L'algorithme LRU (le moins récemment utilisé, le moins récemment utilisé) élimine les données en fonction des enregistrements d'accès historiques aux données. L'idée principale est "Si les données ont été consultées récemment. , alors les chances d'être visité à l'avenir sont également plus élevées.
L'implémentation la plus courante consiste à utiliser une liste chaînée pour enregistrer les données mises en cache. L'algorithme détaillé est implémenté comme suit :
Vous pouvez utiliser LinkHashMap en Java pour implémenter LRU à l'aide de l'implémentation de liste chaînée de hachage :
Titre Stratégie d'élimination du cache Redis
Définir le cache maximum
Stratégie d'élimination
Configuration de la stratégie d'élimination de redis : maxmemory-policy voltile-lru, prend en charge la configuration à chaud
redis propose 6 stratégies d'élimination de données :
volatile-lru :
À partir du délai d'expiration défini, sélectionnez les données les moins récemment utilisées de l'ensemble de données (server.db[i].expires) pour éliminervolatile-ttl :
De l'ensemble de données (server.db[i].expires) avec un délai d'expiration défini Sélectionnez les données qui expireront et éliminez-lesvolatile-random :
Sélectionnez aléatoirement les données à éliminer de l'ensemble de données (server.db[i].expires) qui a défini un délai d'expirationallkeys -lru :
From Sélectionnez les données les moins récemment utilisées de l'ensemble de données (server.db[i].dict) pour éliminerallkeys-random :
Sélectionnez toutes les données de l'ensemble de données (server.db[i]. ].dict) pour éliminerno-enviction (expulsion):
Aucune expulsion de donnéesTransaction Redis
Introduction aux transactions Redismulti
Lorsqu'une [transaction doit être exécutée sous condition], utilisez cette commande pour définir le statut [clé à surveiller] donné.
exec
Remarques :Utilisez cette commande pour implémenter le verrouillage optimiste de Redis.
UNWATCH Effacer toutes les clés précédemment surveillées pour une transactionSyntaxe :
discard
Démonstration de la transaction :
watch key [key…]
La plupart des échecs de transaction sont dus à des erreurs de syntaxe ou à des erreurs de type. Ces deux erreurs sont prévisibles pendant la phase de développement. Redis ignore l'annulation des transactions pour des raisons de performances.
Redis Optimistic Lock
Le verrouillage optimiste est basé sur l'idée CAS (Compare And Swap) (comparer et remplacer). Il ne s'exclut pas mutuellement et ne provoquera pas d'attente de verrouillage et ne consommera pas de ressources. Cependant, il nécessite des tentatives répétées, mais cela. C'est aussi grâce aux nouvelles tentatives que le mécanisme d'essai peut répondre plus rapidement. Par conséquent, nous pouvons utiliser Redis pour implémenter le verrouillage optimiste. L'idée spécifique est la suivante :
Utilisez la fonction de surveillance de redis pour surveiller la valeur d'état de cette redisKey
Obtenez la valeur de redisKey
Créez une transaction redis
Donnez la valeur de cette clé +1
然后去执行这个事务，如果key的值被修改过则回滚，key不加1
public void watch() { try { String watchKeys = "watchKeys"; //初始值 value=1 jedis.set(watchKeys, 1); //监听key为watchKeys的值 jedis.watch(watchkeys); //开启事务 Transaction tx = jedis.multi(); //watchKeys自增加一 tx.incr(watchKeys); //执行事务，如果其他线程对watchKeys中的value进行修改，则该事务将不会执行 //通过redis事务以及watch命令实现乐观锁 List
public class RedisLock { public static void main(String[] arg) { //库存key String redisKey = "stock"; ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20); try { Jedis jedis = new RedisProperties.Jedis("127.0.0.1", 6378); // 可以被秒杀的库存的初始值，库存总共20个 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(); // 没有秒完 if (valInteger < 20) { Transaction tx = jedis1.multi(); tx.incr(redisKey); List list = tx.exec(); // 秒成功 失败返回空list而不是空 if (list != null && list.size() > 0) { System.out.println("用户：" + userInfo + "，秒杀成 功！当前成功人数：" + (valInteger + 1)); } // 版本变化，被别人抢了。 else { System.out.println("用户：" + userInfo + "，秒杀失 败"); } } // 秒完了 else { System.out.println("已经有20人秒杀成功，秒杀结束"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { jedis1.close(); } }); } executorService.shutdown(); } }
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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