谁有关于redis 存储海量数据高性能的demo，请上传一下

1 Redis使用场景

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

我们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。数据量太大和频繁的查询，由于磁盘IO性能的局限性，导致项目的性能越来越低。

这时候，基于内存的缓存框架，就能解决我们很多问题。例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。

其实，对于hibernate的二级缓存，是同样的道理。利用内存高速的读写速度，来解决硬盘的瓶颈。

2 配置使用redis

首先，我们需要引入基本的jar包。maven中的基本引用如下：

<dependency>

<groupId>orgspringframeworkdata</groupId>

<artifactId>spring-data-redis</artifactId>

<version>142RELEASE</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>redisclients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

<version>262</version>

</dependency>

然后，在applicationContext中配置如下:

<bean id="poolConfig" class="redisclientsjedisJedisPoolConfig">

<property name="maxIdle" value="${redismaxIdle}" />

<property name="maxTotal" value="${redismaxActive}" />

<property name="maxWaitMillis" value="${redismaxWait}" />

<property name="testOnBorrow" value="${redistestOnBorrow}" />

</bean>

<bean id="connectionFactory" class="orgspringframeworkdataredisconnectionjedisJedisConnectionFactory" p:host-name="${redishost}" p:port="${redisport}" p:password="${redispass}"

p:pool-config-ref="poolConfig" />

<bean id="stringSerializer" class="orgspringframeworkdataredisserializerStringRedisSerializer"/>

<!-- 开启事务，可以通过transcational注解控制 -->

<bean id="redisTemplate" class="orgspringframeworkdatarediscoreRedisTemplate">

<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />

<property name="keySerializer" ref="stringSerializer" />

<property name="enableTransactionSupport" value="true" />

</bean>

对于hibernate的配置可知，第一个poolconfig是对连接池的配置。包括最大连接数，队列数，存活时间，最大等待时间等等，还有一些额外的配置，请直接点击JedisPoolConfig类源码，进行查看。

这些配置的意思如果不明白的话，一定要去把线程池好好学习下。

第一个配置是连接工厂，顾名思义，最基本的使用一定是对连接的打开和关闭。我们需要为其配置redis服务器的账户密码，端口号。（这里还可以配置数据库的index，但是我使用时候一直使用redis的默认数据库，也就是第0个）

最后一个配置特别重要。这个类似于spring提供的HibernateDaoSupport。

接下来，全部讲解都将围绕这个类展开。

3 RedisTemplate的使用

这个类作为一个模版类，提供了很多快速使用redis的api，而不需要自己来维护连接，事务。

最初的时候，我创建的BaseRedisDao是继承自这个类的。继承的好处是我的每个Dao中，都可以自由的控制序列化器，自由的控制自己是否需要事务，这个先不需要了解，跟着我目前的这种配置方法来即可。

template提供了一系列的operation,比如valueOperation,HashOperation,ListOperation,SetOperation等，用来 *** 作不同数据类型的Redis。

并且，RedisTemplate还提供了对应的OperationsEditor，用来通过RedisTemplate直接注入对应的Operation。我们暂时不讲这个。

对于下面的test1方法，我们暂时不用考虑，先了解通过RedisTemplate来使用connection *** 作Redis。

Test代码如下：

package cntestspjedis;

import javaxannotationResource;

import orgjunitTest;

import orgjunitrunnerRunWith;

import orgspringframeworkbeansfactoryannotationAutowired;

import orgspringframeworkdaoDataAccessException;

import orgspringframeworkdataredisconnectionRedisConnection;

import orgspringframeworkdatarediscoreRedisCallback;

import orgspringframeworkdatarediscoreRedisTemplate;

import orgspringframeworkdatarediscoreValueOperations;

import orgspringframeworktestcontextContextConfiguration;

import orgspringframeworktestcontextjunit4SpringJUnit4ClassRunner;

import comcnredis2daoIncrDao;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunnerclass)

@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContextxml")

public class TestRedis {

@Resource(name = "redisTemplate")

private RedisTemplate<String, String> template; // inject the template as ListOperations

//至于这个为什么可以注入。需要参考AbstractBeanFactory doGetBean

//supersetValue(((RedisOperations) value)opsForValue());就这一行代码 依靠一个editor

@Resource(name = "redisTemplate")

private ValueOperations<String, Object> vOps;

public void testSet(){

templateexecute(new RedisCallback<Boolean>() {

@Override

public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

byte [] key = "tempkey"getBytes();

byte[] value = "tempvalue"getBytes();

connectionset(key, value);

return true;

}

});

}

public void testSet1(){

vOpsset("tempkey", "tempvalue");

}

@Autowired

private IncrDao incr;

@Test

public void addLink() {

Systemoutprintln(incrincr(13));

Systemoutprintln(incrget(13));

}

}

一、Redis了解

11、Redis介绍：

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。

12、Redis优点：

（1）异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。

（2）支持丰富的数据类型：Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表，集合，有序集合，散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题，因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。

（3） *** 作都是原子性：所有Redis *** 作是原子的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。

（4）多功能实用工具：Redis是一个多实用的工具，可以在多个用例如缓存，消息，队列使用(Redis原生支持发布/订阅)，任何短暂的数据，应用程序，如Web应用程序会话，网页命中计数等。

13、Redis缺点：

（1）单线程

（2）耗内存

二、64位windows下Redis安装

Redis官方是不支持windows的，但是Microsoft Open Tech group 在 GitHub上开发了一个Win64的版本，下载地址：>

保障服务稳定的三大利器：熔断降级、服务限流和故障模拟。限流系统是当前很多系统都需要考虑的场景。首先在Nginx层面是可以做限流的，除此之外，在微服务层面还是有很多空间可以施展的。

限流的话，主要思路分为 请求数量限制 和 消费能力限制 两类。前者主要是限制一段时间内的总并发数、后者主要是限制消费者的消费能力。

限流算法

限流算法来说，主要包含令牌桶算法、漏桶算法和计数器等。 对于简单的计数器算法 ，通过AtomicLong#incrementAndGet()来进行粗暴的控制，因为容易导致“突刺现象”（比如单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能拒绝）， 所以这里不做推荐 。

令牌桶算法

令牌工厂：匀速生成令牌

令牌桶：拥有固定的令牌数

应用者：一次可以申请N个令牌，没有令牌不能进行后续处理。

如果使用Redis来实现的话会比较简单，大概思路如下：

1/ 获取令牌：依靠List的leftPop来获取令牌

Objectresult = redisTemplateopsForList()leftPop("limit_list");

2/ 向令牌桶添加令牌

redisTemplateopsForList()rightPush("limit_list",UUIDrandomUUID()toString());

漏桶算法

漏桶：容量固定

流速：任意

流出水滴：固定速率

滑动窗口

用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能：保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

1/ 请求进来：UUID生成唯一的value；score用当前的时间戳

redisTemplateopsForZSet()add("limit",UUIDrandomUUID()toString(),currentTime);

2/ 限流：zset的range方法可以统计两个时间戳内的请求，达到限流效果

Integercount = redisTemplateopsForZSet()rangeByScore("limit", currentTime -

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