1：Jedis与Redisson对比
2.1. 概况对比
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单。
Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。可以认为是jedis的补充，不能替换jedis。
2.2.可伸缩性
Jedis中的方法调用是比较底层的暴露的Redis的API，也即Jedis中的Java方法基本和Redis的API保持着一致，了解Redis的API，也就能熟练的使用Jedis。
而Redisson中的方法则是进行比较高的抽象，每个方法调用可能进行了一个或多个Redis方法调用。
2.3. 编程模型
Jedis使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到sockets处理完I/O才能执行，不支持异步。Jedis客户端实例不是线程安全的，所以需要通过连接池来使用Jedis。
Redisson使用非阻塞的I/O和基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Redisson的API是线程安全的，所以可以操作单个Redisson连接来完成各种操作。
2.4. 数据结构
Jedis仅支持基本的数据类型如：String、Hash、List、Set、Sorted Set。
Redisson不仅提供了一系列的分布式Java常用对象，不支持字符串存储，Redisson的实现类中只支持集合操作，不能对普通字符做操作。
不支持很多redis特性，比如排序，事务，管道，集群等
还提供了许多分布式服务，其中包括（BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch）。
并且是线程安全的，在分布式开发中，Redisson可提供更便捷的方法。
2：代码实例
jedis单机使用方式
public static void main(String[] args) {
// 开启Jedis连接池
JedisPoolConfig jpc = new JedisPoolConfig();
jpc.setMaxTotal(50);
jpc.setMinIdle(10);
JedisPool jp = new JedisPool(jpc,"192.168.1.18",19000);
// 开启Jedis客户端
Jedis jedis = jp.getResource();
jedis.set("k1","v1");
System.out.println(jedis.get("k1"));
jedis.close();
}
jedis集群使用方式
public class JedisClusterTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
HostAndPort hap = new HostAndPort("192.168.1.18",6379);
nodes.add(hap);
JedisCluster jedisCluster =
new JedisCluster(
nodes, 1000,
1000, 1,
new GenericObjectPoolConfig());
jedisCluster.set("k1","v1");
jedisCluster.get("k1");
jedisCluster.close();
}
}
Redisson使用方式
public class RedissonTest {
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.setCodec(new org.redisson.client.codec.StringCodec());
config. useSingleServer().setAddress("192.168.1.18:19000");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RBucket<String> keyObject = redisson.getBucket("k2");
keyObject.set("v2");
System.out.println(keyObject.get());
redisson.shutdown();
}
}
3：codis能做什么
Codis介绍
- Codis开发是专门解决分布式方案才诞生的
- Codis是豌豆荚开发的分布式redis解决方案
- 线上动态配置实现无限扩容，插槽分配和漂移
- 单节点和集群操作对客户端透明
- 线上可以在一定程序上达到一个资源漂移的效果
codis的强大之处服务端透明化，不需要关心多少集群，只需要关心第三方的proxy。
Codis的组成部分
| 命令 | 命令作用 |
|---|---|
| Codis Dashboard | Codis集群管理工具 |
| Codis Proxy | 集群代理，代理多个Codis |
| Codis Server | 代替了窗台的redis-Server |
| Codis Group | 组的概念，可以让集群出现更多的用法 |
| Codis Admin | 集群管理的命令行工具 |
| Codis FE | 图形界面处理 |
4:Codis集群的部署
1.环境的准备
yum install -y gcc glibc gcc-c++ make git
git clone https://github.com/CodisLabs/codis.git -b release3.2（去GIT上下载）
yum -y install glibc-2.17
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz
2.需要的包
3.开始部署
安装go语言环境
安装zookeeper
/root/codis/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh start
安装codis
开启两个服务
netstat -lnput |grep codis #查看是否6381和6382端口开启
ps -ef |grep codis-server #查看进程是否使用
配置集群的管理工具dashboard
./codis-dashboard --default-config |tee conf/dashboard.toml #开启dashboadb生成配置文件
修改配置文件
启动dashboard
关于如何优雅的关闭dashboard
常规的情况下我们总是使用（Kill -9 进程号）强制结束，但是这样会导致整个node节点崩溃，
为了保障其他节点的正常运行我们需要的是优雅的关闭dashboard。
./codis-admin --dashboard="192.168.4.56:18080" --shutdown
开启proxy
启动但是没有启用
nohup ./codis-proxy --config=conf/proxy.toml --log=logs/proxy.log --log-level=WARN --ncpu 2 &
启用相互之间关联
./codis-admin --dashboard=192.168.4.56:18080 --create-proxy -x192.168.4.56:11080
cat logs/proxy.log #查看日志是否成功
启动codis-fe图形界面管理
生成配置文件
./codis-admin --dashboard-list --zookeeper=192.168.4.56:2181 |tee conf/codis.json
开启codis-fe
nohup ./codis-fe --ncpu=2 --log=logs/fe.log --log-level=WARN --dashboard-list=conf/codis.json --listen=192.168.4.56:10011 &
cat log/codis-fe
访问网站
5:替换成代理的地址即可访问操作redis
本文主要的目标是帮助大家完成Codis的集群搭建，让大家对Codis有一个相对直观的认知，话不多说，咱们开始把。
环境准备
codis3.2.2-go1.8.5-linux.tar.gz
glibc-2.17.tar.gz
go1.10.linux-amd64.tar.gz
zookeeper-3.4.11.tar.gz
go环境配置安装
由于Codis是使用GO语言编写的，所以想使用Codis需要先安装GO语言环境，安装过程如下：
将go1.10.linux-amd64.tar.gz解压至预期安装目录下，笔者习惯将内容放置在/opt/install下，截图如下：
go的默认环境要求必须在/usr/local下，所以更改目录需要配置GOROOT环境变量
GOPATH的目录是用来标识GO的所有第三方软件放置位置，当然了，我们现在只有一个Codis
Zookeeper环境配置安装
Codis是一款强依赖于Zookeeper的软件，所以我们需要安装它。
- 首先我们将Zookeeper解压至预期目录，依照习惯，笔者将内容解压至/opt/install目录下
- 将Zookeeper的conf目录下zoo.sample.cfg修改为zoo.cfg文件
- 启动Zookeeper即可，启动命令在Zookeeper的bin目录下的zkServer.sh
Codis环境配置安装
将codis3.2.2-go1.8.5-linux.tar.gz解压至刚刚配置的GOPATH目录下，然后依次配置即可，以下都使用%codis_path%来表示codis的解压根目录哈
- Codis-server配置启动
首先我们要明确，codis-server其实就相当于redis-server，也就是codis-server可以启动很多个redis实例
- 创建配置文件存储目录[因为要创建两个Redis实例]
mkdir -p %codis_path%/conf/redis/redis_6379
mkdir -p %codis_path%/conf/redis/redis_6380- 拷贝redis的配置文件至相应目录下【ps：如果没有文件的话，可以去下载一个Redis，然后将配置文件拷贝出来，这里就不赘述了】
- 修改Redis配置文件【PS：两个配置文件修改的内容基本一致，所以合并一起说】
<p>
- 启动codis-server
%codis_path%/codis-server %codis_path%/conf/redis/redis_6379/redis.conf
%codis_path%/codis-server %codis_path%/conf/redis/redis_6380/redis.conf<p>- Codis-dashboard配置启动
- 创建配置文件
%codis_path%/codis-dashboard --default-config | tee %codis_path%/config/codis/dashboard.toml<p>- 修改配置文件
- 启动dashboard命令：【注意替换自己的codis路径】
nohup /opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-dashboard
--ncpu=4
--config=/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/config/codis/dashboard.toml
--log=/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/logs/dashboard.log
--log-level=WARN &<p>
-- 关闭dashboard命令：
/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-admin --dashboard=192.168.4.130:18080 --shutdown<p><p>
- Codis-Proxy配置启动
- 生成proxy配置文件【注意替换自己的codis路径】
/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-proxy --default-config | tee /opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/config/codis/proxy.toml<p>- 修改proxy配置文件
- 启动proxy
nohup /opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-proxy --ncpu=4 --config=/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/config/codis/proxy.toml --log=/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/logs/proxy.log --log-level=WARN &<p>- 关联proxy与dashboard
/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-admin --dashboard=192.168.4.130:18080 --create-proxy -x192.168.4.130:11080<p>- Codis-FE配置启动
- 配置codis-fe
/opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/codis-admin --dashboard-list --zookeeper=192.168.4.130:2181 | tee /opt/install/codis3.2.2-go1.8.5-linux/config/codis/codis.json<p>- 启动codis-fe
nohup ./codis-fe --ncpu=2 --log=logs/fe.log --log-level=WARN --dashboard-list=config/codis/codis.json --listen=192.168.4.130:8080 & <p>- Codis配置演示
至此整个Codis集群环境就已经搭建完成了，大家可以尽情使用页面简单的操作和查看Redis集群状态了。
最后还是要大家说以下，如果希望使用Java客户端连接Codis集群，只要连接proxy即可，我们之前配置的proxy地址为：192.168.4.130:19000.
Codis分片原理
现在我们已经知道了Codis会将指定key的Redis命令转发给下层的Redis。那么Codis如何知道某个key在哪个Redis上呢。
Codis采用Pre-sharding的技术来实现数据分片，默认分为1024个slot（0-1023）。Codis在接收到命令时，先对key进行crc32运算，然后再对1024取余，得到的结果就是对应的slot。然后就可以将命令转发给slot对应的Redis实例进行处理了。
扩容操作
Codis的动态扩容/缩容能力是它的一大亮点之一。它可以对Redis客户端透明。在扩容时，Codis提供了SLOTSSCAN指令，这个指令可以扫描指定的slot上的所有key，然后对每个key进行迁移。在扩容过程中，如果有新的key需要转发到正在迁移的slot上，那么codis会判断这个key是否需要迁移，如果需要，则对指定的key进行强制迁移，迁移完成后，再将命令转发到新的Redis上。
看了上面的介绍是不是觉得扩容是一件很麻烦的事情，Codis已经为我们考虑到这点了，它提供了自动均衡的功能，只需要在界面上点一下"Auto Rebalance"按钮，就可以自动实现slot迁移（可以说非常贴心了）。缩容也比较简单，只需要将需要下线的实例的slot迁移到其他实例上，然后删除group就可以了。
- 添加group
刚刚我们启动了两个codis-server，因此，我们可以new两个group，然后分别将codis-server加入到两个group中
- 初始化slot
一开始所有的slot都是offline状态。
点击下方的Rebalance All Slots按钮，codis会自动把1024个slot分配给两个group（每个分512个）。
当然，也可以手动分配slot，比如，我们将group-1的10个slot分配给group-2，只需要点击Migrate Some按钮即可。