Cara menggunakan strategi dan transaksi penghapusan cache Redis untuk melaksanakan penguncian optimistik

Strategi Penghapusan Cache

Tajuk Prinsip LRU

Algoritma LRU (Paling kurang digunakan, paling kurang digunakan baru-baru ini) adalah berdasarkan sejarah capaian rekod data Untuk menghapuskan data, idea terasnya ialah "jika data telah diakses baru-baru ini, kebarangkalian untuk diakses pada masa hadapan juga lebih tinggi."

Pelaksanaan yang paling biasa ialah menggunakan senarai terpaut untuk menyimpan data cache Algoritma terperinci dilaksanakan seperti berikut:

.

• Data baharu dimasukkan ke dalam kepala senarai yang dipautkan; kepala senarai terpaut;

• Apabila senarai terpaut penuh, data di hujung senarai terpaut dibuang.

• Anda boleh menggunakan LinkHashMap dalam Java untuk melaksanakan LRU menggunakan pelaksanaan senarai terpaut cincang:

Tajuk Redis Strategi penghapusan cache

Tetapkan cache maksimum

Dalam redis, pengguna dibenarkan untuk menetapkan memori maksimum saiz memori Lalainya ialah 0. Cache maksimum tidak dinyatakan data ditambah, Melebihi memori maksimum akan menyebabkan redis ranap, jadi ia mesti ditetapkan.

Apabila saiz set data memori redis meningkat kepada saiz tertentu, strategi penyingkiran data akan dilaksanakan.

Strategi penghapusan

konfigurasi strategi penghapusan redis: maxmemory-policy voltile-lru, menyokong konfigurasi panas

redis menyediakan 6 jenis data Strategi penghapusan:

volatile-lru:

Pilih set data yang paling kurang digunakan baru-baru ini (server.db[i].expires) dengan set masa tamat Data penyingkiran

• volatile-ttl:
Pilih data yang akan tamat tempoh daripada set data (server.db[i].expires) yang telah menetapkan masa tamat tempoh.

• rawak meruap:
Pilih data secara rawak untuk dihapuskan daripada set data (server.db[i].tamat tempoh) dengan masa tamat tempoh ditetapkan

• allkeys-lru:
Pilih data yang paling kurang digunakan baru-baru ini daripada set data (server.db[i].dict) untuk menghapuskan

• allkeys-random:
Pilih data sewenang-wenangnya daripada set data (server.db[i].dict) untuk menghapuskan

• tiada enviction (pengusiran) ):
Melarang pengusiran data

• Transaksi Redis

Pengenalan transaksi Redis

Transaksi Redis adalah melalui MULTI, EXEC, DISCARD dan WATCH, UNTONY lima arahan ini untuk diselesaikan.

• Arahan individu Redis adalah atom, jadi di sini anda perlu memastikan objek transaksi ialah set arahan.

• Redis menyerikan set arahan dan memastikan pelaksanaan set arahan yang berterusan dan tidak terganggu dalam transaksi yang sama

• Redis tidak menyokong Roll pemulangan operasi. Perintah transaksi

• MULTI

digunakan untuk menandakan permulaan blok transaksi. Redis akan meletakkan perintah berikutnya ke dalam baris gilir satu demi satu, dan kemudian menggunakan perintah EXEC atom untuk melaksanakan urutan arahan ini.

Sintaks:

multi

EXECLaksanakan semua arahan beratur sebelum ini dalam transaksi dan kemudian pulihkan keadaan sambungan biasa

<>

Sintaks:

exec

BUANGMengosongkan semua perintah yang sebelum ini beratur dalam transaksi, kemudian memulihkan status sambungan biasa.

Sintaks:

discard

TONTONApabila [urus niaga perlu dilaksanakan secara bersyarat], gunakan arahan ini untuk menukar kekunci [ yang diberikan ditetapkan untuk dipantau] status.

Sintaks:

watch key [key…]

Nota: Gunakan arahan ini untuk melaksanakan penguncian optimistik Redis.

UNWATCHKosongkan semua kekunci yang dipantau sebelum ini untuk transaksi

Sintaks:

rreee

Ilustrasi arahan:

Demo transaksi:

unwatch

Redis tidak menyokong rollback transaksi (mengapa)Transaksi Terbesar kegagalan adalah disebabkan oleh ralat sintaks atau ralat jenis kedua-dua ralat ini boleh diramalkan semasa peringkat pembangunan Redis mengabaikan pemulangan transaksi atas sebab prestasi.

Kunci optimistik Redis

Kunci optimistik adalah berdasarkan idea CAS (Banding Dan Tukar) (bandingkan dan gantikan Ia tidak saling eksklusif dan tidak akan menyebabkan kunci menunggu dan menggunakan sumber, tetapi ia perlu diulang cuba semula, tetapi juga kerana mekanisme cuba semula, ia boleh bertindak balas dengan lebih cepat. Oleh itu, kita boleh menggunakan redis untuk

melaksanakan penguncian optimistik. Idea khusus adalah seperti berikut:

Gunakan fungsi jam tangan redis untuk memantau nilai status redisKey ini

• Dapatkan nilai redisKey

• Buat transaksi redis

• Berikan nilai kunci ini +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();
    }
}

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan strategi dan transaksi penghapusan cache Redis untuk melaksanakan penguncian optimistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!