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Redis?緩存淘汰策略和事務(wù)實現(xiàn)樂觀鎖詳情

 更新時間:2022年07月21日 11:36:26   作者:Miaoshuowen  
這篇文章主要介紹了Redis緩存淘汰策略和事務(wù)實現(xiàn)樂觀鎖詳情,文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價值,需要的朋友可以參考一下

緩存淘汰策略

標(biāo)題LRU原理

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史訪問記錄來進(jìn)行淘汰數(shù)據(jù),其核心思想是“如果數(shù)據(jù)最近被訪問過,那么將來被訪問的幾率也更高”。

最常見的實現(xiàn)是使用一個鏈表保存緩存數(shù)據(jù),詳細(xì)算法實現(xiàn)如下:

  • 新數(shù)據(jù)插入到鏈表頭部;
  • 每當(dāng)緩存命中(即緩存數(shù)據(jù)被訪問),則將數(shù)據(jù)移到鏈表頭部;
  • 當(dāng)鏈表滿的時候,將鏈表尾部的數(shù)據(jù)丟棄。

在Java中可以使用LinkHashMap去實現(xiàn)LRU利用哈希鏈表實現(xiàn):

標(biāo)題Redis緩存淘汰策略

設(shè)置最大緩存

在 redis 中,允許用戶設(shè)置最大使用內(nèi)存大小maxmemory,默認(rèn)為0,沒有指定最大緩存,如果有新的數(shù)據(jù)添加,超過最大內(nèi)存,則會使redis崩潰,所以一定要設(shè)置。

redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候,就會實行數(shù)據(jù)淘汰策略。

淘汰策略

redis淘汰策略配置:maxmemory-policy voltile-lru,支持熱配置

redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略:

  • volatile-lru:從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
  • volatile-ttl:從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
  • volatile-random:從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
  • allkeys-lru:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
  • allkeys-random:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
  • no-enviction(驅(qū)逐):禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)

Redis事務(wù)

Redis事務(wù)介紹

  • Redis 的事務(wù)是通過 MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 、UNWATCH這五個命令來完成的。
  • Redis 的單個命令都是原子性的,所以這里需要確保事務(wù)性的對象是命令集合。
  • Redis 將命令集合序列化并確保處于同一事務(wù)的命令集合連續(xù)且不被打斷的執(zhí)行
  • Redis 不支持回滾操作。 事務(wù)命令

MULTI

用于標(biāo)記事務(wù)塊的開始。 Redis會將后續(xù)的命令逐個放入隊列中,然后使用EXEC命令原子化地執(zhí)行這個命令序列。

語法:

multi

EXEC

在一個事務(wù)中執(zhí)行所有先前放入隊列的命令,然后恢復(fù)正常的連接狀態(tài)

語法:

exec

DISCARD

清除所有先前在一個事務(wù)中放入隊列的命令,然后恢復(fù)正常的連接狀態(tài)。

語法:

discard

WATCH

當(dāng)某個[事務(wù)需要按條件執(zhí)行]時,就要使用這個命令將給定的[鍵設(shè)置為受監(jiān)控]的狀態(tài)。

語法:

watch key [key…]

注意事項:使用該命令可以實現(xiàn) Redis 的樂觀鎖。

UNWATCH

清除所有先前為一個事務(wù)監(jiān)控的鍵

語法:

unwatch

命令圖解:

事務(wù)演示:

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set s1 111
QUEUED
127.0.0.1:6379> hset set1 name zhangsan
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) (integer) 1
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set s2 222
QUEUED
127.0.0.1:6379> hset set2 age 20
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK
127.0.0.1:6379> exec (error) ERR EXEC without MULTI 
127.0.0.1:6379> watch s1
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set s1 555
QUEUED 127.0.0.1:6379> exec # 此時在沒有exec之前,通過另一個命令窗口對監(jiān)控的s1字段進(jìn)行修改 
(nil)
127.0.0.1:6379> get s1
111

Redis 不支持事務(wù)回滾(為什么呢)

大多數(shù)事務(wù)失敗是因為語法錯誤或者類型錯誤,這兩種錯誤,在開發(fā)階段都是可以預(yù)見的Redis 為了性能方面就忽略了事務(wù)回滾。

Redis樂觀鎖

樂觀鎖基于CAS(Compare And Swap)思想(比較并替換),是不具有互斥性,不會產(chǎn)生鎖等待而消耗資源,但是需要反復(fù)的重試,但也是因為重試的機制,能比較快的響應(yīng)。因此我們可以利用redis來

實現(xiàn)樂觀鎖。具體思路如下:

  • 利用redis的watch功能,監(jiān)控這個redisKey的狀態(tài)值
  • 獲取redisKey的值
  • 創(chuàng)建redis事務(wù)
  • 給這個key的值+1
  • 然后去執(zhí)行這個事務(wù),如果key的值被修改過則回滾,key不加1
public void watch() {
	try {
		String watchKeys = "watchKeys";
		//初始值 value=1
		jedis.set(watchKeys, 1);
		//監(jiān)聽key為watchKeys的值
		jedis.watch(watchkeys);
		//開啟事務(wù)
		Transaction tx = jedis.multi();
		//watchKeys自增加一
		tx.incr(watchKeys);
		//執(zhí)行事務(wù),如果其他線程對watchKeys中的value進(jìn)行修改,則該事務(wù)將不會執(zhí)行
		//通過redis事務(wù)以及watch命令實現(xiàn)樂觀鎖
		List<Object> exec = tx.exec();
		if (exec == null) {
			System.out.println("事務(wù)未執(zhí)行");
		} else {
			System.out.println("事務(wù)成功執(zhí)行,watchKeys的value成功修改");
		}
	} catch (Exception e) {
		e.printStackTrace();
	} finally {
		jedis.close();
	}
}

Redis樂觀鎖實現(xiàn)秒殺

public class RedisLock {
    public static void main(String[] arg) {
        //庫存key 
        String redisKey = "stock";
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);
        try {
            Jedis jedis = new RedisProperties.Jedis("127.0.0.1", 6378);
            // 可以被秒殺的庫存的初始值,庫存總共20個
            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();
                    // 沒有秒完
                    if (valInteger < 20) {
                        Transaction tx = jedis1.multi();
                        tx.incr(redisKey);
                        List list = tx.exec();
                        // 秒成功 失敗返回空list而不是空
                        if (list != null && list.size() > 0) {
                            System.out.println("用戶:" + userInfo + ",秒殺成 功!當(dāng)前成功人數(shù):" + (valInteger + 1));
                        }
                        // 版本變化,被別人搶了。
                        else {
                            System.out.println("用戶:" + userInfo + ",秒殺失 敗");
                        }
                    }
                    // 秒完了
                    else {
                        System.out.println("已經(jīng)有20人秒殺成功,秒殺結(jié)束");
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    jedis1.close();
                }
            });
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

到此這篇關(guān)于Redis 緩存淘汰策略和事務(wù)實現(xiàn)樂觀鎖詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 緩存淘汰策略內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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