1. Redis五种基本的数据结构
字符串（strings)
这是最简单Redis类型。如果你只用这种类型，Redis就像一个可以持久化的memcached服务器.key,value就是字符串.
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set mykey maskwang get mykey //设置多个值 mset a 10 b 20 c 30 //设置5秒的过期 expire key 5
列表(Redis Lists)
一个列表结构可以有序的存储多个字符串，多个字符串是可以重复的。
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> rpush mylist A(integer) 1> rpush mylist B(integer) 2> lpush mylist first(integer) 3 //顺序取列表中每个值> lrange mylist 0 -11) "first" 2) "A" 3) "B"
集合(set)
Redis的集合和列表都可以存储多个字符串，不同之处在于，列表可以存储多个相同的字符串，而集合则通过散列表保证自己存储的每个字符串都是各不相同的。
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> sadd myset 1 2 3(integer) 3> smembers myset1. 3 2. 1 3. 2
散列（hash)
Redis的散列可以存储多个键值对之间的映射。
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> hmset user:1000 username maskwang birthyear 1994 verified 1OK> hget user:1000 username"maskwang"> hget user:1000 birthyear"1993"> hgetall user:10001) "username" 2) "maskwang" 3) "birthyear" 4) "1994" 5) "verified" 6) "1"
有序集合（zset)
有序集合和散列一样，都用于存储键值对：有序集合的键成为成员（member),每个成员都是各不相同的；而有序集合的值称为分值（score),分值必须是浮点数。有序集合是Redis里面唯一一个既可以根据成员访问元素，又可以根据分值的排列顺序来访问元素的结构。
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> zadd student 1994 "maskwang"(integer) 1> zadd student 1987 "tom"(integer 1)> zadd student 1999 "bob"(integer) 1> zadd student 1949 "mary"(integer) 1 //遍历zset,元素则按分值大小从小到大显示。> zrange hackers 0 -11) "mary" 2) "tom" 3) "maskwang" 4) "bob"
2. Redis持久化
Redis是内存数据库，它把数据存储在内存中，这样在加快读取速度的同时也对数据安全性产生了新的问题，即当redis所在服务器发生宕机后，redis数据库里的所有数据将会全部丢失。Redis提供了两种持久化方式，分别是RDB和AOF。
持久化之全量写入：RDB
RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程.类似于savepoint.
如果要启用RDB，需要在在redis.conf配置如下。
//900秒内有1次写入，则会触发BGSAVE命令，执行RDB持久化 save 900 1 save 300 10 save 60 10000 dbfilename "dump.rdb" #持久化文件名称 dir "./" #持久化数据文件存放的路径
RDB的优点
（1）RDB是一个紧凑的单一文件，它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份。
（2）RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.
（3）与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些.
RDB的缺点
（1）如果你希望在redis意外停止工作（例如电源中断）的情况下丢失的数据最少的话，那么RDB不适合你.会丢失两次备份之间这段时间内数据的新增，删除，以及变化。
（2）RDB 需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求.如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下,这种情况会持续1秒。（这个过程的原理是一个CopyOnWrite机制，将原来的数据复制到一个新的空间进行修改，读写分离的思想）
fork()用于创建一个进程，所创建的进程复制父进程的代码段/数据段/BSS段/堆/栈等所有用户空间信息；在内核中操作系统重新为其申请了一个PCB，并使用父进程的PCB进行初始化；
持久化之增量写入：AOF
与RDB的保存整个redis数据库状态不同，AOF是通过保存对redis服务端的写命令（如set、sadd、rpush）来记录数据库状态的，即保存你对redis数据库的写操作.
如果要启用AOF，需要在在redis.conf配置如下。
dir "./" #AOF文件存放目录 3 appendonly yes #开启AOF持久化，默认关闭 4 appendfilename "appendonly.aof" #AOF文件名称（默认） 5 appendfsync no #AOF持久化策略 6 auto-aof-rewrite-percentage 100 #触发AOF文件重写的条件（默认） 7 auto-aof-rewrite-min-size 64mb #触发AOF文件重写的条件（默认）
AOF 优点
（1）默认的fsync策略是1秒，一旦出现故障，你最多丢失1秒的数据.(这个策略可以配置）
（2）Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。
（3）AOF 文件有序地保存了Redis执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析也很轻松。
AOF 缺点
（1）对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
（2）根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间。
3. Redis事务
事务提供了一种“将多个命令打包， 然后一次性、按顺序地执行”的机制， 并且事务在执行的期间不会主动中断 —— 服务器在执行完事务中的所有命令之后， 才会继续处理其他客户端的其他命令，通常如下。
> MULTIOK> SET book-name "Mastering C++ in 21 days"QUEUED> GET book-nameQUEUED> SADD tag "C++" "Programming" "Mastering Series"QUEUED> SMEMBERS tagQUEUED> EXEC1) OK 2) "Mastering C++ in 21 days" 3) (integer) 3 4) 1) "Mastering Series" 2) "C++" 3) "Programming"
一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：
开始事务
这个命令唯一做的就是， 将客户端的 REDIS_MULTI 选项打开， 让客户端从非事务状态切换到事务状态。
image.png
命令入队
命令执行过程如下：
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当客户端处于非事务状态下时， 所有发送给服务器端的命令都会立即被服务器执行。
> SET msg "maskwang"OK> GET msg"maskwang"
但是， 当客户端进入事务状态之后， 服务器在收到来自客户端的命令时， 不会立即执行命令， 而是将这些命令全部放进一个事务队列里， 然后返回 QUEUED ， 表示命令已入队：
> MULTIOK> SET msg "maskwang"QUEUED> GET msgQUEUED
事务队列是一个数组， 每个数组项是都包含三个属性：
要执行的命令（cmd）,命令的参数（argv）,参数的个数（argc）。
执行事务
（1）如果客户端正处于事务状态， 那么当 EXEC 命令执行时， 服务器根据客户端所保存的事务队列， 以先进先出（FIFO）的方式执行事务队列中的命令。
（2）执行事务中的命令所得的结果会以 FIFO 的顺序保存到一个回复队列中。
（3）当事务队列里的所有命令被执行完之后，EXEC 命令会将回复队列作为自己的执行结果返回给客户端， 客户端从事务状态返回到非事务状态， 至此， 事务执行完毕。
需要注意的地方：
除了 EXEC 之外， 服务器在客户端处于事务状态时， 不加入到事务队列而直接执行的另外三个命令是 DISCARD 、 MULTI 和 WATCH 。
带 WATCH 的事务
WATCH 命令用于在事务开始之前监视任意数量的键： 当调用 EXEC 命令执行事务时， 如果任意一个被监视的键已经被其他客户端修改了， 那么整个事务不再执行， 直接返回失败。
redis> WATCH nameOK> MULTIOK> SET name maskQUEUED> EXEC(nil)
带 WATCH 的事务是以乐观锁的形式执行的，也就是说先执行，再判断所监控的键有没有变化，是一种CAS的思想。
DISCARD
DISCARD命令用于取消一个事务， 它清空客户端的整个事务队列， 然后将客户端从事务状态调整回非事务状态， 最后返回字符串 OK 给客户端， 说明事务已被取消。
Redis发布订阅
Redis 通过 PUBLISH、 SUBSCRIBE等命令实现了订阅与发布模式， 这个功能提供两种信息机制， 分别是订阅/发布到频道和订阅/发布到模式。这个功能和消息队列类似于rabbitmq,rocketmq等消息队列的用处一样。由于Redis在这方面的性能表现不及专门的消息队列好，但是在小规模下，依然有应用的场景。
频道的订阅和发布
Redis的SUBSCRIBE命令可以让客户端订阅任意数量的频道， 每当有新信息发送到被订阅的频道时， 信息就会被发送给所有订阅指定频道的客户端。
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当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：
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原理：通过一个pubsub_channels的字典来实现的，字典的键为频道，与每个频道对应的值为一个链表，对应着订阅了某频道的客户端。
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模式的订阅与信息发送
当使用 PUBLISH命令发送信息到某个频道时， 不仅所有订阅该频道的客户端会收到信息， 如果有某个/某些模式和这个频道匹配的话， 那么所有订阅这个/这些频道的客户端也同样会收到信息。
下图展示了一个带有频道和模式的例子， 其中 tweet.shop.* 模式匹配了 tweet.shop.kindle 频道和 tweet.shop.ipad 频道， 并且有不同的客户端分别订阅它们三个：
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当有信息发送到 tweet.shop.kindle 频道时， 信息除了发送给 clientX 和 clientY 之外， 还会发送给订阅 tweet.shop.* 模式的 client123 和 client256 。模式的订阅与发布的实现原理和频道的相似，只不过是现在字典key是一个模式，利用正则表达式匹配客户端而已。
Redis实现分布式锁
分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁，实现redis锁需要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
互斥性：在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
无死锁：即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
容错性：只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。
解锁和加锁必须是同一个对象：加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
网上的实现：https://yq.aliyun.com/articles/307547?utm_content=m_37928
官方推荐的实现Redisson实现：https://redisson.org/
Redis实现Session共享
在tomcat等web容器中，Session是保存在本机内存中。如果我们对tomcat做集群，不可避免要涉及到Session同步的问题，必须保证同一个集群中的tomcat的Session是共享的，因此如何让Session在不同的节点之间共享就成为关键之一。通常来说有Session sticky，redis保存Session等方式。
这里采用的是Spring Session+Redis简单实现的，把Session存储在Redis里面。
pom文件
<!-- spring 引入 session 信息存储到redis里的依赖包 --> <dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> </dependency>
application.properties里面配置如下
# session的存储方式的类型配置spring.session.store-type=redis# session 存活时间server.session.timeout=300
配置完之后，就可以跟平常一样获取Session。
HttpSession httpSession = request.getSession();
SpringSession实现会话共享的关键代码是通过SessionRepositoryFilter这个过滤器拦截每个每个请求，通过 Filter 将使用我们上文的SessionRepositoryRequestWrapper封装HttpServletRequest 请求,之后每次获取Session,都是通过 SessionRepositoryRequestWrapper来获取。如果Redis存在，则Redis里面获取，否则生成新的，放入到Redis里面。
protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException {
request.setAttribute(SESSION_REPOSITORY_ATTR, this.sessionRepository);
SessionRepositoryFilter<S>.SessionRepositoryRequestWrapper wrappedRequest = new SessionRepositoryFilter.SessionRepositoryRequestWrapper(request, response, this.servletContext);
SessionRepositoryFilter<S>.SessionRepositoryResponseWrapper wrappedResponse = new SessionRepositoryFilter.SessionRepositoryResponseWrapper(wrappedRequest, response);
HttpServletRequest strategyRequest = this.httpSessionStrategy.wrapRequest(wrappedRequest, wrappedResponse);
HttpServletResponse strategyResponse = this.httpSessionStrategy.wrapResponse(wrappedRequest, wrappedResponse); try {
filterChain.doFilter(strategyRequest, strategyResponse);
} finally {
wrappedRequest.commitSession();
}
}
作者：maskwang520
链接：https://www.jianshu.com/p/d94dbc47c9be
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