【実装プロセス】
1. 問題分析
setコマンドを設定したが、有効期限を設定する場合、ネットワーク ジッター 他の理由で設定が成功しない場合、デッド カウンター (デッドロックと同様) が発生します;
2. 解決策
Redis Lua は良い解決策です。スクリプトを使用します。 to make set コマンドとexpiredコマンドはRedisに到達し、干渉されることなく一緒に実行されるため、アトミックな操作がかなりの範囲で保証されます;
アトミックな操作がかなりの範囲で保証されているのに、そうではないと言われているのはなぜですか完全に? Redis が内部的に実行されると問題が発生する可能性がありますが、その確率は非常に小さいため、確率が低いイベントであっても、デッドロックを解決するなど、対応する解決策があります。スタンプが発生し有効期限を設定していない場合でも、ロックするかどうかを判断する際に、その値が今から設定した時間を超えるかどうかを追加して、超えた場合は削除してロックを解除することができます。
3. コード変換
1. Redis Lua ロックの実装
package han.zhang.utils; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DigestUtils; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import java.util.Collections; import java.util.UUID; public class RedisLock { private static final LogUtils logger = LogUtils.getLogger(RedisLock.class); private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; private final String lockKey; private final String lockValue; private boolean locked = false; /** * 使用脚本在redis服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性 * (即不会发生客户端在执行setNX和expire命令之间,发生崩溃或失去与服务器的连接导致expire没有得到执行,发生永久死锁) * <p> * 除非脚本在redis服务器执行时redis服务器发生崩溃,不过此种情况锁也会失效 */ private static final RedisScript<Boolean> SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT; static { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("if (redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then\n"); sb.append("\tredis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[2]))\n"); sb.append("\treturn true\n"); sb.append("else\n"); sb.append("\treturn false\n"); sb.append("end"); SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class); } private static final RedisScript<Boolean> DEL_IF_GET_EQUALS; sb.append("if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then\n"); sb.append("\tredis.call('del', KEYS[1])\n"); DEL_IF_GET_EQUALS = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class); public RedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; this.lockKey = lockKey; this.lockValue = UUID.randomUUID().toString() + "." + System.currentTimeMillis(); private boolean doTryLock(int lockSeconds) { if (locked) { throw new IllegalStateException("already locked!"); } locked = stringRedisTemplate.execute(SETNX_AND_EXPIRE_SCRIPT, Collections.singletonList(lockKey), lockValue, String.valueOf(lockSeconds)); return locked; * 尝试获得锁,成功返回true,如果失败立即返回false * * @param lockSeconds 加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 public boolean tryLock(int lockSeconds) { try { return doTryLock(lockSeconds); } catch (Exception e) { logger.error("tryLock Error", e); return false; * 轮询的方式去获得锁,成功返回true,超过轮询次数或异常返回false * @param lockSeconds 加锁的时间(秒),超过这个时间后锁会自动释放 * @param tryIntervalMillis 轮询的时间间隔(毫秒) * @param maxTryCount 最大的轮询次数 public boolean tryLock(final int lockSeconds, final long tryIntervalMillis, final int maxTryCount) { int tryCount = 0; while (true) { if (++tryCount >= maxTryCount) { // 获取锁超时 return false; } try { if (doTryLock(lockSeconds)) { return true; } } catch (Exception e) { logger.error("tryLock Error", e); Thread.sleep(tryIntervalMillis); } catch (InterruptedException e) { logger.error("tryLock interrupted", e); * 解锁操作 public void unlock() { if (!locked) { throw new IllegalStateException("not locked yet!"); locked = false; // 忽略结果 stringRedisTemplate.execute(DEL_IF_GET_EQUALS, Collections.singletonList(lockKey), lockValue); private static class RedisScriptImpl<T> implements RedisScript<T> { private final String script; private final String sha1; private final Class<T> resultType; public RedisScriptImpl(String script, Class<T> resultType) { this.script = script; this.sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(script); this.resultType = resultType; @Override public String getSha1() { return sha1; public Class<T> getResultType() { return resultType; public String getScriptAsString() { return script; }
2. 参照用ロックを使用した Redis Lua カウンターの実装
(1 ) ツールクラス
package han.zhang.utils; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DigestUtils; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import java.util.Collections; public class CountUtil { private static final LogUtils logger = LogUtils.getLogger(CountUtil.class); private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 使用脚本在redis服务器执行这个逻辑可以在一定程度上保证此操作的原子性 * (即不会发生客户端在执行setNX和expire命令之间,发生崩溃或失去与服务器的连接导致expire没有得到执行,发生永久死计数器) * <p> * 除非脚本在redis服务器执行时redis服务器发生崩溃,不过此种情况计数器也会失效 */ private static final RedisScript<Boolean> SET_AND_EXPIRE_SCRIPT; static { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("local visitTimes = redis.call('incr', KEYS[1])\n"); sb.append("if (visitTimes == 1) then\n"); sb.append("\tredis.call('expire', KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))\n"); sb.append("\treturn false\n"); sb.append("elseif(visitTimes > tonumber(ARGV[2])) then\n"); sb.append("\treturn true\n"); sb.append("else\n"); sb.append("end"); SET_AND_EXPIRE_SCRIPT = new RedisScriptImpl<>(sb.toString(), Boolean.class); } public CountUtil(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) { this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate; public boolean isOverMaxVisitTimes(String key, int seconds, int maxTimes) throws Exception { try { return stringRedisTemplate.execute(SET_AND_EXPIRE_SCRIPT, Collections.singletonList(key), String.valueOf(seconds), String.valueOf(maxTimes)); } catch (Exception e) { logger.error("RedisBusiness>>>isOverMaxVisitTimes; get visit times Exception; key:" + key + "result:" + e.getMessage()); throw new Exception("already Over MaxVisitTimes"); } private static class RedisScriptImpl<T> implements RedisScript<T> { private final String script; private final String sha1; private final Class<T> resultType; public RedisScriptImpl(String script, Class<T> resultType) { this.script = script; this.sha1 = DigestUtils.sha1DigestAsHex(script); this.resultType = resultType; @Override public String getSha1() { return sha1; public Class<T> getResultType() { return resultType; public String getScriptAsString() { return script; }
(2) 呼び出しテストコード
public void run(String... strings) { CountUtil countUtil = new CountUtil(SpringUtils.getStringRedisTemplate()); try { for (int i = 0; i < 10; i++) { boolean overMax = countUtil.isOverMaxVisitTimes("zhanghantest", 600, 2); if (overMax) { System.out.println("超过i:" + i + ":" + overMax); } else { System.out.println("没超过i:" + i + ":" + overMax); } } } catch (Exception e) { logger.error("Exception {}", e.getMessage()); } }
(3) テスト結果
以上がRedis+Lua スクリプトを使用してカウンター インターフェイスのアンチスワイプ機能を実装する方法の詳細内容です。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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