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 lRange(String k, long l, long l1){ ListOperations 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 set = redisTemplate.opsForSet(); set.add(key,value); }/** * 集合获取 * @param key * @return */ public Set setMembers(String key){ SetOperations 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 zset = redisTemplate.opsForZSet(); zset.add(key,value,scoure); }/** * 有序集合获取 * @param key * @param scoure * @param scoure1 * @return */ public Set rangeByScore(String key,double scoure,double scoure1){ ZSetOperations 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: 【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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