1. 前言
Redis 是一个开源、内存中的数据结构存储系统,其具有轻量、高效、可扩展等特点,被广泛应用于高并发场景中。在此,我们将介绍如何使用 Redis 应对高并发读写场景。
2. Redis 原理
Redis 单进程模型采用了 IO 多路复用技术,通过将多个连接注册到一个事件处理器上,可以实现异步的数据读写,解决了高并发场景下 IO 阻塞的问题,提高了处理效率。
Redis 还采用了数据结构存储的方式,例如 String、List、Hash 等常用数据结构,使得操作数据更加便捷高效。
3. 高并发场景下 Redis 应用
3.1 缓存
缓存是 Redis 最常用的应用之一,由于其在内存中存储数据,能够极大提高读取速度,使得 Redis 在高并发网站的缓存领域使用非常广泛。
代码示例:
-- -------------------- ---- ------- ------ ------ -------------- ---- - ------ ------ - --------------- -- ------- -- ----- - ------ - ---------------- -------------- -------- ----------------- ---- - ------ ------- -
上述代码中,若 Redis 中存在对应 key 的值则直接从 Redis 缓存中获取,否则从数据库中查询,并将查询结果存储至 Redis 中,并设置过期时间。
3.2 分布式锁
在高并发场景下,为了维护数据的一致性,常常需要进行加锁操作。Redis 作为一个高度可靠的缓存服务器,它的原子性操作能够保证操作的可靠性。
代码示例:
-- -------------------- ---- ------- ------ ---- -------- - ------ ------- - ----------- ------ --------- - ------------------ ------ ------ - ------------------ ---------- ----- ----- ------ -- --------------------- - --- - ------------------ - ------- - -------------- ----------------- -------- -- ------- ---- ------ ----------------- -------- ---- ------ - ------------------------------------------------------------------------------ - - -
上述代码中,使用 set 方法实现获取锁的功能,NX 表示若锁的值不存在则设置锁的值成功,PX 表示锁定时间 5000ms。若获取锁成功,则进行相关业务操作,最后使用 eval 方法释放锁。eval 方法能够原子性的执行 lua 脚本,保证了释放锁的操作的原子性。
3.3 原子计数器
在高并发场景下,需要对数据进行计数功能的应用也十分普遍,如商品销量计数、用户访问计数等。 Redis 中提供了自增和自减的操作,使得计数功能变得方便高效。
代码示例:
public void add() { jedis.incr("count"); }
上述代码中,使用 Redis 的 incr 方法实现原子自增功能,使得程序执行效率极高。
4. 总结
Redis 是一个高效、可扩展、高可靠的数据存储系统,具有独有的内存结构,可以应对高并发读写场景,同时还提供了缓存、分布式锁、原子计数器等功能,能够极大的简化编码,提高程序执行效率。因此,在高并发场景下,Redis 有非常广泛的应用。
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