redis怎么防止宕机,保证不丢数据 redis如何实现防重

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性相反 , Redis的核心处理逻辑仍然是单线程的,这是为了保证Redis在处理数据时的一致性和原子性 。多线程主要用于那些可以并行处理的辅助任务,以此来提高Redis的整体性能 。
这意味着在并发环境下 , 你不必担心两个线程会同时修改同一个键的值 。一旦一个线程开始执行SET操作,其他线程必须等待该操作完成,才能进行修改 。
因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存 。首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存 。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施即可,例如利用消息队列 。
您在使用Redisson时出现相同数据的情况,有以下几种原因:数据重复插入,在插入数据时没有进行去重操作,导致相同的数据被插入到了Redis中 。并发写入,在高并发环境下,多个线程同时写入相同的数据,导致重复数据的写入 。
数据的同步过程一般都涉及到全量数据的迁移以及后续增量数据的同步 。在主Master接收到SYNC命令之后 , 它会执行bgsave在后台生成一个RDB文件,并且使用一个缓冲区记录从现在开始执行所有写命令 。
高并发没锁可不行,三种分布式锁详解1、目前分布式锁的实现方案主要包括三种:基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现,唯一索引天然具有排他性,这刚好符合我们对锁的要求:同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
2、使用memcache锁方法解决:memcache是一种高性能的分布式缓存系统,可以用来解决高并发问题 。在php中,可以使用memcache扩展实现锁的功能 。
3、基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。注意:其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表 。
4、在分布式系统中,为了保证对数据的修改有最终一致性 , 通常使用分布式锁或者分布式事务 。比如常见的多个系统同时修改商品,既依赖于现有数据也要修改数据,如果没有限制,高并发情况下很可能最终数据是错误的 。
5、高可用的获取锁与释放锁;高性能的获取锁与释放锁;具备可重入特性;具备锁失效机制,防止死锁;具备非阻塞锁特性 , 即没有获取到锁将直接返回获取锁失败 。
几种主流的分布式定时任务,你知道哪些?自从JDK5之后,提供了 ScheduledExecutorService 代替TimerTask来执行定时任务,提供了不错的可靠性 。Spring Framework 自带定时任务,提供了cron表达式来实现丰富定时任务配置 。
任务动态分片,数据庞大的大任务处理 。3:任务阻塞,路由及报警策略 。4:开发文档和社区完善 。此次主要对xxl-job(大众),Elastic-job(当当),staturn(唯品会),lts,TBSchedule(阿里)五种调度框架进行综合对比 。
SimpleJob类型处理方式 意为简单实现,未经任何封装的类型 。需实现SimpleJob接口 。该接口仅提供单一方法用于覆盖,此方法将定时执行 。与Quartz原生接口相似,但提供了弹性扩缩容和分片等功能 。
如何使用redis实现分布式锁功能?1、使用分布式锁要满足的几个条件:系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现)共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 。
2、需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client,是 , 则解锁 。
3、使用redis实现并发锁,主要是靠两个redis的命令:setnx和getset 。那我们的设计思路就是:上面的代码使用了一个RedisService的类,里面主要是简单封装了一下redis的操作,你可以替换为自己的service 。
4、可以在删除锁的时候先get值,判断值是否是当前线程存的随机值 , 只有相同才执行删锁的操作;当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性 。
5、此时就需要使用分布式锁了 。简而言之,分布式锁就是用来控制同一时刻 , 只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。
【redis怎么防止宕机,保证不丢数据 redis如何实现防重】6、获取锁最终都会调用这个方法 , 通过 lua 脚本与 redis 进行交互 , 来实现分布式锁 。首先分析,传给 lua 脚本的参数:lua 脚本的流程:为了实现无限制持有锁,那么就需要定时刷新锁的过期时间 。

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