Jedis干什么用的
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1.复制
完整重同步，从服务器完全复制主服务器的数据，主要通过RDB文件和单条命令传输（套接字连接）。
部分重同步，主服务器进行命令传播的时候，不仅会把写命令发送给从服务器，而且还会把写命令放入复制积压缓冲区中，当主从服务器连接断开又重新连接上的时候，从服务器向主服务器发送PSYNC命令（参数包括复制偏移量和服务器运行ID）请求同步，主服务器根据复制偏移量和服务器运行ID向从服务器回复（只有当服务器运行ID与主服务器相同，复制偏移量在复制积压缓冲区中能找到才进行部分重同步）。
2.Sentinel
监视系统，是Redis的高可用性（HA）解决方案，由一个或多个Sentinel实例组成，负责监视所有的主服务器及其从服务器，当主服务器下线之后，Sentinel会从下线主服务器的从服务器中选择一个作为新的主服务器。
Sential通过命令连接发送信息到频道，通过订阅连接从频道接收信息
主观下线：Sentinel向服务器发送PING命令得到无效回复，则Sentinel判定该服务器主观下线。
客观下线：Sentinel向其他连接该主观下线服务器的Sentinel询问，如果回复结果中判定下线（包括客观和主观下线）的数量达到一定程度就判定该服务器客观下线。
选择领头Sentinel、选择新的主服务器
3.集群（Redis Cluster）
节点：一个节点就是一个运行在集群模式下的Redis服务器，会继续使用所有在单机模式中使用的服务器组件。每个节点都会使用clusterNode的数据结构来保存自己的状态，也会为其他节点创建一个对应的clusterNode的数据结构来保存其他节点的状态。
槽：集群的整个数据库被分为16384个槽（slot），集群中的每一个节点可以处理0~16384个槽，当数据库中的16384个槽都有节点在处理时，集群处于上线状态（ok），否则处于下线状态（fail）。clusterNode结构中会记录节点负责处理哪些槽，clusterState结构中会记录16384个槽的指派信息。CRC16然后模16384取余计算键属于哪一个槽。
对于Redis集群技术还有：客户端分片、代理分片（Twemproxy）
Redis学习笔记之多机数据库
标签：处理 选择 fail 传输 proxy db文件 str 方案 请求
热心网友
redis是key-value存储系统。
key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。
如果辅以Real-Time Search Engine（实时搜索引擎）进行复杂条件检索、全文检索，就可以替代并发性能较低的MySQL等关系型数据库，达到高并发、高性能，节省几十倍服务器数 量的目的。
以MemcacheDB、Tokyo Tyrant为代表的key-value分布式存储，在上万并发连接下，轻松地完成高速查询。而MySQL，在几百个并发连接下，就基本上崩溃了。
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操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。
扩展资料：
Jedis主存保护是存储保护的重要环节。主存保护一般有存储区域保护和访问方式保护。存储区域保护可采用界限寄存器方式，由系统软件经特权指令给定上、下界寄存器内容，从而划定每个用户程序的区域，禁止越界访问。
Jedis当两键符合时才允许执行存取操作，从而保护别的程序区域不被侵犯，环状保护是把系统程序和用户程序按重要性分层，称为环，对每个环都规定访问它的级别，违反规定的存取操作是非法的，以此实现对正在执行的程序的保护。
参考资料来源：百度百科-Key-Value
热心网友
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)和zset(有序集合)。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操作，而且这些操作都是原子性的。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操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 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。
热心网友
Jedis使用总结
前段时间细节的了解了Jedis的使用，Jedis是redis的java版本的客户端实现。
本文做个总结，主要分享如下内容：
【pipeline】【分布式的id生成器】【分布式锁【watch】【multi】】【redis分布式】
好了，一个一个来。
一、 Pipeline
官方的说明是：starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the responses when you finish sending them。简单点说pipeline适用于批处理。当有大量的操作需要一次性执行的时候，可以用管道。
示例：
Jedis jedis = new Jedis(String, int);
Pipeline p = jedis.pipelined();
p.set(key,value);//每个操作都发送请求给redis-server
p.get(key,value);
p.sync();//这段代码获取所有的response
这里我进行了20w次连续操作（10w读，10w写），不用pipeline耗时：187242ms，用pipeline耗时：1188ms，可见使用管道后的性能上了一个台阶。看了代码了解到，管道通过一次性写入请求，然后一次性读取响应。也就是说jedis是：request response，request response，...；pipeline则是：request request... response response的方式。这样无需每次请求都等待server端的响应。
二、 跨jvm的id生成器
谈到这个话题，首先要知道redis-server端是单线程来处理client端的请求的。
这样来实现一个id生成器就非常简单了，只要简单的调用jdeis.incr(key);就搞定了。
你或许会问，incr是原子操作吗，能保证不会出现并发问题吗，不是说了吗，server端是单线程处理请求的。
三、 【跨jvm的锁实现【watch】【multi】】
首先说下这个问题的使用场景，有些时候我们业务逻辑是在不同的jvm进程甚至是不同的物理机上的jvm处理的。这样如何来实现不同jvm上的同步问题呢，其实我们可以基于redis来实现一个锁。
具体事务和监听请参考文章：redis学习笔记之事务
暂时找到三种实现方式：
1. 通过jedis.setnx(key,value)实现
import java.util.Random;
import org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool.Config;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Transaction;
/**
* @author Teaey
*/
public class RedisLock {
//加锁标志
public static final String LOCKED = "TRUE";
public static final long ONE_MILLI_NANOS = 1000000L;
//默认超时时间（毫秒）
public static final long DEFAULT_TIME_OUT = 3000;
public static JedisPool pool;
public static final Random r = new Random();
//锁的超时时间（秒），过期删除
public static final int EXPIRE = 5 * 60;
static {
pool = new JedisPool(new Config(), "host", 6379);
}
private Jedis jedis;
private String key;
//锁状态标志
private boolean locked = false;
public RedisLock(String key) {
this.key = key;
this.jedis = pool.getResource();
}
public boolean lock(long timeout) {
long nano = System.nanoTime();
timeout *= ONE_MILLI_NANOS;
try {
while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) {
if (jedis.setnx(key, LOCKED) == 1) {
jedis.expire(key, EXPIRE);
locked = true;
return locked;
}
// 短暂休眠，nano避免出现活锁
Thread.sleep(3, r.nextInt(500));
}
} catch (Exception e) {
}
return false;
}
public boolean lock() {
return lock(DEFAULT_TIME_OUT);
}
// 无论是否加锁成功，必须调用
public void unlock() {
try {
if (locked)
jedis.del(key);
} finally {
pool.returnResource(jedis);
}
}
}
2. 通过事务(multi)实现
由于采纳第一张方法，第二种跟第三种实现只贴了关键代码，望谅解。^_^
public boolean lock_2(long timeout) {
long nano = System.nanoTime();
timeout *= ONE_MILLI_NANOS;
try {
while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) {
Transaction t = jedis.multi();
// 开启事务，当server端收到multi指令
// 会将该client的命令放入一个队列，然后依次执行，知道收到exec指令
t.getSet(key, LOCKED);
t.expire(key, EXPIRE);
String ret = (String) t.exec().get(0);
if (ret == null || ret.equals("UNLOCK")) {
return true;
}
// 短暂休眠，nano避免出现活锁
Thread.sleep(3, r.nextInt(500));
}
} catch (Exception e) {
}
return false;
}
3. 通过事务+监听实现
public boolean lock_3(long timeout) {
long nano = System.nanoTime();
timeout *= ONE_MILLI_NANOS;
try {
while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) {
jedis.watch(key);
// 开启watch之后，如果key的值被修改，则事务失败，exec方法返回null
String value = jedis.get(key);
if (value == null || value.equals("UNLOCK")) {
Transaction t = jedis.multi();
t.setex(key, EXPIRE, LOCKED);
if (t.exec() != null) {
return true;
}
}
jedis.unwatch();
// 短暂休眠，nano避免出现活锁
Thread.sleep(3, r.nextInt(500));
}
} catch (Exception e) {
}
return false;
}
最终采用第一种实现，因为加锁只需发送一个请求，效率最高。
四、 【redis分布式】
最后一个话题，jedis的分布式。在jedis的源码里发现了两种hash算法（MD5，MURMUR Hash(默认）），也可以自己实现redis.clients.util.Hashing接口扩展。
List<JedisShardInfo> hosts = new ArrayList<JedisShardInfo>();
//server1
JedisShardInfo host1 = new JedisShardInfo("", 6380, 2000);
//server2
JedisShardInfo host2 = new JedisShardInfo("", 6381, 2000);
hosts.add(host1);
hosts.add(host2);
ShardedJedis jedis = new ShardedJedis(hosts);
jedis.set("key", "");
