


Quelle est la raison pour laquelle l'opération pop simultanée de la liste Redis renvoie la valeur vide?
Exploration sur la raison du retour de la valeur vide dans le cadre de l'opération de liste redis
Lorsque vous utilisez Redis pour les opérations de liste, vous rencontrez souvent des éléments popping (POP) de la liste. Cet article analysera un problème dans lequel un élément apparaît de la liste Redis à l'aide de pipelines dans un environnement simultané mais obtient des valeurs nulles.
Description du problème:
Un morceau de code utilise le mécanisme du pipeline de Redis pour faire apparaître 100 éléments à partir d'une liste appelée prizelist_xxx. Le code est le suivant:
$ Prises = $ this-> redisobject-> pipeline (fonction ($ tuyau) use ($ drawCount) { pour ($ i = 0; $ i lpop ($ this-> cacheprefix. "prizelist_". $ this-> balise); } });
Dans un environnement non concurrent, ce code fonctionne correctement. Cependant, dans des environnements concurrencés, un tableau vide est parfois retourné, même si des données suffisantes existent dans la liste sont confirmées à l'avance.
Analyse de la cause du problème:
La clé du problème réside dans le mot «concurrence». La réponse a souligné la raison: dans un environnement simultané, plusieurs coroutines (ou threads) accèdent et exploitent la même liste Redis en même temps. Si d'autres coroutines ont pris tous les éléments de la liste avant que la coroutine actuelle ne réalise l'opération LPOP, la coroutine actuelle obtiendra naturellement une valeur nulle. Bien que les pipelines puissent être exploités par lots, ils ne peuvent garantir l'acquisition atomique des données. Les opérations multiples de pipelines sont toujours simultanées et il n'y a pas de mécanisme de verrouillage entre eux pour assurer la cohérence des données. Par conséquent, même si la liste contient initialement suffisamment de données, dans le cas d'un accès simultané, une coroutine peut obtenir une valeur nulle. Ce n'est pas une erreur de code, mais une manifestation typique de la concurrence de données dans un environnement simultané.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Sur CentOS Systems, vous pouvez limiter le temps d'exécution des scripts LUA en modifiant les fichiers de configuration Redis ou en utilisant des commandes Redis pour empêcher les scripts malveillants de consommer trop de ressources. Méthode 1: Modifiez le fichier de configuration Redis et localisez le fichier de configuration Redis: le fichier de configuration redis est généralement situé dans /etc/redis/redis.conf. Edit Fichier de configuration: Ouvrez le fichier de configuration à l'aide d'un éditeur de texte (tel que VI ou NANO): Sudovi / etc / redis / redis.conf Définissez le délai d'exécution du script LUA: Ajouter ou modifier les lignes suivantes dans le fichier de configuration pour définir le temps d'exécution maximal du script LUA (unité: millisecondes)

Cet article examine comment améliorer l'efficacité du traitement des données Hadoop sur les systèmes Debian. Les stratégies d'optimisation couvrent les mises à niveau matérielle, les ajustements des paramètres du système d'exploitation, les modifications de configuration de Hadoop et l'utilisation d'algorithmes et d'outils efficaces. 1. Le renforcement des ressources matérielles garantit que tous les nœuds ont des configurations matérielles cohérentes, en particulier en faisant attention aux performances du CPU, de la mémoire et de l'équipement réseau. Le choix des composants matériels de haute performance est essentiel pour améliorer la vitesse de traitement globale. 2. Réglage des paramètres JVM: Ajustez dans le fichier hadoop-env.sh

La construction d'un système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) sur un système CENTOS nécessite plusieurs étapes. Cet article fournit un bref guide de configuration. 1. Préparez-vous à installer JDK à la première étape: installez JavadeEvelopmentKit (JDK) sur tous les nœuds, et la version doit être compatible avec Hadoop. Le package d'installation peut être téléchargé à partir du site officiel d'Oracle. Configuration des variables d'environnement: Edit / etc / Profile File, définissez les variables d'environnement Java et Hadoop, afin que le système puisse trouver le chemin d'installation de JDK et Hadoop. 2. Configuration de sécurité: Connexion sans mot de passe SSH pour générer une clé SSH: Utilisez la commande SSH-Keygen sur chaque nœud

Téléchargez le package de code source à partir de la source Redis officielle pour le compiler et l'installer pour assurer la version la plus récente et stable et peut être personnalisée de manière personnalisée. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Mettez à jour la liste des packages logiciels et créez le répertoire redis Télécharger Reded Code source Package Décompressez le package de code source et compilez la configuration d'installation et modifiez la configuration redis pour démarrer Redis vérifiez l'état de démarrage

Le processus d'exécution de la tâche Hadoop comprend principalement les étapes suivantes: Soumettez le travail: l'utilisateur utilise les outils de ligne de commande ou l'API fournis par Hadoop sur la machine client pour créer l'environnement d'exécution de la tâche et soumettre la tâche à YARN (Hadoop's Resource Manager). Application de ressource: Une fois que le YARN a reçu la demande de soumission de tâche, elle s'appliquera aux ressources des nœuds du cluster en fonction des ressources requises par la tâche (telles que la mémoire, le processeur, etc.). Démarrage de la tâche: une fois l'allocation de ressources terminée, le fil enverra la commande de démarrage de la tâche au nœud correspondant. Sur le nœud, nodemana

Lors de la configuration du système de fichiers distribué HADOOP (HDFS) sur CentOS, les fichiers de configuration de clé suivants doivent être modifiés: core-site.xml: fs.defaultfs: spécifie l'adresse du système de fichiers par défaut de HDFS, tel que hdfs: // localhost: 9000. hadoop.tmp.dir: spécifie le répertoire de stockage pour les fichiers temporaires Hadoop. hadoop.proxyuser.root.hosts et hadoop.proxyuser.ro

Activez les journaux de requête lents redis sur le système CentOS pour améliorer l'efficacité du diagnostic des performances. Les étapes suivantes vous guideront à travers la configuration: Étape 1: Localisez et modifiez d'abord le fichier de configuration Redis, recherchez le fichier de configuration Redis, généralement situé dans /etc/redis/redis.conf. Ouvrez le fichier de configuration avec la commande suivante: sudovi / etc / redis / redis.conf Étape 2: Ajustez les paramètres de journal de requête lente dans le fichier de configuration, recherchez et modifiez les paramètres suivants: #Slow Query Seuil (MS) Slowlog-Log-slower-Len

Cet article décrit comment utiliser TiGervnc pour partager des fichiers sur Debian Systems. Vous devez d'abord installer le serveur Tigervnc, puis le configurer. 1. Installez le serveur Tigervnc et ouvrez le terminal. Mettez à jour la liste des packages logiciels: SudoaptupDate pour installer le serveur TiGervnc: SudoaptInstallTiGervnc-standalone-servertigervnc-Common 2. Configurez le serveur TiGervnc pour définir le serveur VNC: VNCPasswd Démarrer le serveur VNC: VNCServer: 1-localHostNo
