Redis服务器搭建/配置/及Jedis客户端的使用方法

jopen 10年前

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