Java Redis客户端概述
- Jedis是Redis的Java实现的客户端，提供了基本类型的支持，提供了比较全面的Redis命令的支持；了解Redis命令就能比较熟练的使用Jedis；
Jedis使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到sockets处理完I/O才能执行，不支持异步。Jedis客户端实例不是线程安全的，所以需要通过连接池来使用Jedis。
- Redisson基于Netty框架来实现的，其方法调用是异步的。Redisson的API是线程安全的，所以可以操作单个Redisson连接来完成各种操作。实现了分布式和可扩展的Java数据结构，提供很多分布式相关操作服务，例如，分布式锁，分布式集合等
Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。Redisson中的方法则是进行比较高的抽象，每个方法调用可能进行了一个或多个Redis方法调用。
- Lettuce:基于Netty框架的事件驱动的高级Redis客户端，用于线程安全同步，异步和响应使用，支持集群，Sentinel，管道和编码器。目前springboot默认使用的客户端。
- Jedis api 在线网址：http://tool.oschina.net/uploads/apidocs/redis/clients/jedis/Jedis.html
- redisson 官网地址：https://redisson.org/
- redisson git项目地址：https://github.com/redisson/redisson
- lettuce 官网地址：https://lettuce.io/
- lettuce git项目地址：https://github.com/lettuce-io/lettuce-core
Redis可视化工具
https://www.jianshu.com/p/721c3762a777
RedisDesktopManager（免/收费）、FastoRedis 收费
https://juejin.im/post/5e9423806fb9a03c590df5c3
redis desktop manager、medis、AnotherRedisDesktopManager、FastoRedis 等等
Spring Data Redis
简述
目前的安装 redis版本 5.0.4，最新版本6.0；以下演示代码SpringBoot版本2.1.3；lettuce版本是5.1.4
Spring Data Redis目前支持两种驱动:Jedis和Lettuce，可以看成是这两种驱动的统一封装，以高度统一的形式屏蔽了底层驱动的操作细节，向用户提供一种统一的API
springboot 2.x版本中默认客户端是用lettuce实现的；在 springboot 1.5.x版本的默认的Redis客户端是 Jedis实现。
配置文件一览参考，注意网上很多都是spring.redis.jedis，不要随意引用，注意自己底层的实现
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=root
## spring.redis.jedis和下面类似
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) 默认为8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制) 默认为-1
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
# 连接池中的最大空闲连接 默认为8
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接 默认为 0
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0简单问题一览
Redis序列化报错
IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received
要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口，因为 Spring 会将对象先序列化再存入 RedisRedis乱码
配置RedisTemplate序列化不然会乱码
注意：添加序列化之前的key，要屏蔽掉序列化才能找到；乱码要乱码的一样
RedisTemplate和StringRedisTemplate,配置就是全换成StringRedisSerializer
RedisTemplate使用的是 JdkSerializationRedisSerializer
StringRedisTemplate使用的是 StringRedisSerializer代码演示
opsForValue - 操作 Key - Value ，简单的键值对
opsForList - 操作列表
opsForSet - 操作集合（set）
opsForZSet - 操作有序集合（sorted set，在 Redis 内叫 zSet）
opsForHash - 操作 Map 集合
opsForGeo - 操作地理信息，可以当作 HashSet 看，不过里面的 Key 是二维地理坐标
opsForHyperLogLog - 操作 HyperLogLog 值，是 counter 。
opsForCluster - 操作集群，管理集群用。配置redisTemplate
@Bean
public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
} @Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
@ApiOperation(value = "根据key(id)查询")
@RequestMapping(value = "/{key}", method = RequestMethod.GET)
public Object getById(@PathVariable("key") String key){
log.info("根据key {} 进行查询", key);
Person person = (Person)redisTemplate.opsForValue().get(key);
return person;
}
@ApiOperation("用id做key，保存")
@RequestMapping(value = "/save", method = RequestMethod.POST)
public void save(@RequestBody Person person){
log.info("调用保存接口");
//不存在就保存 存在就更新
redisTemplate.opsForValue().set(person.getId(), person);
}
@ApiOperation("删除")
@ApiImplicitParam(name = "key", value = "用户id")
@RequestMapping(value = "/{key}", method = RequestMethod.DELETE)
public Boolean delete(@PathVariable("key") String key){
log.info("调用删除接口");
// 不存在就返回false
return redisTemplate.delete(key);
}
@ApiOperation("更新")
@RequestMapping(value = "/update", method = RequestMethod.PUT)
public Object update(@ModelAttribute Person person){
//得到旧值 不存在就保存 存在就更新
Object andSet = redisTemplate.opsForValue().getAndSet(person.getId(), person);
return andSet;
}set和list简单操作
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
@ApiOperation(value = "多个value,分割，保存到set中")
@RequestMapping(value = "/saveToSet/{key}", method = RequestMethod.POST)
public Long save(@PathVariable("key") String key, @RequestParam String values){
log.info("保存values：{}", values);
// set保存，返回保存长度；重复项-1
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.split(","));
}
@ApiOperation(value = "将set中的值，移动到list中")
@RequestMapping(value = "/moveToList", method = RequestMethod.POST)
public long move(@RequestParam String setKey, @RequestParam String listKey){
log.info("将set{}中的值，移动到list{}中：", setKey, listKey);
Set members = redisTemplate.opsForSet().members(setKey);
log.info("将要copy的set长度为{}，values{}", redisTemplate.opsForSet().size(setKey), members.toArray());
// 返回list长度
return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(listKey, members);
}
@ApiOperation(value = "从list弹出一个值")
@ApiImplicitParams({
@ApiImplicitParam(name = "direction", value = "方向", dataType = "String", paramType = "query",
allowableValues = "left,right")
})
@RequestMapping(value = "/listPop", method = RequestMethod.GET)
public Object lkstPop(@RequestParam String listKey, @RequestParam String direction){
if(direction.equalsIgnoreCase("right")){
return redisTemplate.opsForList().rightPop(listKey);
}
return redisTemplate.opsForList().leftPop(listKey);
}浅谈分布式锁
最早通过技术专题讨论第四期：漫谈分布式锁了解分布式锁的概念；简单理解的话，就是需要一个分布式情况下的协调器（对外是相对单点的），那我们常用的选项就有以下几项：
- 基于数据库
在数据库中创建一张表，表里包含方法名等字段，并且在方法名字段上面创建唯一索引，执行某个方法需要使用此方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行结束则删除对应的行数据释放锁
- 基于缓存数据库Redis
Redis性能好并且实现方便，但是单节点的分布式锁在故障迁移时产生安全问题，Redlock是Redis的作者 Antirez 提出的集群模式分布式锁，基于N个完全独立的Redis节点实现分布式锁的高可用
- 基于ZooKeeper
ZooKeeper 是以 Paxos 算法为基础的分布式应用程序协调服务，为分布式应用提供一致性服务的开源组件
Redis分布式锁
简单分布式锁
最初分布式锁借助于setnx和expire命令，但是这两个命令不是原子操作，如果执行 setnx之后获取锁但是此时客户端挂掉，这样无法执行expire设置过期时间就导致锁 一直无法被释放，因此在2.8版本中Antirez为setnx增加了参数扩展， 使得setnx和expire具备原子操作性。
方法Boolean setIfAbsent(K key, V value, long timeout, TimeUnit unit);是在Spring Data Redis2.1版本中新增的；
加锁和续期：加锁使用测试2；续期使用测试3
@ApiOperation("测试1")
@RequestMapping(value = "/test3", method = RequestMethod.GET)
public boolean test3(@ModelAttribute Person person){
// 设置过期时间 10秒/ 不存在返回false
return redisTemplate.expire(person.getName(), 10, TimeUnit.SECONDS);
}
@ApiOperation("测试2，不存在key就新建并设置过期时间")
@RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET)
public Boolean test(@ModelAttribute Person person){
//test:张三 文件夹
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(person.getName(), person, 10, TimeUnit.SECONDS);
}
@ApiOperation("测试3,存在就更新并设置过期时间,存在返回true，不存在返回false")
@RequestMapping(value = "/test2", method = RequestMethod.GET)
public Boolean test2(@ModelAttribute Person person){
return redisTemplate.opsForValue().setIfPresent(person.getName(), person, 10, TimeUnit.SECONDS);
}待优化
续期优化：可以在事务中check锁是你的锁，然后再续期，不要瞎续期；或者用redis lua脚本
解锁优化：同理检查锁是你的锁
Redis集群和RedLock算法
如果在分布式环境中，线程A设置锁后，master节点挂了，但是锁没有同步给slave,然后slave升级成master节点，这时候线程B来设置锁，导致线程A和B同时拥有锁，由此产生了RedLock算法；
在Redis的分布式环境中，我们假设有N个完全互相独立的Redis节点，在N个Redis实例上使用与在Redis单实例下相同方法获取锁和释放锁。
现在假设有5个Redis主节点(大于3的奇数个)，这样基本保证他们不会同时都宕掉，获取锁和释放锁的过程中，客户端会执行以下操作:
1.获取当前Unix时间，以毫秒为单位
2.依次尝试从5个实例，使用相同的key和具有唯一性的value获取锁
当向Redis请求获取锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间，这样可以避免客户端死等
3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间就得到获取锁使用的时间。当且仅当从半数以上的Redis节点取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功
4.如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间，这个很重要
5.如果因为某些原因，获取锁失败（没有在半数以上实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁，无论Redis实例是否加锁成功，因为可能服务端响应消息丢失了但是实际成功了，毕竟多释放一次也不会有问题当然有人也对这个算法提出了质疑，这个问题仁者见仁智者见智；
Java的redLock实现包是Redisson，可以使用Redisson直接来使用集群的分布式锁。
参考链接：
https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/2.1.19.RELEASE/reference/html/