利用redis做缓存服务器来缓解数据库查询压力是非常有效也是非常有必要的， 当用户第一次点击页面的时候查询数据库， 然后将查询结果缓存在redis服务器中，缓存时间随你的数据改变时间而定，这样可大大降低数据库压力；下面是具体函数方法；
public function getSqlVal(){
//获取参数列表,这个参数随你需求而定，一般可能需要传入dbname，查询方式如fetchAll，查询语句等
$argv = func_get_args();
//假设这里现在只传入dbName和sql语句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//现在把这个参数列表转成md5之后作为存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));
//下面通过一个redis函数来进行存取数据
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到数据，说明已经缓存在redis服务器中， 直接取数据就好， 如果没有数据， 则再去数据库查询数据，再讲查询的数据存在redis服务器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//后面是查询数据库操作,查询结果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //讲返回结果存在redis中
return $res;
}
public function getSqlVal(){
//获取参数列表,这个参数随你需求而定，一般可能需要传入dbname，查询方式如fetchAll，查询语句等
$argv = func_get_args();
//假设这里现在只传入dbName和sql语句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//现在把这个参数列表转成md5之后作为存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));
//下面通过一个redis函数来进行存取数据
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到数据，说明已经缓存在redis服务器中， 直接取数据就好， 如果没有数据， 则再去数据库查询数据，再讲查询的数据存在redis服务器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//后面是查询数据库操作,查询结果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //讲返回结果存在redis中
return $res;
}
② Redis分布式缓存搭建
花了两天时间整理了之前记录的Redis单体与哨兵模式的搭建与使用，又补齐了集群模式的使用和搭建经验，并对集群的一些个原理做了理解。
笔者安装中遇到的一些问题：
如果make报错，可能是没装gcc或者gcc++编辑器，安装之 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel ，有可能还是提示一些个c文件编译不过，gcc -v查看下版本，如果不到5.3那么升级一下gcc：
在 /etc/profile 追加一行 source /opt/rh/devtoolset-9/enable
scl enable devtoolset-9 bash
重新make clean, make
这回编译通过了，提示让你最好make test一下/
执行make test ，如果提示 You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test
那就升级tcl， yum install tcl
重新make test，如果还有error就删了目录，重新tar包解压重新make , make test
o/ All tests passed without errors! ，表示编译成功。
然后make install即可。
直接运行命令： ./redis-server /usr/redis-6.0.3/redis.conf &
redis.conf 配置文件里 bind 0.0.0.0 设置外部访问， requirepass xxxx 设置密码。
redis高可用方案有两种：
常用搭建方案为1主1从或1主2从+3哨兵监控主节点， 以及3主3从6节点集群。
（1）sentinel哨兵
/usr/redis-6.0.3/src/redis-sentinel /usr/redis-6.0.3/sentinel2.conf &
sentinel2.conf配置：
坑1：master节点也会在故障转移后成为从节点，也需要配置masterauth
当kill master进程之后，经过sentinel选举，slave成为了新的master，再次启动原master，提示如下错误：
原因是此时的master再次启动已经是slave了，需要向现在的新master输入密码，所以需要在master.conf
中配置：
坑2：哨兵配置文件要暴露客户端可以访问到的master地址
在 sentinel.conf 配置文件的 sentinel monitor mymaster 122.xx.xxx.xxx 6379 2 中，配置该哨兵对应的master名字、master地址和端口，以及达到多少个哨兵选举通过认为master挂掉。其中master地址要站在redis访问者（也就是客户端）的角度、配置访问者能访问的地址，例如sentinel与master在一台服务器（122.xx.xxx.xxx）上，那么相对sentinel其master在本机也就是127.0.0.1上，这样 sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 逻辑上没有问题，但是如果另外服务器上的springboot通过lettuce访问这个redis哨兵，则得到的master地址为127.0.0.1，也就是springboot所在服务器本机，这显然就有问题了。
附springboot2.1 redis哨兵配置：
坑3：要注意配置文件.conf会被哨兵修改
redis-cli -h localhost -p 26379 ，可以登到sentinel上用info命令查看一下哨兵的信息。
曾经遇到过这样一个问题，大致的信息如下
slaves莫名其妙多了一个，master的地址也明明改了真实对外的地址，这里又变成127.0.0.1 !
最后，把5个redis进程都停掉，逐个检查配置文件，发现redis的配置文件在主从哨兵模式会被修改，master的配置文件最后边莫名其妙多了一行replicaof 127.0.0.1 7001， 怀疑应该是之前配置错误的时候（见坑2）被哨兵动态加上去的！ 总之，实践中一定要多注意配置文件的变化。
（2）集群
当数据量大到一定程度，比如几十上百G，哨兵模式不够用了需要做水平拆分，早些年是使用codis，twemproxy这些第三方中间件来做分片的，即 客户端 -> 中间件 -> Redis server 这样的模式，中间件使用一致性Hash算法来确定key在哪个分片上。后来Redis官方提供了方案，大家就都采用官方的Redis Cluster方案了。
Redis Cluster从逻辑上分16384个hash slot，分片算法是 CRC16(key) mod 16384 得到key应该对应哪个slot，据此判断这个slot属于哪个节点。
每个节点可以设置1或多个从节点，常用的是3主节点3从节点的方案。
reshard，重新分片，可以指定从哪几个节点移动一些hash槽到另一个节点去。重新分片的过程对客户端透明，不影响线上业务。
搭建Redis cluster
redis.conf文件关键的几个配置：
启动6个集群节点
[root@VM_0_11_centos redis-6.0.3]# ps -ef|grep redis
root 5508 1 0 21:25 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7001 [cluster]
root 6903 1 0 21:32 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7002 [cluster]
root 6939 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7003 [cluster]
root 6966 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7004 [cluster]
root 6993 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7005 [cluster]
root 7015 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7006 [cluster]
这时候这6个节点还是独立的，要把他们配置成集群：
说明： -a xxxx 是因为笔者在redis.conf中配置了requirepass xxxx密码，然后 --cluster-replicas 1 中的1表示每个master节点有1个从节点。
上述命令执行完以后会有一个询问： Can I set the above configuration? yes同意自动做好的分片即可。
最后 All 16384 slots covered. 表示集群中16384个slot中的每一个都有至少有1个master节点在处理，集群启动成功。
查看集群状态：
坑1：暴露给客户端的节点地址不对
使用lettuce连接发现连不上，查看日志 Connection refused: no further information: /127.0.0.1:7002 ，跟之前哨兵配置文件sentinel.conf里边配置master地址犯的错误一样，集群启动的时候带的地址应该是提供给客户端访问的地址。
我们要重建集群：先把6个redis进程停掉，然后删除 nodes-7001.conf 这些节点配置文件，删除持久化文件 mp.rdb 、 appendonly.aof ，重新启动6个进程，在重新建立集群：
然后，还是连不上，这次报错 connection timed out: /172.xx.0.xx:7004 ，发现连到企鹅云服务器的内网地址上了！
解决办法，修改每个节点的redis.conf配置文件，找到如下说明：
所以增加配置：
然后再重新构建集群，停进程、改配置、删除节点文件和持久化文件、启动进程、配置集群。。。再来一套（累死了）
重新使用Lettuce测试，这次终于连上了！
坑2：Lettuce客户端在master节点故障时没有自动切换到从节点
name这个key在7002上，kill这个进程模拟master下线，然后Lettuce一直重连。我们期望的是应该能自动切换到其slave 7006上去，如下图：
重新启动7002进程，
7006已成为新master，7002成为它的slave，然后Lettuce也能连接上了。
解决办法，修改Lettuce的配置：
笔者用的是springboot 2.1 spring-boot-starter-data-redis 默认的Lettuce客户端，当使用Redis cluster集群模式时，需要配置一下 RedisConnectionFactory 开启自适应刷新来做故障转移时的自动切换从节点进行连接。
重新测试：停掉master 7006，这次Lettuce可以正常切换连到7002slave上去了。（仍然会不断的在日志里报连接错误，因为需要一直尝试重连7006，但因为有7002从节点顶上了、所以应用是可以正常使用的）
Redis不保证数据的强一致性
Redis并不保证数据的强一致性，也就是取CAP定理中的AP
关于一致性Hash算法，可以参考 一致性Hash算法 - (jianshu.com)
Redis cluster使用的是hash slot算法，跟一致性Hash算法不太一样，固定16384个hash槽，然后计算key落在哪个slot里边（计算key的CRC16值再对16384取模），key找的是slot而不是节点，而slot与节点的对应关系可以通过reshard改变并通过gossip协议扩散到集群中的每一个节点、进而可以为客户端获知，这样key的节点寻址就跟具体的节点个数没关系了。也同样解决了普通hash取模算法当节点个数发生变化时，大量key对应的寻址都发生改动导致缓存失效的问题。
比如集群增加了1个节点，这时候如果不做任何操作，那么新增加的这个节点上是没有slot的，所有slot都在原来的节点上且对应关系不变、所以没有因为节点个数变动而缓存失效，当reshard一部分slot到新节点后，客户端获取到新迁移的这部分slot与新节点的对应关系、寻址到新节点，而没迁移的slot仍然寻址到原来的节点。
关于热迁移，猜想，内部应该是先做复制迁移，等迁移完了，再切换slot与节点的对应关系，复制没有完成之前仍按照原来的slot与节点对应关系去原节点访问。复制结束之后，再删除原节点上已经迁移的slot所对应的key。
与哨兵模式比较类似，当1个节点发现某个master节点故障了、会对这个故障节点进行pfail主观宕机，然后会通过gossip协议通知到集群中的其他节点、其他节点也执行判断pfail并gossip扩散广播这一过程，当超过半数节点pfail时那么故障节点就是fail客观宕机。接下来所有的master节点会在故障节点的从节点中选出一个新的主节点，此时所有的master节点中超过半数的都投票选举了故障节点的某个从节点，那么这个从节点当选新的master节点。
所有节点都持有元数据，节点之间通过gossip这种二进制协议进行通信、发送自己的元数据信息给其他节点、故障检测、集群配置更新、故障转移授权等等。
这种去中心化的分布式节点之间内部协调，包括故障识别、故障转移、选主等等，核心在于gossip扩散协议，能够支撑这样的广播协议在于所有的节点都持有一份完整的集群元数据，即所有的节点都知悉当前集群全局的情况。
Redis高可用方案 - (jianshu.com)
面试题:Redis 集群模式的工作原理能说一下么 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
深度图解Redis Cluster原理 - detectiveHLH - 博客园 (cnblogs.com)
Redis学习笔记之集群重启和遇到的坑-阿里云开发者社区 (aliyun.com)
云服务器Redis集群部署及客户端通过公网IP连接问题
③ 怎样使用redis缓存，java代码
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。
同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。
④ redis做mysql的缓存
redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。
mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。每一次执行select查询，mysql都会返回一个结果集，这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构：列表list，哈希hash，字符串string，集合set，sorted set(有序集合)，对比几种数据结构，string和hash是比较适合存储行的数据结构，可以把数据转成json字符串存入redis。
全量遍历键： keys pattern keys *
有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ，在生产环境几乎是要禁用的
不管上面说的对不对， keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案，在存数据的时候。把数据的键存一下，也存到redis里面选hash类型，那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值，自我感觉非常好用！
⑤ redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的
redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。
这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础，这也是redis应用最广的平台。
单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。
redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。
1.网络高并发，高流量的数据处理。
一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。
2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。
redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。
但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再最后统一释放。
3.数据复制的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据复制的过程。
数据复制其实就是一次内存，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请求。
4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。
很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。
而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。
⑥ 如何使用redis做mysql的缓存
缓存读取流程：
1、先到缓存中查数据
2、缓存中不存在则到实际数据源中取，取出来后放入缓存
3、下次再来取同样信息时则可直接从缓存中获取
缓存更新流程：
1、更新数据库
2、使缓存过期或失效，这样会促使下次查询数据时在缓存中查不到而重新从数据库去一次。
通用缓存机制：
1、用查询的方法名+参数作为查询时的key value对中的key值
2、向memcache或redis之类的nosql数据库（或者内存hashmap）插入数据
3、取数据时也用方法名+参数作为key向缓存数据源获取信息
⑦ 缓存-redis 三种模式搭建和运行原理
标签： redis 缓存 主从 哨兵 集群
本文简单的介绍redis三种模式在linux的安装部署和数据存储的总结，希望可以相互交流相互提升。
对于Centos7在安装redis之前需要进行一些常用工具的安装：
关闭防火墙
正式安装redis
在redis进行maketest时候会出现一系列的异常，有如下解决方案：
用redis-server启动一下redis，做一些实验没什么意义。
要把redis作为一个系统的daemon进程去运行的，每次系统启动，redis进程一起启动，操作不走如下：
RDB和AOF是redis的一种数据持久化的机制。 持久化 是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。我们一般会将数据存放在本地磁盘，还会定期的将数据上传到云服务器。
RDB 是redis的snapshotting，通过redis.conf中的save配置进行设置，如 save 60 1000:
AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中,然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。一般我们配置redis.conf中的一下指令：
AOF和RDB模式我们一般在生产环境都会打开，一般而言，redis服务挂掉后进行重启会优先家在aof中的文件。
当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node,如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据;否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization;
开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。
slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。
从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。
master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制,但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization。
master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了，可以有如下配置：
slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。
在redis.conf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接，并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务。
sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵ping一个master，超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机
sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了 quorum 指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机
如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master
(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个slave来做切换，这个slave还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换；
（2）SENTINEL RESET *，在所有sentinal上执行，清理所有的master状态
（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上执行，查看所有sentinal对数量是否达成了一致
4.3.2 slave的永久下线
让master摘除某个已经下线的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面执行.
redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。
redis cluster可以支撑N个redis master,一个master上面可以挂载多个slave，一般情况我门挂载一个到两个slave，master在挂掉以后会主动切换到slave上面，或者当一个master上面的slave都挂掉后，集群会从其他master上面找到冗余的slave挂载到这个master上面，达到了系统的高可用性。
2.1 redis cluster的重要配置
2.2 在三台机器上启动6个redis实例
将上面的配置文件，在/etc/redis下放6个，分别为: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
每个启动脚本内，都修改对应的端口号
2.3 创建集群
解决办法是 先安装rvm，再把ruby版本提升至2.3.3
使用redis-trib.rb命令创建集群
--replicas: 表示每个master有几个slave
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001 查看状体
3.1 加入新master
以上相同配置完成后，设置启动脚本进行启动；然后用如下命令进行node节点添加：
3.2 reshard一些数据过去
3.3 添加node作为slave
3.4 删除node