Redis（十五）Redis 的一些常用技术（Spring 环境下）

　　一、Redis 事务与锁机制

　　

　　1.Redis的基础事务

　　在Redis中开启事务的命令是 multi 命令， 而执行事务的命令是 exec 命令。multi 到 exec 命令之间的 Redis 命令将采取进入队列的形式，直至 exec 命令的出现，才会一次性发送队列里的命令去执行，而在执行这些命令的时候其他客户端就不能再插入任何命令了。

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key1 value1
QUEUED
127.0.0.1:6379> get key1
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) "value1"

　　如果回滚事务，可以使用 discard 命令取消事务中所有命令，使事务中的方法不会被执行了。

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key1 value1
QUEUED
127.0.0.1:6379> get key1
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK
127.0.0.1:6379> exec
(error) ERR EXEC without MULTI

　　2.在Spring中使用Redis事务

　　SessionCallback接口可以保证所有的命令都是通过同一个 Redis 连接进行操作的。

    public static void testTransaction() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        SessionCallback callBack = (SessionCallback) (RedisOperations ops) -> {
            ops.multi();    // 开启事务
            ops.boundValueOps("key1").set("value1");
            // 注意由于命令只是进入队列，而没有被执行，所以此处采用get命令返回值为null
            String value = (String) ops.boundValueOps("key1").get();
            System.out.println("value = " + value);
            // list保存之前进入队列的所有命令的结果
            List list = ops.exec();// 执行事务
            // 事务结束后，取出value1
            value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("key1");
            return value;
        };
        // 执行Redis命令
        String value = (String) redisTemplate.execute(callBack);
        System.out.println(value);
    }
返回结果：
value = null
value1

　　3.Redis 事务回滚的两种情况

• 命令格式正确，而数据类型错误时，仅回滚数据类型错误的那条命令

  127.0.0.1:6379> multi
  OK
  127.0.0.1:6379> set key1 value1
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> set key2 value2
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> incr key1
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> del key2
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> exec
  1) OK
  2) OK
  3) (error) ERR value is not an integer or out of range
  4) (integer) 1

• 命令格式不正确时，直接回滚所有命令

  127.0.0.1:6379> multi
  OK
  127.0.0.1:6379> set key1 value1
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> incr
  (error) ERR wrong number of arguments for 'incr' command
  127.0.0.1:6379> set key2 value2
  QUEUED
  127.0.0.1:6379> exec
  (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
  127.0.0.1:6379> get key1
  (nil)
  127.0.0.1:6379> get key2
  (nil)

4.使用 watch 命令监控事务

　　在 Redis 中使用 watch 命令可以决定事务是执行还是回滚。一般而言，可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对，然后使用 multi 命令开启事务。当Redis 使用 exec 命令执行事务的时候，它首先会去对比被 watch 命令所监控的键值对，如果没有发生变化，那么它会执行事务队列中的命令，提交事务；如果发生变化，那么它不会执行任何事务中的命令，而去事务回滚。无论事务是否回滚，Redis都会去取消执行事务前的watch命令：

　　Redis 参考了多线程中使用的 CAS （比较与交换，Compare and Swap）去执行的。当一条线程去执行某些业务逻辑，但是这些业务逻辑操作的数据可能被其他线程共享了，这样会引发多线程中数据不一致的情况。为了克服这个问题，在线程开始时读取这些多线程共享的数据，并将其保存到当前线程的副本中，称为旧值（old value），watch命令就是这样的一个功能。然后，开启线程业务逻辑，由multi命令提供这个功能。在执行更新即exec命令前，比较当前线程副本保存的旧值和当前线程共享的值是否一致，如果不一致，那么该数据已经被其他线程操作过，此次更新失败，事务回滚；否则就认为它没有被其他线程操作过，就执行对应的业务逻辑。在数据高并发环境的操作中，把这样的机制称为乐观锁。

　　CAS 会产生 ABA 问题，而 Redis不会产生 ABA 问题。

　　

　　产生ABA问题的根本原因就是仅仅只记录一个旧值，解决办法例如有Hibernate中对缓存的持久对象加入字段 version 值，每操作一次持久对象，就令version++，可以解决ABA问题。

　　Redis多个事务完全可以在非阻塞的多线程环境下并发执行，而且Redis的机制是不会产生ABA问题的。

　　例如：成功提交事务的例子：

127.0.0.1:6379> flushdb
OK
127.0.0.1:6379> set key1 value1
OK
127.0.0.1:6379> watch key1
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key2 value2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get key2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) "value2"
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> get key2
"value2"

　　二、流水线（PipeLined）

　　当需要使用队列批量执行一系列的命令时，Pipelined可以提高系统性能。

　　Redis执行读/写速度非常快，但是系统的瓶颈往往是在网络通信中的时延：

　　

　　为了解决这个问题，可以使用Redis的流水线，Redis的流水线是一种通信协议：

　　1.使用 Java API

    public static void testJedisPipeline() {
        JedisPool pool = getPool();
        Jedis jedis = pool.getResource();
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 开启流水线
        Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
        // 测试十万条读/写操作
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            int j = i + 1;
            pipeline.set("pipeline_key_" + j, "pipeline_value_" + j);
            pipeline.get("pipeline_key_" + j);
        }
        // pipeline.sync();// 只执行同步，不返回结果
        // pipeline.syncAndReturnAll(); 将返回执行过的命令放入List列表中
        List result = pipeline.syncAndReturnAll();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.err.println("耗时: " + (end - start) + "毫秒");
    }
返回：耗时: 499毫秒

　　2.在Spring中使用流水线

    public static void testPipeline() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        SessionCallback callBack = (SessionCallback) (RedisOperations ops) -> {
            for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                int j = i + 1;
                ops.boundValueOps("pipeline_key_" + j).set("pipeline_value_" + j);
                ops.boundValueOps("pipeline_key_" + j).get();
            }
            return null;
        };
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 执行 Redis 的流水线命令
        List resultList = redisTemplate.executePipelined(callBack);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end - start);
    }
返回：511

　　三、发布订阅

　　当使用银行卡消费的时候，银行往往会通过微信、短信或者邮件通知用户这笔交易的信息，这便是一种发布/订阅模式。

　　发布订阅模式首先需要消息源，也就是要有消息发布出来，比如银行通知。首先是银行的记账系统收到了交易的命令，交易成功后，就会把消息发送出来，订阅者就可以接收到这个消息。

　　发布订阅需要两点：

• 要有发送的消息渠道，让记账系统能够发送消息
• 要有订阅者订阅这个渠道的消息

　　1.Redis中的发布订阅

　　客户端1监听一个叫做chat的频道：SUBSCRIBE chat

　　客户端2在chat上发送消息：publish chat “hello”

　　此时，客户端1就收到了客户端2发送到chat上面的消息：“hello”

　　2.在Spring环境下使用发布订阅

　　（1）Spring中，接收者需要实现MessageListener接口，并实现其中的onMessage方法

package com.ssm.chapter19.redis.listener;

import org.springframework.data.redis.connection.Message;
import org.springframework.data.redis.connection.MessageListener;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class RedisMessageListener implements MessageListener {

    private RedisTemplate redisTemplate;

    public RedisTemplate getRedisTemplate() {
        return redisTemplate;
    }

    public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] bytes) {
        // 获取消息
        byte[] body = message.getBody();
        // 使用值反序列化其转换
        String msgBody = (String) getRedisTemplate().getValueSerializer().deserialize(body);
        System.err.println(msgBody);
        // 获取频道
        byte[] channel = message.getChannel();
        // 使用字符串序列化器转换
        String channelStr = (String) getRedisTemplate().getStringSerializer().deserialize(channel);
        System.err.println(channelStr);
        // 将频道名称的字节数组转换成字符串
        String bytesStr = new String(bytes);
        System.err.println(bytesStr);
    }
}

　　（2）在Spring 配置文件中配置这个类

    <bean id="redisMsgListener"
        class="com.ssm.chapter19.redis.listener.RedisMessageListener">
        <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" />
    </bean>

　　（3）还需要配置监听容器RedisMessageListenerContainer可以用于监听Redis的发布订阅消息，指定频道名称为chat

　　当消息通过chat发送时，就会使用redisMsgListener进行处理。

    <bean id="topicContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer"
        destroy-method="destroy">
        <!--Redis连接工厂 -->
        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />
        <!--连接池，这里只要线程池生存，才能继续监听 -->
        <property name="taskExecutor">
            <bean
                class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler">
                <property name="poolSize" value="2" />
            </bean>
        </property>
        <!--消息监听Map -->
        <property name="messageListeners">
            <map>
                <!--配置监听者，key-ref和bean id定义一致 -->
                <entry key-ref="redisMsgListener">
                    <!--监听类 -->
                    <bean class="org.springframework.data.redis.listener.ChannelTopic">
                        <constructor-arg value="chat" />
                    </bean>
                </entry>
            </map>
        </property>
    </bean>

　　（4）测试：执行下面的方法后，控制台输出结果为：

    public static void testPubSub() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        String channel = "chat";
        redisTemplate.convertAndSend(channel, "I am lazy!!");
    }

　　控制台输出结果为：

I am lazy!!
chat
chat

　　四、超时命令

　　对于Redis而言，del命令可以删除一些键值对，所以Redis比Java虚拟机更加灵活，与此同时，当内存运行空间满了之后，还可以按照回收机制自动回收一些键值对。　　

　　但是，当垃圾进行回收的时候，又有可能执行回收而引发系统停顿，因此选择适当的回收机制和时间将有利于系统性能的提高。

　　Redis可以给对应的键值设置超时：

　　

　　1.在Redis中测试超时命令

127.0.0.1:6379> set key1 value1
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) -1
127.0.0.1:6379> expire key1 120
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 112
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 110
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 110
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 108
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 65
127.0.0.1:6379> persist key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> persist key1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) -1

　　2.在Spring中使用超时命令

    public static void testExpire() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        redisTemplate.execute((RedisOperations ops) -> {
            ops.boundValueOps("key1").set("value1");
            String keyValue = (String) ops.boundValueOps("key1").get();
            Long expSecond = ops.getExpire("key1");
            System.err.println(expSecond);
            boolean b = false;
            b = ops.expire("key1", 120L, TimeUnit.SECONDS);
            b = ops.persist("key1");
            Long l = 0L;
            l = ops.getExpire("key1");
            Long now = System.currentTimeMillis();
            Date date = new Date();
            date.setTime(now + 120000);
            ops.expireAt("key", date);
            return null;
        });
    }

　　3.问题：如果key超时了，Redis 会回收key的存储空间吗？

　　不会。Redis的key超时不会被其自动回收，它只会标识哪些键值对超时了。

　　这样做的好处是，如果一个很大的键值对超时，必须一个列表或者哈希结构，存在数以百万个元素，要对其回收需要很长时间。如果采用超时回收，则可能产生系统停顿。坏处也很明显，就是超时的键值对会浪费比较多的空间。

　　Redis 提供两种方式回收超时键值对：

• 定时回收：在确定的某个时间触发一段代码，回收超时的键值对。定时回收可以完全回收那些超时的键值对，但是缺点也很明显，如果这些键值对比较多，则Redis需要运行较长的时间，从而导致停顿。一般会选择在没有业务发生的时刻触发Redis的定时回收，以便清理超时的键值对。
• 惰性回收：当一个超时的键，被再次用get命令访问时，将触发Redis将其从内存中情况。优势是可以指定回收超时的键值对，缺点是要执行一个get操作，或者在某些时候，难以判断哪些键值对已经超时。

　　五、使用Lua语言

　　Redis 命令的计算能力不算很强大，而使用Lua语言则在很大程度上弥补了 Redis 这个不足。只是在 Redis中，执行 Lua 语言是原子性的，也就是Redis执行Lua的时候是不会被中断的。

　　Redis支持阆中方式运行Lua，一种是直接输入；另外一种是将 Lua 语言编写成文件。

　　1.执行输入Lua程序代码

eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ...] [value1 value2 value3 ...]
eval：执行Lua语言的命令
Lua-script：代表Lua语言脚本
key-num：代表参数中有多少个key，没有为0
[key1 key2 key3 ...]：以key为参数
[value1 value2 value3 ...]：将这些参数传递给Lua

　　例如：

127.0.0.1:6379> eval "return 'hello java'" 0
"hello java"
127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value
(nil)
127.0.0.1:6379> get lua-key
"lua-value"

　　有时可能需要多次执行同一段脚本，在Redis中脚本会通过SHA-1签名算法加密脚本，返回一个标识字符串，可以通过这个字符串执行加密后的脚本。这样的好处是，如果脚本很长，从客户端传输可能需要很长的时间，那么使用标识字符串，则只需要传递32位字符串即可，这样可以提高传输的效率，从而提高性能。

127.0.0.1:6379> script load "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])"
"7cfb4342127e7ab3d63ac05e0d3615fd50b45b06"
127.0.0.1:6379> evalsha 7cfb4342127e7ab3d63ac05e0d3615fd50b45b06 1 sha-key sha-value
(nil)
127.0.0.1:6379> get sha-key
"sha-value"

　　2.在Spring 中使用 Lua 脚本存储简单字符串

    public static void testLuaScript() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();
        // 执行简单的脚本
        String helloJava = (String) jedis.eval("return 'hello java'");
        System.out.println(helloJava);
        // 执行带参数的脚本
        jedis.eval("redis.call('set',KEYS[1], ARGV[1])", 1, "lua-key", "lua-value");
        String luaKey = (String) jedis.get("lua-key");
        System.out.println(luaKey);
        // 缓存脚本，返回SHA1签名标识字符串
        String sha1 = jedis.scriptLoad("redis.call('set',KEYS[1], ARGV[1])");
        // 执行脚本
        jedis.evalsha(sha1, 1, new String[] { "sha-key", "sha-val" });
        // 获取执行脚本后的数据
        String shaVal = jedis.get("sha-key");
        System.out.println(shaVal);
        // �关闭连接
        jedis.close();
    }

　　3.在Spring中使用Lua脚本存储对象

　　Spring 提供了 RedisScript 接口和一个实现类 DefaultRedisScript ，通过这个对象就可以通过Lua脚本操作对象。

    public static void testRedisScript() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        // 定义默认脚本封装类
        DefaultRedisScript<Role> redisScript = new DefaultRedisScript<Role>();
        // 设置脚本
        redisScript.setScriptText("redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])  return redis.call('get', KEYS[1])");
        // 定义操作的key列表
        List<String> keyList = new ArrayList<String>();
        keyList.add("role1");
        // 需要序列化保存和读取的对象
        Role role = new Role();
        role.setId(1L);
        role.setRoleName("role_name_1");
        role.setNote("note_1");
        // 获得标识字符串
        String sha1 = redisScript.getSha1();
        System.out.println(sha1);
        // 设置返回结果类型为Role类型
        redisScript.setResultType(Role.class);
        // 使用JdkSerializationRedisSerializer进行序列化
        JdkSerializationRedisSerializer serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
        // 执行脚本
        // DefaultRedisScript接口对象，参数序列化器，结果序列化器，key列表，参数列表
        Role obj = (Role) redisTemplate.execute(redisScript, serializer, serializer, keyList, role);
        // 打印返回结果
        System.out.println(obj.getId());
    }

　　返回：

731429de653665577edb661a6741c4083e103b77
1

　　4.执行Lua文件

　　新建Lua文件test.lua

redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])
redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2])
local n1 = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))
local n2 = tonumber(redis.call('get', KEYS[2]))
if n1 > n2 then
    return 1
end
if n1 == n2 then
    return 0
end
if n1 < n2 then
    return 2
end

　　在命令行输入 redis-cli --eval test.lua key1 key2 , 2 4 会返回：2

　　在 Spring 中，只能通过evalsha的方式执行Lua文件，例如：

    public static void testLuaFile() {
        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
        // 读入文件流
        File file = new File("D:\\BaiduNetdiskDownload\\ssm\\Chapter19\\src\\test.lua");
        byte[] bytes = getFileToByte(file);
        Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();
        // 发送二进制文件给Redis服务器，得到标识数组
        byte[] sha1 = jedis.scriptLoad(bytes);
        // 传递参数，执行Lua文件
        Object obj = jedis.evalsha(sha1, 2, "key1".getBytes(), "key2".getBytes(), "2".getBytes(), "4".getBytes());
        System.out.println(obj);
    }

    /**
     * 把文件转化为二进制数组
     *
     * @param file
     *
     * @return 二进制数组
     */
    public static byte[] getFileToByte(File file) {
        byte[] by = new byte[(int) file.length()];
        try {
            InputStream is = new FileInputStream(file);
            ByteArrayOutputStream bytestream = new ByteArrayOutputStream();
            byte[] bb = new byte[2048];
            int ch;
            ch = is.read(bb);
            while (ch != -1) {
                bytestream.write(bb, 0, ch);
                ch = is.read(bb);
            }
            by = bytestream.toByteArray();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
        return by;
    }

　　六、在Spring中使用 Redis 哨兵模式

　　1.配置文件

　　主服务器192.168.11.128，两个从服务器192.168.11.129、192.168.11.130。

　　然后在三台机器上分别启动哨兵服务。

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">

    <!--配置Redis连接池 -->
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <property name="maxIdle" value="50" />  <!--最大空闲数 -->
        <property name="maxTotal" value="100" />  <!--最大连接数 -->
        <property name="maxWaitMillis" value="3000" />  <!--最大等待时间3s -->
    </bean>

    <!--jdk序列化器，可保存对象 -->
    <bean id="jdkSerializationRedisSerializer"
        class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />

    <!--String序列化器 -->
    <bean id="stringRedisSerializer"
        class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />

    <!--哨兵配置 -->
    <bean id="sentinelConfig"
        class="org.springframework.data.redis.connection.RedisSentinelConfiguration">
        <!--服务名称 -->
        <property name="master">
            <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                <property name="name" value="mymaster" />
            </bean>
        </property>
        <!--哨兵服务IP和端口 -->
        <property name="sentinels">
            <set>
                <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                    <constructor-arg name="host" value="192.168.11.128" />
                    <constructor-arg name="port" value="26379" />
                </bean>
                <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                    <constructor-arg name="host" value="192.168.11.129" />
                    <constructor-arg name="port" value="26379" />
                </bean>
                <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                    <constructor-arg name="host" value="192.168.11.130" />
                    <constructor-arg name="port" value="26379" />
                </bean>
            </set>
        </property>
    </bean>

    <!--连接池设置 -->
    <bean id="connectionFactory"
        class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
        <constructor-arg name="sentinelConfig" ref="sentinelConfig" />
        <constructor-arg name="poolConfig" ref="poolConfig" />
        <property name="password" value="abcdefg" />
    </bean>

    <!--配置RedisTemplate -->
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />
        <property name="keySerializer" ref="stringRedisSerializer" />
        <property name="defaultSerializer" ref="stringRedisSerializer" />
        <property name="valueSerializer" ref="jdkSerializationRedisSerializer" />
    </bean>
</beans>

　　2.验证哨兵模式

　　关闭192.168.11.128主服务其上的Redis服务，然后3分钟后，哨兵会进行投票切换新的主机，然后执行下面的方法。

    public static void testSpringSentinel() {
        ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("com/ssm/chapter20/config/spring-cfg.xml");
        RedisTemplate redisTemplate = ctx.getBean(RedisTemplate.class);
        String retVal = (String) redisTemplate.execute((RedisOperations ops) -> {
            ops.boundValueOps("mykey").set("myvalue");
            String value = (String) ops.boundValueOps("mykey").get();
            return value;
        });
        System.out.println(retVal);
    }

　　

　　七、Spring 缓存机制和Redis的结合