Redis全面指南：数据类型、高可用配置与缓存问题解决方案

Redis全面指南：数据类型、高可用配置与缓存问题解决方案

一、Redis概述与应用场景

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构，读写性能可达10万+ QPS1,8。主要应用场景包括：

• 缓存热点数据：减轻数据库压力
• 会话存储：分布式Session共享
• 排行榜：利用Zset实现实时排名
• 分布式锁：通过SETNX命令实现
• 消息队列：基于List/Stream实现

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二、核心数据类型与命令详解

1. 五种基础数据结构

数据类型	结构	常用命令	应用场景
String	二进制安全字符串	SET key value, GET key, INCR key, SETEX key 10 value	计数器、分布式锁
Hash	字段-值映射表	HSET user name John, HGETALL user, HINCRBY user age 1	存储对象属性
List	双向链表	LPUSH list 1, RPOP list, LRANGE list 0 -1	消息队列、时间轴
Set	无序唯一集合	SADD tags Java, SINTER tags1 tags2, SMEMBERS tags	标签系统、共同好友
Zset	带权重的有序集合	ZADD rank 95 Alice, ZRANGE rank 0 10, ZREVRANK rank Bob	排行榜、延时队列

Java操作示例（Jedis）：

// String操作
jedis.set("counter", "100");
jedis.incr("counter");

// Hash操作
Map<String, String> user = new HashMap<>();
user.put("name", "John");
user.put("age", "30");
jedis.hset("user:1001", user);

// Zset操作
jedis.zadd("leaderboard", 95.0, "Alice");
Set<String> topUsers = jedis.zrevrange("leaderboard", 0, 10);

###2. 高级数据结构
1.​​Geospatial（地理空间）
```bash
GEOADD cities 116.40 39.90 Beijing
GEODIST cities Beijing Shanghai km

2.​​HyperLogLog（基数统计）

PFADD uv 192.168.1.1 192.168.1.2
PFCOUNT uv

​​3.Bitmap（位图）

SETBIT login:2025-06-30 1001 1 # 用户1001登录
BITCOUNT login:2025-06-30      # 当日登录用户数

三、持久化与主从复制配置

1. 持久化策略

方式	触发机制	配置示例	特点
​​AOF​​	记录写命令	appendonly yes	数据更安全，文件较大
​​RDB​​	定时快照	save 900 1	二进制紧凑，恢复快

2. 主从复制配置（Linux）

主服务器配置（/etc/redis/redis.conf）

bind 0.0.0.0
requirepass master_password

从服务器配置​​：

bind 0.0.0.0
replicaof 192.168.1.100 6379
masterauth master_password

重启服务​​：

sudo systemctl restart redis-server

拓扑结构​​：
主节点（写入） -> 从节点1（读取）
|--> 从节点2（读取）

四、哨兵模式高可用方案

1. 哨兵配置（sentinel.conf）

sentinel monitor mymaster 192.168.1.100 6379 2
sentinel auth-pass mymaster master_password
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000

2. Java客户端连接哨兵

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
Set<String> sentinels = new HashSet<>();
sentinels.add("192.168.1.101:26379");
sentinels.add("192.168.1.102:26379");

JedisSentinelPool pool = new JedisSentinelPool("mymaster", sentinels, poolConfig);
try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
    jedis.set("key", "value"); // 自动路由到主节点
}

故障转移流程​​：

1. 哨兵检测到主节点下线
2. 哨兵集群投票选举领导者
3. 领导者哨兵执行故障转移
4. 切换从节点为新主节点
5. 客户端更新连接信息

五、缓存问题解决方案与Java实现

1. 缓存穿透（访问不存在数据）
   ​​解决方案​​：

• ​​布隆过滤器​​：预加载数据指纹
• 空值缓存​​：设置短过期时间

public String getData(String key) {
    // 1. 尝试从缓存获取
    String value = jedis.get(key);
    if (value == null) {
        // 2. 布隆过滤器校验
        if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
            return null; 
        }
        // 3. 空值缓存
        jedis.setex(key, 60, "NULL"); 
    }
    return value;
}

2. 缓存击穿（热点Key失效）
   解决方案​​：

• ​​互斥锁​​：仅允许一个线程重建缓存
• ​​逻辑过期​​：异步更新缓存

public String getHotData(String key) {
    String value = jedis.get(key);
    if (value == null) {
        // 尝试获取分布式锁
        if (lock.tryLock()) {
            try {
                // 双重检查
                value = jedis.get(key);
                if (value == null) {
                    value = db.getData(key); 
                    jedis.setex(key, 300, value);
                }
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
    return value;
}

3. 缓存雪崩（大量Key同时失效）
   解决方案​​：

• ​​随机过期时间​​：分散失效时间点
• ​​多级缓存​​：本地缓存+Redis
• ​​熔断降级​​：Hystrix实现服务降级

// 设置随机过期时间
int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(600); // 3600~4200秒
jedis.setex(key, expireTime, value);

六、Redis使用最佳实践

1.​​内存优化

maxmemory 2gb # 限制最大内存
maxmemory-policy volatile-lru # 使用LRU淘汰策略

2.管道批处理

Pipeline p = jedis.pipelined();
for (int i=0; i<1000; i++) {
    p.set("key" + i, "value" + i);
}
p.sync();

3.Lua脚本保证原子性

-- 限流脚本
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local count = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if count + 1 > limit then
    return 0
else
    redis.call('INCR', key)
    return 1
end

扩展建议：

• 生产环境建议使用Redis 6.0+的多线程IO模型
• 集群规模较大时采用Redis Cluster分片方案
• 监控重要指标：内存使用率、命中率、延迟