credis缓存，readis缓存

SpringBoot整合SpringSeesion实现Redis缓存

Spring Boot整合Redis我们需要添加依赖的jar包，spring-boot-starter-data-redis中包含spring和redis相关的jar包，jedis作为redis的客户端也需要添加到工程中，Spring Boot的版本信息在父pom中已指定，子模块中的spring相关的jar包无需另外指定。

其中，getKeysByPattern是基于redis的scan命令实现。Redisson的分布式RBucket Java对象是一种通用对象桶，可以用来存放任意类型的对象。除了同步接口外，还提供异步(Async)、反射式(Reactive)和RxJava2标准的接口。还可以通过RBuckets接口实现批量操作多个RBucket对象。

这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试。

Spring Session 是Spring家族中的一个子项目，它提供一组API和实现，用于管理用户的session信息，它把servlet容器实现的httpSession替换为spring-session，专注于解决 session管理问题，Session信息存储在Redis中，可简单快速且无缝的集成到我们的应用中。

相关问答

Q1: redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?

Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。

暂存请求数据。输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，这点和等下要说的输出缓冲区是一样的。

首先要明白redis是一个数据库，redis是一个内存数据库， 所有数据基本上都存在于内存当中， 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库， 所以读取写入的速度是非常快的， 所以经常被用来做数据， 页面等的缓存。

Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。

Q2: 怎么查看redis数据缓存的日志

1、打印在Redis的log文件中。如果是集群，则需要根据你lua运行的key找到对应的Redis节点。在该节点配置文件.conf文件里配置的logfile路径下可找到对应的日志。当然，redis.log命令redis.log(redis.LOG_NOTICE，日志)里的日志级别要与.conf配置文件里配置的日志级别loglevel相同。才能打印出日志。

2、首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示。进入到该目录后，执行linux命令启动redis，命令为：./redis-cli -h 10.1 -p 6379。

3、smembers key 命令可以获取指定集合的所有成员。例如，执行 smembers myset 可以获取集合 myset 的所有成员。zrange key start stop 命令可以获取指定有序集合的一部分成员。例如，执行 zrange myzset 0 -1 可以获取有序集合 myzset 的所有成员。

4、redis的数据缓存在哪里？首先要明白redis是一个数据库，redis是一个内存数据库， 所有数据基本上都存在于内存当中， 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库， 所以读取写入的速度是非常快的， 所以经常被用来做数据， 页面等的缓存。

5、定期清理日志：Redis 的日志文件会占用大量的内存空间。可以定期清理日志文件，以释放内存空间。 使用缓存机制：如果 Redis 内存使用量较大，可以考虑使用缓存机制来减少对数据库的压力。例如，可以使用 Redis 缓存数据库查询结果，减少对数据库的访问次数。

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