Redis 检查内存使用情况, 如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行,等等。
说道Redis分布式锁,我们的第一印象就是setnx操作。 先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。但是在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样? 从 Redis 2.6.12 版本开始, SET 命令的行为可以通过一系列参数来修改:
比如一个操作要修改用户的状态,修改状态需要先读出用户的状态,在内存里进行修 改,改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了,就会出现并发问题,因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。(Wiki 解释:所谓 原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch 线程切换。)
在开发中,一个进程中多个线程需要竞争某一资源的时候,我们通常会用一把锁来保证只有一个线程获取到资源。如加上synchronize关键字或ReentrantLock锁等操作。但如果是多个进程相互竞争一个资源,如何保证资源只会被一个操作者持有呢?
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行各种刁难。作为一名在互联网技术行业打击过成百上千名【请允许我夸张一下】的资深技术面试官,看过了无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,故献上此文,希望各位读者以后面试势如破竹,永无失败!
大家好,我是小卷聊开发。春暖花开即将到来,整理了13道Redis高频面试题,有些不全面还请谅解,感谢观看!!!
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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。
因为传统的关系型数据库如Mysql已经不能适用所有的场景了,比如秒杀的库存扣减,APP首页的访问流量高峰等等,
目前实现分布式锁的方式主要有数据库,复述和管理员三种,本文主要阐述利用复述的相关命令来实现分布式锁。 相关复述,命令 SETNX 如果当前中没有值,则将其设置为并返回1,否则返回0。 到期 将设置为秒后自动过期。 GETSET 将的值设置为,并返回其原来的旧值。如果原来没有旧值,则返回零。 EVAL与EVALSHA 复述,2.6之后支持的功能,可以将一段lua脚本发送到复述,服务器运行。 起,分布式锁初探 利用SETNX命令的原子性,我们可以简单的实现一个初步的分布式锁(这里原理就不详述了,直接上伪代码):
除了string独有设置过期时间的方法,其他类型都需依靠expire方法设置时间,若:
基于Redis丰富的数据结构,除了充当缓存层来提升查询效率以外,还能应用在很多常见的场景,比如:分布式锁,消息队列,限流等。看到这些场景你可能会有疑问,Redis在这些领域好像并不出名啊,比如消息队列,出名的有Rocketmq、rabbitmq等等,很少听Redis来做这个场景,是不是存在什么问题?是的,下面的文字就来总结下Redis在这些场景的常规用法以及存在的问题。
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在计算机世界里,对于锁大家并不陌生,在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现,为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢?这个问题还是要从计算机的发展说起,随着计算机硬件的不断升级,多核cpu,多线程,多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升,原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去。随着多条cpu指令可以并行执行的原因,原来不曾出现的资源竞争随着出现,在程序中的体现就是随处可见的多线程环境。比如要更新数据库的一个信息,如果没有并发控制,多个线程同时操作的话,就会出现互相覆盖的现象发生。
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
最近,有两台容器,当程序运行时,会发送多份通知,那么需要保证同一时刻只有一个进程(一台容器)来运行,此时用分布式锁解决该问题。
日常开发中,秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开,跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,一起学习一起进步。
如果 把一台服务器比作一个房子,那么 线程就好比里面的住户,当他们想要共同访问一个共享资源,例如厕所的时候,如果厕所门上没有锁...更甚者厕所没装门...这是会出原则性的问题的..
本篇文章主要介绍基于Redis的分布式锁实现到底是怎么一回事,其中参考了许多大佬写的文章,算是对分布式锁做一个总结
原文链接:https://url.cn/5vUhnKI
假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如何将它们全部找出来 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表 ### 对应的问题 因为redis 是单线程 所以一次性操作大量的数据 可能会导致业务出现卡顿 ### 解决办法 这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长. Redis有哪些数据结构? 字符串String、字典H
Redis自己构建了简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)来作为默认的字符串表示。 SDS的构造如下:
针对共享内存模型的程序(例如JAVA程序),锁就是一个非常常用的机制。 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。 在单进程内内存的锁,只控制进程内数据的,就是非分布式锁。相反的,跨进程,需要锁住多个进程访问数据的锁就是分布式锁。 悲观锁一般由Redis的SETNX实现,乐观锁一般由Redis的WATCH实现。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚铩羽而归,疯狂收割大厂offer!
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。
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动,大促活动有一个共同特点就是访问量激增,在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化,但整体的并发还是平时的数倍以上,参加活动的商品一般都是限量库存,如何防止库存超卖,避免并发问题呢?分布式锁就是一个解决方案。
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
首先来说 Redis 作为一个独立的三方系统,其天生的优势就是可以作为一个分布式系统来使用,因此使用 Redis 实现的锁都是分布式锁,理解了这个概念才能看懂本文所说的内容。
什么是Redis Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库。 传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql(Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称) 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。
已经写了两节的redis的高性能数据结构了,今天换个口味,今天我们看一下redis在分布式系统中的应用,使用redis做分布式锁,这可以说是老生常谈的问题了。
利用Memcached的add命令。此命令是原子性操作,只有在key不存在的情况下,才能add成功,也就意味着线程得到了锁。
采用 redis 实现分布式锁,主要是利用其单线程命令执行的特性,一般是 setnx, 只会有一个线程会执行成功,也就是只有一个线程能成功获取锁; 看着很完美。然而,。。。
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要实现分布式锁,确实需要使用具备互斥性的Redis操作。其中一种常用的方式是使用SETNX命令,该命令表示"SET if Not Exists",即只有在key不存在时才设置其值,否则不进行任何操作。通过这种方式,两个客户端进程可以执行SETNX命令来实现互斥,从而达到分布式锁的目的。
watch 指令作用 实质:WATCH 只会在数据被其他客户端抢先修改了的情况下通知执行命令的这个客户端(通过 WatchError 异常)但不会阻止其他客户端对数据的修改
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行刁难。
java有synchronize和Lock,mysql 修改类的sql也带有锁。锁定数据状态,让数据状态在并发场景,按我们预想逻辑进行状态转移,然而在分布式,集群的情况下,怎么去锁定数据状态呢
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。
Go语言中的锁(如sync.Mutex、sync.RWMutex等)只能用于在单个进程或单个机器上实现并发控制和数据同步。
redis是一个高性能的key-value数据库,它是完全开源免费的,而且redis是一个NOSQL类型数据库,是为了解决高并发、高扩展,大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案,是一个非关系型的数据库
为了防止消息重复消费导致业务处理异常,消息队列RocketMQ版的消费者在接收到消息后,有必要根据业务上的唯一Key对消息做幂等处理。本文介绍消息幂等的概念、适用场景以及处理方法。
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