Redis服务器搭建/配置/及Jedis客户端的使用方法

摘要 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");