Redis哈希是以字段-值对的形式组织的记录类型。你可以使用哈希表示基本对象,并存储计数器的分组,等等。
Hash类型对应的数据结构是两种: ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。当field-value长度较短且个数较少时,使用ziplist,否则使用hashtable (Map<String,Map<Object,Obje ct>>)
Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表,适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿)。 Python的redis模块实现了Redis哈希(Hash)命令行操作的几乎全部命令,包括HDEL、HEXISTS、HGET、HGETALL、HINCRBY、HKEYS、HLEN 、HMGET 、HMSET 、HSET 、HSETNX 、HVALS 。但是无法支持HINCRBYFLOAT 、HSCAN 等命令。
前段时间,有小伙伴问我,redission锁的原理,看门狗的作用,和一些实际开发中的场景,当时并没有给他比较完整的解答,后来我查了资料对redission做了一个总结,在这里分享给小伙伴们
参考于:https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t?p=67&share_source=copy_web&vd_source=164fe0eebbe1de2
上一篇文章中,我们介绍了订单系统秒杀与抢购的设计原则、挑战及常用方案。 本文就来介绍一个现实可行且实际工作的秒杀流程详细设计,以及面临的各种问题与应对方案。
Redisson和它俩的区别就像一个用鼠标操作图形化界面,一个用命令行操作文件。Redisson是更高层的抽象,Jedis和Lettuce是Redis命令的封装。
我们知道在Redis中有5种数据类型,之前的文章中我们已经介绍过了String类型,也就是字符串类型,今天我们学习第二种数据类型,哈希类型。大部分语言基本都提供了哈希类型,如Java语言中的Map类型及Python语言中的字典类型等等。虽然语言不同,但它们基本使用都是一样的。也就是都是键值对结构的。例如:
Redis教程04(String类型指BIT) Redis教程03(String介绍)
关于读写锁,大家应该都了解JDK中的ReadWriteLock, 当然Redisson也有读写锁的实现。
针对项目中使用的分布式锁进行简单的示例配置以及源码解析,并列举源码中使用到的一些基础知识点,但是没有对redisson中使用到的netty知识进行解析。
{key:{field1:value1,field2:value2,...fieldN:valueN}}
Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。
我比较喜欢做全套的,一个Redis分布式锁的应用示例,我准备了Redis各种环境、SpringBoot部署两个服务、用tengine做这两个服务的负载均衡、用Jmeter做压力测试,可谓是麻雀虽小,五脏俱全。
当一个线程执行一段代码成功获取锁之后,继续执行时,又遇到加锁的代码,可重入性就就保证线程能继续执行,而不可重入就是需要等待锁释放之后,再次获取锁成功,才能继续往下执行。
1、OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis
但是仍然有些场景是不满⾜的,例如⼀ 个⽅法获取到锁之后,可能在⽅法内调这个⽅法此时就获取不到锁了。这个时候我们就需要把锁改进成可 重⼊锁了。 重⼊锁,指的是以线程为单位,当⼀个线程获取对象锁之后,这个线程可以再次获取本对象上的锁,⽽其 他的线程是不可以的。可重⼊锁的意义在于防⽌死锁。 实现原理是通过为每个锁关联⼀个请求计数器和⼀个占有它的线程。当计数为 0 时,认为锁是未被占有 的;线程请求⼀个未被占有的锁时,JVM 将记录锁的占有者,并且将请求计数器置为 1 。 如果同⼀个线程再次请求这个锁,计数将递增;每次占⽤线程退出同步块,计数器值将递减。直到计数器 为 0, 锁被释放。 关于⽗类和⼦类的锁的重⼊:⼦类覆写了⽗类的 synchonized ⽅法,然后调⽤⽗类中的⽅法,此时如果没有重⼊的锁,那么这段代码将产⽣死锁。
主要思路是基于redis的INCR命令,redis的”INCR AND GET”是原子操作,同时Redis是单进程单线程架构,这样就不会因为多个取号方的INCR命令导致取号重复,因此,基于Redis的INCR命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的序列号,但是这样生成的序列号只保证了递增这一特性。考虑到项目需求是需要生成特定规则的序列号,所以只依靠redis的INCR命令是实现不了的,最终我选择的是Hash提供的HINCRBY命令来实现。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/113834.html原文链接:https://javaforall.cn
可以看出:哈希键值包括 key,field,value 这三部分,即键,属性,值这三部分。可以这样来表示:
第1篇:https://www.cnblogs.com/cgzl/p/10294175.html
1. Redis 的安装很简单,我这里测试直接用的是windows 的版本。如何安装就不细说了。想了解的可以看之前的文章:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html
Redis客户端实例是线程安全的,可以直接将Redis连接实例设置为一个全局变量,直接使用。如果需要另一个Redis实例,就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接
借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发 送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false)。
Redis-Hash #1 环境 redis-5.0.4 #2 Hash Redis中的Hash类型可以看成具有String Key和String Value的map容器 添加和删除操作都是O(1)(平均)的复杂度 Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿) image.png 字符串是一个key对应一个value,value中通常只有一个对应key的数据,而hash中,把很多个数据(field:value)存到一个value中 #3 开始 #3.
(PHP)Redis Hash(哈希)操作 /** * * Hash操作 * 哈希操作 * 可理解为数据库操作 * */ //为user表中的字段赋值。成功返回1,失败返回0。若user表不存在会先创建表再赋值,若字段已存在会覆盖旧值。 $redis->hSet('user', 'name', '222'); //获取user表中指定字段的值。若user表不存在则返回false。 $redis->hGet('user', 'realname'); //查看user表的某个字段是否存在,存
Redis 支持多种数据结构,比如 字符串、列表、集合、有序集合 和 哈希 等数据结构。本次我整理了关于 哈希 相关的命令,也就是关于 Hashes 相关的命令,如下图。
贴一个自己封装的通用lua执行器 /** * 通用lua脚本执行器 * * @param luaStr lua脚本 * @param resType 返回值类型 * @param keys key值集合 * @param args 参数类型集合 * @return lua执行结果 * @author zyh */ <T> T commonLuaExecute(String luaStr, C
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,可以让用户将多个键值对存储到一个reids键里面,hash特别适合用于存储对象。从功能上来说,Redis为hash散列提供了一些与字符串值相同的特性,使得散列非常适用于将一些相关的数据存储在一起。我们可以把这种数据聚集看作是关系数据库中的行,或者文档数据库中的文档。
Redis 的散列键会将一个键和一个散列在数据库里关联起来,用户可以在散列中为任意多个字段(field)设置值。与字符串键一样,散列的字段和值既可以是文本数据,也可以是二进制数据。
最近在linux服务器上需要安装redis,来存放数据,增加用户访问数据的速度,由于是第一次安装,于是在百度上搜了一篇文章,按照这篇博客,顺利安装好了,因此将博主的文章拷过来记录一下,方便以后使用,也为需要的朋友提供一个方便,
在Redis中,Hash是一种存储键值对的数据结构,它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具,提供了丰富的API来操作Hash类型。本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据,通过生动的代码示例和详细的解释,助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。
之前我在博客上写过关于mysql和redis实现分布式锁的具体方案: [https://www.cnblogs.com/wang-
Hash是一种String类型的field、value的映射表,因此,它非常适合存储对象。下面我们来一一介绍与Hash相关的命令。
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型,常见的有五种:String(字符串),Hash(哈希),List(列表),Set(集合)、Zset(有序集合)。
常见的分布式锁有redis分布式锁,zookeeper分布式锁,本文将为大家阐述redis分布式锁。
最近在做一个项目,将一个其他公司的实现系统(下文称作旧系统),完整的整合到自己公司的系统(下文称作新系统)中,这其中需要将对方实现的功能完整在自己系统也实现一遍。
上一章节我提到了基于zk分布式锁的实现,这章节就来说一下基于Redis的分布式锁实现吧。
我们在实现使用Redis实现分布式锁,最开始一般使用SET resource-name anystring NX EX max-lock-time进行加锁,使用Lua脚本保证原子性进行实现释放锁。这样手动实现比较麻烦,对此Redis官网也明确说Java版使用Redisson来实现。小编也是看了官网慢慢的摸索清楚,特写此记录一下。==从官网到整合Springboot到源码解读==,以==单节点为例==,==小编的理解都在注释里==,希望可以帮助到大家!!
在当今分布式微服务架构流行的情况下,显然在传统单体项目中使用的JDK自带的锁已经不能解决资源竞争的问题了, 进而出现的解决方案有1)利用数据库 2)redis 3)zookeeper,经过验证的是利用redis做分布式锁无论在可用性、可靠性上比较有优势。 而使用Redisson来做分布式锁很多人在熟悉不过了,它提供的Lock就是基于redis来做的。
之前我在博客上写过关于mysql和redis实现分布式锁的具体方案: https://www.cnblogs.com/wang-meng/p/10226618.html 里面主要是从实现原理出发。
在Go中应该很少会有这样的场景,互斥锁从字面上理解,应该不能接收重入,需要重入的场景也不应该考虑互斥锁。个人认为更好的解决方法是从设计的层面避免这种场景的出现。因此,与基于redis的互斥锁不同,这篇文章仅仅是尝试在技术上的实现,在实际应用中应尽可能避免这样的场景出现
上一篇《内存数据库应用之NBA篮球图文直播室存储设计》针对NBA篮球直播室的需求规格做了详细的介绍,其中存储设计是基于Memcached内存结构特点进行。本文针对相同的业务规则和需求,采用Redis实现相同的功能,只是存储结构发生了变化。考虑到介绍Redis的资料网上已经很多,本文不再重复介绍,感兴趣的可自行学习,在这里只重点介绍Redis的实际应用。为了行文方便,所有针对数据的操作均使用命令行执行。
Redis 脚本功能是Redis提供的一种强大工具,允许用户在服务器端执行Lua脚本,从而实现复杂的数据处理逻辑和业务规则。通过在Redis内部执行脚本,可以显著减少网络延迟,提高数据处理的效率和响应速度。本文将深入探讨Redis脚本的使用方法,并通过详细的实战案例展示如何利用Lua脚本来优化数据操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云