springboot v3 分账

1 编辑分片配置文件

#redis.host=192.168.126.129
#redis.port=6379
redis.nodes=192.168.126.129:6379,192.168.126.129:6380,192.168.126.129:6381

2 编辑配置类实现redis整合

@Configuration 	//我是一个配置类    一般都会与@Bean联用
@PropertySource("classpath:/properties/redis.properties")
public class RedisConfig {
	
	@Value("${redis.nodes}")
	private String redisNodes;   //node,node,node
	
	/*整合分片实现Redis内存扩容*/
	@Bean
	public ShardedJedis shardedJedis() {
		String[] nodes = redisNodes.split(",");  //节点数组
		//动态获取Redis节点信息.
		List<JedisShardInfo> list = new ArrayList<JedisShardInfo>();
		for (String node : nodes) { //node= host:port ---->[host,port]
			String host = node.split(":")[0];
			int port = Integer.parseInt(node.split(":")[1]);
			list.add(new JedisShardInfo(host, port));
		}
		//返回分片对象
		return new ShardedJedis(list);
	}
	
	
	
	/**
	 * 单台测试
	
	@Value("${redis.host}")
	private String host;
	@Value("${redis.port}")
	private Integer port;
	
	//将返回值的结果交给spring容器进行管理,如果以后想要使用该对象则可以直接注入.
	@Bean
	public Jedis jedis() {
		
		return new Jedis(host, port);
	}
	 */
}

3 修改RedisAOP中的注入

4 关于redis分片总结

1.当redis节点宕机之后,用户访问必然受到影响.
2.当redis服务宕机之后,该节点中的数据可能丢失
3.Redis分片可以实现内存数据的扩容.
4.Redis分片机制中hash运算发生在业务服务器中.redis只负责存取.不负责计算. 所以效率更高.

2 Redis属性说明

2.1 Redis持久化策略

2.1.1 Redis持久化策略说明

说明: Redis的数据都保存在内存中,如果断电或者宕机,则内存数据将擦除,导致数据的丢失.为了防止数据丢失,Redis内部有持久化机制.
当第一次Redis服务启动时,根据配置文件中的持久化要求.进行持久化操作.如果不是第一次启动,则在服务启动时会根据持久化文件的配置,读取指定的持久化文件.实现内存数据的恢复.

2.1.2 RDB模式

特点:
1.rdb模式是redis中默认的持久化策略.
2.rdb模式定期持久化.保存的是Redis中的内存数据快照.持久化文件占用空间较小.
3.rdb模式可能导致内存数据丢失

命令:
前提:需要在redis的客户端中执行.

1. save 命令 立即持久化 会导致其他操作陷入阻塞.
2. bgsave 命令 开启后台运行. 以异步的方式进行持久化. 不会造成其他操作的阻塞.

持久化周期:

save 900 1        900秒内,如果用户执行的1次更新操作,则持久化一次
	save 300 10		  300秒内,如果用户执行的10次更新操作,则持久化一次
	save 60 10000	  60秒内,如果用户执行的10000次更新操作,则持久化一次
	save 1 1	 	  1秒内,如果用户执行的1次更新操作,则持久化一次    set 阻塞!!!!

持久化文件:

持久化文件路径:

2.1.3 AOF模式

特点:
1). AOF模式默认条件下是关闭状态. 如果需要开启则需要修改配置文件.
2). AOF模式可以实现数据的实时持久化操作,AOF模式记录的是用户的操作过程.
3). 只要开启了AOF模式,则持久化方式以AOF模式为主.

配置:

开启AOF持久化方式

持久化文件格式:

持久化文件名称配置:

持久化文件策略说明

appendfsync always    只要用户执行一次操作,则持久化一次.
 	**appendfsync everysec  每秒持久化一次   默认策略**      效率略低于RDB
 	appendfsync no        不主动持久化.

2.1.4 面试题

公司新入职一个员工,对于业务不熟,出于好奇在生产环境下执行了flushAll命令,问:如果你是项目经理,如何解决 ??
A: 暴打一顿 驱逐出公司
B: 冷嘲热讽 让其主动离职 ,并且承担后果
C: 予以安慰,告诉他你是最棒的 之后去甲方负荆请罪
D: 相视一笑,告诉他 你别管了 交给我处理吧 .

处理方式:修改AOF文件中的flushAll命令,之后重启即可.

2.1.5 持久化总结

1.如果用户允许少量的数据丢失,则可以选用RDB模式. 效率更高
2.如果用户不允许数据丢失,则选用AOF模式.
3.可以2种方式都选, 需要搭建组从结构 , 主机选用RDB模式, 从机选用AOF模式,可以保证业务允许.

2.1.6 配置多种持久化方式

1).设计 : 6379 当主机 7380当从机.

2).修改主机的配置文件:

要求: 主机使用RDB模式

从机使用AOF模式

3).检查默认模式的状态

命令: info replication

4).实现主从挂载

编辑从服务器向主机进行挂载

4).主从测试

1.主机中添加测试数据.

2.检查从机中是否有数据

3.检查持久化文件是否有数据.

总结: 一般条件下主机采用RDB模式,从机采用AOF模式,效率更高.

2.2.Redis内存策略

2.2.1 内存策略说明

redis服务器运行在内存中,数据也在内存中保存. 如果一直往里存,总有一天内存资源不够用,所以需要研究如何优化内存.

2.2.2 LRU算法

维度:T 时间
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面(数据)置换算法，选择最近最久未使用的页面(数据)予以淘汰。该算法赋予每个页面(数据)一个访问字段，用来记录一个页面(数据)自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面(数据)时，选择现有页面(数据)中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面(数据)予以淘汰。

2.2.3 LFU算法

维度:引用次数
LFU（least frequently used (LFU) page-replacement algorithm）。即最不经常使用页置换算法，要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类页将会长时间留在内存中，因此可以将引用计数寄存器定时右移一位，形成指数衰减的平均使用次数。

2.2.4 随机算法

随机算法: 灭霸的响指

2.2.5 TTL算法

说明: 将设定了超时时间的数据提前删除.

2.2.6 Redis中内存优化策略

1. volatile-lru 设定超时时间的数据采用lru算法
2. allkeys-lru .所有的数据采用lru算法
3. volatile-lfu 设定超时时间的数据采用LFU算法
4. allkeys-lfu 所有的数据才能lfu算法
5. volatile-random 设定了超时时间的数据采用随机算法
6. allkeys-random 所有数据采用随机算法
7. volatile-ttl 设定超时时间的数据采用TTL算法
8. noeviction 该配置为模式配置 表示内存满时 只报错,不删除数据.
   
   修改配置文件之后,重启服务器即可.

2.3 Redis集群

2.3.1 redis集群搭建问题解决方案

1.检查防火墙
2.检查配置文件
3.关闭所有的redis服务器 sh stop.sh
4.删除多余的文件 nodes.conf dump.rdb

[root@localhost cluster]# rm -rf 700*/dump.rdb
[root@localhost cluster]# rm -rf 700*/nodes.conf

5.重新启动服务器,之后执行挂载命令

2.3.2 redis入门案例

public class TestCluster {
	
	/**
	 * 通过程序操作redis   3主机   读写    3从机 数据备份 
	 */
	@Test
	public void test01() {
		Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<HostAndPort>();
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7000));
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7001));
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7002));
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7003));
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7004));
		nodes.add(new HostAndPort("192.168.126.129", 7005));
		//利用程序操作redis集群
		JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
		jedisCluster.set("AAAAA", "redis集群测试");
		System.out.println(jedisCluster.get("AAAAA"));
		
	}
}