redis安装与介绍

时间  2019-11-29
标签 redis 安装 介绍 栏目 Redis 繁體版
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安装

　　通常推荐次新版的最后一个发行版。https://redis.io/downloadhtml

先安装gcc，java

yum install gccpython

tar xzf redis-3.2.3.tar.gz  git

cd redis-3.2.3github

makeredis

若是报zmalloc.h:50:31: 错误：jemalloc/jemalloc.h，则使用make MALLOC=libc算法

make installspring

或者指定安装目录：make PREFIX=/usr/local/redis install数据库

cp redis.conf /etc/后端

一般安装redis后必作的第一件事是更改配置文件，让redis默认以守护进程的模式启动并设置密码：

vi /etc/redis.conf

将daemonize从no改成yes

requirepass aStrongStringPassword

proctect yes  # 禁止远程无密码访问

其余生产须要注意的重要配置参见redis配置注意事项。

启动redis

# redis-server /etc/redis.conf

[root@localhost redis-3.2.4]# ps axu | grep redis
root 9711 0.0 0.0 136920 7556 ? Ssl 01:46 0:00 redis-server 127.0.0.1:6379
root 9715 0.0 0.0 112648 976 pts/0 S+ 01:46 0:00 grep --color=auto redis
[root@localhost redis-3.2.4]# redis-cli
127.0.0.1:6379> exit

查看redis总体状况

127.0.0.1:6379> client list
id=2 addr=127.0.0.1:38654 fd=5 name= age=197 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client
127.0.0.1:6379> info
# Server
redis_version:3.2.8
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:8ffb5d8f8beeb710
redis_mode:standalone
os:Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.7
process_id:18542
run_id:99f248a3c2cf7e0435489308dab0e4465262c592
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:420
uptime_in_days:0
hz:10
lru_clock:13231573
executable:/root/redis-server
config_file:/etc/redis.conf

# Clients
connected_clients:1
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0

# Memory
used_memory:823008
used_memory_human:803.72K
used_memory_rss:7794688
used_memory_rss_human:7.43M
used_memory_peak:823008
used_memory_peak_human:803.72K
total_system_memory:16726306816
total_system_memory_human:15.58G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
mem_fragmentation_ratio:9.47
mem_allocator:jemalloc-4.0.3

# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:0
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1489626161
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:-1
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok

# Stats
total_connections_received:1
total_commands_processed:4
instantaneous_ops_per_sec:0
total_net_input_bytes:134
total_net_output_bytes:6028863
instantaneous_input_kbps:0.00
instantaneous_output_kbps:0.00
rejected_connections:0
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:0
migrate_cached_sockets:0

# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_repl_offset:0
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

# CPU
used_cpu_sys:0.29
used_cpu_user:0.21
used_cpu_sys_children:0.00
used_cpu_user_children:0.00

# Cluster
cluster_enabled:0

# Keyspace
db0:keys=2,expires=0,avg_ttl=0
127.0.0.1:6379>

中止

#使用客户端
redis-cli shutdown #由于Redis能够妥善处理SIGTERM信号，因此直接kill -9也是能够的 kill -9 PID

redis命令参考，建议整理过的，顺便参考官方的：http://redisdoc.com/

http://www.tuicool.com/articles/aQbQ3u

链接远程redis服务器

通常使用三方GUI，如zooinspector。

C:\Users\admin>cd /d d:\GMP\redis64-2.8.19

d:\GMP\redis64-2.8.19>redis-cli -h 192.168.230.128 -p 6379 -a "123456"
192.168.230.128:6379> set from-remote-key from-remote-value
OK
192.168.230.128:6379> keys *
1) "from-remote-key"
192.168.230.128:6379> get from-remote-key
"from-remote-value"
192.168.230.128:6379>

java客户端，官方推荐使用jedis。spring boot 2.x开始，推荐lettuce。还有一个基于redis的java分布式锁实现redisson。

redis命令参考：http://www.redis.net.cn/tutorial/3501.html

性能测试

[ta5service_2_oracle@ta5host bin]$ ./redis-benchmark -t set -q -P 3 -n 10000000
SET: 195415.55 requests per second

50个并发请求，10000个请求，检测Redis性能：

# redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 50 -n 10000

监控读写

redis-cli -h xx -p yy monitor

Redis监控工具 

慢日志

　　redis slowlog只保存在内存中，所以slowlog的效率很高，彻底不用担忧会影响到redis的性能。慢查询日志有两个参数：

  • slowlog-log-slower-than: 单位微秒，指定redis执行命令的最大时间，超过将记录到慢查询日志中, 不能是负值。若是须要记录每条命令，设置为0就能够了。
  • slowlog-max-len: 设置慢查询日志存储长度，若是达到最大值，最老的那日志将被清除掉。

　　这两个参数能够直接写到配置文件里面永久生效，也能够直接使用config set [参数名] [值]的方式临时修改：

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000

CONFIG SET slowlog-max-len 10000

　　使用slowlog get命令，能够获取到全部的慢查询记录，也能够指定获取最后若干数量的记录。例如：

　　slowlog get 100 #获取最后100条记录

　　返回的每一个慢查询实体，都由6个字段组成，若是是4.0以前的版本只有前面4个字段。含义分别为：每一个慢查询惟一标识（每一个慢查询实体的ID都是惟一的，并且不会被从新设置，只会在redis重启后才会被重置）；处理完命令后的，Unix 时间戳；执行命令所须要的时间，单位微秒；命令的参数列表，是个数组类型；发起请求的客户端IP和端口；客户端的名称（经过client setname client1 设置的客户端的名称）。

　　除此以外，还能够查看当前慢查询日志长度：

　　SLOWLOG LEN

　　清空慢查询日志内容：

　　SLOWLOG RESET

GUI监控工具

　　https://github.com/nkrode/RedisLive，用python写的。

高可用及spring boot集成

　　redis各类高可用搭建及与spring boot的集成参见搭建高可用redis集群/sentinel及spring boot实现集群配置。

redis特性总结参考（核心实现原理参见redis核心机制深刻解析）：

1，Redis
  • 丰富的数据结构（5种，它们能够解决不一样场景的问题，有点相似recipe）
    • 字符串（String）
      • Redis字符串能包含任意类型的数据
      • 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容
      • 利用INCR命令簇（INCR, DECR, INCRBY）来把字符串看成原子计数器使用
      • 使用APPEND命令在字符串后添加内容
    • 列表（Linked List，而非数组实现）
      • Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序
      • 你能够添加一个元素到列表的头部（左边：LPUSH）或者尾部（右边：RPUSH）
      • 一个列表最多能够包含2^32-1个元素（4294967295，每一个表超过40亿个元素）
      • 在社交网络中创建一个时间线模型，使用LPUSH去添加新的元素到用户时间线中，使用LRANGE去检索一些最近插入的条目
      • 你能够同时使用LPUSH和LTRIM去建立一个永远不会超过指定元素数目的列表并同时记住最后的N个元素
      • 列表能够用来看成消息传递的基元（primitive），例如，众所周知的用来建立后台任务的Resque Ruby库
    • 集合（Set）
      • Redis集合是一个无序的，不容许相同成员存在的字符串合集（Uniq操做，获取某段时间全部数据排重值）
      • 支持一些服务端的命令从现有的集合出发去进行集合运算，如合并（并集：union）,求交(交集：intersection)，差集, 找出不一样元素的操做（共同好友、二度好友）
      • 用集合跟踪一个独特的事。想要知道全部访问某个博客文章的独立IP？只要每次都用SADD来处理一个页面访问。那么你能够确定重复的IP是不会插入的（ 利用惟一性，能够统计访问网站的全部独立IP）
      • Redis集合能很好的表示关系。你能够建立一个tagging系统，而后用集合来表明单个tag。接下来你能够用SADD命令把全部拥有tag的对象的全部ID添加进集合，这样来表示这个特定的tag。若是你想要同时有3个不一样tag的全部对象的全部ID，那么你须要使用SINTER
      • 使用SPOP或者SRANDMEMBER命令随机地获取元素
    • 哈希（Hashes）
      • Redis Hashes是字符串字段和字符串值之间的映射
      • 尽管Hashes主要用来表示对象，但它们也可以存储许多元素
    • HyperLogLog
      • 　　非精确统计。
    • 有序集合（Sorted Sets、zset，java的优先级队列或TreeMap）
      • Redis有序集合和Redis集合相似，是不包含相同字符串的合集
      • 每一个有序集合的成员都关联着一个评分，这个评分用于把有序集合中的成员按最低分到最高分排列（排行榜应用，取TOP N操做）
      • 使用有序集合，你能够很是快地（O(log(N))）完成添加，删除和更新元素的操做
      • 元素是在插入时就排好序的，因此很快地经过评分(score)或者位次(position)得到一个范围的元素（须要精准设定过时时间的应用）
      • 轻易地访问任何你须要的东西: 有序的元素，快速的存在性测试，快速访问集合中间元素
      • 在一个巨型在线游戏中创建一个排行榜，每当有新的记录产生时，使用ZADD 来更新它。你能够用ZRANGE轻松地获取排名靠前的用户， 你也能够提供一个用户名，而后用ZRANK获取他在排行榜中的名次。 同时使用ZRANK和ZRANGE你能够得到与指定用户有相同分数的用户名单。 全部这些操做都很是迅速
      • 有序集合一般用来索引存储在Redis中的数据。 例如：若是你有不少的hash来表示用户，那么你可使用一个有序集合，这个集合的年龄字段用来看成评分，用户ID看成值。用ZRANGEBYSCORE能够简单快速地检索到给定年龄段的全部用户
  • 复制（Replication, Redis复制很简单易用，它经过配置容许slave Redis Servers或者Master Servers的复制品）
    • 一个Master能够有多个Slaves
    • Slaves能经过接口其余slave的连接，除了能够接受同一个master下面slaves的连接之外，还能够接受同一个结构图中的其余slaves的连接
    • redis复制是在master段是非阻塞的，这就意味着master在同一个或多个slave端执行同步的时候还能够接受查询
    • 复制在slave端也是非阻塞的，假设你在redis.conf中配置redis这个功能，当slave在执行的新的同步时，它仍能够用旧的数据信息来提供查询，不然，你能够配置当redis slaves去master失去联系是，slave会给发送一个客户端错误
    • 为了有多个slaves能够作只读查询，复制能够重复2次，甚至屡次，具备可扩展性（例如：slaves对话与重复的排序操做，有多份数据冗余就相对简单了）
    • 他能够利用复制去避免在master端保存数据，只要对master端redis.conf进行配置，就能够避免保存（全部的保存操做），而后经过slave的连接，来实时的保存在slave端
  • LRU过时处理（Eviction）
    • EVAL 和 EVALSHA 命令是从 Redis 2.6.0 版本（3.2引入了lua debugger，提升lua开发效率）开始的，使用内置的 Lua （很是轻巧，主要用于C和C++主程序环境）解释器，能够对 Lua 脚本进行求值
    • Redis 使用单个 Lua 解释器去运行全部脚本，而且， Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行： 当某个脚本正在运行的时候，不会有其余脚本或 Redis 命令被执行。 这和使用MULTI / EXEC 包围的事务很相似。 在其余别的客户端看来，脚本的效果(effect)要么是不可见的(not visible)，要么就是已完成的(already completed)
    • LRU过时处理（Eviction）
      • Redis容许为每个key设置不一样的过时时间，当它们到期时将自动从服务器上删除（EXPIRE）
  • 事务
    • MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务的基础
    • 事务是一个单独的隔离操做：事务中的全部命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程当中，不会被其余客户端发送来的命令请求所打断
    • 事务中的命令要么所有被执行，要么所有都不执行，EXEC 命令负责触发并执行事务中的全部命令  
    • Redis 的 Transactions 提供的并不是严格的 ACID 的事务
    • Transactions 仍是提供了基本的命令打包执行的功能： 能够保证一连串的命令是顺序在一块儿执行的，中间有会有其它客户端命令插进来执行
    • Redis 还提供了一个 Watch 功能，你能够对一个 key 进行 Watch，而后再执行 Transactions，在这过程当中，若是这个 Watched 的值进行了修改，那么这个 Transactions 会发现并拒绝执行
  • 数据持久化
    • RDB
      • 特色
        • RDB持久化方式可以在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
      • 优势
        • RDB是一个很是紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,很是适用于数据集的备份
        • RDB是一个紧凑的单一文件, 很是适用于灾难恢复
        • RDB在保存RDB文件时父进程惟一须要作的就是fork出一个子进程,接下来的工做所有由子进程来作，父进程不须要再作其余IO操做，因此RDB持久化方式能够最大化redis的性能
        • 与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些
      • 缺点
        • 若是你但愿在redis意外中止工做（例如电源中断）的状况下丢失的数据最少的话，那么RDB不适合，Redis要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工做
        • RDB 须要常常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的过程是很是耗时的,可能会致使Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求.若是数据集巨大而且CPU性能不是很好的状况下,这种状况会持续1秒,AOF也须要fork,可是你能够调节重写日志文件的频率来提升数据集的耐久度
    • AOF
      • 特色
        • AOF持久化方式记录每次对服务器写的操做
        • redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,由于在一般状况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整
      • 优势
        • 使用AOF 会让你的Redis更加耐久: 你可使用不一样的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync
        • AOF文件是一个只进行追加的日志文件,因此不须要写入seek
        • Redis 能够在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写
        • AOF 文件有序地保存了对数据库执行的全部写入操做， 这些写入操做以 Redis 协议的格式保存， 所以 AOF 文件的内容很是容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也很是简单
      • 缺点
        • 对于相同的数据集来讲，AOF 文件的体积一般要大于 RDB 文件的体积
        • 根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB
    • 选择
      • 同时使用两种持久化功能
  • 分布式
    • Redis Cluster （Redis 3版本）
    • Keepalived
      • 当Master挂了后，VIP漂移到Slave；Slave 上keepalived 通知redis 执行：slaveof no one ,开始提供业务
      • 当Master起来后，VIP 地址不变，Master的keepalived 通知redis 执行slaveof slave IP host ，开始做为从同步数据
      • 依次类推
    • Twemproxy
      • 快、轻量级、减小后端Cache Server链接数、易配置、支持ketama、modula、random、经常使用hash 分片算法
      • 对于客户端而言，redis集群是透明的，客户端简单，遍于动态扩容
      • Proxy为单点、处理一致性hash时，集群节点可用性检测不存在脑裂问题
      • 高性能，CPU密集型，而redis节点集群多CPU资源冗余，可部署在redis节点集群上，不须要额外设备
  • 高可用（HA）
    • Redis Sentinel（redis自带的集群管理工具 ）
      • 监控（Monitoring）： Redis Sentinel实时监控主服务器和从服务器运行状态
      • 提醒（Notification）：当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Redis Sentinel 能够向系统管理员发送通知， 也能够经过 API 向其余程序发送通知
      • 自动故障转移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工做时，Redis Sentinel 能够将一个从服务器升级为主服务器， 并对其余从服务器进行配置，让它们使用新的主服务器。当应用程序链接到 Redis 服务器时， Redis Sentinel会告之新的主服务器地址和端口
    • 单M-S结构
      • 单M-S结构特色是在Master服务器中配置Master Redis（Redis-1M）和Master Sentinel（Sentinel-1M）
      • Slave服务器中配置Slave Redis（Redis-1S）和Slave Sentinel（Sentinel-1S）
      • 其中 Master Redis能够提供读写服务，可是Slave Redis只能提供只读服务。所以，在业务压力比较大的状况下，能够选择将只读业务放在Slave Redis中进行
    • 双M-S结构
      • 双M-S结构的特色是在每台服务器上配置一个Master Redis，同时部署一个Slave Redis。由两个Redis Sentinel同时对4个Redis进行监控。两个Master Redis能够同时对应用程序提供读写服务，即使其中一个服务器出现故障，另外一个服务器也能够同时运行两个Master Redis提供读写服务
      • 缺点是两个Master redis之间没法实现数据共享，不适合存在大量用户数据关联的应用使用
    • 单M-S结构和双M-S结构比较
      • 单M-S结构适用于不一样用户数据存在关联，但应用能够实现读写分离的业务模式。Master主要提供写操做，Slave主要提供读操做，充分利用硬件资源
      • 双（多）M-S结构适用于用户间不存在或者存在较少的数据关联的业务模式，读写效率是单M-S的两（多）倍，但要求故障时单台服务器可以承担两个Mater Redis的资源需求
  • 发布/订阅（Pub/Sub）仅提供标准MQ的广播功能，不支持分区特性，不提供持久化功能。
  • 监控：Redis-Monitor
    • 历史redis运行查询：CPU、内存、命中率、请求量、主从切换等
    • 实时监控曲线
2，数据类型Redis使用场景
  • String
    •  计数器应用
  • List
    • 取最新N个数据的操做
    • 消息队列
    • 删除与过滤
    • 实时分析正在发生的状况，用于数据统计与防止垃圾邮件（结合Set）
  • Set
    • Uniqe操做，获取某段时间全部数据排重值
    • 实时系统，反垃圾系统
    • 共同好友、二度好友
    • 利用惟一性，能够统计访问网站的全部独立 IP
    • 好友推荐的时候，根据 tag 求交集，大于某个 threshold 就能够推荐
  • Hashes
    • 存储、读取、修改用户属性
  • Sorted Set
    • 排行榜应用，取TOP N操做
    • 须要精准设定过时时间的应用（时间戳做为Score）
    • 带有权重的元素，好比一个游戏的用户得分排行榜
    • 过时项目处理，按照时间排序
3，Redis解决秒杀/抢红包等高并发事务活动
  • 秒杀开始前30分钟把秒杀库存从数据库同步到Redis Sorted Set
  • 用户秒杀库存放入秒杀限制数长度的Sorted Set
  • 秒杀到指定秒杀数后，Sorted Set不在接受秒杀请求，并显示返回标识
  • 秒杀活动彻底结束后，同步Redis数据到数据库，秒杀正式结束
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