jedis

本文来源： https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/8003838.html 前言 分布式锁一般有三种实现方式： 数据库乐观锁； 基于Redis的分布式锁； 基于ZooKeeper的分布式锁 本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。 虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。 可靠性 首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件： 互斥性 。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。 不会发生死锁 。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。 具有容错性 。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。 解铃还须系铃人 。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。 代码实现 组件依赖 首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件，在pom.xml文件加入下面的代码： < dependency> < groupId>redis.clientsgroupId> < artifactId>jedisartifactId> < version>2.9.0version> > 加锁代码 正确姿势 Talk is cheap, show me

今天与大家分享下，Jedis连接池使用。先看一段JAVA 代码： JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); config.setMaxIdle(100); JedisPool pool = new JedisPool(config, "ip地址", 6379); return pool.getResource(); 这段代码是最简单连接redis的连接池代码，单机连接，存在单点故障。不过也看这个IP是否是VIP， redis可以做成HA模式。架构如下图： redis 两台服务器，通过专业的HA软件实现主从管理，对外通过VIP提供服务，但主机宕机，HA会切换到从机运行，同时改变从机的角色为： master.。 这种架构不适合做读写分离，只有一台机器ONLINE 状态。 Redis 分片架构，先看图。典型的分片架构如下图： 该架构适合做并发较高，访问量大，如果采用jedis连接，可以实现Hash 一致性数据分布。具体代码如下： JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>(); shards.add(new JedisShardInfo("10.20.15.236"

一.jedis使用 jedis是Redis官方首选的java客户端开发包 1.下载jedis的jar包 common-pools2-2.3.jar jedis-2.7.0.jar 2.eclipse下新建java工程，lib下添加添加jedis的jar包（也可以在pom.xml文件中添加jedis的依赖包） 3.新建java类，进行jedis测试 1）单实例测试 2）连接池连接 public void JedisDemo1(){ @Test /*** 使用连接池方式连接 ***/ public void demo1(){ //获得连接池的配置对象 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 获得最大连接数 config.SetMaxTotal(30); // 获得最大空闲连接数 config.setMaxIdle(10); // 获得连接池： JedisPool jedisPool = new JedisPool(config,XXX.XXX.XX.XX,6379); //获得核心对象 Jedis jedis = null; try{ //通过连接池获得连接 jedis = jedisPool.getResource(); jedis.set("name","卧龙boy"); String value = jedis.get

写在前面的话 适用读者：有一定经验的，本文不适合初学者，因为可能不能理解我在说什么 文章思路：不会一开始就像别的博客文章那样，Bean 的生命周期，源码解读（给你贴一大堆的源码）。个人觉得应该由问题驱动，为什么为出现 BeanFactory ，为什么会有生命周期。 正文 一开始我们使用 bean 都是简单bean，如 vo ，po，entity，dto，我们是这么玩的 XXEntity xxEntity = new XXEntity(); xxEntity.setPropA("字符串"); 后面可能出现了某个比较复杂的 bean ，它有一个对象做为属性，需要在构造时或构造后设置值(示例而已，不要较真)，如 // 构建序列化实例，这里 Serializable 是接口，使用接口的好处是在使用别的序列化时，不需要修改 jedis 类 Serializable fastJsonSerizlizable = new FastJsonSerizlizable(); // 构建目标 jedis 实例 ，需要先构建序列化对象 Jedis jedis = new Jedis(); jedis.setSerializable(fastJsonSerizlizable); 这时来了 serviceA 类和 serviceB 类，它们都需要使用 redis，我不可能在每个类里面都去把 jedis

大白话布隆过滤器 https://www.cnblogs.com/CodeBear/p/10911177.html 本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。 不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，仿佛身在互联网，做着开发的，无人不知，无人不晓，哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，无奈不是科班出身，又没有那么聪明的头脑，又比较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”的无限轮回，应该算是了解了布隆过滤器的核心思想，所以想给大家分享下。 布隆过滤器的应用 我们先来看下布隆过滤器的应用场景，让大家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。 缓存穿透 我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存，比如产品详情。这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，而不用读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。一般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放入缓存，一切看起来很美好。但是如果现在有大量请求进来，而且都在请求一个不存在的产品Id，会发生什么？既然产品Id都不存在，那么肯定没有缓存，没有缓存，那么大量的请求都怼到数据库，数据库的压力一下子就上来了

Since a single redis instance doesn't meet my requirements, I went for redis cluster. I formed cluster with three nodes and populated data into the cluster. When I get data from cluster using JedisCluster it takes more time than the single instance. So, what's the proper way to connect jedis with redis cluster. How can I make use of connection pool to connect jedis with redis cluster? It's normal that you observe latency when you retrieve datas in a jedis cluster depending of the clustering strategy that you have because you will bonce from one jedis to another in order to take the datas. The

1.过期设置 Redis 中设置过期时间主要通过以下四种方式： expire key seconds：设置 key 在 n 秒后过期； pexpire key milliseconds：设置 key 在 n 毫秒后过期； expireat key timestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到秒）之后过期； pexpireat key millisecondsTimestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到毫秒）之后过期； 下面分别来看以上这些命令的具体实现。 1）expire：N 秒后过期 127.0.0.1:6379> set key value OK 127.0.0.1:6379> expire key 100 (integer) 1 127.0.0.1:6379> ttl key (integer) 97 其中命令 ttl 的全称是 Time To Live 表示此键值在 n 秒后过期。例如，上面的结果 97 表示 key 在 97s 后过期。 2）pexpire：N 毫秒后过期 127.0.0.1:6379> set key2 value2 OK 127.0.0.1:6379> pexpire key2 100000 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pttl key2 (integer) 94524 其中 pexpire key2

1.过期设置 Redis 中设置过期时间主要通过以下四种方式： expire key seconds：设置 key 在 n 秒后过期； pexpire key milliseconds：设置 key 在 n 毫秒后过期； expireat key timestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到秒）之后过期； pexpireat key millisecondsTimestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到毫秒）之后过期； 下面分别来看以上这些命令的具体实现。 1）expire：N 秒后过期 127.0.0.1:6379> set key value OK 127.0.0.1:6379> expire key 100 (integer) 1 127.0.0.1:6379> ttl key (integer) 97 其中命令 ttl 的全称是 Time To Live 表示此键值在 n 秒后过期。例如，上面的结果 97 表示 key 在 97s 后过期。 2）pexpire：N 毫秒后过期 127.0.0.1:6379> set key2 value2 OK 127.0.0.1:6379> pexpire key2 100000 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pttl key2 (integer) 94524 其中 pexpire key2

I'm very very new to redis and still playing around with it. I want to test to see if its relevant to my project but I'm not sure about a specific command I'm running. The users on SO have got me convinced of the performance benefits of using pipelines and transactions so I thought I'd ask how to do this. Basically I have two statements that I just want to issue and not have to wait for the result(seems like a good candidate for pipe lining. It looks like this: Does valueX exist? If it does insert valueY Its pretty simple but so far all the ways I have been looking into it seem to wait for a