캐시 제거 전략
제목 LRU 원칙
LRU(Least Recent Used, Least Recent Used) 알고리즘은 데이터의 과거 액세스 기록을 기반으로 데이터를 제거하는 것이 핵심 아이디어입니다. , 그러면 앞으로도 방문할 확률도 높아집니다.”
가장 일반적인 구현은 캐시된 데이터를 저장하기 위해 연결 목록을 사용하는 것입니다. 자세한 알고리즘은 다음과 같이 구현됩니다.
새 데이터가 연결 목록의 헤드에 삽입됩니다. 캐시에 도달할 때마다(즉, 캐시된 데이터에 액세스할 때마다) 데이터를 연결 목록의 선두로 이동합니다.
연결 목록이 가득 차면 연결 목록 끝에 있는 데이터를 삭제합니다.
- Java에서 LinkHashMap을 사용하면 해시 연결 목록 구현을 통해 LRU를 구현할 수 있습니다.
Title Redis 캐시 제거 전략
최대 캐시 설정
redis 메모리 데이터 세트의 크기가 특정 크기로 증가하면 데이터 제거 전략이 구현됩니다. 제거 전략redis 제거 전략 구성: maxmemory-policy voltile-lru, 핫 구성 지원
redis는 6가지 데이터 제거 전략을 제공합니다.
휘발성-lru:
- 설정된 만료 시간에서 선택
-
휘발성-ttl을 제거하기 위해 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 가장 최근에 사용된 데이터:
만료 시간이 설정된 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 만료될 데이터 선택 및 제거 -
휘발성-random:
만료 시간이 설정된 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 제거할 데이터를 무작위로 선택 -
allkeys -lru:
From 데이터 세트(server.db[i].dict)에서 가장 최근에 사용된 데이터를 선택하여 -
allkeys-random:
데이터 세트(server.db[i)에서 임의의 데이터 선택 ].dict)를 제거하여 -
Redis 트랜잭션
Redis 트랜잭션 소개
Redis 트랜잭션은 MULTI, EXEC 5개 명령을 통해 완료됩니다. , DISCARD 및 WATCH 및 UNWATCH .
Redis의 단일 명령은 원자적이므로 여기서는 트랜잭션 개체가 명령 세트인지 확인해야 합니다.
Redis는 명령 세트를 직렬화하고 동일한 트랜잭션에서 명령 세트의 연속적이고 중단 없는 실행을 보장합니다.
Redis는 롤백 작업을 지원하지 않습니다. 트랜잭션 명령
MULTI
은 트랜잭션 블록의 시작을 표시하는 데 사용됩니다. Redis는 후속 명령을 하나씩 대기열에 넣은 다음 원자 EXEC 명령을 사용하여 이 명령 시퀀스를 실행합니다. ... 명령을 대기열에 넣은 다음 정상적인 연결 상태를 재개합니다.
multi
WATCH[트랜잭션을 조건부로 실행해야 함]인 경우 이 명령을 사용하여 지정된 [모니터링할 키] 상태를 설정하세요.
구문: exec
참고: Redis의 낙관적 잠금을 구현하려면 이 명령을 사용하세요.
UNWATCH
트랜잭션에 대해 이전에 모니터링한 모든 키 지우기
구문:
discard명령 그림:
트랜잭션 데모:
watch key [key…]Redis는 트랜잭션 롤백을 지원하지 않습니다(왜 아직인가요?) 대부분의 트랜잭션 실패는 구문 오류 또는 유형 오류로 인해 발생합니다. 이러한 오류는 모두 개발 단계에서 예측할 수 있습니다. Redis는 성능상의 이유로 트랜잭션 롤백을 무시합니다. Redis Optimistic Lock
Optimistic Lock은 CAS(Compare And Swap) 아이디어(비교 및 교체)를 기반으로 하며 상호 배타적이지 않으며 잠금 대기를 유발하지 않으며 리소스를 소비하지 않습니다. 그러나 반복적인 재시도가 필요합니다. 또한 재시도 덕분에 평가판 메커니즘이 더 빠르게 응답할 수 있습니다. 따라서 Redis를 사용하여 낙관적 잠금을 구현할 수 있습니다. 구체적인 아이디어는 다음과 같습니다.
redis의 감시 기능을 사용하여 이 redisKey의 상태 값을 모니터링합니다.
Redis 트랜잭션 만들기 값을 제공합니다. 이 키 +1
然后去执行这个事务,如果key的值被修改过则回滚,key不加1
public void watch() { try { String watchKeys = "watchKeys"; //初始值 value=1 jedis.set(watchKeys, 1); //监听key为watchKeys的值 jedis.watch(watchkeys); //开启事务 Transaction tx = jedis.multi(); //watchKeys自增加一 tx.incr(watchKeys); //执行事务,如果其他线程对watchKeys中的value进行修改,则该事务将不会执行 //通过redis事务以及watch命令实现乐观锁 List<Object> exec = tx.exec(); if (exec == null) { System.out.println("事务未执行"); } else { System.out.println("事务成功执行,watchKeys的value成功修改"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { jedis.close(); } }
Redis乐观锁实现秒杀
public class RedisLock { public static void main(String[] arg) { //库存key String redisKey = "stock"; ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20); try { Jedis jedis = new RedisProperties.Jedis("127.0.0.1", 6378); // 可以被秒杀的库存的初始值,库存总共20个 jedis.set(redisKey, "0"); jedis.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } for (int i = 0; i < 1000; i++) { executorService.execute(() -> { Jedis jedis1 = new Jedis("127.0.0.1", 6378); try { jedis1.watch(redisKey); String redisValue = jedis1.get(redisKey); int valInteger = Integer.valueOf(redisValue); String userInfo = UUID.randomUUID().toString(); // 没有秒完 if (valInteger < 20) { Transaction tx = jedis1.multi(); tx.incr(redisKey); List list = tx.exec(); // 秒成功 失败返回空list而不是空 if (list != null && list.size() > 0) { System.out.println("用户:" + userInfo + ",秒杀成 功!当前成功人数:" + (valInteger + 1)); } // 版本变化,被别人抢了。 else { System.out.println("用户:" + userInfo + ",秒杀失 败"); } } // 秒完了 else { System.out.println("已经有20人秒杀成功,秒杀结束"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { jedis1.close(); } }); } executorService.shutdown(); } }
위 내용은 Redis 캐시 제거 전략 및 트랜잭션을 사용하여 낙관적 잠금을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 주로 데이터베이스, 캐시 및 메시지 중개인으로 사용되는 메모리 데이터 구조 스토리지 시스템입니다. 핵심 기능에는 단일 스레드 모델, I/O 멀티플렉싱, 지속 메커니즘, 복제 및 클러스터링 기능이 포함됩니다. Redis는 일반적으로 캐싱, 세션 저장 및 메시지 대기열을위한 실제 응용 프로그램에 사용됩니다. 올바른 데이터 구조를 선택하고 파이프 라인 및 트랜잭션을 사용하여 모니터링 및 튜닝을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Redis와 SQL 데이터베이스의 주요 차이점은 Redis가 고성능 및 유연성 요구 사항에 적합한 메모리 데이터베이스라는 것입니다. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로 복잡한 쿼리 및 데이터 일관성 요구 사항에 적합합니다. 구체적으로, 1) Redis는 고속 데이터 액세스 및 캐싱 서비스를 제공하고 캐싱 및 실시간 데이터 처리에 적합한 여러 데이터 유형을 지원합니다. 2) SQL 데이터베이스는 테이블 구조를 통한 데이터를 관리하고 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를 지원하며 데이터 일관성이 필요한 전자 상거래 및 금융 시스템과 같은 시나리오에 적합합니다.

redisactsasbothadatastoreandaservice.1) asadatastore, itusesin-memorystorageforfastoperations, 지원을 지원합니다

redis 与其他数据库相比 与其他数据库相比, 与其他数据库相比 : 1) 速度极快 速度极快 速度极快, 读写操作通常在微秒级别; 2) 支持丰富的数据结构和操作; 3) 灵活的使用场景 3) 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 3) redis 또는 기타 데이터베이스를 선택할 때 특정 요구 사항과 시나리오에 따라 다릅니다. Redis는 고성능 및 저도가 낮은 응용 프로그램에서 잘 수행됩니다.

Redis는 데이터 저장 및 관리에서 핵심적인 역할을하며 여러 데이터 구조 및 지속 메커니즘을 통해 현대 애플리케이션의 핵심이되었습니다. 1) Redis는 문자열, 목록, 컬렉션, 주문 컬렉션 및 해시 테이블과 같은 데이터 구조를 지원하며 캐시 및 복잡한 비즈니스 로직에 적합합니다. 2) RDB와 AOF의 두 가지 지속 방법을 통해 Redis는 신뢰할 수있는 스토리지 및 데이터의 빠른 복구를 보장합니다.

Redis는 대규모 데이터의 효율적인 저장 및 액세스에 적합한 NOSQL 데이터베이스입니다. 1.Redis는 여러 데이터 구조를 지원하는 오픈 소스 메모리 데이터 구조 스토리지 시스템입니다. 2. 캐싱, 세션 관리 등에 적합한 매우 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 3. REDIS는 RDB 및 AOF를 통해 지속성을 지원하고 데이터 보안을 보장합니다. 4. 사용 예제에는 기본 키 값 쌍 작업 및 고급 수집 중복 제거 기능이 포함됩니다. 5. 일반적인 오류에는 연결 문제, 데이터 유형 불일치 및 메모리 오버플로가 포함되므로 디버깅에주의를 기울여야합니다. 6. 성능 최적화 제안에는 적절한 데이터 구조 선택 및 메모리 제거 전략 설정이 포함됩니다.

실제 세계에서 Redis의 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다. 1. 캐시 시스템으로서 데이터베이스 쿼리를 가속화, 2. 웹 응용 프로그램의 세션 데이터를 저장하려면 3. 실시간 순위를 구현하려면 메시지 전달을 메시지 큐로 단순화합니다. Redis의 다목적 성과 고성능은 이러한 시나리오에서 빛을 발합니다.

Redis는 고속, 다양성 및 풍부한 데이터 구조로 인해 두드러집니다. 1) Redis는 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 및 주문 컬렉션과 같은 데이터 구조를 지원합니다. 2) 메모리를 통해 데이터를 저장하고 RDB 및 AOF 지속성을 지원합니다. 3) Redis 6.0에서 시작하여 멀티 스레드 I/O 작업이 도입되어 동시 동시성 시나리오에서 성능이 향상되었습니다.


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