リディスは何をするのですか?
Redis は、すぐにアクセスできるデータ構造を保存するために設計された、高性能のインメモリ キー/値ストア データベースです。その用途は次のとおりです。 キャッシュ: アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。セッション管理: セッション管理を簡素化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。メッセージパッシング: 非同期メッセージ通信を実装します。カウンター: メトリクスを追跡します。時系列データベース: 時間関連データを分析します。その他の用途: 分散ロック、電流制限、リーダーの選出。
Redis: 高性能データ構造サーバー
Redis は、オープン ソースのインメモリ Key-Value です。ストレージデータベース。これは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現するように設計されており、キーを介して迅速にアクセスできるデータ構造を格納するために使用されます。 Redis の主な用途は次のとおりです。
キャッシュ:
Redis は、データベースまたはその他の低速バックエンド ストレージのデータ キャッシュとして使用できます。メモリからデータを読み取ることで、アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
セッション管理:
Redis は、ユーザーの設定、ショッピング カートの内容、ログイン ステータスなどのユーザー セッション データを保存できます。これにより、セッション管理が簡素化され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。
メッセージング:
Redis は、アプリケーションがメッセージを非同期に送受信できるようにするメッセージ キューを提供します。これは、イベント駆動型アーキテクチャおよび分散システムに役立ちます。
カウンタ:
Redis はカウンタ値を保存および増分できます。これは、Web サイトへの訪問、ユーザー インタラクション、またはその他のアプリケーション メトリクスを追跡するのに非常に便利です。
時系列データベース:
Redis は、タイムスタンプによってインデックス付けされたデータを保存するための時系列データベースとして使用できます。これは、時間関連データの分析と視覚化に役立ちます。
その他の用途:
Redis は、次のような他のさまざまなアプリケーションでも使用できます。
- 分散ロック: 共有リソースへの同時アクセスを調整します。
- 現在の制限: 特定のアプリケーション機能の使用を制限する
- リーダー選出: 分散システム内のマスター ノードを選択する
つまり、Redis は広範な目的を持っています。高性能、スケーラビリティ、豊富なデータ型サポートで知られるデータ構造サーバー。キャッシュ、セッション管理、メッセージング、分析など、さまざまなアプリケーションで使用されます。
以上がリディスは何をするのですか?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。

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C++ 同時プログラミングの関数ロックと同期メカニズムは、マルチスレッド環境でのデータへの同時アクセスを管理し、データの競合を防ぐために使用されます。主なメカニズムには以下が含まれます。 Mutex (ミューテックス): 一度に 1 つのスレッドだけがクリティカル セクションにアクセスすることを保証する低レベルの同期プリミティブ。条件変数 (ConditionVariable): スレッドが条件が満たされるまで待機できるようにし、スレッド間通信を提供します。アトミック操作: 単一命令操作。変数またはデータのシングルスレッド更新を保証して競合を防ぎます。

アトミック クラスは、中断のない操作を提供する Java のスレッドセーフ クラスであり、同時環境でのデータの整合性を確保するために重要です。 Java は、次のアトミック クラスを提供します。 AtomicIntegerAtomicLongAtomicReferenceAtomicBoolean これらのクラスは、操作がアトミックであり、スレッドによって中断されないことを保証するために、値を取得、設定、および比較するためのメソッドを提供します。アトミック クラスは、共有データを操作する場合や、共有カウンタへの同時アクセスを維持するなど、データの破損を防ぐ場合に役立ちます。

並行関数の単体テストは、同時環境での正しい動作を確認するのに役立つため、非常に重要です。同時実行機能をテストするときは、相互排他、同期、分離などの基本原則を考慮する必要があります。並行機能は、シミュレーション、競合状態のテスト、および結果の検証によって単体テストできます。

Go 同時キャッシュのパフォーマンスを最適化するためのロック粒度のヒント: グローバル ロック: 単純な実装。ロック粒度が大きすぎると、不要な競合が発生します。キーレベルのロック: ロックの粒度は各キーに合わせて調整されますが、多数のロックが発生し、オーバーヘッドが増加します。シャード ロック: キャッシュを複数のシャードに分割し、各シャードに個別のロックを持たせて、同時実行性とロック競合のバランスを実現します。

Java 関数でスレッドの安全性を実現する 2 つの方法: 悲観的ロック: データにアクセスする前にロックを取得し、他のスレッドによる同時アクセスを防ぎ、データの一貫性を確保します。 (synchronized キーワード) オプティミスティック ロック: トランザクションの終了時にデータを検証し、同時実行性を向上させるためにデータが変更された場合はトランザクションをロールバックします。 (java.util.concurrent.atomic パッケージの Atomic クラス)
