redis原子操作(redis原子操作多key)

本篇文章给大家谈谈redis原子操作,以及redis原子操作多key对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

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数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

通常来说,当数据多、并发量大的时候,架构中可以引入Redis,帮助提升架构的整体性能,减少Mysql(或其他数据库)的压力,但不是使用Redis,就不用MySQL。

因为Redis的性能十分优越,可以支持每秒十几万此的读/写操作,并孙唯高且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等,Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性,所以它经常用于两个场景:

缓存

判断数据是否适合缓存到Redis中,可以从几个方面考虑: 会经常查询么?命中率如何?写操作多么?数据大小?

我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中:查询的请求过来,现在Redis中查询,如果查询不到,就查询数据库拿到数据,再放到缓存中,这样第二次相同的查询请求过来,就可以直接在Redis中拿到数据;不过要注意【缓存穿透】的问题。

缓存的刷新会比较复杂,通常是修改完数据库之后,还需要对Redis中的数据进行操作;代码很简单,但是需要保证这两步为同一事务,或最终的事务一致性。

高速读写

常见的就是计数器,比如一篇文章的阅读量,不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。

高并发的场景很适合使用Redis,比如双11秒杀,库存一共就一千件,到了秒杀的时间,通常会在极为短暂的时间内,有数万级的请求达到服务器,如果使用数据库的话,很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃,所以通常会使用Redis(秒杀的场景会比较复杂,Redis只是其中之一,例如如果请求超过某个数量的时候,多余的请求就会被限流)。

这种高并发的场景,是当请求达到服务器的时候,直接山或在Redis上读写,请求不会访问到数据库;程序会在合适的时间,比如一千件库存都被秒杀,再将数据批量写到数据库中。

所以通常来说,在必要的时候引入Redis,可以减少MySQL(或其他)数据库的压力,两者不是替代的关系 。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。

Redis和MySQL的应用场景是不同的。

通常来说,没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。

因为Redis是一种非关系型数据库(NoSQL),而MySQL是一种关系型数据库。

和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache(其实并没有持久化数据)

那关系型数据库现在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle。

我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。

1.存储方式

关系型数据库是表格式的,因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储,提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反,他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。

2.存储结构

关系型数据库对应的是结构化数据,数据表都预先定义了结构(列的定义),结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要,虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性,但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构,使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构,可以很容易适应数据类型和结构的变化。

3.存储规范

关系型数据库的数据存储为了更高的规范性,把数据分割为最小的关系表以避免重复,获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰,但是单个操作设计到多张表的时候,数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中,数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开,而是存储成了一个整体,这样整块数据更加便于读写

4.存储扩展

这可能是两者之间最大的区别,关系型数据库是纵向扩展,也就是说想要提高处理能力,要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及到多个表,需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间,但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的,它的存储天然就是分布式的,可以通过给资源池添加更多的普通数据库则尺服务器来分担负载。

5.查询方式

关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库(就是我们通常说的SQL)。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大,是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操作数据,使用的是非结构化查询语言(UnQl),它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式(比如索引)来加快查询操作,而Nosql更简单更精确的数据访问模式。

6.事务

关系型数据库遵循ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)),而Nosql数据库遵循BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软/柔性事务(Soft-state )、最终一致性(Eventual Consistency))。由于关系型数据库的数据强一致性,所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP(一致性、可用性、分区容忍度)中任选两项,因为基于节点的分布式系统中,很难全部满足,所以对事务的支持不是很好,虽然也可以使用事务,但是并不是Nosql的闪光点。

7.性能

关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价,读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差,面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的,并且存储在内存中,非常容易存储,而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析,提高了读写性能。

8.授权方式

大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵,成本较大(MySQL是开源的,所以应用的场景最多),而Nosql数据库通常都是开源的。

所以,在实际的应用环境中,我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据,因为这些数据之间的关系比较复杂,我们常常会需要在查询一个表的数据时候,将其他关系表的数据查询出来,例如,查询某个用户的订单,那至少是需要用户表和订单表的数据。

查询某个商品的销售数据,那可能就会需要用户表,订单表,订单明细表,商品表等等。

而在这样的使用场景中,我们使用Redis来存储的话,也就是KeyValue形式存储的话,其实并不能满足我们的需要。

即使Redis的读取效率再高,我们也没法用。

但,对于某些没有关联少,且需要高频率读写,我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。

例如商品的库存信息,我们虽然在MySQL中会有这样的字段,但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写,因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高,从而影响整个体统的效率。

所以,对于这样的数据,且有没有什么复杂逻辑关系(就只是隶属于SKU)的数据,我们就可以放在Redis里面,下单直接在Redis中减掉库存,这样,我们的订单的并发能力就能够提高了。

个人觉得应该站出来更正一下,相反的数据量大,更不应该用redis。

为什么?

因为redis是内存型数据库啊,是放在内存里的。

设想一下,假如你的电脑100G的资料,都用redis来存储,那么你需要100G以上的内存!

使用场景

Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据,或者具有过期的cache。

例如facebook,使用Memcached来作为其会话缓存。

总之,没有见过哪个大公司数据量大了,换掉mysql用redis的。

题主你错了,不是用redis代替MySQL,而是引入redis来优化。

BAT里越来越多的项目组已经采用了redis+MySQL的架构来开发平台工具。

如题主所说,当数据多的时候,MySQL的查询效率会大打折扣。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话,返回是毫秒级别的。但是在实际工作中,我曾经遇到过一张包含10个字段的表,1800万+条数据,当某种场景下,我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候,单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上,就更别提如果用like这种模糊查询的话,其效率将会多么低下。

我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决,但是面对千万级别的数据量,我们也不敢贸然加索引,因为一旦数据库hang住,期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中,如果请求是通过http请求发过来的,很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应。

经过一番调研,最终敲定的解决方案是引入redis作为缓存。redis具有运行效率高,数据查询速度快,支持多种存储类型以及事务等优势,我们把经常读取,而不经常改动的数据放入redis中,服务器读取这类数据的时候时候,直接与redis通信,极大的缓解了MySQL的压力。

然而,我在上面也说了,是redis+MySQL结合的方式,而不是替代。原因就是redis虽然读写很快,但是不适合做数据持久层,主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的,即每隔制定的时间,redis就要去进行数据备份/落盘,这对于单线程的它来说,势必会因“分心”而影响效率,结果得不偿失。

楼主你好,首先纠正下,数据多并不是一定就用Redis,Redis归属于NoSQL数据库中,其特点拥有高性能读写数据速度,主要解决业务效率瓶颈。下面就详细说下Redis的相比MySQL优点。( 关于Redis详细了解参见我近期文章: )

读写异常快

Redis非常快,每秒可执行大约10万次的读写速度。

丰富的数据类型

Redis支持丰富的数据类型,有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题,因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作,这确保如果两个客户端并发访问,Redis服务器能接收更新的值。

丰富实用工具 支持异机主从复制

Redis支持主从复制的配置,它可以实现主服务器的完全拷贝。

以上为开发者青睐Redis的主要几个可取之处。但是,请注意实际生产环境中企业都是结合Redis和MySQL的特定进行不同应用场景的取舍。 如缓存——热数据、计数器、消息队列(与ActiveMQ,RocketMQ等工具类似)、位操作(大数据处理)、分布式锁与单线程机制、最新列表(如新闻列表页面最新的新闻列表)以及排行榜等等 可以看见Redis大显身手的场景。可是对于严谨的数据准确度和复杂的关系型应用MySQL等关系型数据库依然不可替。

web应用中一般采用MySQL+Redis的方式,web应用每次先访问Redis,如果没有找到数据,才去访问MySQL。

本质区别

1、mysql:数据放在磁盘 redis:数据放在内存。

首先要知道mysql存储在磁盘里,redis存储在内存里,redis既可以用来做持久存储,也可以做缓存,而目前大多数公司的存储都是mysql + redis,mysql作为主存储,redis作为辅助存储被用作缓存,加快访问读取的速度,提高性能。

使用场景区别

1、mysql支持sql查询,可以实现一些关联的查询以及统计;

2、redis对内存要求比较高,在有限的条件下不能把所有数据都放在redis;

3、mysql偏向于存数据,redis偏向于快速取数据,但redis查询复杂的表关系时不如mysql,所以可以把热门的数据放redis,mysql存基本数据。

mysql的运行机制

mysql作为持久化存储的关系型数据库,相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时,都存在着I/O操作,如果反复频繁的访问数据库。第一:会在反复链接数据库上花费大量时间,从而导致运行效率过慢;第二:反复地访问数据库也会导致数据库的负载过高,那么此时缓存的概念就衍生了出来。

Redis持久化

由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF(append only file)持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件)。

redis是放在内存的~!

数据量多少绝对不是选择redis和mysql的准则,因为无论是mysql和redis都可以集群扩展,约束它们的只是硬件(即你有没有那么多钱搭建上千个组成的集群),我个人觉得数据读取的快慢可能是选择的标准之一,另外工作中往往是两者同是使用,因为mysql存储在硬盘,做持久化存储,而redis存储在内存中做缓存提升效率。

关系型数据库是必不可少的,因为只有关系型数据库才能提供给你各种各样的查询方式。如果有一系列的数据会频繁的查询,那么就用redis进行非持久化的存储,以供查询使用,是解决并发性能问题的其中一个手段

redis数据库有哪些特点?

redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网乱高络、基悄吵于内存、可选持久性的键值对存储数据库。是NoSQL(非关系型数据库)的典型代表,也是时下是最流行的键值对存储数据库。它支持字启陪侍符串、哈希、链表、集合、有序集合五种数据存储类型。由于其基于内存运行的特性,相较于基于硬盘的数据库系统,从执行效率上讲有非常大的优势。但其本身的读与写的速度没有太大的差别。如果对这部分内容感兴趣,可以从黑马程序员获取测试相关课程了解一下。也有免费的公开课,官网对话框问一下就给

[img]

redis计数器,怎么样保证取值正确

Redis计数器可以使用Redis的原子操作来备枯保证取值正确。具体实现方式是使用Redis的INCR或DECR命令来实现原子性操作,这样就可以保证游枣在多个客户端操作时依然能取出神滚拆正确值。

Redis多功能

Redis 的流水线功能允许客户端一次将多个命令请求发送给服务器,并将被执行的多个命令请求的结果在一个命令回复中全部返回 给客户端,使用这个功能可以有效地减少客 户端在执行多个命令时需要与服务器进行通信的次数,多个命令执行的敏渣数据会以列表的形式返回

redigo客户端使用Send和Do方法来实现流水线事务

1.与M操作的对比

pipeline:多条命令发送到服务端多条命令在队列中排队不是原子操作,返回的结果是顺序的

M操作:是原子操作

2.注释:

SUBSCRIBE channel [channel …] // 订阅频道

示例 :

SUBSCRIBE news::it

PSUBSCRIBE pattern [pattern...] // 订阅一个或多个模式

订阅一个或多个模式, pattern 参数可以包含 glob 风格的匹配符,比如:

示例 :

PSUBSCRIBE news::[ie]t

UNSUBSCRIBE [channel [channel …]] // 退订指定频道

PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern…]] // 退订指定模式

PUBLISH channel message

将消息发送至指定的频道,命令返回镇磨接收到消息的 订阅者数量。

PUBSUB CHANNELS [pattern]

PUBSUB NUMSUB [channel-1 ... channel-N]

PUBSUB NUMPAT

Redis 的事务功能允许用户将多个命令包裹起来,然后一次性地、按 顺序地执行被包裹的所有命令。在事务执行的过程中,服务器不会中断事务而改去执行其他命令请求,只有在事务包裹的所有命令都被执行完毕之后,服务器才会去处理其他命令请求

通过事务, 我们可以让 Redis 一次性地执行多个命令, 并且确保事务中的命令要么就全部都 执行,要么就一个都不执行

MULTI // 开始一个新的事务

DISCARD // 放弃事务

EXEC // 执行事务中的所有命令

按照命令被入队到事务队列中的顺序,执行事务队列中的所有命令。命令的复杂度为队列中所有命令的复杂度之和。命令的返回值是一个列表,列表里包含了事 务队列中所有被执行命令的返回值

与流水线对比:

使用 WATCH 来防止竞争条件:

位图可以直接操作数据保存的二进制数据位的值

getbit key offset

注:对key所存储的字符串值,获取指定偏移量上的位

setbit key offset value

注:对key所存储的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit)返回值为该位在setbit之前的值,value只能取0或1,offset从0开始

bitcount key [start end]

注:获取位图指定范围中位值为1的个数,如果不指定start与end,则取所有

bitpos key tartget [start end]

注:计算位图指定范围第一个等于target值的偏移量(位置)

基于算法,使用极小空间完成独立数量统计的功能,本质还是一个字符串

pfadd key element1 [element2...]

注:向HyperLogLog中添加元素

pfcount key1 [key2...]

注:计算HyperLogLog的独立总数

pfmerge hyperloglogKey key1 [key2...]

注:合并多桥旅悄个hyperLogLog到hyperloglogKey中

功能:存储经纬度、计算两地距离、范围计算等,基于ZSet实现

geoadd key longitude latitude elementName [lon lat elementName...]

注:增加经纬度元素

geopos key element1 [element2...]

注:获取经纬度元素

geodist key member1 member2 [unit]

注:获取两个经纬度元素的距离

unit取值范围

注:以给定的经纬度为中心,返回包含的位置元素当中,与中心距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

georadiusbymember key member radius unit [withcoord][withdist][withhash][COUNT count][sort][store key][storedist key]

注:以给定的元素为中心,返回包含的位置元素当中,与中心距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

慢查询相关配置:

它决定了慢查询日志最多能保存多少条日志,slow log本身是一个内存中的FIFO队列,当队列大小超过slowlog-max-len时,最旧的一条日志将被删除,而最新的一条日志加入到slow log中。

2.slowlog-log-slower-than

它决定要对执行时间大于多少微妙(microsecond , 1秒=1,000,000 微妙)的查询进行记录

动态配置:

config set slowlog-max-len 1000

config set slowlog-log-slower-than 1000

相关命令:

slowlog get [n]

注:获取慢查询列表中的慢查询信息

slowlog len

注:获取慢查询队列长度

slowlog reset

注:清空慢查询队列

redis 的 eval 怎么保证处理在多个集群上的 key 原子操作

在多节点集群下执行脚本无法保证操作多key的原子性。因为多key如果不在同一个节点中的话,就会出现CROSSSLOT的错误。

脚本晌正友中的所有键必须在 cluster 中的同一个节点中。要想让 script 能在 cluster 下正常工作,必须要把会用到的键名明确指出。这样节点在收到 eval 命令后就能分析出所要操作的键是不是都在一个节点里了,如果是则正常处理,不是就返回宴槐 CROSSSLOT 错误。如果不明确指出,比如你的例子,eval 命令发到了 master1 上,那么读 key2 时就清扰会报错了

Redis如何保证原子性

众所周知,Redis是一个key-value存储系统,它有一些特性,例如基于内存、清岩单线程、非阻塞、操作原子性、高性能等。

不做过多展开,本篇主要记录我对Redis如何保证原子性问题的思考,以及此问题配猛衍生出的问题,如有错误和疑问欢迎大家在底部留言。

答案很简单,因为redis是单线程。

问题来了,既然Redis是单线程,可以保证原子性,那么它的异步和非阻塞是什么?单线程如何实现异步和非阻塞?

再查阅了很多资料之后,我发现我对于 同步/异步 、 阻塞/非阻塞 以及 单线程/多线程 的概念有些不清晰,下面给出简单解释。

同步/异步 :首先同步和异步主要是从消息通知机制来讲起的。

    同步:一个任务的完成必须依赖另一个任务,两个要么都成功要么都失败,是一种可靠的任务序列。当一个同步调用发生后,调用者必须等待返回结果,才能继续后面任务的执行。

    异步:不需要等待被依赖任务的完成,只需要完成自己的任务就可以,所以是不可靠任务序列。当一个异步调用发生后,调用者不必等待返回结果,调用者可以去做其他的事情,被调用部件在处理完成后,通过(状态、通知、回调)来通知调用者。

阻塞/非阻塞 :阻塞和非阻塞和调用者等待消息通知时的状态有关。很重要,不要和同步混淆。

     阻塞:调用者在等待通知的过程中,不能执行其他业务,傻傻的等待通知到来。

     非阻塞:和阻塞相反,调用者可以去执行其他业务。

我没有阅读源码,参考下面文章 Redis 网络架构及单线程模型

总结一下 :对于Redis的网络请求,Redis会有一个EventLoop,里答卖御面有两个数组events,fired。events存放被注册的事件,fired用于存放EventLoop从 多路复用器 (epoll)中读取到的,将要执行的事件。

异步和非阻塞就反映在这里,注册到 多路复用器 (epoll)后去做其他事,之后通过主动轮询多路复用器,来逐个取出将要执行的事件,放入fired,逐个执行,这个过程是单线程的,因此不会出现并发问题。

问题三:什么是多路复用?select 、poll、epoll的区别(待解决)

主要问题已经解决,这个问题等我整理好再发出来。

关于redis原子操作和redis原子操作多key的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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