redis的rua脚本-RUA脚本自动实现极致性能优化-Redis (redis的淘汰策略有哪些)

教程大全 2025-07-09 08:21:28 浏览

随着现代软件应用程序的不断演变,越来越多的业务场景需要高性能、高并发的支持。在这个背景下,Redis作为一款高性能的Nosql数据库被广泛应用。但是,如何实现Redis的极致性能优化呢?这就需要使用Redis RUA脚本了。

Redis RUA脚本是Redis用户自定义脚本的一种,可以在Redis 服务器 端直接执行。这种自定义脚本可以使用Lua语言编写,并且可以调用Redis提供的所有命令和数据结构。通过在Redis服务器端执行Lua脚本,可以大大减少网络消耗和CPU开销,从而提高应用程序的性能。下面,我们将详细介绍如何使用Redis RUA脚本实现极致性能优化。

一、使用Redis RUA脚本实现缓存穿透防护

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,那么每次都会去查询数据库,造成不必要的IO开销。为了防止缓存穿透,我们可以使用Redis RUA脚本,将请求发往Redis而非数据库。具体实现方式如下:

local cache_key = KEYS[1] --缓存Key值local value = redis.call('GET', cache_key)if value then --缓存命中return valueelse --缓存未命中local redis_key = "db:"..cache_key --生成Redis Keylocal db_value = redis.call('GET', redis_key) --查询Redisif db_value then --数据库命中redis.call('SET', cache_key, db_value, "EX", "3600") --将结果缓存起来else --数据库未命中redis.call('SET', cache_key, "", "EX", "60") --将空结果缓存起来endreturn db_value --返回结果end

上述代码先判断缓存中是否存在对应的数据,如果存在则直接返回,否则将请求发送到Redis中查询。如果Redis中存在对应的数据,就将数据缓存起来并返回;如果Redis中不存在对应的数据,就将空结果缓存起来,防止缓存穿透。

二、使用Redis RUA脚本实现原子性操作

在高并发场景下,往往需要实现一些原子性操作,比如原子性地加锁、解锁等。Redis RUA脚本可以非常方便地实现原子性操作。下面是一个加锁的示例:

local lock_key = KEYS[1]local lock_value = ARGV[1]local ttl = tonumber(ARGV[2])local locked = redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'NX', 'EX', ttl)if locked then --加锁成功return trueelse --加锁失败return falseend

上述代码通过调用Redis的SET命令实现了加锁操作。在SET命令中添加NX参数,表示仅当键不存在时才设置值,从而实现了原子性操作。这种原子性操作方式可以有效避免在高并发场景下的竞争问题。

redis的淘汰策略有哪些

三、使用Redis RUA脚本实现分布式锁

分布式锁是一种非常重要的技术,在分布式系统中使用广泛。Redis RUA脚本可以非常方便地实现分布式锁。下面是一个使用Redis RUA脚本实现分布式锁的示例代码:

local lock_key = KEYS[1]local lock_value = ARGV[1]local ttl = tonumber(ARGV[2])local result = redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'NX', 'EX', ttl)if result then --加锁成功return trueelse --加锁失败,检查锁是否已经超时local lock_time = tonumber(redis.call('GET', lock_key))if lock_time and lock_time return falseelse --锁超时,尝试重新加锁redis.call('SET', lock_key, lock_value, 'XX', 'EX', ttl)return trueendend

上述代码实现了一个完整的分布式锁,包括加锁、检查锁超时、重新加锁等操作。通过使用Redis RUA脚本实现分布式锁,可以避免在分布式系统中可能出现的锁竞争问题。

Redis RUA脚本是一种非常强大和灵活的工具,可以帮助我们实现各种高性能和高并发的应用场景。上面介绍的只是其中的几个示例,我们可以根据实际需求,灵活地使用Redis RUA脚本来实现各种自定义脚本,从而实现Redis的极致性能优化。

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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。

查看redis数据库实例对应的配置文件。

查看redis数据库实例对应的配置文件执行 ps -ef | grep redis-server ,确定redis的安装目录,一般配置文件都是 安装目录/etc/ ;

数据写入redis并返回怎么处理

1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化,注释掉这些save配置,或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验,可以防止错误,但是要付出约10%的性能,可以关闭他,提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, APPend only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave,是后台进程完成的,其他客户端仍然和可以读写redis服务器,后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘,将阻塞客户端请求,直到保存完毕。 调用shutdown命令,Redis服务器会先调用save,所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题:如果服务器crash,从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候,要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务,在程序中要使用恰当的日志,在服务器crash之后,通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候,每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端,这样可以保证数据不丢,但是频繁的IO操作,会降低性能。 everysec每秒写一次,这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大,所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件,只保留最新的kv数据。

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