redis的rua脚本-RUA脚本自动实现极致性能优化-Redis (redis的淘汰策略有哪些)

随着现代软件应用程序的不断演变，越来越多的业务场景需要高性能、高并发的支持。在这个背景下，Redis作为一款高性能的Nosql数据库被广泛应用。但是，如何实现Redis的极致性能优化呢？这就需要使用Redis RUA脚本了。

Redis RUA脚本是Redis用户自定义脚本的一种，可以在Redis 服务器 端直接执行。这种自定义脚本可以使用Lua语言编写，并且可以调用Redis提供的所有命令和数据结构。通过在Redis服务器端执行Lua脚本，可以大大减少网络消耗和CPU开销，从而提高应用程序的性能。下面，我们将详细介绍如何使用Redis RUA脚本实现极致性能优化。

一、使用Redis RUA脚本实现缓存穿透防护

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，那么每次都会去查询数据库，造成不必要的IO开销。为了防止缓存穿透，我们可以使用Redis RUA脚本，将请求发往Redis而非数据库。具体实现方式如下：

local cache_key = KEYS[1] --缓存Key值local value = redis.call('GET', cache_key)if value then --缓存命中return valueelse --缓存未命中local redis_key = "db:"..cache_key --生成Redis Keylocal db_value = redis.call('GET', redis_key) --查询Redisif db_value then --数据库命中redis.call('SET', cache_key, db_value, "EX", "3600") --将结果缓存起来else --数据库未命中redis.call('SET', cache_key, "", "EX", "60") --将空结果缓存起来endreturn db_value --返回结果end

上述代码先判断缓存中是否存在对应的数据，如果存在则直接返回，否则将请求发送到Redis中查询。如果Redis中存在对应的数据，就将数据缓存起来并返回；如果Redis中不存在对应的数据，就将空结果缓存起来，防止缓存穿透。

二、使用Redis RUA脚本实现原子性操作

在高并发场景下，往往需要实现一些原子性操作，比如原子性地加锁、解锁等。Redis RUA脚本可以非常方便地实现原子性操作。下面是一个加锁的示例：

local lock_key = KEYS[1]local lock_value = ARGV[1]local ttl = tonumber(ARGV[2])local locked = redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'NX', 'EX', ttl)if locked then --加锁成功return trueelse --加锁失败return falseend

上述代码通过调用Redis的SET命令实现了加锁操作。在SET命令中添加NX参数，表示仅当键不存在时才设置值，从而实现了原子性操作。这种原子性操作方式可以有效避免在高并发场景下的竞争问题。

三、使用Redis RUA脚本实现分布式锁

分布式锁是一种非常重要的技术，在分布式系统中使用广泛。Redis RUA脚本可以非常方便地实现分布式锁。下面是一个使用Redis RUA脚本实现分布式锁的示例代码：

local lock_key = KEYS[1]local lock_value = ARGV[1]local ttl = tonumber(ARGV[2])local result = redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'NX', 'EX', ttl)if result then --加锁成功return trueelse --加锁失败，检查锁是否已经超时local lock_time = tonumber(redis.call('GET', lock_key))if lock_time and lock_time return falseelse --锁超时，尝试重新加锁redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'XX', 'EX', ttl)return trueendend

上述代码实现了一个完整的分布式锁，包括加锁、检查锁超时、重新加锁等操作。通过使用Redis RUA脚本实现分布式锁，可以避免在分布式系统中可能出现的锁竞争问题。

Redis RUA脚本是一种非常强大和灵活的工具，可以帮助我们实现各种高性能和高并发的应用场景。上面介绍的只是其中的几个示例，我们可以根据实际需求，灵活地使用Redis RUA脚本来实现各种自定义脚本，从而实现Redis的极致性能优化。

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如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ For k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

查看redis数据库实例对应的配置文件。

查看redis数据库实例对应的配置文件执行 ps -ef | grep redis-server ，确定redis的安装目录，一般配置文件都是 安装目录/etc/ ；

数据写入redis并返回怎么处理

1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化，注释掉这些save配置，或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验，可以防止错误，但是要付出约10%的性能，可以关闭他，提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, APPend only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave，是后台进程完成的，其他客户端仍然和可以读写redis服务器，后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘，将阻塞客户端请求，直到保存完毕。 调用shutdown命令，Redis服务器会先调用save，所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题：如果服务器crash，从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候，要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务，在程序中要使用恰当的日志，在服务器crash之后，通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候，每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端，这样可以保证数据不丢，但是频繁的IO操作，会降低性能。 everysec每秒写一次，这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大，所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件，只保留最新的kv数据。