redis|redis 使用笔记
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 redisTemplate() {
RedisTemplate 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 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 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 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 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 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){
HashOperationshash = redisTemplate.opsForHash();
return hash.get(key,hashKey);
}/**
* 列表添加
* @param k
* @param v
*/
public void lPush(String k,Object v){
ListOperations list = redisTemplate.opsForList();
list.rightPush(k,v);
}/**
* 列表获取
* @param k
* @param l
* @param l1
* @return
*/
public List
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: 【redis|redis 使用笔记】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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