1.【Azure Redis 码调缓存】使用开源工具redis-copy时遇见6379端口无法连接到Redis服务器的问题
2.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
3.Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis
4.第七篇:实战redis-operator
5.RedisTemplate:我不背锅,是码调你用错了
6.Redis参数设置
【Azure Redis 缓存】使用开源工具redis-copy时遇见6379端口无法连接到Redis服务器的问题
当使用Azure Redis服务时,数据迁移需求促使寻找替代方案。码调直接导入/导出RDB文件受限于服务等级,码调转而使用开源工具Redis-Copy实现数据迁移。码调然而,码调花伽网站源码在尝试使用该工具时,码调遇到了无法连接到Redis服务器的码调问题,尤其是码调针对端口的连接失败。
Redis-Copy工具默认使用端口,码调此端口连接失败表明问题可能出在工具配置上。码调通过对比Redis-cli.exe工具的码调正常连接,可以初步判断问题与端口选择及SSL设置有关。码调
深入分析,码调发现Redis-Copy工具在连接过程中未正确处理SSL参数值,码调导致尝试使用SSL方式连接非SSL端口。在调试源码时,定位到CommandLine.Parser.Default.ParseArguments(args)代码,发现其在转换bool类型参数时存在问题,无论实际值为何,均被错误地转换为true。
为解决此问题,可采取两种方案。方案一:修改Options.cs文件,将SourceSSL和DestinationSSL的默认值设为False,同时在命令行中通过--sssl和--dssl参数指定需要使用SSL连接。方案二:修改SourceSSL和DestinationSSL类型为String,在初始化Redis连接字符串时进行类型转换。
采用任一方案后,需要重新编译生成的exe文件。然后根据目标端口选择相应的命令行参数。对于端口连接,命令为:redis-copy.exe --se xxxx --sa **** --sp --de xxxx --da **** --dp ;对于端口连接,则命令调整为:redis-copy.exe --se xxxx --sa **** --sp --sssl true --de xxxx --da **** --dp --dssl true。
通过这些步骤,可以解决使用Redis-Copy工具连接Azure Redis服务器时遇到的端口连接问题。重要的是,当在复杂环境中面临技术挑战时,保持冷静分析,逐步排查问题原因,最终找到解决方案。
Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter,通过以下步骤实现限流功能。首先使用Redis命令将限流的柚子云网站源码配置信息保存在Redis中,具体代码如下:执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `,设置限流次数为,`testRedissonRateLimiter`为自定义的键名。
执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `,设置限流时间,单位为毫秒。
执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`,设置限流类型,枚举值为RateType.OVERALL。
将配置信息保存于Redis的HashMap结构中,使用`hsetnx`确保设置成功。然后判断是否超过限流次数。 通过`getValueName()`方法获取限流配置,进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流,若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值,即使用于不存在的键。 使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息,执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是,Redisson在删除限流配置时存在一个BUG,仅删除了`testRedissonRateLimiter`键,未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键,影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现,Redisson版本为3..7。 为了验证限流功能,调试时逐步执行代码,同时观察Redis服务器命令监控,确保限流功能按预期运行。Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis
在现代的分布式系统中,缓存是提高性能和扩展性的关键因素之一。Redis,作为一个开源的内存数据结构存储系统,不仅可以作为数据库,还可以作为缓存和消息中间件。WebFlux,作为Spring框架提供的响应式编程模型,在处理高并发和大数据量方面表现出色。
本文将探讨如何使用Reactor和WebFlux与Redis集成,利用其响应式特性来执行缓存操作。
首先,弱网测试源码我们需要在项目的pom.xml文件中引入Spring WebFlux和Spring Data Redis的依赖项。
然后,在application.properties文件中配置Redis的连接信息。
在配置类中创建一个RedisCacheManager以管理缓存,并在其中使用RedisCacheConfiguration配置缓存的默认过期时间、键和值的序列化方式。
接下来,定义一个Service类来处理缓存操作。使用Spring框架的缓存注解来定义缓存逻辑,如@Cacheable用于读取缓存,@CachePut用于更新缓存,@CacheEvict用于清除缓存。同时,使用ReactiveRedisOperations执行Redis操作。
编写WebFlux控制器以处理请求,使用@GetMapping、@PostMapping和@DeleteMapping映射URL,并调用UserService中的相应方法处理业务逻辑。
在集成过程中可能会遇到错误或异常,例如无法连接到Redis服务器或Redis命令执行失败。通过使用Spring的全局异常处理器(@ControllerAdvice)或Reactor的操作符(如onErrorResume)来处理异常,可以提高系统的健壮性和可靠性。
根据具体需求和环境,可能还会遇到其他问题。但通过研究和调试,您应该能够成功集成WebFlux和Redis,并实现预期的功能和效果。
本文介绍了如何利用Reactor和WebFlux与Redis集成来处理缓存操作。通过使用ReactiveRedisOperations和Spring框架的缓存注解,我们可以方便地实现响应式的缓存逻辑,提高系统的性能和扩展性,尤其适用于高并发和大数据量的场景。
第七篇:实战redis-operator
实战调试、修改、编译、打包Redis Operator,以GitHub - spotahome/redis-operator为例。spotahome/redis-operator源码逻辑简洁,仅支持哨兵集群模式,主要逻辑位于cmd/redisoperator/main.go。
若需根据实际业务修改operator,可通过在api/redisfailover/v1目录下添加字段,执行make generate-crd命令,牛大亨源码开发即可在manifests目录生成新的yaml文件。
镜像打包涉及Dockerfile和build.sh的修改,原设置采用docker buildx,旨在生成兼容不同操作系统的镜像。然而实践操作中常遇失败,鉴于实际场景无需支持多种操作系统,仅需为centos、redhat等AMD系统打包镜像即可。因此,调整Dockerfile和build.sh以适应上述需求。
RedisTemplate:我不背锅,是你用错了
RedisTemplate的使用问题,探讨原因与解决方案。
观察问题,发现使用RedisTemplate获取不到值。首先怀疑RedisTemplate与StringRedisTemplate使用的Connection不同。经确认,使用的是同一Connection,问题可能出在代码逻辑或序列化方式上。
通过调试源码,发现在Redis客户端BinaryJedis的hget方法中,Redis并未返回数据。分析问题,发现是RedisTemplate默认使用了JDK序列化,与StringRedisTemplate的数据格式不匹配。
进一步对比StringRedisTemplate与RedisTemplate的关系,发现StringRedisTemplate专门用于字符串操作,而RedisTemplate用于复杂对象操作,主要区别在于序列化方式不同。
通过redis客户端查看数据格式,发现存储的是字符串格式的Hash。使用StringRedisTemplate能获取数据的原因,可能是存储时使用了StringRedisTemplate。而RedisTemplate默认使用JDK序列化,导致数据格式不匹配,无法获取。
调整RedisTemplate的序列化方式,将其从JDK序列化改为与StringRedisTemplate一致的字符串序列化方式。重新运行测试,发现仍然无法获取数据。查看RedisTemplate对象信息,发现虽然valueSerializer已更改为一致,但hash序列化仍使用了JDK序列化。苹果cms ym源码
为了确保一致性,将所有序列化方式统一设置为一致的字符串序列化。修改后,成功获取到了数据。个人认为,这主要是由于使用RedisTemplate时对默认序列化方式的理解不足,导致了问题的出现。
仔细阅读源码,可以发现StringRedisTemplate与RedisTemplate在序列化方式上的区别,即StringRedisTemplate默认为所有操作设置了String序列化方式,而RedisTemplate默认使用JDK序列化。理解这些差异,有助于正确使用这两个类,并避免类似问题。
Redis参数设置
Redis的高效运行离不开合理的参数配置。以下是几个关键方面的建议,以确保最佳性能:内存优化: 优化内存管理是提升Redis性能的重要步骤。确保设置合适的`maxmemory`值,以限制存储的键值对数量,避免内存溢出。
持久化配置: 配置`save`指令以定期将数据写入磁盘,避免数据丢失。选择合适的持久化策略(如RDB或AOF)以平衡性能和数据完整性。
网络配置: 调整`tcp-backlog`以提高连接接纳能力,设置`tcp_keepalive`以保持长连接的稳定性。合理设置`bind`和`protected-mode`以控制服务器的网络访问范围。
并发配置: 通过`client-output-buffer-limit`控制输出缓冲,防止阻塞连接。设置`maxclients`限制同时连接数,防止服务器资源过度消耗。
日志配置: 确保`loglevel`设置为合适的级别,以避免过多的日志记录影响性能。同时,合理配置`logfile`和`syslog-enabled`以记录错误和调试信息。
特别值得注意的是,为了防止僵尸连接浪费资源,务必设置`timeout=`,这有助于及时清理无响应的连接请求,保证服务的正常响应速度。redis源码解读(一):事件驱动的io模型,为什么,是什么,怎么做
Redis作为一个高性能的内存数据库,因其出色的读写性能和丰富的数据结构支持,已成为互联网应用不可或缺的中间件之一。阅读其源码,可以了解其内部针对高性能和分布式做的种种设计,包括但不限于reactor模型(单线程处理大量网络连接),定时任务的实现(面试常问),分布式CAP BASE理论的实际应用,高效的数据结构的实现,其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧,让自己的代码更加优雅。
下面进入正题:为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分,接受请求->处理请求->返回结果,其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢,首先我们介绍最基础的io模型,同步阻塞式io,也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞(6也会可能阻塞,这里先不讨论)
在第3步,如果没有客户端请求和服务端建立连接,那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型,那主线程就无法执行一些定时任务,比如过期key的清理,持久化操作,集群操作等。
在第4步,如果客户端已经建立连接但是没有发送数据,服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现,那么第4步的阻塞就是硬伤了,如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据,服务端便会崩溃,无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例:
刚才提到,阻塞式io的主要问题是,调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞,无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到,既然调用recv会使线程阻塞,那么我们多开几个几个线程不就好了,让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下:
改造后,我们用一个线程去做accept,也就是获取已经建立的连接,我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理,这样就能够将阻塞的部分放到新的线程,达到不阻塞主线程的目的,主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案,此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化,减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io:
我们刚才提到多线程可以解决并发问题,然而redis6.0之前使用的是单线程来处理,之所以用单线程,官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu,既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度,避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket,进而实现多个客户端的并发处理呢,那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制,这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket,返回可读或可写的socket,当一个socket可读或可写时再去操作它,这样就避免了对某个socket的阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用:
什么是事件驱动的io模型(Reactor)
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用,而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中,有三种事件:
与这三种事件对应的,有三种handler,负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来(一般通过io多路复用获取事件),有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎,实际上也就这一张图:
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的,建议参照本文最后的方法下载代码,自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后,在main方法中,首先进行一系列的初始化操作,最后进入进入Reactor模型的主循环中:
主循环在aeMain函数中,aeMain函数传入的参数 server.el ,是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,保存了主循环的一些状态信息,包括需要处理的读写事件、时间事件列表,epoll相关信息,回调函数等。
aeMain函数中,我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时,while循环中的内容会被重复执行,每次循环首先会调用beforesleep回调函数,然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册,会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。
之所以叫beforesleep,是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑,其中获取读写事件时通过epoll_wait实现,会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中,处理读写事件和时间事件,参数flags定义了需要处理的事件类型,我们可以暂时忽略这个参数,认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分,首先获取距离最近的时间事件,这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间,并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理,首先调用epoll_wait,获取需要处理的读写事件,超时时间为第一步确定的时间,也就是说,如果在超时时间内有读写事件到来,那么处理读写时间,如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来,去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架,了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节,首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示,因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针(rfileProc、wfileProc)和需要读写的数据指针(clientData)。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现,那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait,接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量,aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数(src/ae_epoll.c)中,会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件,调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后,就可以添加需要监控的文件描述符了,需要监控的情形有三个,一是监控新的客户端连接连接请求,二是监控客户端发送指令,也就是读事件,三是监控客户端写事件,也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件,文件事件通过函数aeCreateFileEvent(src/ae.c)添加,添加一个文件事件主要包含三个步骤,通过epoll_ctl添加监控的文件描述符,指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件,上文我们提到,在每次主循环中,首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间,然后调用epoll_wait获取事件,再处理事件,其中获取事件在函数aeApiPoll(src/ae_epoll.c)中。
获取到事件后,主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了,有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错:
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现,用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc,我们只需要将其替换成libc默认实现就好:
如果报错:
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh,其中包含创建release.h的逻辑,将报错信息网上翻可以发现有一行:
看来是这个脚本没有执行权限,导致release.h没有成功创建,我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译:
2. 创建调试配置(vscode)
创建文件 .vscode/launch.json,并填入以下内容:
然后就可以进入调试页面打断点调试了,main函数在 src/server.c
Redis | Lua脚本
Redis通过其内置的Lua脚本功能,极大地扩展了其功能范围。这些脚本主要通过以下几个命令实现:EVAL和EVALSHA,前者用于执行脚本,后者则是针对预先缓存的脚本。在执行过程中,lua.call()和lua.pcall()的区别在于错误处理策略,前者会返回错误信息,而后者会封装错误并返回。通过SCRIPT LOAD命令,开发者可以将自定义脚本存储在服务器中,然后使用EVALSHA来执行。
管理脚本的其他工具包括SCRIPT EXISTS检查脚本缓存状态,SCRIPT FLUSH用于清除所有缓存,而遇到超时情况,SCRIPT KILL则允许终止执行中的脚本。Redis的Lua环境还内置了丰富的函数库,如redis.log()用于写入日志,redis.shalhex()计算SHA1校验和,以及处理错误和状态的函数。
此外,bit包提供了bit.tohex()将数字转换为进制字符串的功能,struct包用于Lua值和C结构间的转换,struct.pack()打包值,struct.unpack()解包。cjson和cmsgpack则支持快速的JSON和MessagePack操作。调试方面,Lua脚本支持step和next命令,以及查看局部变量,断点设置和执行continue,动态断点有助于调试条件和循环。
Redis调试器提供了eval和redis命令,可以执行脚本,并通过trace查看调用链。例如,Lua脚本可以用于实现带身份验证的锁,如LPOPRPUSH命令,展示了Lua脚本在实际场景中的应用。