机制redis缓存中的重试机制
Redis缓存是一种高性能、可扩展的内存数据存储系统，用于提高应用程序的性能。随着应用程序的复杂性和规模增加，对Redis缓存的可靠性和稳定性要求也越来越高。在Redis缓存中，重试机制为提高Redis缓存的可靠性和稳定性提供了保障。
Redis缓存中的重试机制是指在缓存操作失败时，自动尝试重新执行同样的操作。这个过程中，Redis客户端会等待一段时间，然后再次尝试执行操作。如果操作仍然失败，Redis客户端会继续等待，然后再次尝试执行操作。这个过程会一直重复，直到操作成功为止。
Redis缓存中的重试机制通常通过以下方式实现：
1. Retry Policy：Retry Policy是一种用于决定Redis客户端何时重试的策略。Redis客户端通常会使用一个默认的Retry Policy，但是开发人员可以自定义Retry Policy，以便更好地满足应用程序的需求。
2. Retry Interval：Retry Interval是Redis客户端在重试时等待的时间间隔。这个时间间隔通常设置为一个小的值，以确保重试过程不会影响应用程序的性能。
3. Retry Count：Retry Count是Redis客户端在重试过程中尝试执行操作的次数。这个值通常设置为一个较小的值，以避免Redis客户端在重试过程中浪费过多的时间和资源。
下面是一个实现Redis缓存中重试机制的代码示例：
public class RedisCache {
private RedisTemplate redisTemplate;
private static final int MAX_RETRIES = 3;
private static final long RETRY_INTERVAL = 100; // milliseconds
public void put(String key, Object value) {
int retries = 0;
boolean success = false;
while (!success && retries
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
success = true;
} catch (RuntimeException e) {
retries++;
Thread.sleep(RETRY_INTERVAL);
} catch (InterruptedException ie) {
public Object get(String key) {
int retries = 0;
boolean success = false;
Object value = null;
while (!success && retries
value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
success = true;
} catch (RuntimeException e) {
retries++;
Thread.sleep(RETRY_INTERVAL);
} catch (InterruptedException ie) {
return value;
上面的代码示例中，RedisCache类是一个Redis缓存的封装器。它提供了put()和get()方法，用于将数据存储到Redis缓存中，并从Redis缓存中获取数据。在put()和get()方法中，Redis客户端在重试过程中使用了MAX_RETRIES、RETRY_INTERVAL和RuntimeException等参数来保证Redis缓存的可靠性和稳定性。在实际开发中，开发人员可以根据应用程序的需求修改Redis缓存的重试机制。例如，可以增加或减少重试次数、调整重试等待时间间隔，或者自定义Retry Policy等等。无论如何，重试机制都是Redis缓存中重要的一环，可以确保Redis缓存的可靠性和稳定性，在提高应用程序性能的同时，保证数据的一致性和正确性。
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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
mysql悲观锁和乐观锁的区别
悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路，也是并发编程中一个非常基础的概念。 本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍。 悲观锁（Pessimistic Lock）悲观锁的特点是先获取锁，再进行业务操作，即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。 通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。 通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。 当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁，因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。 select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。 这里需要注意的一点是不同的数据库对select for update的实现和支持都是有所区别的，例如oracle支持select for update no wait，表示如果拿不到锁立刻报错，而不是等待，mysql就没有no wait这个选项。 另外mysql还有个问题是select for update语句执行中所有扫描过的行都会被锁上，这一点很容易造成问题。 因此如果在mysql中用悲观锁务必要确定走了索引，而不是全表扫描。 乐观锁（Optimistic Lock）乐观锁的特点先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。 即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的，因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。 乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的，不需要数据库提供特殊的支持。 一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号，或者时间戳，然后按照如下方式实现：1. SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM …;2. 根据获取的数据进行业务操作，得到new_data和new_version3. UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_versionif (updated row > 0) {// 乐观锁获取成功，操作完成} else {// 乐观锁获取失败，回滚并重试}乐观锁是否在事务中其实都是无所谓的，其底层机制是这样：在数据库内部update同一行的时候是不允许并发的，即数据库每次执行一条update语句时会获取被update行的写锁，直到这一行被成功更新后才释放。 因此在业务操作进行前获取需要锁的数据的当前版本号，然后实际更新数据时再次对比版本号确认与之前获取的相同，并更新版本号，即可确认这之间没有发生并发的修改。 如果更新失败即可认为老版本的数据已经被并发修改掉而不存在了，此时认为获取锁失败，需要回滚整个业务操作并可根据需要重试整个过程。 总结乐观锁在不发生取锁失败的情况下开销比悲观锁小，但是一旦发生失败回滚开销则比较大，因此适合用在取锁失败概率比较小的场景，可以提升系统并发性能乐观锁还适用于一些比较特殊的场景，例如在业务操作过程中无法和数据库保持连接等悲观锁无法适用的地方
如何解决redis高并发客户端频繁time out
建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，Socket数据接收你是用的netty还是mina
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