Redis+SpringBoot企业版集群实战------【华为云版】

目录

安装

复制及集群

bgsave

 rdb

aof

SpringBoot+Redis操作

操作string

操作hash

操作set

操作sorted set

获取所有key&删除

设置key的失效时间

SpringDataRedis整合使用哨兵机制

安装

下载地址

Redis

上传至服务器

 解压

tar zxvf redis-5.0.3.tar.gz

安装依赖

yum -y install gcc-c++ autoconf automake

 预编译

切换到解压目录

cd redis-5.0.3/

make

创建安装目录

mkdir -p /usr/local/redis

不使用：make install（make install默认安装到/usr/local/bin目录下）

使用：如果需要指定安装路径，需要添加PREFIX参数

make PREFIX=/usr/local/redis/ install

安装成功如图

Redis-cli :客户端

Redis-server :服务器端

安装的默认目标路径：/usr/local/redis/bin

 启动

./redis-server

 默认为前台启动，修改为后台启动

复制redis.conf至安装路径下

cp redis.conf /usr/local/redis/bin/

修改安装路径下的redis.conf，将 daemonize 修改为yes

启动时，指定配置文件路径即可

 通过windows客户端访问

安装Redis客户端

建立连接->失败 

 修改配置文件redis.conf

注释掉 bind 127.0.0.1 可以使所有的ip访问redis，若是想指定多个ip访问，但并不是全部的ip访问，可以bind设置

关闭保护模式，修改为no

添加访问认证 

修改后kill -9 XXXX杀死redis进程，重启redis 

 再次建立连接 -> 成功

 我们可以修改默认数据库的数量 默认16

 修改database 32则默认为32个数据库

修改后kill -9 XXXX杀死redis进程，重启redis即可看到效果

复制及集群

持久化方案

bgsave

 rdb

在redis.conf  中的 dbfilename dump.rdb  配置（rdb是默认开启的）

 会生成一个 dump.rdb 文件

 输入命令 进入 dump.rdb 文件（vim  dump.rdb）

下面的意思是（可以根据自己需求进行添加）：

 1、900秒之内有一个key发生变化就会把数据存入到磁盘里面

 2、300秒之内有十个key发生变化就会把数据存入到磁盘里面

 3、60秒之内有一万个key发生变化就会把数据存入到磁盘里面

aof

 如何进行开启，把 appendonly 改成 yes

会发现多了一个 appendonly.aof 文件

添加一个key值

打开 appendonly.aof 文件 ，如下图所示：

主从复用

读写分离

创建三个目录（数据文件、日志文件、配置文件）

 复制redis.conf至/opt/redis/conf目录下

修改redis-common.conf公共配置文件 

注释掉bind 127.0.0.1

 关闭保护模式，修改为no

注释公共配置端口 

 修改为后台启动

注释进程编号记录文件 

 注释公共配置日志文件

注释公共配置数据文件、修改数据文件路径 

在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。当然，这里可以通过修改 redis.conf 配置文件来对数据存储条件进行定义，规定在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时,自动保存一次数据集。也可以通过调用save 或bgsave ,手动让Redis进行数据集保存操作

 添加从服务器访问主服务器认证

添加访问认证 

注释公共配置追加文件 

根据需求配置是否打开追加文件选项

appendonly yes -> 每当Redis执行一个改变数据集的命令时（比如 SET），这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。这样的话，当Redis重新启时，程序就可以通过重新执行 AOF文件中的命令来达到重建数据集的目的

appendfilename和dir组合使用，找dir(/opt/redis/data)路径生成数据文件 

 从服务器默认是只读不允许写操作(不用修改）

添加3个服务的私有配置文件 

touch 或者 vi 都可以创建空白文件

touch 直接创建空白文件， vi 创建并且进入编辑模式， :wq 创建成功，否则不创建

cd /opt/redis/conf/

​​​​​​​ 

 redis-6379.conf

#引用公共配置
include /opt/redis/conf/redis-common.conf 
#进程编号记录文件
pidfile /var/run/redis-6379.pid 
#进程端口号
port 6379 
#日志记录文件
logfile "/opt/redis/log/redis-6379.log" 
#数据记录文件
dbfilename dump-6379.rdb 
#追加文件名称
appendfilename "appendonly-6379.aof" 
#下面的配置无需在6379里配置
#备份服务器从属于6379推荐配置配局域网IP 
slaveof 192.168.10.100 6379 

复制redis-6379.conf的内容至redis-6380.conf，redis-6381.conf并且修改其内容，将6379替换即可。

运行3个redis进程

cd /usr/local/redis/bin/

​​​​​​​

 查看redis服务器主从状态

redis-6379

redis-6380

redis-6381

在主服务器下添加数据并测试从服务器数据是否正常显示 

从服务器只读，不允许写操作

 主备切换

主从节点redis.conf配置

参照 读写分离 的相应配置

修改sentinel-common.conf 哨兵公共配置文件

从redis解压目录下复制sentinel.conf至/opt/redis/conf/

cp sentinel.conf /opt/redis/conf/sentinel-common.conf

注释哨兵监听进程端口号

指示 Sentinel 去监视一个名为 master 的主服务器，这个主服务器的IP地址为 127.0.0.1，端口号为6379，而将这个主服务器判断为失效至少需要1个(一般设置为2个)。 Sentinel 同意 （只要同意 Sentinel 的数量不达标，自动故障迁移就不会执行）。 这个要配局域网IP，否则远程连不上。 

设置master和slaves的密码

Sentinel 认为服务器已经断线所需的毫秒数 

 若 sentinel 在该配置值内未能完成 failover 操作（即故障时master/slave自动切换），则认为本次 failover 失败。

 关闭保护模式，修改为no

​​​​​​​

 修改为后台启动

 添加3个哨兵的私有配置文件

touch 或者 vi 都可以创建空白文件

touch 直接创建空白文件， vi 创建并且进入编辑模式， :wq 创建成功，否则不创建

 sentinel-26379.conf

#引用公共配置
include /opt/redis/conf/sentinel-common.conf 
#进程端口号
port 26379 
#进程编号记录文件
pidfile /var/run/sentinel-26379.pid 
#日志记录文件(为了方便查看日志，先注释掉，搭好环境后再打开) 
logfile "/opt/redis/log/sentinel-26379.log" 

复制 sentinel-26379.conf 的内容至 sentinel-26380.conf , sentinel-26381.conf 并且修改其内容，将26379 替换即可。

启动测试 

启动3个redis服务

/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6379.conf 
/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6380.conf 
/usr/local/redis/bin/redis-server /opt/redis/conf/redis-6381.conf 

启动3个哨兵服务 

/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26379.conf 
/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26380.conf 
/usr/local/redis/bin/redis-sentinel /opt/redis/conf/sentinel-26381.conf

查看主从状态 

redis-6379

redis-6380 

 redis-6381

检测哨兵功能是否配置成功 

kill -9 终止redis-6379，查看哨兵是否选举了新的主节点

​​​​​​​

 已选举6380为主节点，从节点目前只有6381

 重新启动6379节点，再次查看主从状态

发现6379已被发现且成为从节点

 6380之前不可以写操作，现在可以写操作，因为已成为主节点。

最后，公共配置文件修改为后台启动，私有配置文件打开日志记录文件，环境搭建成功。

SpringBoot+Redis操作

创建项目

添加依赖 

<dependencies> 
     <!-- spring data redis 组件 --> 
     <dependency> 
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> 
     </dependency> 

     <!-- commons-pool2 对象池依赖 --> 
     <dependency> 
         <groupId>org.apache.commons</groupId> 
         <artifactId>commons-pool2</artifactId> 
     </dependency> 

     <!-- web 组件 --> 
     <dependency> 
         <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
         <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 
     </dependency> 

     <!-- test 组件 --> 
     <dependency> 
         <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
         <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> 
     <scope>test</scope> 
   </dependency> 
</dependencies>

 添加application.yml配置文件

spring: 
   redis: 
     # Redis服务器地址
     host: 192.168.10.100 
     # Redis服务器端口
     port: 6379 
     # Redis服务器端口
     password: root 
     # Redis服务器端口
     database: 0 
     # 连接超时时间
     timeout: 10000ms 
     lettuce: 
       pool: 
         # 最大连接数，默认8 
         max-active: 1024 
         # 最大连接阻塞等待时间，单位毫秒，默认-1ms 
         max-wait: 10000ms 
         # 最大空闲连接，默认8 
         max-idle: 200 
         # 最小空闲连接，默认0 
         min-idle: 5 

测试环境测试环境是否搭建成功

@RunWith(SpringRunner.class) 
@SpringBootTest(classes = SpringDataRedisApplication.class) 
public class SpringDataRedisApplicationTests { 

     @Autowired 
     private RedisTemplate redisTemplate; 
     @Autowired 
     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; 

     @Test 
     public void initconn() { 
         ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue(); 
         ops.set("username","lisi"); 
         ValueOperations<String, String> value = redisTemplate.opsForValue(); 
         value.set("name","wangwu"); 
         System.out.println(ops.get("name")); 
     } 
} 

自定义模板解决序列化问题

默认情况下的模板 RedisTemplate，默认序列化使用的是 JdkSerializationRedisSerializer ，存储二进制字节码。这时需要自定义模板，当自定义模板后又想存储 String 字符串时，可以使StringRedisTemplate的方式，他们俩并不冲突。

序列化问题：

要把 domain object 做为 key-value 对保存在 redis 中，就必须要解决对象的序列化问题。Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案： 

JdkSerializationRedisSerializer 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)， 但缺点是序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗 Redis 服务器的大量内存。

Jackson2JsonRedisSerializer 使用 Jackson 库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍。但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class 对象)。通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。 

GenericJackson2JsonRedisSerializer 通用型序列化，这种序列化方式不用自己手动指定对象的 Class。 

@Configuration 
public class RedisConfig { 
 @Bean 
 public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory){ 

     RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
     //为string类型key设置序列器
     redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); 
     //为string类型value设置序列器
     redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); 
     //为hash类型key设置序列器
     redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); 
     //为hash类型value设置序列器
     redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); 
     redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); 
     return redisTemplate; 
   } 
} 

//序列化
@Test 
public void testSerial(){ 
     User user = new User(); 
     user.setId(1); 
     user.setUsername("张三"); 
     user.setPassword("111"); 
     ValueOperations<String, Object> value = redisTemplate.opsForValue(); 
     value.set("userInfo",user); 
     System.out.println(value.get("userInfo")); 
} 

操作string

// 1.操作String 
@Test 
public void testString() { 
     ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); 
     // 添加一条数据
     valueOperations.set("username", "zhangsan"); 
     valueOperations.set("age", "18"); 

    // redis中以层级关系、目录形式存储数据
    valueOperations.set("user:01", "lisi"); 
    valueOperations.set("user:02", "wangwu"); 

     // 添加多条数据
     Map<String, String> userMap = new HashMap<>(); 
     userMap.put("address", "bj"); 
     userMap.put("sex", "1"); 
     valueOperations.multiSet(userMap); 

     // 获取一条数据
     Object username = valueOperations.get("username"); 
     System.out.println(username); 

     // 获取多条数据
     List<String> keys = new ArrayList<>(); 
     keys.add("username"); 
     keys.add("age"); 
     keys.add("address"); 
     keys.add("sex"); 
     List<Object> resultList = valueOperations.multiGet(keys); 
     for (Object str : resultList) { 
         System.out.println(str); 
     } 

     // 删除
     redisTemplate.delete("username"); 
} 

操作hash

// 2.操作Hash 
@Test 
public void testHash() { 
     HashOperations<String, String, String> hashOperations = redisTemplate.opsForHash(); 
     /* 
     * 添加一条数据
     * 参数一：redis的key 
     * 参数二：hash的key 
     * 参数三：hash的value 
     */ 
     hashOperations.put("userInfo","name","lisi"); 

     // 添加多条数据
     Map<String, String> map = new HashMap(); 
     map.put("age", "20"); 
     map.put("sex", "1"); 
     hashOperations.putAll("userInfo", map); 

     // 获取一条数据
     String name = hashOperations.get("userInfo", "name"); 
     System.out.println(name); 

     // 获取多条数据
     List<String> keys = new ArrayList<>(); 
     keys.add("age"); 
     keys.add("sex"); 
     List<String> resultlist =hashOperations.multiGet("userInfo", keys); 
     for (String str : resultlist) { 
         System.out.println(str); 
    } 

    // 获取Hash类型所有的数据
     Map<String, String> userMap = hashOperations.entries("userInfo"); 
     for (Entry<String, String> userInfo : userMap.entrySet()) { 
     System.out.println(userInfo.getKey() + "--" + userInfo.getValue()); 
   } 

     // 删除 用于删除hash类型数据
     hashOperations.delete("userInfo", "name"); 
}

操作list

// 3.操作list 
@Test 
public void testList() { 
    ListOperations<String, Object> listOperations = redisTemplate.opsForList(); 

    // 左添加(上) 
    // listOperations.leftPush("students", "Wang Wu"); 
    // listOperations.leftPush("students", "Li Si"); 

    // 左添加(上) 把value值放到key对应列表中pivot值的左面，如果pivot值存在的话
    //listOperations.leftPush("students", "Wang Wu", "Li Si"); 

    // 右添加(下) 
    // listOperations.rightPush("students", "Zhao Liu"); 

    // 获取 start起始下标 end结束下标 包含关系
    List<Object> students = listOperations.range("students", 0,2); 
    for (Object stu : students) { 
        System.out.println(stu); 
    } 

    // 根据下标获取
    Object stu = listOperations.index("students", 1); 
    System.out.println(stu); 

    // 获取总条数
    Long total = listOperations.size("students"); 
    System.out.println("总条数：" + total); 

    // 删除单条 删除列表中存储的列表中几个出现的Li Si。
    listOperations.remove("students", 1, "Li Si"); 

    // 删除多条
    redisTemplate.delete("students"); 
} 

操作set

// 4.操作set-无序
@Test 
public void testSet() { 

     SetOperations<String, Object> setOperations = redisTemplate.opsForSet(); 

     // 添加数据
     String[] letters = new String[]{"aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee"}; 
     //setOperations.add("letters", "aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee"); 
     setOperations.add("letters", letters); 

     // 获取数据
     Set<Object> let = setOperations.members("letters"); 
     for (Object letter: let) { 
         System.out.println(letter); 
     } 

     // 删除
     setOperations.remove("letters", "aaa", "bbb"); 
} 

操作sorted set

// 5.操作sorted set-有序
@Test 
public void testSortedSet() { 
     ZSetOperations<String, Object> zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet(); 
     ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple1 = new DefaultTypedTuple<Object>("zhangsan", 7D); 
     ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple2 = new DefaultTypedTuple<Object>("lisi", 3D); 
     ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple3 = new DefaultTypedTuple<Object>("wangwu", 5D); 
     ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple4 = new DefaultTypedTuple<Object>("zhaoliu", 6D); 
     ZSetOperations.TypedTuple<Object> objectTypedTuple5 = new DefaultTypedTuple<Object>("tianqi", 2D); 
     Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new HashSet<ZSetOperations.TypedTuple<Object>>(); 
     tuples.add(objectTypedTuple1); 
     tuples.add(objectTypedTuple2); 
     tuples.add(objectTypedTuple3); 
     tuples.add(objectTypedTuple4); 
     tuples.add(objectTypedTuple5); 

     // 添加数据
     zSetOperations.add("score", tuples); 

     // 获取数据
     Set<Object> scores = zSetOperations.range("score", 0, 4); 
     for (Object score: scores) { 
             System.out.println(score); 
         } 
    // 获取总条数
     Long total = zSetOperations.size("score"); 
     System.out.println("总条数：" + total);
 
     // 删除
     zSetOperations.remove("score", "zhangsan", "lisi"); 
} 

获取所有key&删除

// 获取所有key 
@Test 
public void testAllKeys() { 
 // 当前库key的名称
 Set<String> keys = redisTemplate.keys("*"); 
 for (String key: keys) { 
     System.out.println(key); 
  } 
} 

// 删除
@Test 
public void testDelete() { 
     // 删除 通用 适用于所有数据类型
     redisTemplate.delete("score"); 
}

设置key的失效时间

@Test 
public void testEx() { 
     ValueOperations<String, Object> valueOperations = redisTemplate.opsForValue(); 
     // 方法一：插入一条数据并设置失效时间
     valueOperations.set("code", "abcd", 180, TimeUnit.SECONDS); 
     // 方法二：给已存在的key设置失效时间
     boolean flag = redisTemplate.expire("code", 180, TimeUnit.SECONDS); 
     // 获取指定key的失效时间
     Long l = redisTemplate.getExpire("code"); 
} 

SpringDataRedis整合使用哨兵机制

application.yml文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-660611.html

spring: 
     redis: 
         # Redis服务器地址
         host: 192.168.10.100 
         # Redis服务器端口
         port: 6379 
         # Redis服务器端口
         password: root 
         # Redis服务器端口
         database: 0 
         # 连接超时时间
         timeout: 10000ms 
         lettuce: 
             pool: 
                 # 最大连接数，默认8 
                 max-active: 1024 
                 # 最大连接阻塞等待时间，单位毫秒，默认-1ms 
                 max-wait: 10000ms 
                 # 最大空闲连接，默认8 
                 max-idle: 200 
                 # 最小空闲连接，默认0 
                 min-idle: 5 
         #哨兵模式
         sentinel: 
             #主节点名称
             master: mymaster 
             #节点
             nodes: 192.168.10.100:26379,192.168.10.100:26380,192.168.10.100:26381 

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