如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个SYNC命令(redis2.8版本之前的命令)给master请求复制数据。 master收到SYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。 当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。 当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，master和slave断开重连后支持部分复制。
从2.8版本开始，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制。 master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。 从2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据 主从复制(全量复制)流程图：
主从复制(部分复制)流程图：
redis主从架构搭建，配置从节点步骤：
1、复制一份redis.conf文件 2、将相关配置修改为如下值： port 6380 pidfile /var/run/redis_6380.pid logfile "6380.log" dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380 3、配置主从复制 replicaof 192.168.0.60 6379 # 从本机6379的redis实例复制数据 replica-read-only yes 4、启动从节点 redis-server redis.conf 5、连接从节点 redis-cli -p 6380 6、测试在6379实例上写数据，6380实例是否能及时同步新修改数据 7、可以自己再配置一个6381的从节点踩坑 主从数据没有同步，从服务器日志如下：
解决方案： 将master上的redis.conf中的bind127.0.0.1修改为0.0.0.0让所有的ip能够连接
重启服务解决。
1.引入相关依赖
<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency>访问代码
public class JedisSingleTest { public static void main(String[] args) throws IOException { JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); jedisPoolConfig.setMaxTotal(20); jedisPoolConfig.setMaxIdle(10); jedisPoolConfig.setMinIdle(5); // timeout，这里既是连接超时又是读写超时，从Jedis 2.8开始有区分connectionTimeout和soTimeout的构造函数 JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "192.168.0.60", 6379, 3000, null); Jedis jedis = null; try { //从redis连接池里拿出一个连接执行命令 jedis = jedisPool.getResource(); System.out.println(jedis.set("single", "zhuge")); System.out.println(jedis.get("single")); //管道示例 //管道的命令执行方式：cat redis.txt | redis-cli -h 127.0.0.1 -a password - p 6379 --pipe /*Pipeline pl = jedis.pipelined(); for (int i = 0; i < 10; i++) { pl.incr("pipelineKey"); pl.set("zhuge" + i, "zhuge"); } List<Object> results = pl.syncAndReturnAll(); System.out.println(results);*/ //lua脚本模拟一个商品减库存的原子操作 //lua脚本命令执行方式：redis-cli --eval /tmp/test.lua , 10 /*jedis.set("product_count_10016", "15"); //初始化商品10016的库存 String script = " local count = redis.call('get', KEYS[1]) " + " local a = tonumber(count) " + " local b = tonumber(ARGV[1]) " + " if a >= b then " + " redis.call('set', KEYS[1], a-b) " + " return 1 " + " end " + " return 0 "; Object obj = jedis.eval(script, Arrays.asList("product_count_10016"), Arrays.asList("10")); System.out.println(obj);*/ } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { //注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。 if (jedis != null) jedis.close(); } } }客户端可以一次性发送多个请求而不用等待服务器的响应，待所有命令都发送完后再一次性读取服务的响应，这样可以极大的降低多条命令执行的网络传输开销，管道执行多条命令的网络开销实际上只相当于一次命令执行的网络开销。需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。 pipeline中发送的每个command都会被server立即执行，如果执行失败，将会在此后的响应中得到信息；也就是pipeline并不是表达“所有command都一起成功”的语义，管道中前面命令失败，后面命令不会有影响，继续执行。
Redis在2.6推出了脚本功能，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。使用脚本的好处如下: 1、减少网络开销：本来5次网络请求的操作，可以用一个请求完成，原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成。使用脚本，减少了网络往返时延。这点跟管道类似。 2、原子操作：Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。管道不是原子的，不过redis的批量操作命令(类似mset)是原子的。 3、替代redis的事务功能：redis自带的事务功能很鸡肋，报错不支持回滚，而redis的lua脚本几乎实现了常规的事务功能，支持报错回滚操作，官方推荐如果要使用redis的事务功能可以用redis lua替代。
官网文档上有这样一段话：
A Redis script is transactional by definition, so everything you can do with a Redis transaction, you can also do with a script, and usually the script will be both simpler and faster.从Redis2.6.0版本开始，通过内置的Lua解释器，可以使用EVAL命令对Lua脚本进行求值。EVAL命令的格式如下：
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]script参数是一段Lua脚本程序，它会被运行在Redis服务器上下文中，这段脚本不必(也不应该)定义为一个Lua函数。numkeys参数用于指定键名参数的个数。键名参数 key [key …] 从EVAL的第三个参数开始算起，表示在脚本中所用到的那些Redis键(key)，这些键名参数可以在 Lua中通过全局变量KEYS数组，用1为基址的形式访问( KEYS[1] ， KEYS[2] ，以此类推)。 在命令的最后，那些不是键名参数的附加参数 arg [arg …] ，可以在Lua中通过全局变量ARGV数组访问，访问的形式和KEYS变量类似( ARGV[1] 、 ARGV[2] ，诸如此类)。例如
127.0.0.1:6379> eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second 1) "key1" 2) "key2" 3) "first" 4) "second"其中 “return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}” 是被求值的Lua脚本，数字2指定了键名参数的数量， key1和key2是键名参数，分别使用 KEYS[1] 和 KEYS[2] 访问，而最后的 first 和 second 则是附加参数，可以通过 ARGV[1] 和 ARGV[2] 访问它们。 在 Lua 脚本中，可以使用redis.call()函数来执行Redis命令 注意，不要在Lua脚本中出现死循环和耗时的运算，否则redis会阻塞，将不接受其他的命令， 所以使用时要注意不能出现死循环、耗时的运算。redis是单进程、单线程执行脚本。管道不会阻塞redis。
sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。 哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)
见示例项目：redis-sentinel-cluster 1、引入相关依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>springboot项目核心配置：
server: port: 8080 spring: redis: database: 0 timeout: 3000 sentinel: #哨兵模式 master: mymaster #主服务器所在集群名称 nodes: 192.168.0.60:26379,192.168.0.60:26380,192.168.0.60:26381 lettuce: pool: max-idle: 50 min-idle: 10 max-active: 100 max-wait: 1000访问代码：
@RestController public class IndexController { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class); @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 测试节点挂了哨兵重新选举新的master节点，客户端是否能动态感知到 * 新的master选举出来后，哨兵会把消息发布出去，客户端实际上是实现了一个消息监听机制， * 当哨兵把新master的消息发布出去，客户端会立马感知到新master的信息，从而动态切换访问的masterip * * @throws InterruptedException */ @RequestMapping("/test_sentinel") public void testSentinel() throws InterruptedException { int i = 1; while (true){ try { stringRedisTemplate.opsForValue().set("zhuge"+i, i+""); System.out.println("设置key："+ "zhuge" + i); i++; Thread.sleep(1000); }catch (Exception e){ logger.error("错误：", e); } } } }spring 封装了 RedisTemplate 对象来进行对redis的各种操作，它支持所有的 redis 原生的 api。在RedisTemplate中提供了几个常用的接口方法的使用，分别是:
private ValueOperations<K, V> valueOps; private HashOperations<K, V> hashOps; private ListOperations<K, V> listOps; private SetOperations<K, V> setOps; private ZSetOperations<K, V> zSetOps;RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作
redisTemplate.opsForValue();//操作字符串 redisTemplate.opsForHash();//操作hash redisTemplate.opsForList();//操作list redisTemplate.opsForSet();//操作set redisTemplate.opsForZSet();//操作有序setStringRedisTemplate继承自RedisTemplate，也一样拥有上面这些操作。 StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。 RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
