Redis服務器搭建/配置/及Jedis客戶端的使用方法

Redis服務器搭建

安裝

在命令行執行下面的命令：

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.13.tar.gz
    $ tar xzf redis-2.8.13.tar.gz
    $ cd redis-2.8.13
    $ make

編譯完成後,會產生六個文件:

redis-server：這個是redis的服務器

redis-cli：這個是redis的客戶端

redis-check-aof：這個是檢查AOF文件的工具

redis-check-dump：這個是本地數據檢查工具

redis-benchmark：性能基準測試工具，安裝完後能夠測試一下當前Redis的性能

redis-sentinel：Redis監控工具，集羣管理工具

配置文件

Redis的配置文件是：redis.conf 經常使用配置項爲:

`daemonize`: 是否之後臺進程運行，默認爲no
`pidfile /var/run/redis.pid `: pid文件路徑
`port 6379`: 監聽端口
`bind 127.0.0.1`:綁定主機ip
`unixsocket /tmp/redis.sock`：sock文件路徑
`timeout 300`：超時時間，默認是300s
`loglevel verbose`：日誌等級，可選項有debug:大量的信息，開發和測試有用；verbose：不少極其有用的信息，可是不像debug那麼亂；notice：在生產環境中你想用的信息；warning：最關鍵、最重要的信息纔打印。 默認是erbose
`logfile stdout`：日誌記錄方式，默認是stdout
`syslog-enabled no`：日誌記錄到系統日誌中，默認是no
`syslog-ident redis`：指定系統日誌標識
`syslog-facility local0`：指定系統日誌設備，必須是USER或者 LOCAL0~LOCAL7。 默認是local0
`databases 16`：數據庫的數量，默認的數據庫是DB 0，你可使用 SELECT <dbid> 來選擇不一樣的數據庫。dbid的範圍是0~(你設置的值-1)

`save <seconds> <changes>`：RDB在多長時間內，有多少次更新操做，就將數據同步到數據文件。
`save 900 1`：15min內至少1個key被改變
`save 300 10`：5min內至少有300個key被改變
`save 60 10000`：60s內至少有10000個key被改變
`rdbcompression yes`：存儲至本地數據庫時是否壓縮數據，默認是yes
`dbfilename dump.rdb`：本地數據庫文件名，默認是dump.rdb
`dir ./`：本地數據庫存放路徑，默認是./
`slaveof <masterip> <masterport>`：當本機爲從服務時，設置主服務的ip以及端口
`masterauth <master-password>`：主服務的鏈接密碼

**從結點與主結點失去鏈接、或者正在複製時，從結點對客戶端請求的處理方式：**
`slave-serve-stale-data yes`：yes：從結點繼續響應客戶端的請求，可是數據有可能不許確或者爲空 no：除了INFO和SLAVEOF之外，其它的命令都返回「SYNC with master in progress」

`requirepass foobared`：鏈接密碼foobared
`maxclients 128`：最大鏈接數，默認不限制
`maxmemory <bytes>`：設置最大內存，達到最大內存設置後，redis會先嚐試清除已到期或即將到期的key,當此方法處理後，任然到達最大內存設置，將沒法再進行寫入操做

** 下面是maxmemory的策略 **
`maxmemory-policy volatile-lru `：maxmemory設置策略，默認是volatile-lru
volatile-lru：使用LRU算法，從過時集中移除
allkeys-lru：根據LRU算法移除key
volatile-random：從過時集中隨機移動一個
allkeys-random：隨機移除一個
volatile-ttl： 根據最近過時時間移除key
noeviction：不移除數據,客戶端寫操做時返回錯誤 don't expire at all, just return an error on write operations

`maxmemory-samples 3`

`appendonly no`：是否 在每次更新操做後進行日誌記錄，若是不開啓，可能會在斷電時致使一段時間內的數據丟失。由於redis自己同步數據文件是按照上面save條件來進行同步的，因此有的數據會在一段時間內只存在於內存中。默認是no
`appendfilename appendonly.aof`：更新日誌文件名，默認是appendonly.aof
redis支持的三種不一樣的同步方式:
no: don't fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster.  //等待OS進行數據緩存同步到硬盤
always: fsync after every write to the append only log . Slow, Safest.  //每次更新操做後調用fsync()將數據寫到磁盤
everysec: fsync only if one second passed since the last fsync. Compromise. //每秒同步一次
`appendfsync everysec` //更新日誌條件，默認是everysec
`no-appendfsync-on-rewrite no`

`slowlog-log-slower-than 10000`：設置redis slow log時間，只包括命令執行時間，不包括IO操做時間，好比客戶端鏈接，應答相應時間等等。單位是microseconds(一百萬分之一秒)，默認是10000.負值表示禁用slow log,0表示記錄全部命令。
`slowlog-max-len 1024`：slowlog最大長度1024.這會消耗內存，使用SLOWLOG RESET來回收slowlog內存。

`vm-enabled no`  //是否使用虛擬內存，默認是no。在redis2.4版本，強烈不建議使用virtual memory。
`vm-swap-file /tmp/redis.swap`  //虛擬內存文件路徑，默認是/tmp/redis.swap，不可多個redis實例共享虛擬內存文件。
`vm-max-memory 0` //設置最大vm，默認爲0，全部的value存在於磁盤中。
`vm-page-size 32`  //設置vm的page大小，默認是32
`vm-pages 134217728`  //設置swap文件中最大memory pages，默認是134217728。swap大小=vm-page-size * vm-pages
`vm-max-threads 4`  //vm同時運行的最大io線程

指定在超過必定的數量或者最大的元素超過某一臨界值時，採用一種特殊的哈希算法：

`hash-max-zipmap-entries 512`
`hash-max-zipmap-value 64`
`list-max-ziplist-entries 512`
`list-max-ziplist-value 64`
`set-max-intset-entries 512`
`activerehashing yes`  //是否重置hash表

`include /path/to/other.conf`：引用其餘配置文件

設置Linux內核內存分配策略

$ sudo vim /etc/sysctl.conf

vm.overcommit_memory = 1 //指定內核針對內存分配的策略，其值能夠是0，1，2

0表示內核將檢查是否有足夠的可用內存供應用進程使用；若是有足夠的可用內存，內存申請容許；不然，內存申請失敗，並把錯誤返回給應用進程。

1表示內核容許分配全部的物理內存，而無論當前的內存狀態如何。

2表示內核容許分配超過全部物理內存和交換空間總和的內存

啓動

./redis-server redis.conf 若是想在一臺服務器上搭建多個實例，可使用下面的目錄結果：

redis
      |-- 根目錄下放置文件
      |-- instance-1 實例1的目錄
         |-- redis.conf  實例1的配置文件
      |-- instance-2 實例2的目錄
         |-- redis.conf  實例2的配置文件
      |-- instance-3 實例3的目錄
         |-- redis.conf  實例3的配置文件

啓動時可使用下面的命令:

./redis-server ./instance-1/redis.conf：啓動實例1 ./redis-server ./instance-2/redis.conf：啓動實例2 ./redis-server ./instance-3/redis.conf：啓動實例3

進行基準測試

./redis-benchmark 經過基準測試，能夠測試在當前的Redis服務器的性能。我在個人虛擬機上測試的結果是寫每秒4萬多，讀每秒8萬多

設置主從結構

在做爲副本的Redis服務器的配置文件中增長以下配置： slaveof 192.168.66.41 6379 說明: salveof <主結點的IP> <主結點的端口>

#Jedis客戶端使用

獲取

Jedis的github地址爲： https://github.com/xetorthio/jedis 能夠經過下面兩種方式來獲取Jedis的Jar包

直接下載Jar包

https://github.com/xetorthio/jedis/releases

從Maven倉庫中取Jar包

<dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>2.5.2</version>
        <type>jar</type>
        <scope>compile</scope>
    </dependency>

使用

最簡單的使用方式

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("foo", "bar");
String value = jedis.get("foo");

固然，這種方式並很差，由於每次使用都要新創建一個鏈接，並且Jedis並非線程安全的，在併發訪問的狀況下容易出奇怪的問題。因此應該使用下面的這種方式：使用池 來作。

JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost");
    Jedis jedis = pool.getResource();
    try {
        /// 開始使用
        jedis.set("foo", "bar");
        String foobar = jedis.get("foo");
        jedis.zadd("sose", 0, "car"); 
        jedis.zadd("sose", 0, "bike"); 
        Set<String> sose = jedis.zrange("sose", 0, -1);
    } finally {
        /// 使用完後，將鏈接放回鏈接池
        if (null != jedis) {
            jedis.close();
        }
    }
    /// 應用退出時，關閉鏈接池:
    pool.destroy();

這種使用池的方式通常都能知足咱們的要求，可是有時候咱們使用多臺Redis服務器時，咱們須要將不一樣的key放到不一樣的Redis服務器上面，這時咱們能夠根據業務的不一樣來選擇不一樣的Redis服務器。這麼作能夠必定程度的解決問題，可是還會有另外的問題生產，如：咱們不容易肯定哪一個業務產品的數據有多大。這樣會使數據不能平均的分配到多臺Redis服務器上面。 這時咱們須要使用分片的技術。代碼以下：

// 分片信息  
	List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>();
	JedisShardInfo si = new JedisShardInfo("localhost", 6379);
	si.setPassword("foobared");
	shards.add(si);
	si = new JedisShardInfo("localhost", 6380);
	si.setPassword("foobared");
	shards.add(si);

	// 池對象  
	ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new Config(), shards);

	// 開始使用  
	ShardedJedis jedis = pool.getResource();
	jedis.set("a", "foo");
	.... // do your work here
	pool.returnResource(jedis);

	.... // a few moments later
	ShardedJedis jedis2 = pool.getResource();
	jedis.set("z", "bar");
	pool.returnResource(jedis);
	pool.destroy();

集羣

Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<HostAndPort>();
    //Jedis Cluster will attempt to discover cluster nodes automatically
    jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7379));
    JedisCluster jc = new JedisCluster(jedisClusterNodes);
    jc.set("foo", "bar");
    String value = jc.get("foo");