Redis的Java API通过Jedis来进行操作，因此首先需要Jedis的第三方库，因为使用的是Maven工程，所以先给出Jedis的依赖：
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>Redis能提供的命令，Jedis也都提供了，而且使用起来非常类似，所以下面只是给出了部分操作的代码。
package com.uplooking.bigdata;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* Redis操作之java API
* jedis 是我们操作Redis的java api的入口
* 一个Jedis对象，就代表了一个Redis的连接
* CRUD
*/
public class RedisTest {
private Jedis jedis;
private String host;
private int port;
@Before
public void setUp() {
host = "uplooking01";
port = 6379;
jedis = new Jedis(host, port);
}
@Test
public void testCRUD() {
//后去所有的key的集合
Set<String> keys = jedis.keys("*");
// jedis.select(index); 指定要执行操作的数据库，默认操作的是0号数据
System.out.println(keys);
//string
System.out.println("**************String**************");
//删除redis中的key nam1
Long del = jedis.del("nam1");
System.out.println(del == 1L ? "删除成功~" : "删除失败~");
List<String> mget = jedis.mget("name", "age");
System.out.println(mget);
//hash
System.out.println("**************Hash**************");
Map<String, String> person = jedis.hgetAll("person");
//keyset
//entryset
for (Map.Entry<String, String> me : person.entrySet()) {
String field = me.getKey();
String value = me.getValue();
System.out.println(field + "---" + value);
}
//list
System.out.println("**************List**************");
List<String> seasons = jedis.lrange("season", 0, -1);
for (String season : seasons) {
System.out.println(season);
}
//set
System.out.println("**************Set**************");
Set<String> nosql = jedis.smembers("nosql");
for (String db : nosql) {
System.out.println(db);
}
//zset
System.out.println("**************Zset**************");
Set<String> website = jedis.zrange("website", 0, -1);
for (String ws : website) {
System.out.println(ws);
}
}
@After
public void cleanUp() {
jedis.close();
}
}前面的代码是每次都建立一个Jedis的连接，这样比较消耗资源，可以使用JedisPool来解决这个问题，同时为了提高后面的开发效率，可以基于JedisPool来开发一个工具类。
package com.uplooking.bigdata.common.util.redis;
import com.uplooking.bigdata.constants.redis.JedisConstants;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
/**
* Redis Java API 操作的工具类
* 主要为我们提供 Java操作Redis的对象Jedis 模仿类似的数据库连接池
*
* JedisPool
*/
public class JedisUtil {
private JedisUtil() {}
private static JedisPool jedisPool;
static {
Properties prop = new Properties();
try {
prop.load(JedisUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("redis/redis.properties"));
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
//jedis连接池中最大的连接个数
poolConfig.setMaxTotal(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_TOTAL)));
//jedis连接池中最大的空闲连接个数
poolConfig.setMaxIdle(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_IDLE)));
//jedis连接池中最小的空闲连接个数
poolConfig.setMinIdle(Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MIN_IDLE)));
//jedis连接池最大的等待连接时间 ms值
poolConfig.setMaxWaitMillis(Long.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_MAX_WAIT_MILLIS)));
//表示jedis的服务器主机名
String host = prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_HOST);
String JEDIS_PORT = "jedis.port";
int port = Integer.valueOf(prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_PORT));
//表示jedis的服务密码
String password = prop.getProperty(JedisConstants.JEDIS_PASSWORD);
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, host, port, 10000);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 提供了Jedis的对象
* @return
*/
public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}
/**
* 资源释放
* @param jedis
*/
public static void returnJedis(Jedis jedis) {
jedis.close();
}
}package com.uplooking.bigdata.constants.redis;
/**
* 专门用于存放Jedis的常量类
*/
public interface JedisConstants {
//表示jedis的服务器主机名
String JEDIS_HOST = "jedis.host";
//表示jedis的服务的端口
String JEDIS_PORT = "jedis.port";
//表示jedis的服务密码
String JEDIS_PASSWORD = "jedis.password";
//jedis连接池中最大的连接个数
String JEDIS_MAX_TOTAL = "jedis.max.total";
//jedis连接池中最大的空闲连接个数
String JEDIS_MAX_IDLE = "jedis.max.idle";
//jedis连接池中最小的空闲连接个数
String JEDIS_MIN_IDLE = "jedis.min.idle";
//jedis连接池最大的等待连接时间 ms值
String JEDIS_MAX_WAIT_MILLIS = "jedis.max.wait.millis";
}##########################################
###
### redis的配置文件
###
##########################################
###表示jedis的服务器主机名
jedis.host=uplooking01
###表示jedis的服务的端口
jedis.port=6379
###表示jedis的服务密码
jedis.password=uplooking
###jedis连接池中最大的连接个数
jedis.max.total=60
###jedis连接池中最大的空闲连接个数
jedis.max.idle=30
###jedis连接池中最小的空闲连接个数
jedis.min.idle=5
###jedis连接池最大的等待连接时间 ms值
jedis.max.wait.millis=30000后面就可以非常方便地使用这个工具类来进行Redis的操作：
// 获得Jedis连接对象
Jedis jedis = JedisUtil.getJedis();
// 释放Jedis对象资源
JedisUtil.returnJedis(jedis); Redis集群是一个分布式Redis存储架构，可以在多个节点之间进行数据共享，解决Redis高可用、可扩展等问题。
Redis集群提供了以下两个好处
1.将数据自动切分(split)到多个节点
2.当集群中的某一个节点故障时，redis还可继续处理客户端的请求
一个Redis集群包含16384个哈希槽(hash slot)，数据库中的每个数据都属于这16384个哈希槽中的一个。
集群使用公式CRC16(key)%16384来计算key属于哪一个槽。集群中的每一个节点负责处理一部分哈希槽。
集群中的主从复制
集群中的每个节点都有1个到N个复制品，其中一个为主节点，其余为从节点，如果主节点下线了，
集群就会把这个主节点的一个从节点设置为新的主节点，继续工作。这个集群就不会因为一个主节点的下线而无法正常工作。
如果某一个主节点和它所有的从节点都下线的话，redis集群就停止工作了。
Redis集群不保证数据的强一致性，在特定的情况下，redis集群会丢失已经执行过的命令。
使用异步复制(asynchronous replication)是Redis集群可能会丢失写命令的其中一个原因，
有时候由于网络原因，如果网络断开时间太长，redis集群就会启用新的主节点，之前发给主节点的数据聚会丢失。上面的理论知识，在完成下面Reids主从复制环境和分布式环境的搭建后，相信会有非常直观的理解。
这里使用三台设备，环境说明如下：
uplooking01 master
uplooking02 slave
uplooking03 slave
即uplooking01为主从节点，02和03为从节点，主从节点主要负责写，从节点主要负责读，不能写。
另外在两台从服务器上还会配置使用密码，测试一下使用密码时的连接方式（注意主服务器没有设置密码）。
下面的配置会对这些需求有所体现。uplooking01 redis.conf配置如下：
bind uplooking01
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)uplooking02 redis.conf配置如下：
bind uplooking02
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)
slave-read-only yes
requirepass uplooking
slaveof uplooking01 6379uplooking03 redis.conf配置如下：
bind uplooking03
daemonize yes（后台运行）
logfile /opt/redis-3.2.0/logs/redis.log(日志文件，目录必须存在)
slave-read-only yes
requirepass uplooking
slaveof uplooking01 6379上面的配置完成后，在两台从服务器上分别启动redis即完成了主从复制集群的配置，需要注意如下问题：
1.认证的问题
如果需要连接uplooking02或者uplooking03，那么需要加上密码，否则无法完成认证。
有两种方式：
可以在连接时就指定密码：redis-cli -h uplooking03 -a uplooking
也可以先连接，到终端后再认证：auth uplooking
2.数据读写的问题
读：三台服务器上都能完成数据的读
写：只能在主节点上完成数据的写入
3.Java API的使用问题
在前面使用的代码中，如果连接的是从服务器，则还需要配置密码
以我们开发的JedisPool工具类为例，在创建JedisPool时需要指定密码：
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, host, port, 10000, password);集群说明：
1.前面搭建的只是主从复制的集群，这意味着，数据在三台机器上都是一样的，其目的只是为了读写分离，提高读的效率
同时也可以起到冗余的作用，主节点一旦出现故障，从节点可以替换，但显然，这只是集群，而不是分布式。
2.但是可能会出现一个问题，就是当数据量过大时，所有的数据都保存在同一个节点上
(虽然两台做了备份，但因为保存的数据都是一样的，所以看做一个节点)，
单台服务器的数据存储压力会很大，因此，可以考虑使用分布式的环境来保存，这就是Redis的分布式集群。
分布式：数据分成几份保存在不同的设备上
集群：对于相同的数据，都会有至少一个副本进行保存。
这可以类比hadoop中的hdfs或者是kafka中的partition(topic可以设置partition数量和副本因子)
3.在Redis中，搭建分布式集群环境至少需要6个节点，因此出于设备的考虑，这里会在同一台设备上操作
也就是说，这里搭建的是伪分布式环境，3个为主节点，另外3个分别为其从节点，用来保存其副本数据。
根据前面的理论知识，在分布式环境中，key值会进行如下的计算：
CRC16(16) % 16384
来计算key值属于哪一个槽，而对于我们的环境，每个主节点的槽位数量大概是16384 / 3 = 5461[uplooking@uplooking01 ~]$ mkdir -p app/redis-cluster
[uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/redis-3.2.0.tar.gz -C app/redis-cluster/[uplooking@uplooking01 ~]$ cd app/redis-cluster/redis-3.2.0/
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ pwd
/home/uplooking/app/redis-cluster/redis-3.2.0
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ make
[uplooking@uplooking01 redis-3.2.0]$ make install PREFIX=/home/uplooking/app/redis-cluster/redis-3.2.0[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ mv redis-3.2.0/ 7000
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7001
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7002
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7003
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7004
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cp -r 7000 7005以7000为例：
daemonize yes //配置redis后台运行
bind uplooking01 //绑定主机uplooking01
logfile "/home/uplooking/app/redis-cluster/7000/redis-7000.log" //注意目录要存在
pidfile /var/run/redis-7000.pid //pidfile文件对应7000,7002,7003
port 7000 //端口
cluster-enabled yes //开启集群 把注释#去掉
cluster-config-file nodes-7000.conf //集群的配置 配置文件首次启动自动生成
cluster-node-timeout 15000 //请求超时 设置15秒够了
appendonly yes //aof日志开启 有需要就开启，它会每次写操作都记录一条日志在其它的节点上，只需要修改为7001,7002…即可。
技巧：配置完成7000后，可以直接复制到其它节点，cp redis.conf ../7001，然后再充分利用vim中的1,$s///g将7000替换为其它数字，如7001等。
先创建一个批量启动的脚本：
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ cat start-all.sh
#!/bin/bash
cd 7000
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..
cd 7001
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..
cd 7002
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..
cd 7003
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..
cd 7004
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..
cd 7005
bin/redis-server ./redis.conf
cd ..然后再执行脚本启动。
[uplooking@uplooking01 redis-cluster]$ ps -ef | grep redis
500 1460 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7000 [cluster]
500 1464 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7001 [cluster]
500 1468 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7002 [cluster]
500 1472 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7003 [cluster]
500 1474 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7004 [cluster]
500 1480 1 0 01:17 ? 00:00:01 bin/redis-server uplooking01:7005 [cluster]
500 3233 1018 0 01:53 pts/0 00:00:00 grep redis现在就是要使用前面准备好的redis节点，将其串联起来搭建集群。官方提供了一个工具：redis-trib.rb($REDIS_HOME/src 使用ruby编写的一个程序，所以需要安装ruby)：
$ sudo yum -y install ruby ruby-devel rubygems rpm-build 再用gem这个命令安装redis接口（gem是ruby的一个工具包）：
gem install redis [ -v 3.2.0] #[]中为可选项制定具体的软件版本
# 在我安装时，提示ruby版本需要>=2.2.2，但是上面接上redis接口的版本后就没有问题了。接下来运行一下redis-trib.rb：
[uplooking@uplooking01 7000]$ src/redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.56.101:7000 192.168.56.101:7001 192.168.56.101:7002 192.168.56.101:7003 192.168.56.101:7004 192.168.56.101:7005
>>> Creating cluster
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Using 3 masters:
192.168.56.101:7000
192.168.56.101:7001
192.168.56.101:7002
Adding replica 192.168.56.101:7003 to 192.168.56.101:7000
Adding replica 192.168.56.101:7004 to 192.168.56.101:7001
Adding replica 192.168.56.101:7005 to 192.168.56.101:7002
M: 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938 192.168.56.101:7000
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2 192.168.56.101:7001
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2 192.168.56.101:7002
slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: c99c55ab3fcea2d65ca3be5b4786390a6e463ea2 192.168.56.101:7003
replicates 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938
S: 0a847801493a45d32487d701cd0fe37790d4b2f9 192.168.56.101:7004
replicates f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2
S: 7f9e4bec579fda23a574a62d362a04463140bbc2 192.168.56.101:7005
replicates ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2
Can I set the above configuration? (type ‘yes‘ to accept): yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join......
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.56.101:7000)
M: 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938 192.168.56.101:7000
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2 192.168.56.101:7001
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2 192.168.56.101:7002
slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: c99c55ab3fcea2d65ca3be5b4786390a6e463ea2 192.168.56.101:7003
slots: (0 slots) master
replicates 497bce5118057198afb0511cc7b88479bb0c3938
M: 0a847801493a45d32487d701cd0fe37790d4b2f9 192.168.56.101:7004
slots: (0 slots) master
replicates f0568474acad5c707f25843add2d68455d2cbbb2
M: 7f9e4bec579fda23a574a62d362a04463140bbc2 192.168.56.101:7005
slots: (0 slots) master
replicates ebe86ea74af5612e6393c8e5c5b3363928a4b7b2
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.仔细查看其提示，会对Redis分布式集群有一个更加清晰的理解。另外需要注意的是，由于redis-trib.rb 对域名或主机名支持不好,故在创建集群的时候要使用ip:port的方式。
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7000 -c
uplooking01:7000> set name xpleaf
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
OK
192.168.56.101:7001> get name
"xpleaf"
192.168.56.101:7001>
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7004 -c
uplooking01:7004> get name
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
"xpleaf"
192.168.56.101:7001>
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7004 -c
uplooking01:7004> set name yyh
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
OK
192.168.56.101:7001> get name
"yyh"
[uplooking@uplooking01 7000]$ bin/redis-cli -h uplooking01 -p 7002 -c
uplooking01:7002> keys *
(empty list or set)
uplooking01:7002> get name
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.56.101:7001
"yyh"上面的测试可以充分说明下面几个问题：
1.分布式
数据是分布式存储的，根据key的不同会保存到不同的主节点上。
2.数据备份
从节点是作为备份节点的，跟前面的主从复制集群一样，只是用来读数据，当需要写或修改数据时，需要切换到主节点上。前面的代码只适合操作单机版本的Redis，如果使用的是分布式的Redis集群，那么就需要修改一下代码，这里，我们直接开发一个工具类JedisClusterUtil，如下：
package com.uplooking.bigdata.common.util.redis;
import redis.clients.jedis.*;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;
/**
* Redis Java API 操作的工具类
* 专门负责redis的cluster模式
*/
public class JedisClusterUtil {
private JedisClusterUtil() {}
private static JedisCluster jedisCluster;
static {
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<HostAndPort>();
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7000));
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7004));
nodes.add(new HostAndPort("uplooking01", 7005));
jedisCluster = new JedisCluster(nodes);//得到的是redis的集群模式
}
/**
* 提供了Jedis的对象
* @return
*/
public static JedisCluster getJedis() {
return jedisCluster;
}
/**
* 资源释放
* @param jedis
*/
public static void returnJedis(JedisCluster jedis) {
try {
jedis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在使用时需要注意的是，JedisCluster在使用mget等API操作时，是不允许同时在多个节点上获取数据的，例如：List<String> mget = jedis.mget("name", "age");，如果name和age分别在不同的节点上，则会报异常，所以不建议使用此种方式来获取数据。
Redis笔记整理（二）：Java API使用与Redis分布式集群环境搭建
原文地址：http://blog.51cto.com/xpleaf/2091534
