Redis入门(二)

发布日期：2022-03-04 11:48:22 浏览次数：3 分类：技术文章

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第四章 Redis配置文件介绍

redis.conf文件。

4.1 Units单位

配置大小单位，开头定义了一些基本的度量单位，只支持bytes，不支持bit。对大小写不敏感。

4.2 INCLUDES包含

类似jsp中的includes，多实例的情况可以把公用的配置文件提取出来。

4.3 NETWORK网络相关配置

4.3.1 bind和protected-mode

bind指的是绑定部署redis服务机器的网卡ip，比如一台机器对外暴露了多个ip，ip1、ip2、ip3，通过ip1，ip2，ip3都可以访问这台机器，也就是通过ip1，ip2，ip3都可以连接到redis服务，但是设置了bind参数后，比如bind=ip1，此时只能通过ip1访问redis服务，ip2，ip3不行，虽然ip2，ip3可以访问部署redis的机器，但是却不能访问此机器上的redis服务。

默认情况bind=127.0.0.1，表示只能接受本机的访问请求。

不写的情况下，无限制接受任何ip地址的访问。生产环境肯定需要写应用服务器的地址，服务器是需要远程访问的，因此需要将其注释掉。

如果开启了protected-mode(本机访问保护模式)，那么在没有设定bind ip且没有设密码的情况下，Redis只允许接受本机的相应。因此还需要把protected-mode设置为no。

4.3.2 Port

端口号，默认6379。

4.3.3 tcp-backlog

设置tcp的backlog，backlog是一个连接队列。

backlog队列总和 = 未完成三次握手队列 + 已经完成三次握手队列

在高并发的情况下需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。

注意Linux内核会将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值（128），所以需要确认增大/proc/sys/net/core/somaxconn和/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog（128）两个值来达到想要的效果。

4.3.5 timeout

一个空闲的客户端维持多少秒会关闭。0表示关闭该功能，即永不关闭。

4.3.6 tcp-keepalive

对访问客户端的一种心跳检测，每隔n秒检测一次。单位为秒，如果设置为0，则不会进行keepalive检测，建议设置成60。

4.4 GENERAL通用

4.4.1 daemonize

是否为后台进程，设置为yes。守护进程，后台启动。

4.4.2 pidfile

存放pid文件的位置，每个实例会产生一个不同的pid文件。

4.4.3 loglevel

指定日志级别，Redis总共支持四个级别：

①debug

②verbose

③notice(默认)

④warning

四个级别根据使用阶段来选择，生产环境选择notice或者warning。

4.4.4 logfile

日志文件名称。

4.4.5 databases

设定数据库的数量，默认为16。默认使用的数据库为0。可以使用select <dbid>命令在连接上指定数据库id。

4.5 SECURITY安全

4.5.1 requirepass

参考：

访问密码的查看、设置和取消。

注意：在命令行中设置密码，只是临时的，重启过redis服务器，密码就还原了。要想永久设置，还是需要在配置文件中进行设置。

4.6 CLIENTS

4.6.1 maxclients

设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。

默认情况下为10000个客户端。

如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出"max number of clients"以作回应。

4.7 MEMORY MANAGEMENT

4.7.1 maxmemory

建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机。

设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指导。

如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了"不允许移除"，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等；但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。

如果你的redis是主redis(说明你的redis有从redis)，那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

4.7.2 maxmemory-policy

volatile-lru：使用LRU(最近最少使用算法)移除key，只对设置了过期时间的键。

allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key。

volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键。

allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key。

volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key。

noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息。

4.7.3 maxmemory-samples

设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。

一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

第五章 Redis的发布和订阅

5.1 什么是发布和订阅

Redis发布/订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者pub发送消息，订阅者sub接收消息。

Redis客户端可以订阅任意数量的频道。

5.2 Redis的发布和订阅

客户端可以订阅频道如下图：

当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端：

5.3 发布订阅命令行实现

1.打开一个客户端订阅channel1：

2.打开另一个客户端，给channel发布消息hell：其中返回的1是订阅者数量。

3.打开第一个客户端可以看到发生的消息：

注意：发布的消息没有持久化，如果再订阅的客户端收不到hello，只能受到订阅后发布的消息。

第六章 Redis新数据类型

6.1 Bitmaps

6.1.1 简介

现代计算机用二进制(位)作为信息的基础单位，1个字节等于8位，例如"abc"字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，"abc"分别对应的ASCII码分别是97、98、99，对应的二进制分别是01100001、01100010和01100011，如下图：

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个数据类型可以实现对位的操作：

①Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符

串的位进行操作。

②Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。

可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标

在Bitmaps中叫做偏移量。

6.1.2 命令

1.setbit <key> <offset> <value>：设置Bitmaps中某个偏移量的值(0或1)。offset偏移量从0开始。

注意：在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，

可能会造成Redis的阻塞。

2.getbit <key> <offset>：获取Bitmaps中某个偏移量的值。

3.bitcount <key> [start end]：统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量。

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额

外的start或end参数，可以让计数只在特定的位上进行。start和end参数的设置，都可以使用负

数值：比如-1表示最后一个位，而-2表示倒数第二个位，start、end是指bit组的字节的下标

数(起始和结束字节数)，二者皆包含。

注意：setbit设置或清除的时bit(位)位置，二bitcount计算是byte(字节)位置。

4.bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]：bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and(交集)、or(并集)、not(非)、xor(异或)操作并将结果保存在destkey中。

6.2 HyperLogLog

6.2.1 简介

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV(PageView页面访问量),可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV(UniqueVisitor，独立访客)、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？

这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

①数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数。

②使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理。

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集

是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？

Redis推出了HyperLogLog。

HyperLogLog是用来做基数统计的算法，HyperLogLog的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。在Redis里面，每个HyperLogLog键只需要花费12 KB内存，就可以计算接近2^64个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。但是，因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以HyperLogLog不能像集合那样，返回输入的各个元素。

6.2.2 命令

1.pfadd <key> < element> [element ...]：添加指定元素到HyperLogLog中。将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

2.pfcount <key> [key ...]：计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL。比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的HLL合并计算即可。

3.pfmerge <destkey> <sourcekey> [sourcekey ...]：将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得。

6.3 Geospatial

6.3.1 简介

Redis 3.2中增加了对GEO类型的支持。GEO(Geographic)，地理信息的缩写。该类型就是元素的二维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置、查询、范围查询、距离查询、经纬度Hash等常见操作。

6.3.2 命令

1.geoadd <key> < longitude> <latitude> <member> [longitude latitude member...]：添加地理位置(经度，纬度，名称)。

南北两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

有效的经度从-180度到180度。有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

2.geopos <key> <member> [member...]：获得指定地区的坐标值。

3.geodist <key> <member1> <member2> [m|km|ft|mi ]：获取两个位置之间的直线距离。

m 表示单位为米[默认值]。

km 表示单位为千米。

mi 表示单位为英里。

ft 表示单位为英尺。

4.georadius <key> < longitude> <latitude> radius m|km|ft|mi：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素。

第七章 Jedis测试

7.1 Jedis的依赖

<dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
</dependency>

7.2 Jedis的测试程序

package com.xxy.jedis;import redis.clients.jedis.Jedis;public class JedisDemo1 {    public static void main(String[] args) {        //创建Jedis对象        //IP地址，端口号        Jedis jedis = new Jedis("192.168.128.100",6379);        jedis.auth("******");//输入redis登录密码        //测试        String value = jedis.ping();        System.out.println(value);    }}

如果连不通，解决方法：

1.查看redis.conf中是否把bind 127.0.0.1注释掉，是否把protected-mode设置为no。

2.禁用Linux的防火墙：

7.3 数据类型的相关操作示例

7.3.1 关于key的操作

jedis.set("k1", "v1");jedis.set("k2", "v2");jedis.set("k3", "v3");Set
   
     keys = jedis.keys("*");System.out.println(keys.size());for (String key : keys) {System.out.println(key);}System.out.println(jedis.exists("k1"));System.out.println(jedis.ttl("k1"));                System.out.println(jedis.get("k1"));

7.3.2 关于String的操作

jedis.mset("str1","v1","str2","v2","str3","v3");System.out.println(jedis.mget("str1","str2","str3"));

7.3.3 关于List的操作

List
   
     list = jedis.lrange("mylist",0,-1);for (String element : list) {System.out.println(element);}

7.3.4 关于Set的操作

jedis.sadd("orders", "order01");jedis.sadd("orders", "order02");jedis.sadd("orders", "order03");jedis.sadd("orders", "order04");Set
   
     smembers = jedis.smembers("orders");for (String order : smembers) {    System.out.println(order);}jedis.srem("orders", "order02");

7.3.5 关于Hash的操作

jedis.hset("hash1","userName","lisi");System.out.println(jedis.hget("hash1","userName"));Map
   
     map = new HashMap
    
     ();map.put("telphone","13810169999");map.put("address","atguigu");map.put("email","abc@163.com");jedis.hmset("hash2",map);List
     
       result = jedis.hmget("hash2", "telphone","email");for (String element : result) {    System.out.println(element);}

7.3.6 关于ZSet的操作

jedis.zadd("zset01", 100d, "z3");jedis.zadd("zset01", 90d, "l4");jedis.zadd("zset01", 80d, "w5");jedis.zadd("zset01", 70d, "z6"); Set
   
     zrange = jedis.zrange("zset01", 0, -1);for (String e : zrange) {System.out.println(e);}

7.4 Jedis简单实例

7.4.1 完成一个手机验证码功能

要求：

1.输入手机号，点击发送后随机生成6位数字码，2分钟内有效。

2.输入验证码，点击验证，返回成功或失败。

3.每个手机号每天只能输入3次。

生成6位数验证码的代码：

public static String getCode() {    Random random = new Random();    StringBuilder code = new StringBuilder();    for (int i = 0;i < 6;i++) {        int rand = random.nextInt(10);        code.append(rand);    }    return code.toString();}

每个手机每天只能发送三次，把验证码放到redis中，设置过期时间：

public static void verifyCode(String phone) {    //连接redis    Jedis jedis = new Jedis("192.168.128.100",6379);    jedis.auth("neymarXLS980910.");    //拼接key    //手机发送次数key    String countKey = "VerifyCode" + phone + ":count";    //验证码key    String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";    //每个手机每天只能发送三次    String count = jedis.get(countKey);    if (count == null) {        //说明没有发送过，第一次发送        //设置发送次数为1        //过期时间为1天        jedis.setex(countKey,24 * 60 * 60,"1");    } else if (Integer.parseInt(count) <= 2) {//说明还没有发送3次        jedis.incr(countKey);//更新次数，加1    } else {//当天发送次数达到了3次        //不能再发送了        System.out.println("今天发送次数已经达到上限3次，不能再发送了");        jedis.close();//不能再发送了，关闭连接        return;//次数达到3次，就不能再发了，后面的验证码操作不执行    }    //发送验证码放到redis中    String vcode = getCode();    jedis.setex(codeKey,120,vcode);//有效时间两分钟    jedis.close();}

验证码校验：

public static void getRedisCode(String phone,String code) {    //连接redis    Jedis jedis = new Jedis("192.168.128.100",6379);    jedis.auth("neymarXLS980910.");        String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";    String redisCode = jedis.get(codeKey);    //判断    if (redisCode.equals(code)) {        System.out.println("成功");    } else {        System.out.println("失败");    }}

PS：根据尚硅谷课程整理，如有侵权，联系删除

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