redis自增变量-持续发力-Redis精准自增 (redis自启动)

Redis精准自增，持续发力

Redis是一个高性能的键值对数据库，最近其自增功能得到了加强和优化，为用户提供了更加精准和稳定的自增服务。

在Redis之前，自增操作需要使用Lua脚本或者原子操作来实现。然而，这些实现方式都有其缺点，如使用Lua脚本会限制并发性能，原子操作受制于单线程限制等。此外，这些实现方式并不能保证在出现意外情况时，自增操作的准确性和健壮性。

为了解决这些问题，Redis增加了自增功能的多种选项，包括INCR、INCRBY、INCRBYFLOAT等。

INCR选项可以将key中存储的数字执行自增操作，如果key不存在，则会先将其值设为0，再执行自增操作。INCR选项是原子操作，因此可以保证在并发环境下的安全性和准确性。示例代码如下：

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.set(‘counter’, 0)

r.incr(‘counter’)

print(r.get(‘counter’))

INCRBY选项则可以指定自增的步长值，示例代码如下：```pythonimport redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.set('counter', 0)r.incrby('counter', 5)print(r.get('counter'))

INCRBYFLOAT选项可以执行浮点数的自增操作，示例代码如下：

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.set(‘counter’, 0.0)

r.incrbyfloat(‘counter’, 0.1)

print(r.get(‘counter’))

除此之外，Redis还增加了多种自增选项，如DECR、DECRBY、HINCRBY等，满足不同场景的需求。Redis的自增功能不仅使得自增操作更加精准和稳定，而且也降低了实现自增功能的难度和成本。因此，Redis的自增功能可以为用户带来更好的使用体验和性能提升，使得Redis成为高性能键值对数据库的不可或缺的一部分。

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如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDS = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

redis可以存储websocket session对象吗

集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。 如果使用spring的话，可以通过session listener来监听session的变化，实现起来比较方便。 不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台web serve（如tomcat）r的情况下

redis出现问题zmalloc.h：50：31：错误：jemalloc/jemalloc.h：没

您好，在README 有这个一段话。 Allocator --------- Selecting a non-default memory allocator when building Redis is done by setting the `MALLOC` environment variable. Redis is compiled and linked against libc malloc by default, with the exception of jemalloc being the default on Linux Systems. This default was picked because jemalloc has proven to have fewer fragmentation problems than libc malloc. To force compiling against libc malloc, use: % make MALLOC=libc To compile against jemalloc on Mac OS X systems, use: % make MALLOC=jemalloc说关于分配器allocator， 如果有MALLOC这个 环境变量， 会有用这个环境变量的 去建立Redis。 而且libc 并不是默认的 分配器， 默认的是 jemalloc, 因为 jemalloc 被证明 有更少的 fragmentation problems 比libc。 但是如果你又没有jemalloc 而只有 libc 当然 make 出错。 所以加这么一个参数。 解决办法 make MALLOC=libc