


Membina ketekalan cache dengan Redis dan Golang: Cara mencapai penyegerakan data
Membina ketekalan cache menggunakan Redis dan Golang: Cara mencapai penyegerakan data
Pengenalan:
Dalam kebanyakan aplikasi, caching digunakan secara meluas untuk meningkatkan kelajuan tindak balas permintaan dan mengurangkan tekanan pada pangkalan data bahagian belakang. Walau bagaimanapun, apabila berbilang kejadian cache wujud, ketidakkonsistenan data boleh berlaku dengan mudah kerana penyegerakan antara cache memerlukan kerja tambahan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara membina keselarasan cache menggunakan Redis dan Golang untuk memastikan data kekal disegerakkan merentas berbilang kejadian cache.
- Memperkenalkan Redis:
Redis ialah sistem storan data dalam memori yang boleh digunakan sebagai pelayan cache. Ia menyediakan struktur data yang fleksibel seperti rentetan, cincang, senarai, set dan set diisih, dan menyokong pelbagai operasi seperti membaca, menulis dan memadam data. Redis juga mempunyai fungsi storan berterusan, yang boleh menyimpan data ke cakera dan memulihkan data selepas dimulakan semula. - Bina sistem caching menggunakan Redis:
Kita boleh membina sistem caching mudah menggunakan Redis. Pertama, kita perlu menyediakan dua contoh Redis: satu sebagai pelayan induk dan satu sebagai pelayan hamba. Pelayan induk bertanggungjawab untuk menulis dan mengemas kini data cache, manakala pelayan hamba bertanggungjawab untuk membaca data cache.
Dalam program Golang, kami boleh menggunakan perpustakaan klien Redis seperti redigo untuk menyambung dan mengendalikan pelayan Redis. Berikut ialah contoh kod menggunakan perpustakaan redigo untuk operasi baca dan tulis:
package main import ( "fmt" "github.com/gomodule/redigo/redis" ) func main() { // 连接Redis服务器 conn, err := redis.Dial("tcp", ":6379") if err != nil { fmt.Println("连接Redis服务器失败:", err) return } defer conn.Close() // 写入缓存数据 _, err = conn.Do("SET", "key", "value") if err != nil { fmt.Println("写入缓存数据失败:", err) return } // 读取缓存数据 value, err := redis.String(conn.Do("GET", "key")) if err != nil { fmt.Println("读取缓存数据失败:", err) return } fmt.Println("缓存数据:", value) }
- Melaksanakan penyegerakan cache:
Untuk mencapai ketekalan cache, kita perlu memastikan penyegerakan data antara pelayan induk dan pelayan hamba. Apabila pelayan induk menerima permintaan tulis, ia menulis data kepada Redis dan menerbitkan mesej untuk memberitahu pelayan hamba lain untuk mengemas kini cache.
Dalam program Golang, kita boleh menggunakan fungsi publish/subscribe Redis untuk melaksanakan proses ini. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan perpustakaan redigo untuk operasi penerbitan/langganan:
package main import ( "fmt" "github.com/gomodule/redigo/redis" ) func main() { // 连接主服务器 conn, err := redis.Dial("tcp", ":6379") if err != nil { fmt.Println("连接主服务器失败:", err) return } defer conn.Close() // 订阅缓存更新消息 psc := redis.PubSubConn{Conn: conn} psc.Subscribe("cache_update") // 处理缓存更新消息 for { switch v := psc.Receive().(type) { case redis.Message: fmt.Println("接收到缓存更新消息:", string(v.Data)) // 更新从服务器的缓存 updateCacheOnSlave() case redis.Subscription: fmt.Println("订阅缓存更新消息成功") case error: fmt.Println("订阅缓存更新消息失败:", v) return } } } func updateCacheOnSlave() { // 连接从服务器 conn, err := redis.Dial("tcp", ":6380") if err != nil { fmt.Println("连接从服务器失败:", err) return } defer conn.Close() // 更新缓存数据 conn.Do("SET", "key", "value") fmt.Println("从服务器更新缓存成功") }
Dalam contoh kod di atas, selepas menerima permintaan tulis, pelayan utama menerbitkan mesej bernama "cache_update" kepada pelanggan. Hamba menggunakan PubSubConn untuk melanggan mesej dan mengemas kini data cache apabila mesej diterima.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan Redis dan Golang, kita boleh membina sistem dengan konsistensi cache. Kami boleh menggunakan Redis sebagai pelayan cache dan menggunakan program Golang untuk menyambung dan mengendalikan pelayan Redis. Dengan menghantar dan menerima mesej, kami boleh memastikan bahawa data kekal disegerakkan merentas berbilang kejadian cache, menyediakan perkhidmatan cache yang lebih cekap dan konsisten.
Atas ialah kandungan terperinci Membina ketekalan cache dengan Redis dan Golang: Cara mencapai penyegerakan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Mod Redis cluster menyebarkan contoh Redis ke pelbagai pelayan melalui sharding, meningkatkan skalabilitas dan ketersediaan. Langkah -langkah pembinaan adalah seperti berikut: Buat contoh Redis ganjil dengan pelabuhan yang berbeza; Buat 3 contoh sentinel, memantau contoh redis dan failover; Konfigurasi fail konfigurasi sentinel, tambahkan pemantauan maklumat contoh dan tetapan failover; Konfigurasi fail konfigurasi contoh Redis, aktifkan mod kluster dan tentukan laluan fail maklumat kluster; Buat fail nodes.conf, yang mengandungi maklumat setiap contoh Redis; Mulakan kluster, laksanakan perintah Buat untuk membuat kluster dan tentukan bilangan replika; Log masuk ke kluster untuk melaksanakan perintah maklumat kluster untuk mengesahkan status kluster; buat

Cara Mengosongkan Data Redis: Gunakan perintah Flushall untuk membersihkan semua nilai utama. Gunakan perintah flushdb untuk membersihkan nilai utama pangkalan data yang dipilih sekarang. Gunakan Pilih untuk menukar pangkalan data, dan kemudian gunakan FlushDB untuk membersihkan pelbagai pangkalan data. Gunakan perintah DEL untuk memadam kunci tertentu. Gunakan alat REDIS-CLI untuk membersihkan data.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Pada sistem CentOS, anda boleh mengehadkan masa pelaksanaan skrip LUA dengan mengubah fail konfigurasi REDIS atau menggunakan arahan REDIS untuk mengelakkan skrip jahat daripada memakan terlalu banyak sumber. Kaedah 1: Ubah suai fail konfigurasi Redis dan cari fail konfigurasi Redis: Fail konfigurasi Redis biasanya terletak di /etc/redis/redis.conf. Edit Fail Konfigurasi: Buka fail konfigurasi menggunakan editor teks (seperti Vi atau nano): sudovi/etc/redis/redis.conf Tetapkan had masa pelaksanaan skrip lua: Tambah atau ubah suai baris berikut dalam fail konfigurasi untuk menetapkan masa pelaksanaan maksimum skrip lua (unit: milidor)

Gunakan alat baris perintah redis (redis-cli) untuk mengurus dan mengendalikan redis melalui langkah-langkah berikut: Sambungkan ke pelayan, tentukan alamat dan port. Hantar arahan ke pelayan menggunakan nama arahan dan parameter. Gunakan arahan bantuan untuk melihat maklumat bantuan untuk arahan tertentu. Gunakan perintah berhenti untuk keluar dari alat baris arahan.

Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data PostgreSQL dalam sistem Debian, adalah perlu untuk secara komprehensif mempertimbangkan perkakasan, konfigurasi, pengindeksan, pertanyaan dan aspek lain. Strategi berikut dapat mengoptimumkan prestasi pangkalan data dengan berkesan: 1. Pengembangan Memori Pengoptimuman Sumber Perkakasan: Memori yang mencukupi adalah penting untuk data cache dan indeks. Penyimpanan berkelajuan tinggi: Menggunakan pemacu SSD SSD dapat meningkatkan prestasi I/O dengan ketara. Pemproses Multi-Core: Buat penggunaan penuh pemproses pelbagai teras untuk melaksanakan pemprosesan pertanyaan selari. 2. Parameter pangkalan data penalaan shared_buffers: Menurut tetapan saiz memori sistem, disarankan untuk menetapkannya kepada 25% -40% memori sistem. Work_mem: Mengawal ingatan pengendalian dan operasi hashing, biasanya ditetapkan kepada 64MB hingga 256m

Dalam sistem Debian, panggilan sistem Readdir digunakan untuk membaca kandungan direktori. Jika prestasinya tidak baik, cuba strategi pengoptimuman berikut: Memudahkan bilangan fail direktori: Split direktori besar ke dalam pelbagai direktori kecil sebanyak mungkin, mengurangkan bilangan item yang diproses setiap panggilan readdir. Dayakan Caching Kandungan Direktori: Bina mekanisme cache, kemas kini cache secara teratur atau apabila kandungan direktori berubah, dan mengurangkan panggilan kerap ke Readdir. Cafh memori (seperti memcached atau redis) atau cache tempatan (seperti fail atau pangkalan data) boleh dipertimbangkan. Mengamalkan struktur data yang cekap: Sekiranya anda melaksanakan traversal direktori sendiri, pilih struktur data yang lebih cekap (seperti jadual hash dan bukannya carian linear) untuk menyimpan dan mengakses maklumat direktori

Terdapat dua jenis strategi tamat tempoh data REDIS: Penghapusan berkala: Imbasan berkala untuk memadamkan kunci yang telah tamat tempoh, yang boleh ditetapkan melalui parameter-cap-cap-rempah yang telah tamat tempoh dan parameter kelewatan-cap-remove-time-time. Penghapusan Lazy: Periksa kekunci yang telah tamat tempoh hanya apabila kunci dibaca atau ditulis. Mereka boleh ditetapkan melalui parameter lazon-lazy-expire-expire-expire, lazy-lazy-user-del parameter.
