安装
在命令行执行下面的命令：
$ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.13.tar.gz $ tar xzf redis-2.8.13.tar.gz $ cd redis-2.8.13 $ make
编译完成后,会产生六个文件:
redis-server：这个是redis的服务器 redis-cli：这个是redis的客户端 redis-check-aof：这个是检查AOF文件的工具 redis-check-dump：这个是本地数据检查工具 redis-benchmark：性能基准测试工具，安装完后可以测试一下当前Redis的性能 redis-sentinel：Redis监控工具，集群管理工具
配置文件
Redis的配置文件是：redis.conf
常用配置项为:
daemonize: 是否以后台进程运行，默认为no pidfile /var/run/redis.pid: pid文件路径 port 6379: 监听端口 bind 127.0.0.1:绑定主机ip unixsocket /tmp/redis.sock：sock文件路径 timeout 300：超时时间，默认是300s loglevel verbose：日志等级，可选项有debug:大量的信息，开发和测试有用；verbose：很多极其有用的信息，但是不像debug那么乱；notice：在生产环境中你想用的信息；warning：最关键、最重要的信息才打印。 默认是erbose logfile stdout：日志记录方式，默认是stdout syslog-enabled no：日志记录到系统日志中，默认是no syslog-ident redis：指定系统日志标识 syslog-facility local0：指定系统日志设备，必须是USER或者 LOCAL0~LOCAL7。 默认是local0 databases 16：数据库的数量，默认的数据库是DB 0，你可以使用 SELECT 来选择不同的数据库。dbid的范围是0~(你设置的值-1) save <seconds> <changes>：RDB在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。 save 900 1：15min内至少1个key被改变 save 300 10：5min内至少有300个key被改变 save 60 10000：60s内至少有10000个key被改变 rdbcompression yes：存储至本地数据库时是否压缩数据，默认是yes dbfilename dump.rdb：本地数据库文件名，默认是dump.rdb dir ./：本地数据库存放路径，默认是./ slaveof <masterip> <masterport>：当本机为从服务时，设置主服务的ip以及端口 masterauth <master-password>：主服务的连接密码
从结点与主结点失去连接、或者正在复制时，从结点对客户端请求的处理方式：
slave-serve-stale-data yes：yes：从结点继续响应客户端的请求，但是数据有可能不准确或者为空 no：除了INFO和SLAVEOF以外，其它的命令都返回“SYNC with master in progress” requirepass foobared：连接密码foobared maxclients 128：最大连接数，默认不限制 maxmemory <bytes>：设置最大内存，达到最大内存设置后，redis会先尝试清除已到期或即将到期的key,当此方法处理后，任然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作
下面是maxmemory的策略 maxmemory-policy volatile-lru：maxmemory设置策略，默认是volatile-lru
volatile-lru：使用LRU算法，从过期集中移除
allkeys-lru：根据LRU算法移除key
volatile-random：从过期集中随机移动一个
allkeys-random：随机移除一个
volatile-ttl： 根据最近过期时间移除key
noeviction：不移除数据,客户端写操作时返回错误 don't expire at all, just return an error on write operations
maxmemory-samples 3
appendonly no：是否 在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按照上面save条件来进行同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。默认是no appendfilename appendonly.aof：更新日志文件名，默认是appendonly.aof
redis支持的三种不同的同步方式:
no: don't fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster. //等待OS进行数据缓存同步到硬盘
always: fsync after every write to the append only log . Slow, Safest. //每次更新操作后调用fsync()将数据写到磁盘
everysec: fsync only if one second passed since the last fsync. Compromise. //每秒同步一次 appendfsync everysec //更新日志条件，默认是everysec no-appendfsync-on-rewrite no
slowlog-log-slower-than 10000：设置redis slow log时间，只包括命令执行时间，不包括IO操作时间，比如客户端连接，应答相应时间等等。单位是microseconds(一百万分之一秒)，默认是10000.负值表示禁用slow log,0表示记录所有命令。 slowlog-max-len 1024：slowlog最大长度1024.这会消耗内存，使用SLOWLOG RESET来回收slowlog内存。
vm-enabled no //是否使用虚拟内存，默认是no。在redis2.4版本，强烈不建议使用virtual memory。 vm-swap-file /tmp/redis.swap //虚拟内存文件路径，默认是/tmp/redis.swap，不可多个redis实例共享虚拟内存文件。 vm-max-memory 0 //设置最大vm，默认为0，所有的value存在于磁盘中。 vm-page-size 32 //设置vm的page大小，默认是32 vm-pages 134217728 //设置swap文件中最大memory pages，默认是134217728。swap大小=vm-page-size * vm-pages vm-max-threads 4 //vm同时运行的最大io线程
指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法： hash-max-zipmap-entries 512 hash-max-zipmap-value 64 list-max-ziplist-entries 512 list-max-ziplist-value 64 set-max-intset-entries 512 activerehashing yes //是否重置hash表
include /path/to/other.conf：引用其他配置文件
设置Linux内核内存分配策略 $ sudo vim /etc/sysctl.conf vm.overcommit_memory = 1 //指定内核针对内存分配的策略，其值可以是0，1，2
0表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。
1表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何。
2表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存
启动
./redis-server redis.conf
如果想在一台服务器上搭建多个实例，可以使用下面的目录结果：
redis
|-- 根目录下放置文件
|-- instance-1 实例1的目录
|-- redis.conf 实例1的配置文件
|-- instance-2 实例2的目录
|-- redis.conf 实例2的配置文件
|-- instance-3 实例3的目录
|-- redis.conf 实例3的配置文件
启动时可以使用下面的命令: ./redis-server ./instance-1/redis.conf：启动实例1 ./redis-server ./instance-2/redis.conf：启动实例2 ./redis-server ./instance-3/redis.conf：启动实例3
进行基准测试
./redis-benchmark
通过基准测试，可以测试在当前的Redis服务器的性能。我在我的虚拟机上测试的结果是写每秒4万多，读每秒8万多
设置主从结构
在作为副本的Redis服务器的配置文件中增加如下配置： slaveof 192.168.66.41 6379
说明: salveof <主结点的IP> <主结点的端口>
获取
Jedis的github地址为： https://github.com/xetorthio/jedis
可以通过下面两种方式来获取Jedis的Jar包
直接下载Jar包
https://github.com/xetorthio/jedis/releases
从Maven仓库中取Jar包
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.5.2</version>
<type>jar</type>
<scope>compile</scope>
</dependency>
使用
最简单的使用方式
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("foo", "bar");
String value = jedis.get("foo");
当然，这种方式并不好，因为每次使用都要新建立一个连接，而且Jedis并不是线程安全的，在并发访问的情况下容易出奇怪的问题。所以应该使用下面的这种方式：使用池 来做。
JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost");
Jedis jedis = pool.getResource();
try {
/// 开始使用
jedis.set("foo", "bar");
String foobar = jedis.get("foo");
jedis.zadd("sose", 0, "car");
jedis.zadd("sose", 0, "bike");
Set<String> sose = jedis.zrange("sose", 0, -1);
} finally {
/// 使用完后，将连接放回连接池
if (null != jedis) {
jedis.close();
}
}
/// 应用退出时，关闭连接池:
pool.destroy();
这种使用池的方式一般都能满足我们的要求，但是有时候我们使用多台Redis服务器时，我们需要将不同的key放到不同的Redis服务器上面，这时我们可以根据业务的不同来选择不同的Redis服务器。这么做可以一定程度的解决问题，但是还会有另外的问题生产，如：我们不容易确定哪个业务产品的数据有多大。这样会使数据不能平均的分配到多台Redis服务器上面。
这时我们需要使用分片的技术。代码如下：
// 分片信息
List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>();
JedisShardInfo si = new JedisShardInfo("localhost", 6379);
si.setPassword("foobared");
shards.add(si);
si = new JedisShardInfo("localhost", 6380);
si.setPassword("foobared");
shards.add(si);
// 池对象
ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(new Config(), shards);
// 开始使用
ShardedJedis jedis = pool.getResource();
jedis.set("a", "foo");
.... // do your work here
pool.returnResource(jedis);
.... // a few moments later
ShardedJedis jedis2 = pool.getResource();
jedis.set("z", "bar");
pool.returnResource(jedis);
pool.destroy();
集群
Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<HostAndPort>();
//Jedis Cluster will attempt to discover cluster nodes automatically
jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7379));
JedisCluster jc = new JedisCluster(jedisClusterNodes);
jc.set("foo", "bar");
String value = jc.get("foo");