線程 | — | 主從同步、故障轉移 | — |
三、安裝redis
1、下載redis安裝包、上傳linux服務器
下載地址：https://redis.io/download
2、安裝依賴
yum install gcc-c++
3、解壓安裝包
tar -zxvf redis-5.0.5.tar.gz
4、進入文件夾、編譯並安裝
cd redis-5.0.5
make && make install
5、修改redis的核心配置文件
在redis根目錄下
#打開配置文件進行修改
vim redis.conf
修改配置
#後臺運行
daemonize yes
#工作目錄，一定是個目錄，不是文件(需要自己創建文件夾)
dir /usr/local/redis/working
#可以訪問redis的ip（這裏表示所有ip都可以訪問）
bind 0.0.0.0
#redis的密碼（需要自己添加這個配置項，嚴重的後門）
requirepass 123456
#redis的端口
port 6379
#redis啓動的進程號保存的位置
pidfile /var/run/redis_6379.pid
6、修改redis的啓動腳本
在redis的utils目錄下
#複製到init.d目錄下爲方便開機啓動
cp redis_init_script /etc/init.d/
cd /etc/init.d/
vim edis_init_script
修改配置
#redis的端口（建議在redis.config中修改）
REDISPORT=6379
#指定redis的服務啓動文件
EXEC=/usr/local/bin/redis-server
#指定redis的客戶端啓動文件
CLIEXEC=/usr/local/bin/redis-cli
#redis啓動的進程號保存的位置（建議在redis.config中修改）
PIDFILE=/var/run/redis_${REDISPORT}.pid
#redis默認使用的核心配置文件（redis.config），如果不換核心配置不需要修改
CONF="/usr/local/redis/redis.conf"
如果redis設置了密碼
在腳本中找到如下這句話
$CLIEXEC -p $REDISPORT shutdown
修改成
$CLIEXEC -a 這裏寫密碼 -p $REDISPORT shutdown
修改執行權限
chmod 777 redis_init_script
7、配置開機啓動
添加自啓動腳本，在redis_init_script文件的註釋下，配置前的位置上添加
注意：保留前面的“#”號
#chkonfig: 22345 10 90
#description: Start and Stop redis
保存並退出redis_init_script，配置開機啓動
注意：redis_init_script文件必須存放到/etc/init.d目錄下
chkconfig redis_init_script on
8、運行reids
./redis_init_script start
四、redis各數據類型的基本命令
1、通用的命令
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| auth [password] | 登錄 |
| keys [*key*] | 查詢key列表,查詢所有的key使用 keys * |
| ttl [key] | 查看過期時間 |
| expire [key] [time] | 設置過期時間 |
| select [num] | 切換庫，默認0-15 |
| flushdb | 清空當前庫 |
| flushall | 清空所有庫 |
2、String的命令
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| set [key] [value] | 設置鍵值對（類似java Map的put方法） |
| get [key] | 獲取鍵對應的值 |
| del [key] | 刪除鍵值對 |
| setnx [key] [value] | 當key不存的時候，設置value |
| append [key] [value] | 將值，拼接到原本值的後面 |
| strlen [key] | 查看字符串長度 |
| incr [key] | 累加，自加一（純數字字符串） |
| decr [key] | 累減，自減一（純數字字符串） |
| getrange [key] [start] [end] | 截取值的一段內容 |
| setrange [key] [start] [value] | 替換值中的一段內容 |
| mset [key] [value] [key value …] | 同時設置多個鍵值對 |
| mget [key] [key …] | 同時獲取多個鍵值對 |
| msetnx [key] [value] [key value …] | 當key不存的時候，同時設置多個value |
3、hash的命令
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| hset [key] [field] [value] | 設置hash對象 |
| gset [key] [field] | 獲取指定hash對象的指定屬性值 |
| hmset [key] [field] [value] [field value …] | 同時設置hash對象的多個屬性 |
| hmget [key] [field] [field …] | 同時獲取hash對象的多個屬性 |
| hgetall [key] | 獲取hash對象裏面所有的屬性和值 |
| hlen [key] | 獲取hash對象裏屬性的個數 |
| hkeys [key] | 獲取hash對象裏屬性名 |
| hvak [key] | 獲取hash對象裏屬性值 |
| hexists [key] [field] | 判斷某個屬性是否存在 |
| hdel [key] [field] | 刪除指定屬性 |
4、list的命令
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| lpush [key] [vlaue] [value …] | 設置list對象，將值存到list的左邊 |
| rpush [key] [vlaue] [value …] | 設置list對象，將值存到list的右邊 |
| lrange [key] [start] [end] | 獲取指定list的某個區間裏面的對象 |
| lpop [key] | 彈出列表最左側的值 |
| rpop [key] | 彈出列表最右側的值 |
| llen [key] | 獲取list裏面的元素個數 |
| lindex [key] [index] | 獲取list中指定下標的值 |
| lset [key] [index] [value] | 修改指定下標的元素 |
| linsert [key] [before | after] [value] [newVlaue] |
| lrem [key] [count] [value] | 刪除幾個指定值的元素 |
5、set的命令
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| sadd [key] [vlaue] [value …] | 添加不重複的值 |
| smembers [key] | 查看set裏面的所有值 |
| scard [key] | 查看set裏面值的個數 |
| sismember [key] [value] | 查看值是否存在 |
| spop [key] | 彈出第一個元素 |
| spop [key] [num] | 彈出前幾個元素 |
| srandmember [key] [count] | 從set裏面隨機獲取幾個對象 |
| smove [oldkey] [newkey] [value] | 將oldkey裏面的value元素移到newkey中 |
| sdiff [key1] [key2] | 獲取兩set的差集，key1中有但key2中沒有的 |
| sunion [key1] [key2] | 獲取兩set的並集 |
| sinter [key1] [key2] | 獲取兩set的交集 |
6、zset的命令（有序set）
| 命令 | 註釋 |
|---|---|
| zadd [key] [score] [value] [score value …] | 設置member和對應的分數 |
| zrange [key] [start] [end] | 查看set中的內容 |
| zrank [key] [value] | 獲取元素對應的下標 |
| zscore [key] [value] | 獲取元素對應的分數 |
| zcard [key] | 統計元素個數 |
| zcount [key] [score1] [score2] | 統計指定分數的個數 |
| zrangebyscore [key] [score1] [score2] | 查詢指定分數之間的member(包含分數1 分數2) |
| zrangebyscore [key] [score1] [score2] limit [start] [end] | 查詢指定分數之間的member(包含分數1 分數2)，做分頁 |
| zrem [zset] [value] | 刪除指定元素 |
五、SpringBoot整合Redis
1、添加redis依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2、修改配置文件
spring:
redis:
#使用redis的庫
database: 0
#連接地址
host: 127.0.0.1
#連接端口
post: 6379
#密碼
password: 123456
3、編寫代碼
這裏以一個Controller爲例
@RestController
@RequestMapping("/redis")
public class RedisController{
//注入模板
@Autowired
private RedisTemplate redis;
//也可以使用StringRedisTemplate
@GetMapping("/set")
public Object set(String key,String value){
redis.opsForValue.set(key,value);
return "OK";
}
@GetMapping("/get")
public String get(String key){
return (String)redis.opsForValue.get(key);
}
}
六、Redis進階
1、訂閱和發佈
準備2個客戶端，1臺爲發佈，1臺爲訂閱（這兩個客戶端要連接同一個redis）
注意：這裏只是演示，實際使用的時候，我們應當選擇專業的MQ
(1)進行訂閱
打開一個redis客戶端，用於訂閱
#訂閱一個叫food的頻道，food只是一個標識，可以填寫任意的字符串
subscribe food
#通配符訂閱，這樣所有的以chat爲標識的消息，都會被訂閱
psubscribe chat*
執行命令之後，客戶端會處於一個阻塞的監聽狀態
(2)進行發佈
打開一個redis客戶端，用於發佈
#向訂閱了food頻道的客戶端發送一個漢堡
publish food burger
2、持久化
redis的數據是存在內存中的，如果突然斷電我們的數據就會就是，使用持久化讓數據保存在硬盤上
(1)RDB
每個一段時間，進行對redis數據進行快照，是一種全量的持久化
優勢：
- 可以靈活的配置備份的時間，每個幾小時或者幾天備一份一次都可以
- 會備份成單獨的一個文件，文件名稱也可以進行自定義，這意味着他的還原和移動更加方便
- 可以很容易的進行容災，以遠程的方式傳輸到文件服務中進行備份
- 恢復速度相比AOF更加快速
缺點：
- 如果在備份的過程中，出現爲錯誤，最後一次備份的數據就會丟失
- 在備份的時候，是通一個子進程進行備份的，在數據量較大的時候對會服務器產生壓力
- 他是一個間隔時間的備份，所以不是實施的對數據進行備份
配置RDB備份
打開核心配置文件（redis.conf）,找到SNAPSHOTTING的區域
#保存規則，如果發生了一次key的變化，那麼900秒之後就會備份一次
save 900 1
#如果發生了十次key的變化，那麼300秒之後就會備份一次
save 300 10
#如果發生了一萬次key的變化，那麼60秒之後就會備份一次
save 60 10000
#默認保存的名稱
dbfilename dump.rdb
#保存的位置
dir /usr/local/redis/working
(2)AOF
以日誌的方式存在，地方進行寫操作的時候就會觸發AOF
優勢：
- 可以使得redis，更加持久健壯
- 使用日誌的形式追加，如果磁盤滿了 或者其他原因出現問，可以很簡單的進行修復
- 可以進行重寫，減少日誌的大小
- 包含所有的寫操作，可以記錄下所有的信息
缺點：
- 日誌文件相對較大
- 在超高併發的時候會影響機器的io性能
- AOF不會根據之前的老舊數據進行重構
配置AOF備份
打開核心配置文件（redis.conf）,找到APPEND ONLY MODE的區域
#開啓AOF
appendonly yes
#備份文件名稱
appendfilename "appendonly.aof"
#同步策略
#一共有三種 always（每次寫操作），everysec（每秒），no（關閉）
appendfsync always
#重寫日誌的時候是否將新的操作同步到日誌中，建議用no
no-appendfsync-on-rewrite no
#重寫日誌的觸發添加
#當文件大小超過上次文件備份之後大小的100%後，觸發
auto-aof-rewrite-percentage 100
#當文件小於指定大小時，不觸重寫操作
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
恢復的時候上一次誤刪除的數據，只需要刪除AOF日誌中的最後一條命令，然後重啓就可以了
3、內存清理策略
在redis中如果key設置了過期時間，並且key已經過期，此時已經無法查詢value了，但是這個數據依舊會被保留在內存中，這是因爲redis的內存清理策略造成的
(1)定時刪除（主動）
定時隨機的檢查的key，如果過期則清理刪除。
在redis.conf中修改
每秒隨機抽取10個key進行檢查
hz 10
(2)惰性刪除（被動）
當客戶端請求一個已經過期的key的時候，那麼redis會檢查這個key是否過期，如果過期了，則刪除，然後返回一個nil。這種策略對cpu比較友好，不會有太多的損耗，但是內存佔用會比較高
4、內存佔滿的清理策略
在redis.conf中添加
#當redis的內存超過這個值的時候會真正釋放掉redis中的某些鍵值對（單位：bytes）
maxmemory 4096
#內存滿載的清理策略 默認爲noeviction
maxmemory_policy noeviction
noeviction：舊緩存永不過期，新緩存設置不了，返回錯誤
allkeys-lru：清除最少用的舊緩存，然後保存新的緩存（推薦使用）
allkeys-random：在所有的緩存中隨機刪除（不推薦）
volatile-lru：在那些設置了expire過期時間的緩存中，清除最少用的舊緩存，然後保存新的緩存
volatile-random：在那些設置了expire過期時間的緩存中，隨機刪除緩存
volatile-ttl：在那些設置了expire過期時間的緩存中，刪除即將過期的
七、主從複製（讀寫分離）
準備3臺裝有redis的機器，1臺作爲master，2臺作爲slave
1、查看redis當前的狀態
進入redis-cli，登錄後輸入
info replication
顯示以下數據
#這臺機器爲master
role:master
#連接的從機個數
connected_slaves:0
master_replid:505dd5ab28e221e8fdff546a1ebbfb4219147693
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
2、將兩臺機器修改爲從機
主機是不需要修改的，我們只需要核心配置文件（redis.conf）將其設置爲從機並且連接到主機上就可以了
(1)打開配置文件找到REPLICATION區域
vim redis.conf
/REPLICATION
(2)配置連接的主機地址
在模塊的任意位置（實際上在配置文件的任意位置上都可以），添加配置
#連接master的地址和端口 replicaof <masterip> <masterport>
replicaof 192.168.85.200 6379
# #連接master的密碼 masterauth <master-password>
masterauth 123456
找下面的配置並修改
#從機的數據設置爲只讀
replica-read-only yes
(3)重啓redis
重啓之後當前的這個redis就會變成從節點連接上master，並且同步master的數據，如果master上有數據且數據量較大，可能會有點慢
(4)再次查看redis的狀態
進入redis-cli，登錄後輸入
info replication
顯示以下數據
#這裏已經變從節點了
role:slave
#連接的主機地址
master_host:192.168.85.200
#連接的主機端口
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:7
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:252
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:82067392216d7336830be1a9e27ad0a6a188bb2a
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:252
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:252
(5)另外一臺機器也同樣配置
redis的從節點不宜太多，不然可能會佔用過多的網絡帶寬和性能
一般有三種配法
1、1主1從
2、1主2從（現在的公司一般都使用這個）
3、在1主2從的基礎上給從節點再增加從節點
(6)測試
在主節點上添加數據，查看兩個從節點上數據是否同步
3、無磁盤化複製（試用功能）
在配置好從機之後，重啓redis，從機會到master上覆制數據文件，實際上就是master提供一個RDB給從機進行下載，是下載到在硬盤上的，如果數據量較大，且是內網環境的時候，普通的磁盤可能會限制傳輸速度。此時我們就需要同到無磁盤戶複製，讓redis將這個過程從硬盤上移到內存上
(1)打開核心配置文件修改參數
#啓動無磁盤化複製
repl-diskless-sync yes
#等待時間 單位秒
repl-diskless-sync-delay 5
八、哨兵模式（sentinel）
1、什麼是哨兵
redis在主從分離的模式下，如果master發生了宕機，redis自己是不會像其他的中間件一樣自動的推選出新的master的，這是就需要哨兵進程的幫助。
哨兵(Sentinel)是用於監控Redis集羣中Master狀態的工具，是 Redis 高可用解決方案，哨兵可以監視一個或者多個redis master服務，以及這些master服務的所有從服務；當某個master服務宕機後，會把這個master下的某個從服務升級爲master來替代已宕機的master繼續工作。
2、配置哨兵
在redis的根目錄下找到sentinel.conf,修改其配置
有些配置是需要自己添加或者去掉註解的
#這個配置和redis.conf是一樣，綁定的ip
bind 127.0.0.1
#是否啓動保護模式，如果啓動了保護模式那麼只有綁定的ip才能操作redis
protected-mode no
#端口號
port 26379
#是否後臺運行
daemonize yes
#哨兵進程的保存文件
pidfile /var/run/redis-sentinel.pid
#哨兵的日誌
logfile /usr/local/redis/sentinel/redis-sentinel.log
#工作路徑
dir /tmp
#連接master的配置
#sentinel moitor <master的別名> <master的地址> <master端口> <故障轉移觸發的哨兵數量>
#master的別名：只能使用A-z，0-9，“.-_”這些字符
#故障轉移觸發的哨兵數量：例如部署了5個哨兵對這個master進行監控，當有2個哨兵發現master沒有響應的時候，開始進行故障轉移
sentinel monitor master-200 192.168.85.200 6479 2
#master登錄密碼
sentinel auth-pass master-200 123456
# master被sentinel認定爲失效的間隔時間
sentinel down-after-milliseconds master-200 30000
#剩餘的slaves重新和新的master做同步的並行個數
sentinel parallel-syncs master-200 1
# 主備切換的超時時間，哨兵要去做故障轉移，這個時候哨兵也是一個進程，如果他沒有去執行，超過這個時間後，會由其他的哨兵來處理
sentinel failover-timeout master-200 180000
3、啓動哨兵
之前配置了日誌文件位置的話 需要創建對應的文件夾
redis-sentinel sentinel.conf
4、一些其他細節
- 多個哨兵監控同一個主節點的時候，會自動變成集羣
- 哨兵節點至少3個或者奇數個，故障轉移觸發的哨兵數量一定是一半+1個，這樣避免哨兵的主觀判斷
- 哨兵最好分佈在不同的服務器節點上
- 一組哨兵最好只監聽一組主從
- 當主節點宕機後，哨兵會在從節點中推選一個做爲主節點
- 當之前的主節點重新上線後，會以從節點的身份加入集羣
5、原Master恢復後不同步問題
如果你仔細的操作個上面的配置，會發現原來的Master恢復成Slave後，狀態爲master_link_status:down，實際上是因爲我們沒有配置它的masterauth屬性，所以只需要修改redis.conf中的masterauth爲對應的密碼即可，這裏爲123456。
(1)一般master數據無法同步給slave的方案檢查爲如下：
- 網絡通信問題，要保證互相ping通，內網互通。
- 關閉防火牆，對應的端口開發（虛擬機中建議永久關閉防火牆，雲服務器的話需要保證內網互通）。
- 統一所有的密碼，不要漏了某個節點沒有設置。
6、哨兵信息檢查
在redis-cli中可以使用命令讓哨兵查看各節點的信息
# 查看master節點信息
sentinel master <masterName>
# 查看slaves節點信息
sentinel slaves <masterName>
# 查看哨兵節點信息
sentinel sentinels <masterName>
7、SpringBoot整合哨兵
(1)配置SpringBoot
原先spring整合單機單節的配置
spring:
redis:
database: 1
host: 192.168.85.200
port: 6379
password: 123456
將配置修改成哨兵的模式
spring:
redis:
database: 1
password: 123456
sentinel:
#master的別名
master: master-200
#所有的哨兵節點
nodes: 192.158.85.200:26379,192.158.85.201:26379,192.158.85.202:26379
(2)爲什麼需要通過哨兵模式進行連接
- 當主節點宕機之後，如果使用原先的單節點連接的方法，就無法在使用redis
- 原先的配置並沒有做到讀寫分離，還是單節的讀寫，從節點壓根沒有使用上
8、哨兵模式的缺點
在主從複製的基礎上，哨兵引入了主節點的自動故障轉移，進一步提高了Redis的高可用性；但是哨兵的缺陷同樣很明顯：哨兵無法對從節點進行自動故障轉移，在讀寫分離場景下，從節點故障會導致讀服務不可用，需要我們對從節點做額外的監控、切換操作。
此外，哨兵仍然沒有解決寫操作無法負載均衡、及存儲能力受到單機限制的問題；這些問題的解決需要使用集羣。
九、Redis集羣
1、Redis-Cluster 集羣
主從複製以及哨兵，他們可以提高讀的併發，但是單個master容量有限，數據達到一定程度會有瓶頸，這個時候可以通過水平擴展爲多master-slave成爲集羣。支持海量數據，實現高可用與高併發。哨兵模式其實也是一種集羣，他能夠提高讀請求的併發，但是容錯方面可能會有一些問題，比如master同步數據給slave的時候，這其實是異步複製，這個時候master掛了，那麼slave上的數據就沒有master新，數據同步需要時間的，1-2秒的數據會丟失。master恢復並轉換成slave後，新數據則丟失。
特點
- 每個節點知道彼此之間的關係，也會知道自己的角色，當然他們也會知道自己存在與一個集羣環境中，他們彼此之間可以交互和通信，比如ping pong。那麼這些關係都會保存到某個配置文件中，每個節點都有，這個我們在搭建的時候會做配置的。
- 客戶端要和集羣建立連接的話，只需要和其中一個建立關係就行。
- 某個節點掛了，也是通過超過半數的節點來進行的檢測，客觀下線後主從切換，和我們之前在哨兵模式中提到的是一個道理。
- Redis中存在很多的插槽，又可以稱之爲槽節點，用於存儲數據
集羣容錯
構建Redis集羣，需要至少3個節點作爲master，以此組成一個高可用的集羣，此外每個master都需要配備一個slave，所以整個集羣需要6個節點，這也是最經典的Redis集羣，也可以稱之爲三主三從，容錯性更佳。所以在搭建的時候需要有6臺虛擬機。請各自準備6臺虛擬機，可以通過克隆去構建，使用單實例的Redis 去克隆即可，如果之前配置了主從或是哨兵建議刪除 。
2、配置三主三從集羣
這裏演示是新版本的集羣搭建，老版本需要使用redis-trib.rb這裏不做演示，使用機器的配置如下
| 主從一 | 主從二 | 主從三 | |
|---|---|---|---|
| 主節點 | 192.168.85.200 | 192.168.85.201 | 192.168.85.202 |
| 從節點 | 192.168.85.203 | 192.168.85.204 | 192.168.85.205 |
(1)修改集羣配置文件（這裏的配置是所有的節點都要設置的）
配置前保證redis是關閉的
在redis的核心配置文件（redis.conf）裏面找到REDIS CLUSTER區域
#啓動Redis-Cluster 集羣
cluster-enabled yes
#每個節點的配置文件
#這裏保存着對應節點的配置信息，和其他節點的對應關係
#這是redis自己進行管理的，不需要我們進行干預，只需要打開原本的註釋就行了
cluster-config-file nodes-6379.conf
#節點超時的時間 （單位：秒）
cluster-node-timeout 5000
#開啓AOF持久化模式
appendonly yes
如果配置出現問題，可以刪除掉原先的AOF持久化文件，但是要注意文件刪除，持久化的數據也就消失了
(2)使用redis-cli配置集羣
進入redis目錄裏的src文件夾
每一個節點之間使用空格分開
redis-cli -a 密碼 --cluster create 192.168.85.200:6379 192.168.85.201:6379 192.168.85.202:6379 192.168.85.203:6379 192.168.85.204:6379 192.168.85.205:6379 --cluster-replicas 1
執行後，會打印出集羣配置信息，如果沒有問題就輸入yes，回車
(3)檢測集羣信息
redis-cli --cluster check 192.168.85..200:6380
(4)連接集羣中的某個節點
redis-cli -c -a 密碼 -h 節點ip -p 節點端口
#連接後，查看當前節點信息
cluster info
#查看所有節點信息
cluster nodes
3、slots槽節點
當我們查詢集羣信息的時候，可以看到這麼一段話
[OK] All 16384 slots covered
這裏的意思就是 一共有16384個槽節點，那麼什麼是槽節點
(1)slot是怎麼分配的
[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-hOQnhwV1-1577677344717)(en-resource://database/2525:1)]
這裏可以看到3個master是平分了所有槽節點，而從節點是沒有槽節點的
(2)slot是怎麼存儲數據的
當來了一條數據，redis就會對數據的key進行計算 "hash(key)%槽數量 "這樣就可以算出一個對應的slot，經過計算所有值相同的數據都會被完整的保存在這個slot中。如果在200的機器上查詢keys * 是查看不到其他slot裏的數據，但是get [key]是會自動切換節點查詢到的
當然存入主節點的時候，同時會複製一份到對應的從節點上，當主節點宕機後，從節點就會接替主節點的位置。
4、SpringBoot整合Redis-Cluster集羣
spring:
redis:
password: 123456
cluster:
#所有的節點，nodes後面是不換行的，頁面上顯示的有問題
nodes: 192.158.85.200:6379,192.158.85.201:6379,192.158.85.202:6379,192.158.85.203:6379,192.158.85.204:6379,192.158.85.205:6379
十、Redis緩存穿透與雪崩
1、緩存穿透的解決方案
(1)什麼是緩存穿透
緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由於緩存是不命中時需要從數據庫查詢，查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，造成緩存穿透。
(2)緩存穿透解決方案
緩存空對象. 將 null 變成一個值.
可以採用一個簡單粗暴的方法，如果一個查詢返回的數據爲空（不管是數據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
緩存空對象會有兩個問題：
第一，空值做了緩存，意味着緩存層中存了更多的鍵，需要更多的內存空間 ( 如果是攻擊，問題更嚴重 )，比較有效的方法是針對這類數據設置一個較短的過期時間，讓其自動剔除。
第二，緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，可能會對業務有一定影響。例如過期時間設置爲5分鐘，如果此時存儲層添加了這個數據，那此段時間就會出現緩存層和存儲層數據的不一致，此時可以利用消息系統或者其他方式清除掉緩存層中的空對象。
布隆過濾
對所有可能查詢的參數以hash形式存儲，在控制層先進行校驗，不符合則丟棄。還有最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。
布隆過濾器的問題：
- 當數據從數據庫和redis中刪除的時候，無法從布隆過濾器中無法刪除的
- 誤判率，由於布隆過濾器的本身的運行機制，會導致，對於某些key 在默寫情況下出現誤判，把一個不存在的值，判斷成存在
2、布隆過濾器
布隆過濾器的原理是，當一個元素被加入集合時，通過K個散列函數將這個元素映射成一個位數組中的K個點，把它們置爲1。檢索時，我們只要看看這些點是不是都是1就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點有任何一個0，則被檢元素一定不在；如果都是1，則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想。
bloom filter之所以能做到在時間和空間上的效率比較高，是因爲犧牲了判斷的準確率、刪除的便利性
- 存在誤判，可能要查到的元素並沒有在容器中，但是hash之後得到的k個位置上值都是1。如果bloom filter中存儲的是黑名單，那麼可以通過建立一個白名單來存儲可能會誤判的元素。
- 刪除困難。一個放入容器的元素映射到bit數組的k個位置上是1，刪除的時候不能簡單的直接置爲0，可能會影響其他元素的判斷。可以採用Counting Bloom Filter
3、緩存雪崩與預防
(1)什麼是緩存雪崩
緩存擊穿
緩存擊穿是指緩存中沒有但數據庫中有的數據（一般是緩存時間到期），這時由於併發用戶特別多，同時讀緩存沒讀到數據，又同時去數據庫去取數據，引起數據庫壓力瞬間增大，造成過大壓力
緩存雪崩
緩存雪崩是指緩存中數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓力過大甚至down機。和緩存擊穿不同的是，緩存擊穿指併發查同一條數據，緩存雪崩是不同數據都過期了，很多數據都查不到從而查數據庫
(2)解決方案
緩存擊穿
- 設置熱點數據永遠不過期
- 加互斥鎖
緩存雪崩
- 緩存數據的過期時間設置隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生。
- 如果緩存數據庫是分佈式部署，將熱點數據均勻分佈在不同搞得緩存數據庫中。
- 設置熱點數據永遠不過期。
- 多緩存結合（使用Redis做分佈式緩存，memcache做單節點緩存）
- 使用第三方Redis 例如：阿里雲和騰訊雲
十一、批量查詢優化
1、MultiGet(速度快，開銷小)
對於需要一次性獲取多個key的value時，例如下面代碼
public Object getAlot(String... keys){
List<String> resutl = new ArrayList<>();
for(String k:keys){
resutl.add(redisOperator.get(k));
}
return resutl;
}
修改成使用MultiGet，對應的就是mget命令
public Object getAlot(String... keys){
List<String> keysList = Arrays.asList(keys);
return redisTemplate.opsForValue().multGet(keys);
}
2、pipeline（更加靈活）
每次對redis發起請求，都需要創建相互的鏈接，這樣就有額外的開銷，使用pipeline建立管道，進行優化
public List<Object> getAlot(String... keys){
List<Object> resutl = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<String>() {
@Override
public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccess{
StringRedisConnection src = (StringRedisConnection)connection;
for(String k:keys){
src.get(k);
}
return null;
}
});
return resutl;
}