Redis服务器搭建/配置/及Jedis客户端的使用方法
Redis服务器搭建、常用参数含意说明、主从配置、以及使用Jedis客户端来操作Redis
Redis服务器搭建
安装
在命令行执行下面的命令:
$ 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
编译完成后,会产生六个文件:
redis-server
:这个是redis的服务器
redis-cli
:这个是redis的客户端
redis-check-aof
:这个是检查AOF文件的工具
redis-check-dump
:这个是本地数据检查工具
redis-benchmark
:性能基准测试工具,安装完后可以测试一下当前Redis的性能
redis-sentinel
:Redis监控工具,集群管理工具
配置文件
Redis的配置文件是:redis.conf
常用配置项为:
daemonize
: 是否以后台进程运行,默认为no
pidfile /var/run/redis.pid
: pid文件路径
port 6379
: 监听端口
bind 127.0.0.1
:绑定主机ip
unixsocket /tmp/redis.sock
:sock文件路径
timeout 300
:超时时间,默认是300s
loglevel verbose
:日志等级,可选项有debug:大量的信息,开发和测试有用;verbose:很多极其有用的信息,但是不像debug那么乱;notice:在生产环境中你想用的信息;warning:最关键、最重要的信息才打印。 默认是erbose
logfile stdout
:日志记录方式,默认是stdout
syslog-enabled no
:日志记录到系统日志中,默认是no
syslog-ident redis
:指定系统日志标识
syslog-facility local0
:指定系统日志设备,必须是USER或者 LOCAL0~LOCAL7。 默认是local0
databases 16
:数据库的数量,默认的数据库是DB 0,你可以使用 SELECT 来选择不同的数据库。dbid的范围是0~(你设置的值-1)
save <seconds> <changes>
:RDB在多长时间内,有多少次更新操作,就将数据同步到数据文件。
save 900 1
:15min内至少1个key被改变
save 300 10
:5min内至少有300个key被改变
save 60 10000
:60s内至少有10000个key被改变
rdbcompression yes
:存储至本地数据库时是否压缩数据,默认是yes
dbfilename dump.rdb
:本地数据库文件名,默认是dump.rdb
dir ./
:本地数据库存放路径,默认是./
slaveof <masterip> <masterport>
:当本机为从服务时,设置主服务的ip以及端口
masterauth <master-password>
:主服务的连接密码
从结点与主结点失去连接、或者正在复制时,从结点对客户端请求的处理方式:
slave-serve-stale-data yes
:yes:从结点继续响应客户端的请求,但是数据有可能不准确或者为空 no:除了INFO和SLAVEOF以外,其它的命令都返回“SYNC with master in progress”
requirepass foobared
:连接密码foobared
maxclients 128
:最大连接数,默认不限制
maxmemory <bytes>
:设置最大内存,达到最大内存设置后,redis会先尝试清除已到期或即将到期的key,当此方法处理后,任然到达最大内存设置,将无法再进行写入操作
下面是maxmemory的策略
maxmemory-policy volatile-lru
:maxmemory设置策略,默认是volatile-lru
volatile-lru:使用LRU算法,从过期集中移除
allkeys-lru:根据LRU算法移除key
volatile-random:从过期集中随机移动一个
allkeys-random:随机移除一个
volatile-ttl: 根据最近过期时间移除key
noeviction:不移除数据,客户端写操作时返回错误 don't expire at all, just return an error on write operations
maxmemory-samples 3
appendonly no
:是否 在每次更新操作后进行日志记录,如果不开启,可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按照上面save条件来进行同步的,所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。默认是no
appendfilename appendonly.aof
:更新日志文件名,默认是appendonly.aof
redis支持的三种不同的同步方式:
no: don't fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster. //等待OS进行数据缓存同步到硬盘
always: fsync after every write to the append only log . Slow, Safest. //每次更新操作后调用fsync()将数据写到磁盘
everysec: fsync only if one second passed since the last fsync. Compromise. //每秒同步一次
appendfsync everysec
//更新日志条件,默认是everysec
no-appendfsync-on-rewrite no
slowlog-log-slower-than 10000
:设置redis slow log时间,只包括命令执行时间,不包括IO操作时间,比如客户端连接,应答相应时间等等。单位是microseconds(一百万分之一秒),默认是10000.负值表示禁用slow log,0表示记录所有命令。
slowlog-max-len 1024
:slowlog最大长度1024.这会消耗内存,使用SLOWLOG RESET来回收slowlog内存。
vm-enabled no
//是否使用虚拟内存,默认是no。在redis2.4版本,强烈不建议使用virtual memory。
vm-swap-file /tmp/redis.swap
//虚拟内存文件路径,默认是/tmp/redis.swap,不可多个redis实例共享虚拟内存文件。
vm-max-memory 0
//设置最大vm,默认为0,所有的value存在于磁盘中。
vm-page-size 32
//设置vm的page大小,默认是32
vm-pages 134217728
//设置swap文件中最大memory pages,默认是134217728。swap大小=vm-page-size * vm-pages
vm-max-threads 4
//vm同时运行的最大io线程
指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时,采用一种特殊的哈希算法:
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
:引用其他配置文件
设置Linux内核内存分配策略
$ sudo vim /etc/sysctl.conf
vm.overcommit_memory = 1
//指定内核针对内存分配的策略,其值可以是0,1,2
0表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。 1表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。 2表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存
启动
./redis-server redis.conf
如果想在一台服务器上搭建多个实例,可以使用下面的目录结果:
redis |-- 根目录下放置文件 |-- instance-1 实例1的目录 |-- redis.conf 实例1的配置文件 |-- instance-2 实例2的目录 |-- redis.conf 实例2的配置文件 |-- instance-3 实例3的目录 |-- redis.conf 实例3的配置文件
启动时可以使用下面的命令:
./redis-server ./instance-1/redis.conf
:启动实例1
./redis-server ./instance-2/redis.conf
:启动实例2
./redis-server ./instance-3/redis.conf
:启动实例3
进行基准测试
./redis-benchmark
通过基准测试,可以测试在当前的Redis服务器的性能。我在我的虚拟机上测试的结果是写每秒4万多,读每秒8万多
设置主从结构
在作为副本的Redis服务器的配置文件中增加如下配置:
slaveof 192.168.66.41 6379
说明: salveof <主结点的IP> <主结点的端口>
Jedis客户端使用
获取
Jedis的github地址为: https://github.com/xetorthio/jedis
可以通过下面两种方式来获取Jedis的Jar包
直接下载Jar包
https://github.com/xetorthio/jedis/releases
从Maven仓库中取Jar包
<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.5.2</version> <type>jar</type> <scope>compile</scope> </dependency>
使用
最简单的使用方式
Jedis jedis = new Jedis("localhost"); jedis.set("foo", "bar"); String value = jedis.get("foo");
当然,这种方式并不好,因为每次使用都要新建立一个连接,而且Jedis并不是线程安全的,在并发访问的情况下容易出奇怪的问题。所以应该使用下面的这种方式:使用池
来做。
JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost"); Jedis jedis = pool.getResource(); try { /// 开始使用 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 { /// 使用完后,将连接放回连接池 if (null != jedis) { jedis.close(); } } /// 应用退出时,关闭连接池: pool.destroy();
这种使用池的方式一般都能满足我们的要求,但是有时候我们使用多台Redis服务器时,我们需要将不同的key放到不同的Redis服务器上面,这时我们可以根据业务的不同来选择不同的Redis服务器。这么做可以一定程度的解决问题,但是还会有另外的问题生产,如:我们不容易确定哪个业务产品的数据有多大。这样会使数据不能平均的分配到多台Redis服务器上面。
这时我们需要使用分片的技术。代码如下:
// 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); // 池对象 ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new Config(), shards); // 开始使用 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();
集群
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");来自:http://my.oschina.net/gccr/blog/307725