1. シナリオ:
二重書き込みの整合性とは、データベース内のデータを更新するときに、redis 内のデータも同期的に更新する必要があることを意味します。 Redis を使用してデータを読み取るプロセス。ユーザーがデータにアクセスすると、まずデータがキャッシュから読み取られます。キャッシュがヒットした場合は、キャッシュ内のデータが直接ユーザーに返されます。データが存在しない場合は、キャッシュ内のデータがユーザーに返されます。キャッシュの場合、最初にデータベースがクエリされ、クエリされたデータがキャッシュに保存されてからユーザーに返されます。
2. 二重書き込みの一貫性を確保するための戦略
1. 最初にキャッシュを更新し、次にデータベースを更新します
2. 更新最初にデータベースを更新し、次にキャッシュを更新します
3. 最初にキャッシュを削除し、次にデータベースを更新します
4. 最初にデータベースを更新し、次にキャッシュを削除します
3. 4 つの戦略の長所と短所
1. 最初にキャッシュを更新し、次にデータベースを更新します
# 問題は明白です。キャッシュは正常に更新されたが、データベースの更新が失敗すると、キャッシュ内のダーティ データが発生します。
2. 最初にデータベースを更新し、次にキャッシュを更新します
同時実行性が高い場合は、次のようになります。状況が存在する可能性があります。スレッド A がデータベースを更新します。ネットワークまたはその他の理由により、スレッド A にキャッシュを更新する時間がなかった場合、プロセス B がデータベースを更新し、キャッシュを更新します。その後、プロセス A が更新されます。これにより、トランザクション損失の状況のように、スレッド B がキャッシュへの更新を失うことになります
3. まずキャッシュを削除してから、データベースを更新します
# # この戦略では戦略 2 のキャッシュ損失を回避できた可能性がありますが、同時実行性が高い状況では不整合も発生します。たとえば、スレッド A が書き込み操作を実行するとき、最初にキャッシュを削除してから、新しいデータベースとの通信の準備をします。このとき、スレッド B はキャッシュにヒットせずに書き込み操作を実行し、データベースにクエリを実行します。このとき、古い値が読み取られ、クエリされた古い値がキャッシュに保存されます。その後、スレッド A は、データベースの更新が完了した後、キャッシュを遅延して削除することは、遅延二重削除とも呼ばれます。ここでの遅延時間は、ビジネスの読み取り操作の時間より大きくなければなりません。4. まずデータベースを更新してからキャッシュを削除します
同時実行性がどれほど高くても、スレッド A がデータを読み取るときなど、不整合が発生します。キャッシュへの書き込みの準備中に、スレッド B がデータベースを更新し、その後キャッシュの削除操作を実行しました。このとき、スレッド A は古い値をキャッシュに書き込みましたが、これが起こる可能性は比較的低いですが、書き込みが行われているため、動作時間は読み取り動作の時間よりも長くなります。解決策: 二重削除の遅延。二重削除の遅延は依然として問題です。キャッシュの削除に失敗した場合はどうすればよいですか? もちろん、もう一度削除して、ループで削除を続けます。削除が失敗した後は、削除するキーをキューに入れ、削除が成功するまで繰り返し削除を試行できます。以上がmysql と redis の二重書き込みの一貫性を確保するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

RedisクラスターでのZsetの使用:Zsetは、要素をスコアに関連付ける順序付けられたコレクションです。シャード戦略:a。ハッシュシャーディング:ZSTキーに従ってハッシュ値を分配します。 b。範囲シャード:要素スコアに従って範囲に分割し、各範囲を異なるノードに割り当てます。操作の読み取りと書き込み:a。読み取り操作:ZSetキーが現在のノードのシャードに属している場合、ローカルで処理されます。それ以外の場合は、対応するシャードにルーティングされます。 b。書き込み操作:Zsetキーを保持しているシャードに常にルーティングされます。

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。

Redisデータの有効期間戦略には2つのタイプがあります。周期削除:期限切れのキーを削除する定期的なスキャン。これは、期限切れの時間帯-remove-countおよび期限切れの時間帯-remove-delayパラメーターを介して設定できます。怠zyな削除:キーが読み取られたり書かれたりした場合にのみ、削除の有効期限が切れたキーを確認してください。それらは、レイジーフリーレイジーエビクション、レイジーフリーレイジーエクスピア、レイジーフリーラジーユーザーのパラメーターを介して設定できます。


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