Redis 安装及使用记录
安装，简要介绍下windows环境安装，
linux安装见另一篇文章:https://www.jianshu.com/p/90baf26491f1
1、下载，解压到目录，然后到安装目录的路径运行 redis-server.exe redis.windows.conf。如后续不想一直输入安装路径可在环境量中配置路径，
2、启动客户端：redis-server.exe，然后可使用，但这种方法不可关闭客户端窗口（关闭及退出），
3、可在控制台redis-server.exe --service-start启动服务，就不用一直开着redis客户端窗口（但这样启动时需关闭原来的窗口，要不会端口冲突）
4、确定启动后，登录到redis。 命令：redis-cli.exe -h ip -p port -a password（若无设置密码可不用密码），登录成功！
5、相应操作。（各种命令可根据所需功能百度）
使用：
1、代码中直接使用（如使用java代码）：
①引入reis所需jar包（百度）；
②Jedis jedis = new Jedis（"localhost"）,localhost为所连接redis ip地址
③且Jedis类构造方法较多，有：
new Jedis("host","port"),
new Jedis("host","port","timeout")等 个根据需要选用
然后使用 Jedis 操作缓存
2、Spring配置Redis，使用RedisTemplate（常用）
①配置application.yml中配置redis参数
spring:
redis:
# 是否开启redis缓存 true开启 false关闭
open: false
database: 0
host: 127.0.0.1
port: 6379
# 密码（默认为空）
password: 123456321
# 连接超时时长（毫秒）
timeout: 6000ms
jedis:
pool:
max-active: 1000
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
max-wait: -1ms
# 连接池中的最大空闲连接
max-idle: 10
# 连接池中的最小空闲连接
min-idle: 5
②RedisConfig注入template
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisConnectionFactory factory;
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
return redisTemplate;
}
③使用RedisTemplate封装操作redis方法类，RedisClient
@Service
public class RedisClient {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 写入缓存
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 写入缓存设置时效时间
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
/**
* 批量删除对应的value
* @param keys
*/
public void remove(final String... keys) {
for (String key : keys) {
remove(key);
}
}
/**
* 批量删除key
* @param pattern
*/
public void removePattern(final String pattern) {
Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern);
if (keys.size() > 0)
redisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 删除对应的value
* @param key
*/
public void remove(final String key) {
if (exists(key)) {
redisTemplate.delete(key);
}
}
/**
* 判断缓存中是否有对应的value
* @param key
* @return
*/
public boolean exists(final String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 读取缓存
* @param key
* @return
*/
public Object get(final String key) {
Object result = null;
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
result = operations.get(key);
return result;
}
/**
* 哈希 添加
* @param key
* @param hashKey
* @param value
*/
public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value){
HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
hash.put(key,hashKey,value);
}
/**
* 哈希获取数据
* @param key
* @param hashKey
* @return
*/
public Object hmGet(String key, Object hashKey){
HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
return hash.get(key,hashKey);
}
/**
* 列表添加
* @param k
* @param v
*/
public void lPush(String k,Object v){
ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
list.rightPush(k,v);
}
/**
* 列表获取
* @param k
* @param l
* @param l1
* @return
*/
public List<Object> lRange(String k, long l, long l1){
ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
return list.range(k,l,l1);
}
/**
* 集合添加
* @param key
* @param value
*/
public void add(String key,Object value){
SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
set.add(key,value);
}
/**
* 集合获取
* @param key
* @return
*/
public Set<Object> setMembers(String key){
SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
return set.members(key);
}
/**
* 有序集合添加
* @param key
* @param value
* @param scoure
*/
public void zAdd(String key,Object value,double scoure){
ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
zset.add(key,value,scoure);
}
/**
* 有序集合获取
* @param key
* @param scoure
* @param scoure1
* @return
*/
public Set<Object> rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){
ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1);
}
}
④ 使用RedisClient操作redis.
redis常见问题及解决方案
缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
1、缓存穿透：
缓存使用正常逻辑，先充缓存中拿去数据，拿取不到则查询数据库，然后设置进缓存。但如果数据库也没有改数据，则不会储存到缓存，如果此时受到恶意攻击，连续多次的使用该key值，则会一直访问数据库，导致数据库压力巨大或者崩掉。
解决方案：
即使改key值对应的数据在数据不存在，也存入空值，遇到攻击时会直接根据缓冲中所村空值返回结果。但这个值过期时间要相对较小。如30秒。
2、缓存雪崩：
可简单理解为一台或多台缓存服务器宕机。导致大量缓存不可用
解决方案：集群
3、缓存击穿：
一般缓存在储存时会设置过期时间，如果大量数据在同一时间段设置进缓存，则这些数据也会在同一段时间过期，那么此时会大量访问数据库，造成数据库压力。
解决方案：
针对不同数据设置不同的过期时间，避免缓存同时失效后集中访问数据库。还有就是一部分商品属于特别“爆款”数据，在缓存失效瞬间大量访问数据库，严重将导致数据库崩掉。此类数据很少，一般不予考虑，若真存在，可将缓存设置成永不过期，有更新进行手动更新
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