《Redis设计与实现》读书笔记(十八) ——Redis客户端属性设计与原理 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 redis服务器是一对多服务器,多个客户端可以与一个服务器建立连接,并且分别发送请求,服务器接收请求并分别回复。通过使用I/O多路复用技术实现的文件事件处理器,redis服务器使用单线程单进程的方式来处理请求,并与多个客户端建立网络通信。 1、单个客户端状态结构存储 每个与服务器建立连接的客户端,服务器都为这些客户端建立相应的redis.h/redisClient结
上篇教程我们介绍 Redis 安全隐患的时候提到 Redis 客户端和服务端通信默认是明文传输,而且 Redis 也没有提供诸如 SSL 之类的加密技术支持,要实现类似的安全加密通信,需要借助第三方代理工具。这里我们使用官方推荐的 Spiped 进行演示。
关于Redis实现分布式锁的问题,网络上很多,但是很多人的讨论基本就是把原来博主的贴过来,甚至很多面试官也是一知半解经不起推敲就来面候选人,最近结合我自己的学习和资料查阅,整理一下用Redis实现分布式锁的方法,欢迎评论、交流、讨论。
一、client list client list命令能列出与Redis服务端相连的所有客户端连接信息。例如下面代码是在一个Redis实例上执行client list的结果,其中每一行代表一个客户端信
Redis 数据库采用 I/O 多路复用技术实现文件事件处理器,服务器采用单线程单进程的方式来处理多个客户端发送过来的命令请求,它同时与多个客户端建立网络通信。服务器会为与它相连接的客户端创建相应的 redis.h/redisClient 结构,在这个结构中保存了当前客户端的相关属性及执行相关功能时的数据结构。
别装逼了,还整英文,咋不上天,做人要说话算数哟,不然半夜尿裤子。在说这个之前,码哥先给读者送一段寄语作为开篇。
《Redis设计与实现》读书笔记(十九) ——Redis客户端创建关闭及客户端总结 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、客户端的创建于关闭 1、普通客户端连接 普通的客户端,通过connect
假设这里有一个分布式应用,它拥有多个客户端,每个客户端都会对存储在Redis中的数据进行计算并修改,计算的前提是获取到最新的数据,然后进行计算,最后写回Redis。在一个不存在并发的程序中,程序可以直接读取Redis中的数据进行计算并写回结果,也不会产生什么问题,因为计算的过程是一个串行的过程,但是如果在一个并发环境中,多个客户端完全存在并行读取,并行写入的情景,那么就可能会产生并发问题,导致最终计算的数据产生偏差。
Redis 是一个客户端服务端的程序,服务端提供数据存储等等服务,客户端连接服务端并通过向服务端发送命令,读取或写入数据,简单来说,客户端就是某种工具,我们通过它与 Redis 服务端进行通讯并完成数据操作。
判断一个人是否牛逼,不是看网上有多少人赞美他,而是看有多少人愿意跟他发生交易、赞赏、支付、下单。
Redis 客户端是一个程序,通过网络连接到 Redis 服务器, 在客户端软件中使用 Redis 可以识别的命令,向 Redis 服务器发送命令, 告诉 Redis 想要做什么。Redis 把处理结果显示在客户端界面上。 通过 Redis 客户端和 Redis 服务器交互。
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息。Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道时,这个消息会被发送给订阅它的所有客户端
本文翻译自Redis作者antirez的一篇博客,原文地址是:http://antirez.com/news/130
Redis锁的实现: 由于Redis是单进程的,可以简单用setnx这个命令进行加锁操作,谁能操作成功,谁就可以获得锁。简单的代码如下: def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 if redis.setnx(lockname, identifier): return True return False 这里有一个问题,就是如果客户端在获得锁的时候崩溃了,服务器就无法再把锁分配给其他客户端使用了,为了解决这个问题,我们可以利用redis的超时特性,给锁加上超时时间 def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.setnx(lockname, identifier): redis.expire(lockname, timeout) return True elif not redis.ttl(lockname): redis.expire(lockname, timeout) return False return False 可以这样认为,多个客户端同时设置过期时间也是差别不大的,我们在发现锁已经存在并且没有超时限制时,给锁加上超时限制,这样可以在其他客户端获得锁并未设置超时时间崩溃了,也能在过期时间到了让其他客户端获取到锁。最新官方文档支持用set命令指定超时和nx特性, def acquire_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 # timeout 超时时间 if redis.set(lockname, identifier, nx=True, ex=timeout): return True return False 解锁操作,直接执行一段lua脚本 def release_lock(): # identifier: 唯一标识客户端 # lockname 锁名字 # redis 客户端连接 script = “”” if redis.call(‘GET’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘DEL’, KEYS[1]) else return 0 “”” return redis.eval(script, lockname, identifier) 使用lua脚本可以原子的操作解锁过程,这里需要注意点,eval的key是要传的,这样代码也可以在redis集群中使用,否则redis不知道lua脚本应该在哪一个槽进行执行,具体可以看官方的文档
在Redis客户端中,处理并发请求和响应的方式取决于使用的编程语言和Redis客户端库。
对于每个与服务器进行连接的客户端,服务器都为这些客户端建立了相应的 redis.h/redisClient结构(客户端状态),这个结构保存了客户端当前的状态信息,以及执行相关功能时需要用到的数据结构,其中包括:
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制,用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示:
通过 redis-cli 命令连接到 Redis 服务器以后,可以通过本节给出的命令来管理该连接对应的客户端,具体包括获取并设置客户端的名字、获取客户端的信息、暂停执行客户端的命令以及关闭该客户端的连接。
Redis 通过 MULTI 、 DISCARD 、 EXEC 和 WATCH 四个命令来实现事务功能, 本章首先讨论使用 MULTI 、 DISCARD 和 EXEC 三个命令实现的一般事务, 然后再来讨论带有 WATCH 的事务的实现。
面向网络处理的多IO线程可以提高网络请求处理的速度,而客户端缓存可以让应用直接在客户端本地读取数据,这两个特性可以提升Redis的性能。
Pipeline模式:是一次性发送多个命令,最后一次取回所有的返回结果,这种模式通过减少网络的往返时间和io读写次数,大幅度提高通信性能。
网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪个搜索引擎上去搜索一下就知道了。这些文章的思路大体相近,给出的实现算法也看似合乎逻辑,但当我们着手去实现它们的时候,却发现如果你越是仔细推敲,疑虑也就越来越多。
相对于其他的分布式中间件,Redis 支持的客户端种类非常繁多,涵盖更加全面,除了支持比较流行的 c、c++、java、C#、php、Python 等语言以外,还支持 Objective-C、Swift、Node.js 等等,以下是来自于 Redis 支持的按语言分类的客户端截图。
Handler AcceptHandler ReadHandler WriteHandler
typedef struct redisClient { // ... char buf[REDIS_REPLY_CHUNK_BYTES]; int bufpos; // ... } redisClient;
对于锁大家肯定不会陌生,比如 synchronized 关键字 和 ReentrantLock 可重入锁,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。但是随着业务的发展,分布式的概念逐渐出现在我们系统中,我们在开发的过程中经常需要进行多个系统之间的交互,于是上面的加锁方法就会失去作用。于是在分布式锁就自然而然的诞生了,接下来我们来聊一聊分布式锁实现的几种方式。
近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布,这是 Redis 历史上最大的一次版本更新,包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
Redis想必每一个后端人员都是非常熟悉,在我日常的开发中,基本上使用Redis作为缓存中间件,而且使用Redis让我们完成很多需求、解决了不少业务问题,这里问个问题看看你会怎么答?
在Redis客户端的使用过程中,无论是客户端使用不当或者Redis服务端出现问题,客户端会反应出一些异常,下面分析一下Jedis使用过程中常见的异常情况:
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 低调的干货君 来源 | https://www.toutiao.com/i6888938003864453645 日常开发过程中,项目常常都会使用Redis来做缓存或者Session服务器,为了更直观方便,开发者常常会使用一些可视化工具,如 Redis Desktop Manager、Redis Clent等,但界面UI做得不尽人意,作为当今时代,对软件的UI还是有所期待的,今天给大家分享一款,高颜值、功能强大
大多数人使用 Redis 作为远程缓存存储,因为它速度快。Redis6 通过消除不必要的网络往返,可以使其更快。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3; 很多表示用户的键,像 user:1,user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
我们的解决方案是:在加锁时为锁设置过期时间,当过期时间到达,Redis 会自动删除对应的 Key-Value,从而避免死锁。需要注意的是,这个过期时间需要结合具体业务综合评估设置,以保证锁的持有者能够在过期时间之内执行完相关操作并释放锁。
在一个分布式系统中,当一个线程去读取数据并修改的时候,因为读取和更新保存不是一个原子操作,在并发时就很容易遇到并发问题,进而导致数据的不正确。这种场景很常见,比如电商秒杀活动,库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用,直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用,本地锁派不上用场,这时就需要引入分布式锁来解决。
2.按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同,包含随机字符串my_random_value,也包含过期时间(比如PX 30000,即锁的有效时间 :T1)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行,这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out),它要远小于锁的有效时间(几十毫秒量级)。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后,应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败,应该包含任何类型的失败,比如该Redis节点不可用,或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有(注:Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况,但也应该包含其它的失败情况)。
一、客户端相关配置 ①客户端的限制maxclients Redis提供了maxclients参数来限制最大客户端连接数,一旦连接数超过 maxclients,新的连接将被拒绝 maxclients默认
要在 redis 服务上执行命令需要一个 redis 客户端。Redis客户端在Redis包中有提供,这个包在我们前面的安装教程中就有安装过了。Redis 通过监听一个 TCP 端口或者 Unix socket 的方式来接收来自客户端的连接,当一个连接建立后,Redis 内部会进行以下一些操作:
2023-06-03:redis中pipeline有什么好处,为什么要用 pipeline?
之前写了一系列文章,已经很深入的探讨了 Redis 的数据结构,数据库的实现,key的过期策略以及 Redis 是怎么处理事件的。所以距离 Redis 的单机实现只差最后一步了,就是 Redis 是怎么处理 client 发来的命令并返回结果的,所以我们就仔细讨论一下 Redis 是怎么执行命令的。
服务器会在客户端状态(redisClient)的 flags 属性打开 REDIS_MULTI 标识,将客户端从非事务状态切换到事务状态。
Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了,本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案,并提供一些比较好的实践思路(基于Java)。不足之处,欢迎探讨。
根据官方基准测试,在具有平均硬件的Linux机器上运行的单个Redis实例通常可以为简单命令(O(N)或O(log(N)))实现8w+的QPS,使用流水线批处理可以达到100w。
好的,今天我们要上黄金段位了,如果还没经历过青铜和白银阶段的,可以先去蹭蹭经验再回来:
一般简单分为悲观锁和乐观锁。悲观锁就是你获取这块数据的锁之后,别人就无法访问或操作这块数据,直到你释放这个锁。乐观锁一般就是CAS更新。
前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍,但是也很明显的有一点小弊端:
单线程指的是Redis的网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,网络请求模块之外的其他模块仍用了多个线程。
因为我发现网上 99% 的文章,并没有把这个问题真正讲清楚。导致很多读者看了很多文章,依旧云里雾里。例如下面这些问题,你能清晰地回答上来吗?
Redis的安装根目录下有redis.conf配置文件,Redis在启动时会加载这个配置文件,在运行时按照配置进行工作。 这个文件有时候我们会拿出来,单独存放在某一个位置,启动的时候必须明确指定使用哪个配置文件,此文件才会生效。Redis 的网络相关配置如下。
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