Redis: 探索非凡的应用潜力
Redis是一种高性能的键值存储系统，已经成为了许多应用程序的重要组成部分。它非常适合于解决许多常见的业务问题，例如缓存、消息队列、计数器等等。除此之外，Redis还有许多妙用，让我们来探索一下它的应用潜力吧。
1. 分布式锁
分布式锁是一种在分布式环境下实现互斥的技术。Redis可以通过Lua脚本来实现分布式锁。以下是一个简单的分布式锁实现：
— 尝试获取分布式锁
local try_lock_result = redis.call(‘SET’, KEYS[1], ARGV[1], ‘NX’, ‘PX’, ARGV[2])
if try_lock_result == false then
该脚本将在Redis中设置一个名为“lock”的键，并使用指定的值和过期时间。通过运行这个脚本来尝试获取锁。如果锁已经存在，则返回0；否则返回1。2. 分布式限流在高并发环境下，分布式限流是非常常见的问题。Redis可以通过令牌桶算法来实现分布式限流。以下是一个简单的分布式限流实现：```lua-- 获取当前时间戳local current_timestamp = math.floor(redis.call('TIME')[1])-- 获取令牌桶中的令牌local tokens = redis.call('GET', KEYS[1])-- 获取最后更新时间戳local last_Updated_timestamp = redis.call('GET', KEYS[2])-- 计算时间间隔local time_passed = current_timestamp - last_updated_timestamp-- 计算新的令牌数local new_tokens = math.floor(time_passed * ARGV[1])if new_tokens > 0 then-- 更新令牌桶中的令牌数tokens = math.min(tokens + new_tokens, ARGV[2])redis.call('SET', KEYS[1], tokens)redis.call('SET', KEYS[2], current_timestamp)end-- 判断是否有足够的令牌if tokens >= ARGV[3] thenredis.call('SET', KEYS[1], tokens - ARGV[3])return 1elsereturn 0end
该脚本将在Redis中设置一个名为“tokens”的键，其中包含当前令牌桶中的令牌数，以及一个名为“last_updated”的键，其中包含上次更新令牌桶的时间戳。通过运行这个脚本来获取令牌。如果令牌数足够，则返回1；否则返回0。
3. 分布式计数器
分布式计数器是一种在分布式环境下实现计数的技术。Redis可以使用INCRBY命令来实现分布式计数器。以下是一个简单的分布式计数器实现：
import redis
redis_client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
def increment_counter(key):
redis_client.incrby(key, 1)
def get_counter(key):
return redis_client.get(key)
该代码将在Redis中设置一个名为“counter”的键，并使用INCRBY命令来递增计数器的值。也可以使用GET命令来获取计数器的值。4. 分布式 Pub/SubRedis可以使用Pub/Sub功能实现消息传递。以下是一个简单的分布式Pub/Sub实现：```pythonimport redisimport threadingimport timeredis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def publisher(channel):for i in range(5):time.sleep(1)message = f'Message {i}'redis_client.publish(channel, message)def subscriber(channel):pubsub = redis_client.pubsub()pubsub.subscribe(channel)for message in pubsub.listen():print(message['data'])channel = 'Channel1't1 = threading.Thread(target=publisher, args=(channel,))t2 = threading.Thread(target=subscriber, args=(channel,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()
该代码使用两个线程来实现发布者和订阅者。发布者将向名为“Channel1”的频道发布五条消息，订阅者将订阅此频道，并在接收到消息时打印消息内容。
5. 分布式缓存
Redis非常适合用作分布式缓存。以下是一个简单的Python缓存实现：
import time
import redis
redis_client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
def cache(key, function, expiration_time):
value = redis_client.get(key)
return value
value = function()
redis_client.setex(key, value, expiration_time)
return value
def expensive_function():
print(‘Executing expensive function …’)
time.sleep(1)
return b’Hello, world!’
print(cache(‘my_key’, expensive_function, 5))
print(cache(‘my_key’, expensive_function, 5))
该代码将在Redis中设置一个名为“my_key”的键，并使用GET和SETEX命令来获取和设置键的值。如果键的值已经存在，则直接返回该值；否则，使用指定的函数计算并返回值，并在Redis中设置键的值和过期时间。总结Redis是一个功能强大的存储系统，可以实现许多有趣的应用程序。在本文中，我们探索了Redis的几个应用领域，包括分布式锁、分布式限流、分布式计数器、分布式Pub/Sub和分布式缓存。随着技术的不断演变，我们相信Redis的应用潜力还将有许多新的可能性。
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为啥redis 使用跳表而不是使用 red-black
redis使用跳表(ziplist)? 首先，跳表是skiplist？不是ziplist。ziplist在redis中是一个非常省内存的链表（代价是性能略低），所以在hash元素的个数很少（比如只有几十个），那么用这个结构来存储则可以在性能损失很小的情况下节约很多内存
如何使用spring-data-redis
spring-Data-Redis项目（简称SDR）是对Redis的Key-Value数据存储操作提供了更高层次的抽象，提供了一个对几种主要的redis的Java客户端（例如：jedis，jredis，jdbc-redis等）的抽象，使开发中可以几乎完全屏蔽具体使用客户端的影响，使业务代码保持较强的稳定性。
启动spring boot报错，怎么解决
【解决办法】需要在启动类的@EnableAutoConfiguration或@SpringBootApplication中添加exclude = {}，排除此类的autoconfig。 启动以后就可以正常运行。 【原因】这个原因是maven依赖包冲突，有重复的依赖。 【Spring Boot】Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。 该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。
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