redisson

Memcached vs Redis 近期公司采购软件，评估时，某软件谈到使用了 Memcached 和 Redis 缓存。在本文中，将研究这两个流行的缓存的异同，方便理解和记忆。 1. Memcached 与 Redis 通常，我们会考虑在处理大量数据时使用** 缓存 提高性能。** Memcached 是一个分布式内存缓存系统，设计简单易用，非常适合用作缓存或会话存储。 Redis 是一个内存中的数据结构存储，它提供了一系列丰富的特性。它作为缓存、数据库、消息代理和队列非常有用。 2. 安装 2.1. 安装 Memcached 下载最新版的 Memcached 包并执行make进行安装 : $ wget http://memcached.org/latest $ tar -zxvf memcached-1.6.3.tar.gz $ cd memcached-1.6.3 $ ./configure && make && make test && sudo make install 2.2. 安装 Redis 相似的, 安装最新版本的 Redis server : $ wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.8.tar.gz $ tar xzf redis-5.0.8.tar.gz $ cd redis-5.0.8 $

前言 本文力争以最简单的语言，以博主自己对分布式锁的理解，按照自己的语言来描述分布式锁的概念、作用、原理、实现。如有错误，还请各位大佬海涵，恳请指正。分布式锁分两篇来讲解，本篇讲解客户端，下一篇讲解redis服务端。 概念 如果把分布式锁的概念搬到这里，博主也会觉得枯燥。博主这里以举例的形式来描绘它。 试想一种场景，在一个偏远小镇上的火车站，只有一个售票窗口。 火车站来了10名旅客，前往售票窗口购买火车票，旅客只能排队购票，排到第一的旅客，可以与售票员沟通，买票。 好啦，以上就是一个分布式锁的场景，我们来分析一下每一个细节。 每位旅客可以理解为一个系统或者线程。他们在竞争售票员的工作时间。 是不是觉得分布式锁也不是什么高大上的概念。有同学会问，锁到底在哪里呢？还是买票场景，我们看看锁长什么样子。 我们深入想一下，这10位旅客本来是并行的（没有买票前，他们有的在吃饭，有的在玩手机，等等等），而到了买票的时候，就必须排队（串行），而不是一起买票。 没错，就是在特定的场景下，将并行的场景，变成串行，就是分布式锁的奥义所在。 作用 分布式锁的作用不但非常大，而且非常多。 在软件设计中，比如电商秒杀活动。商家预备了1000件货物，也就只有这1000件货，有1500人参与秒杀，可以理解为1500个线程来排队购买商品。那就必须将这1500个线程排个队（比如按照时间），设置一把锁，一个购买过程结束

谈起redis锁，下面三个，算是出现最多的高频词汇： setnx redLock redisson setnx 其实目前通常所说的setnx命令，并非单指redis的setnx key value这条命令。 一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使用， set这个命令，目前已经支持这么多参数可选： SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL] 当然了，就不在文章中默写Api了，基础参数还有不清晰的，可以蹦到官网。 上图是笔者画的setnx大致原理，主要依托了它的key不存在才能set成功的特性，进程A拿到锁，在没有删除锁的Key时，进程B自然获取锁就失败了。 那么为什么要使用PX 30000去设置一个超时时间？ 是怕进程A不讲道理啊，锁没等释放呢，万一崩了，直接原地把锁带走了，导致系统中谁也拿不到锁。 就算这样，还是不能保证万无一失。 如果进程A又不讲道理，操作锁内资源超过笔者设置的超时时间，那么就会导致其他进程拿到锁，等进程A回来了，回手就是把其他进程的锁删了，如图： 还是刚才那张图，将T5时刻改成了锁超时，被redis释放。 进程B在T6开开心心拿到锁不到一会，进程A操作完成，回手一个del，就把锁释放了。 当进程B操作完成，去释放锁的时候（图中T8时刻）： 找不到锁其实还算好的

前言 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 分布式锁概览 在多线程的环境下，为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问，Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证，这实际上是本地锁的方式。但是现在公司都是流行分布式架构，在分布式环境下，如何保证不同节点的线程同步执行呢？ 实际上，对于分布式场景，我们可以使用分布式锁，它是控制分布式系统之间 互斥访问共享资源 的一种方式。 比如说在一个分布式系统中，多台机器上部署了多个服务，当客户端一个用户发起一个数据插入请求时，如果没有分布式锁机制保证，那么那多台机器上的多个服务可能进行并发插入操作，导致数据重复插入，对于某些不允许有多余数据的业务来说，这就会造成问题。而分布式锁机制就是为了解决类似这类问题，保证多个服务之间互斥的访问共享资源，如果一个服务抢占了分布式锁，其他服务没获取到锁，就不进行后续操作。大致意思如下图所示（不一定准确）： 分布式锁的特点 分布式锁一般有如下的特点： 互斥性： 同一时刻只能有一个线程持有锁 可重入性： 同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁 锁超时：和J.U.C中的锁一样支持锁超时，防止死锁 高性能和高可用： 加锁和解锁需要高效，同时也需要保证高可用，防止分布式锁失效

1. 前因 以前实现过一个Redis实现的全局锁, 虽然能用, 但是感觉很不完善, 不可重入, 参数太多等等. 最近看到了一个新的Redis客户端Redisson, 看了下源码, 发现了一个比较好的锁实现RLock, 于是记录下. 2. Maven依赖 org.redisson redisson 1.2.1 3. 初试 Redisson中RLock的使用很简单, 来看看一个最简单的例子. import org.redisson.Redisson; import org.redisson.core.RLock; public class Temp { public static void main(String[] args) throws Exception { Redisson redisson = Redisson.create(); RLock lock = redisson.getLock("haogrgr"); lock.lock(); try { System.out.println("hagogrgr"); } finally { lock.unlock(); } redisson.shutdown(); } } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4281386/blog/4299868

Redis不仅是使用命令来操作，现在基本上主流的语言都有客户端支持，比如java、C、C#、C++、php、Node.js、Go等。 在官方网站里列一些Java的客户端，有Jedis、Redisson、Jredis、JDBC-Redis、等其中官方推荐使用 Jedis和Redisson 。 在企业中用的最多的就是 Jedis ，Jedis同样也是托管在github上，地址：https://github.com/xetorthio/jedis。 使用Jedis时,需要导入两个jar包: Jedis的基本操作是: Jedis官方文档: http://xetorthio.github.io/jedis/ Jedis的常用API是: Jedis的基本操作是: @Test public void testJedisSingle(){ // 1 设置ip地址和端口 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379 ); // 2 设置数据 jedis.set("name", "qingmu" ); // 3 获得数据 String name = jedis.get("name" ); System.out.println(name); // 4 释放资源 jedis.close(); } jedis连接池的使用: jedis连接资源的创建与销毁是很消耗程序性能

通过在优锐课的java学习分享中，对于 Redis 有了更深的理解。了解如何通过 Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。我们可以看到，码了很多专业的相关知识， 分享给大家参考学习。 布隆过滤器是一种概率数据结构，用于有效测试集合中是否存在元素。 使用 Bloom筛选器可以帮助减少键/值对的昂贵磁盘查找次数。 使用 Java编程语言，开发人员可以使用各种预先构建的Bloom过滤器数据结构，包括Google的Guava核心Java库中的“ BloomFilter类”。 Redis是一种开源的内存中数据结构存储，可用于实现NoSQL数据库。 但是，Java与开箱即用的Redis不兼容。 Java开发人员必须使用Redis Java客户端才能访问功能，例如Bloom过滤器。 在本文中，我们将讨论如何通过Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。 使用 Redisson在Redis和Java中使用Bloom过滤器 Redisson是Redis的超快速，轻量级Java客户端，提供许多常见的Java对象和功能，包括Bloom过滤器。 以下示例代码演示了如何通过 RBloomFilter接口在Redisson中使用Bloom过滤器： Java 1 RBloomFilter<SomeObject>

最近学习的势头大涨，码了很多干货。分享给大家参考学习！ 通过优锐课的java学习笔记中，了解到关于 让我们使用Redisson Java框架讨论六种不同类型的基于Redis的分布式队列。 1、在 Redis中使用队列 Redis是一个功能强大的工具，支持从字符串和列表到映射和流的许多不同类型的数据结构。 开发人员将Redis用于多种目的，包括用于数据库，缓存和消息代理。 像任何消息代理一样， Redis需要以正确的顺序发送消息。 可以根据消息的年龄或某些其他预定义的优先级等级发送消息。 为了存储这些未决消息， Redis开发人员需要队列数据结构。 Redisson是使用Redis和Java进行分布式编程的框架，它提供了许多分布式数据结构（包括队列）的实现。 Redisson通过提供Java API使Redis开发更加容易。 Redisson不需要开发人员学习Redis命令，而是包括所有众所周知的Java接口，例如Queue和BlockingQueue。 Redisson还处理Redis中繁琐的幕后工作，例如连接管理，故障转移处理和数据序列化。 2、基于 Redis的分布式Java队列 Redisson提供了Java中基本队列数据结构的多个基于Redis的实现，每种实现都有不同的功能。 这使 你 可以选择最适合 你 目的的队列类型。 下面，我们将使用 Redisson

Redis操作是单线程的，使用连接池可以减少连接的创建，redis连接池有两种方式:Jedis(JedisPool) 和 Lettuce(LettucePool)。 Lettuce 和 Jedis 的定位都是Redis的client，所以他们当然可以直接连接redis server。在Lettuce和Jedis之外还有Redission ，Redisson：实现了分布式和可扩展的Java数据结构。 Redis 客户端Jedis和Lettuce的区别 Jedis Jedis在实现上是直接连接的Redis Server，如果在多线程环境下是非线程安全的。每个线程都去拿自己的 Jedis 实例，当连接数量增多时，资源消耗阶梯式增大，连接成本就较高了。这个时候只有使用连接池，为每个Jedis实例增加物理连接。 Lettuce Lettuce的连接是基于Netty的，Netty 是一个多线程、事件驱动的 I/O 框架。连接实例可以在多个线程间共享，当多线程使用同一连接实例时，是线程安全的。Lettuce连接实例（StatefulRedisConnection）可以在多个线程间并发访问，应为StatefulRedisConnection是线程安全的，所以一个连接实例（StatefulRedisConnection）就可以满足多线程环境下的并发访问，当然这个也是可伸缩的设计

1、什么是Redis？ 2、Redis相比memcached有哪些优势？ 3、Redis支持哪几种数据类型？ 4、Redis主要消耗什么物理资源？ 5、Redis的全称是什么？ 6、Redis有哪几种数据淘汰策略？ 7、Redis官方为什么不提供Windows版本？ 8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ 9、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？ 10、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？ 11、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？ 12、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？ 13、Redis有哪些适合的场景？ 14、Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？ 15、Redis和Redisson有什么关系？ 16、Jedis与Redisson对比有什么优缺点？ 17、Redis如何设置密码及验证密码？ 18、说说Redis哈希槽的概念？ 19、Redis集群的主从复制模型是怎样的？ 20、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？ 21、Redis集群之间是如何复制的？ 22、Redis集群最大节点个数是多少？ 23、Redis集群如何选择数据库？ 24、怎么测试Redis的连通性？ 25、Redis中的管道有什么用？ 26、怎么理解Redis事务？ 27