redis过期策略+事务+分布式锁+单redis服务器锁
过期策略
相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
- voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
事务
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import redis pool = redis.ConnectionPool(host = '10.211.55.4' , port = 6379 ) conn = redis.Redis(connection_pool = pool) # transaction默认为False,只可以完成批量提交的作用,节省网络延时 # 改为True后可以实现事务功能 # pipe = r.pipeline(transaction=False) pipe = conn.pipeline(transaction = True ) # 开始事务 pipe.multi() pipe. set ( 'name' , 'alex' ) pipe. set ( 'role' , 'sb' ) pipe.lpush( 'roless' , 'sb' ) # 提交 pipe.execute() |
单redis服务器锁
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import redis conn = redis.Redis(host = '127.0.0.1' ,port = 6379 ) # conn.set('count',1000) val = conn.get( 'count' ) print (val) with conn.pipeline(transaction = True ) as pipe: # 监视,自己的值没有被修改过 conn.watch( 'count' ) # 执行操作 pipe.multi() old_count = conn.get( 'count' ) count = int (old_count) print ( '现在剩余的商品有:%s' ,count) input ( "问媳妇让不让买?" ) pipe. set ( 'count' , count - 1 ) # 执行,把所有命令一次性推送过去 pipe.execute() |
分布式锁
在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手段。
原理 : 设置一个值并设置过期时间,当其他的连接要修改数据时会去读取那个值,如果有说明是被锁住的.(需要注意过期时间, 防止加锁时,或者数据没有修改完成锁就失效)
成功条件 : 超过一半的redis实例设置成功
官方提供的包下载解压缩,切换到文件中
- python setup.py build
- python setup.py install
使用 :
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from redlock import Redlock dlm = Redlock( [ { "host" : "localhost" , "port" : 6379 , "db" : 0 }, { "host" : "localhost" , "port" : 6379 , "db" : 0 }, { "host" : "localhost" , "port" : 6379 , "db" : 0 }, ] ) # 加锁,acquire my_lock = dlm.lock( "my_resource_name" , 10000 ) # 第一个参数就是设置的键 if my_lock: # 进行操作 # 解锁 dlm.unlock(my_lock) else : print ( '获取锁失败' ) |
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