HyperLogLog（Redis新数据类型）

简介

为解决基数问题（求集合中不重复元素个数的问题），又不占用非常大的空间。
（数据存储在mysql表中使用distinct count计算不重复个数，或使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理，以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大）

redis提出一种降低一定精度来平衡存储空间的HyperLogLog，redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法，HyperLogLog的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的，并且是很小的
zairedis里面，每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存，就可以计算接近2^64个不同元素的基数，这和计算基数时，元素越多越耗费内存的集合形成鲜明对比
但是，因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以HyperLogLog不能像集合那样，返回输入的各个元素

常用命令

pfadd  [element...]添加指定元素到HyperLogLog
pfvount[key...]计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL。
pfmerge[sourcekey...] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中

Geospatial（Redis新数据类型）

简介

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

常用命令

geoadd [longitude latitude member...]添加地理位置（经度，纬度，名称）
两级无法直接添加，有效的经度从-180度到180度有效的维度从-85.05112878度到85.05112878度
已经添加的数据，是无法再次往里面添加的
geopos [member...]获取坐标值
geodist [m|km|ft|mi]获取两个位置之间的直线距离（米”默认值“，千米，英里，英尺）
georadius radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

Redis Jedis测试

Java 使用 Redis | 菜鸟教程
https://www.runoob.com/redis/redis-java.html

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
 <dependency>
 <groupId>redis.clients</groupId>
 <artifactId>jedis</artifactId>
 <version>4.2.3</version>
 </dependency>

包括了安装，连接，使用实例等。（连接本地时记得改改config文件里面有个属性是控制本地连接的。）
（还有防火墙这一层，需要把6379端口放行，以防链接超时）

完成一个手机验证码功能

要求：
1、输入手机号，点击发送后随机生成6位数字码，2分钟有效
2、输入验证码，点击验证，返回成功或失败
3、每个手机号每天只能输入3次

package com.deng.util;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Random;
/**
 * @Author shayu
 * @DateTime 2022/8/23 14:17
 */
public class PhoneCode {
    public static void main(String[] args) {
        //模拟验证码发送
        verifyCode("123456789101");
        //校验验证码是否相同
        getRedisCode("123456789101","234311");
    }
    //3.验证码的校验
    public static void getRedisCode(String phone,String code){
        //从redis中获取验证码
        Jedis jedis = new Jedis("localhost",6379);
        //验证码key
        String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
        String redisCode  = jedis.get(codeKey);
        //判断
        if (redisCode.equals(code)){
            System.out.println("成功");
        }else {
            System.out.println("失败");
        }
        jedis.close();
    }
    //2.每个手机每天只能发送三次，验证码放到redis中，设置过期时间
    public static void verifyCode(String phone){
        //连接本地的 Redis 服务
        Jedis jedis = new Jedis("localhost",6379);
        // 如果 Redis 服务设置了密码，需要下面这行，没有就不需要
        // jedis.auth("123456");
        System.out.println("连接成功");
        //查看服务是否运行
        System.out.println("服务正在运行: "+jedis.ping());
        //拼接key
        //手机发送key的次数
        String countKey = "VerifyCode" + phone + ":count";
        //验证码key
        String codeKey = "VerifyCode" + phone + ":code";
        //每个手机每天发送三次
        String count = jedis.get(countKey);
        if (count == null){
            //没有发送过，第一次发送
            //设置发送次数为1
            jedis.setex(countKey,24*60*60,"1");
        }else if (Integer.parseInt(count) <= 2){
            //发送次数+1
            jedis.incr(countKey);
        }else if (Integer.parseInt(count) > 2){
            System.out.println("今天的发送次数超过三次");
            jedis.close();
            return;
        }
        //将生成的验证码放到redis里面去
        String vcode = getCode();
        jedis.setex(codeKey,120,vcode);
        jedis.close();
    }
    //1.生成6位数字的验证码
    public static String getCode(){
        Random random = new Random();
        String code = "";
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
           int  rand = random.nextInt(10);
           code += rand ;
        }
        return code;
    }
}
/**
 * 有一个小问题，方法过期，也就是会不会有人卡着过期时间去要验证码，
 * 是不是就可以一直要了。（但过期时间有是一天，不会有人这么无聊吧。
 * 可以延伸一下，具体这么做我也不太清楚。）
 *  这也只是一个小荔枝，具体实际业务会更加复杂。
 *
 */

Springboot整合Redis

SpringBoot之Redis访问(spring-boot-starter-data-redis) - 码农教程
http://www.manongjc.com/detail/25-fidimhvkzoxchrg.html

（我偷懒不想写具体教程，需要的可以看看跟着写写）

Redis 事务操作

定义

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

Multi、Exec、discard

从输入Multi命令开始（事务开始），输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec（执行）后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

组队成功，提交成功

组队阶段报错，提交失败，组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

组队成功，提交有成功有失败情况，如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

事务冲突

想想一个场景：有很多人有你的银行卡,同时去参加双十一抢购
一个请求想给金额减8000
一个请求想给金额减5000
一个请求想给金额减1000
最终会导致账号金额出现负数，是不合理的。（禁止贷款）

解决以上问题

悲观锁

悲观锁，顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到他拿到锁。在操作之前先上锁。

乐观锁

乐观锁，顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

watch key[key...]

在执行multi之前，先执行watch key1[key2]。可以监视一个或多个key，如果在事务执行之前这个key被其他命令所改动，那么事务将被打断。
set balance 100,执行watch就行监视，操作balance+10，可以完成。

同时开启监视，开启事务，balance+20，但前面已经进行了对key的监视，发生了变动，事务执行就会打断。

Redis事务的三大特性

• 单独的隔离操作

• 事务中的所有命令都会序列化，按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断

• 没有隔离级别的概念

• 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交之前任何指令都不会被实际执行

• 不保证原子性

• 事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚。

Redis持久化

为什么要有持久化？（当我看到持久化时，我第一反应就是为什么要持久化，然后去搜了一下，这位博主讲的特别有意思，简单来说就是怕redis突然宕机数据丢失做的一种保护化措施。）
redis提供了两个不同形式的持久化方式

• RDB(Redis DataBase)
• AOF(Append Of File)

RDB

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘(硬盘)，也就是行话讲的Snapshot快照，他恢复时是将快照文件直接读到内存里
是redis默认持久化的方式

执行

redis会单独创建一个子进程（fork）来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能。 如果需要进行大规模的数据恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。（这句我当时也不太清楚，继续往下看。）

fork延伸

（说实话我也没弄太明白这是啥，浅显理解是个进程吧）> - Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程

• 在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
• 一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。