Redis中

1. ### LIMITS限制 ###
1. maxclients

设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。
默认情况下为10000个客户端。
如果达到了此限制，redis则会拒绝新的连接请求，并且向这些连接请求方发出“max
number of clients reached”以作回应。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps56.jpg$

maxmemory

建议必须设置，否则，将内存占满，造成服务器宕机
设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限，redis将会试图移除内部数据，移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。
如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据，或者设置了“不允许移除”，那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息，比如SET、LPUSH等。
但是对于无内存申请的指令，仍然会正常响应，比如GET等。如果你的redis是主redis（说明你的redis有从redis），那么在设置内存使用上限时，需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存，只有在你设置的是“不移除”的情况下，才不用考虑这个因素。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps57.jpg$

maxmemory-policy

volatile-lru：使用LRU算法移除key，只对设置了过期时间的键；（最近最少使用）
allkeys-lru：在所有集合key中，使用LRU算法移除key
volatile-random：在过期集合中移除随机的key，只对设置了过期时间的键
allkeys-random：在所有集合key中，移除随机的key
volatile-ttl：移除那些TTL值最小的key，即那些最近要过期的key
noeviction：不进行移除。针对写操作，只是返回错误信息

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps58.jpg$

maxmemory-samples

设置样本数量，LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法，而是估算值，所以你可以设置样本的大小，redis默认会检查这么多个key并选择其中LRU的那个。
一般设置3到7的数字，数值越小样本越不准确，但性能消耗越小。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps59.jpg$

Redis的发布和订阅
1. 什么是发布和订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub)
接收消息。

Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。

Redis的发布和订阅

1、客户端可以订阅频道如下图

2、当给这个频道发布消息后，消息就会发送给订阅的客户端

发布订阅命令行实现
打开一个客户端订阅channel1

SUBSCRIBE channel1

2、打开另一个客户端，给channel1发布消息hello

publish channel1 hello

返回的1是订阅者数量

3、打开第一个客户端可以看到发送的消息

注：发布的消息没有持久化，如果在订阅的客户端收不到hello，只能收到订阅后发布的消息

Redis新数据类型
1. Bitmaps
  1. 简介

现代计算机用二进制（位）作为信息的基础单位， 1个字节等于8位，
例如“abc”字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，
“abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99，对应的二进制分别是01100001、
01100010和01100011，如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），
但是它可以对字符串的位进行操作。
Bitmaps单独提供了一套命令，
所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。
可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，
数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

命令

1、setbit

（1）格式

setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）

*offset:偏移量从0开始

（2）实例

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，
没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11，
15， 19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图

unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps

注：

很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000）开头，
直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，
通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，
可能会造成Redis的阻塞。

2、getbit

（1）格式

getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值

获取键的第offset位的值（从0开始算）

（2）实例

获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过，返回0说明没有访问过：

注：因为100根本不存在，所以也是返回0

3、bitcount

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的
start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end
参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2
表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。

（1）格式

bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量

（2）实例

计算2022-11-06这天的独立访问用户数量

start和end代表起始和结束字节数，
下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，
对应的用户id是11， 15， 19。

举例： K1 【01000001 01000000 00000000 00100001】，对应【0，1，2，3】

bitcount K1 1 2 ：统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000

--》bitcount K1 1 2 --》1

bitcount K1 1 3 ：统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000 00100001

--》bitcount K1 1 3 --》3

bitcount K1 0 -2 ：统计下标0到下标倒数第2，字节组中bit=1的个数，即01000001
01000000 00000000

--》bitcount K1 0 -2 --》3

注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

4、bitop

(1)格式

bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]

bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、
not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。

(2)实例

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

setbit unique:users:20201104 1 1

setbit unique:users:20201104 2 1

setbit unique:users:20201104 5 1

setbit unique:users:20201104 9 1

2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

setbit unique:users:20201103 0 1

setbit unique:users:20201103 1 1

setbit unique:users:20201103 4 1

setbit unique:users:20201103 9 1

计算出两天都访问过网站的用户数量

bitop and unique:users:and:20201104_03

unique:users:20201103unique:users:20201104

计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种），
可以使用or求并集

Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，
如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比
数据类型	每个用户id占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	50000000	64位*50000000 = 400MB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，
尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

set和Bitmaps存储独立用户空间对比
数据类型	一天	一个月	一年
集合类型	400MB	12GB	144GB
Bitmaps	12.5MB	375MB	4.5GB

但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，
例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如下表所示，很显然，
这时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0。

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）
数据类型	每个userid占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	100000	64位*100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

HyperLogLog
1. 简介

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog
的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64
个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以
HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8},
基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

命令

1、pfadd

（1）格式

pfadd <key>< element> [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中

（2）实例

将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

2、pfcount

（1）格式

pfcount<key> [key ...]
计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

（2）实例

3、pfmerge

（1）格式

pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...]
将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

（2）实例

Geospatial
1. 简介

Redis 3.2
中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

命令

1、geoadd

（1）格式

geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...]
添加地理位置（经度，纬度，名称）

（2）实例

geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai

geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90
beijing

两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。

当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

2、geopos

（1）格式

geopos <key><member> [member...] 获得指定地区的坐标值

（2）实例

3、geodist

（1）格式

geodist<key><member1><member2> [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离

（2）实例

获取两个位置之间的直线距离

单位：

m 表示单位为米[默认值]。

km 表示单位为千米。

mi 表示单位为英里。

ft 表示单位为英尺。

如果用户没有显式地指定单位参数，那么 GEODIST 默认使用米作为单位

4、georadius

（1）格式

georadius<key>< longitude><latitude>radius m|km|ft|mi
以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

经度纬度距离单位

（2）实例

Redis_Jedis_测试
1. Jedis所需要的jar包

<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency>

连接Redis注意事项

禁用Linux的防火墙：Linux(CentOS7)里执行命令

systemctl stop/disable firewalld.service

redis.conf中注释掉bind 127.0.0.1 ,然后 protected-mode no

Jedis常用操作
1. 创建动态的工程
创建测试程序

package com.atguigu.jedis; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Demo01 { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("192.168.137.3",6379); String pong = jedis.ping(); System.out.println("连接成功："+pong); jedis.close(); } }

测试相关数据类型
1. Jedis-API: Key

jedis.set("k1", "v1"); jedis.set("k2", "v2"); jedis.set("k3", "v3"); Set<String> keys = jedis.keys("*"); System.out.println(keys.size()); for (String key : keys) { System.out.println(key); } System.out.println(jedis.exists("k1")); System.out.println(jedis.ttl("k1")); System.out.println(jedis.get("k1"));

Jedis-API: String

jedis.mset("str1","v1","str2","v2","str3","v3"); System.out.println(jedis.mget("str1","str2","str3"));

Jedis-API: List

List<String> list = jedis.lrange("mylist",0,-1); for (String element : list)

Jedis-API: set

jedis.sadd("orders", "order01"); jedis.sadd("orders", "order02"); jedis.sadd("orders", "order03"); jedis.sadd("orders", "order04"); Set<String> smembers = jedis.smembers("orders"); for (String order : smembers) { System.out.println(order); } jedis.srem("orders", "order02");

Jedis-API: hash

jedis.hset("hash1","userName","lisi"); System.out.println(jedis.hget("hash1","userName")); Map<String,String> map = new HashMap<String,String>(); map.put("telphone","13810169999"); map.put("address","atguigu"); map.put("email","abc@163.com"); jedis.hmset("hash2",map); List<String> result = jedis.hmget("hash2", "telphone","email"); for (String element : result)

Jedis-API: zset

jedis.zadd("zset01", 100d, "z3"); jedis.zadd("zset01", 90d, "l4"); jedis.zadd("zset01", 80d, "w5"); jedis.zadd("zset01", 70d, "z6"); Set<String> zrange = jedis.zrange("zset01", 0, -1); for (String e : zrange)

Redis_Jedis_实例
1. 完成一个手机验证码功能

要求：

1、输入手机号，点击发送后随机生成6位数字码，2分钟有效

2、输入验证码，点击验证，返回成功或失败

3、每个手机号每天只能输入3次

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps61.jpg$

Redis与Spring Boot整合

Spring Boot整合Redis非常简单，只需要按如下步骤整合即可
1. 整合步骤
在pom.xml文件中引入redis相关依赖

<!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- spring2.X集成redis所需common-pool2--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>2.6.0</version> </dependency>

application.properties配置redis配置

*#Redis服务器地址 spring.redis.host=*192.168.140.136 **#Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 ***#Redis数据库索引（默认为0） *spring.redis.database= **0 **#连接超时时间（毫秒） spring.redis.timeout=1800000 **#连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） spring.redis.lettuce.pool.max-active=20 **#最大阻塞等待时间(负数表示没限制) spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 **#连接池中的最大空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.max-idle=5 #连接池中的最小空闲连接 spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

添加redis配置类

@EnableCaching @Configuration public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); template.setConnectionFactory(factory); //key序列化方式 * template.setKeySerializer(redisSerializer); //value序列化 * template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); //value hashmap序列化 * template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer); return template; } @Bean public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); //解决查询缓存转换异常的问题 * ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒 * RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) .disableCachingNullValues(); RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder*(factory) .cacheDefaults(config) .build(); return cacheManager; } }

4、测试一下

RedisTestController中添加测试方法

@RestController @RequestMapping("/redisTest") public class RedisTestController { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @GetMapping public String testRedis() { //设置值到redis redisTemplate.opsForValue().set("name","lucy"); //从redis获取值 String name = (String)redisTemplate.opsForValue().get("name"); return name; } }

Redis_事务_锁机制_秒杀
1. Redis的事务定义

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps62.jpg$

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

Multi、Exec、discard

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

案例：

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps63.jpg$ 组队成功，提交成功
$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps64.jpg$ 组队阶段报错，提交失败
$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps65.jpg$ 组队成功，提交有成功有失败情况

事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps66.jpg$

如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps67.jpg$

为什么要做成事务

想想一个场景：有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购

事务冲突的问题
1. 例子

一个请求想给金额减8000

一个请求想给金额减5000

一个请求想给金额减1000

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps68.jpg$

悲观锁

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps69.jpg$

悲观锁(Pessimistic Lock),
顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps70.jpg$

乐观锁(Optimistic Lock),
顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

WATCH key [key ...]

在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key
，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps71.jpg$

unwatch

取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD
命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。

http://doc.redisfans.com/transaction/exec.html

Redis事务三特性

单独的隔离操作
- 事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念
- 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
不保证原子性
- 事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

Redis_事务_秒杀案例
1. 解决计数器和人员记录的事务操作

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps72.jpg$

Redis事务--秒杀并发模拟

使用工具ab模拟测试

CentOS6 默认安装

CentOS7需要手动安装

联网：yum install httpd-tools
1. 无网络

（1）进入cd /run/media/root/CentOS 7 x86_64/Packages（路径跟centos6不同）

（2）顺序安装

apr-1.4.8-3.el7.x86_64.rpm

apr-util-1.5.2-6.el7.x86_64.rpm

httpd-tools-2.4.6-67.el7.centos.x86_64.rpm

测试及结果
1. 通过ab测试

vim postfile 模拟表单提交参数,以&符号结尾;存放当前目录。

内容：prodid=0101&

ab -n 2000 -c 200 -k -p ~/postfile -T application/x-www-form-urlencoded
http://192.168.2.115:8081/Seckill/doseckill

超卖

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps78.jpg$	$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps79.jpg$

超卖问题

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps80.jpg$

利用乐观锁淘汰用户，解决超卖问题。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps81.jpg$

//增加乐观锁 jedis.watch(qtkey); //3.判断库存 String qtkeystr = jedis.get(qtkey); if(qtkeystrnull || "".equals(qtkeystr.trim())) { System.out.println("未初始化库存"); jedis.close(); return false ; } int qt = Integer.parseInt(qtkeystr); if(qt<=0) { System.err.println("已经秒光"); jedis.close(); return false; } //增加事务 Transaction multi = jedis.multi(); //4.减少库存 //jedis.decr(qtkey); multi.decr(qtkey); //5.加人 //jedis.sadd(usrkey, uid); multi.sadd(usrkey, uid); //执行事务 List<Object> list = multi.exec(); //判断事务提交是否失败 if(listnull || list.size()==0) { System.out.println("秒杀失败"); jedis.close(); return false; } System.err.println("秒杀成功"); jedis.close();

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps82.jpg$ $C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps83.jpg$

继续增加并发测试
1. 连接有限制

ab -n 2000 -c 200 -k -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded'
http://192.168.140.1:8080/seckill/doseckill

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps84.jpg$

增加-r参数，-r Don't exit on socket receive errors.

ab -n 2000 -c 100 -r -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded'
http://192.168.140.1:8080/seckill/doseckill

已经秒光，可是还有库存

ab -n 2000 -c 100 -p postfile -T 'application/x-www-form-urlencoded'
http://192.168.137.1:8080/seckill/doseckill

已经秒光，可是还有库存。原因，就是乐观锁导致很多请求都失败。先点的没秒到，后点的可能秒到了。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps85.jpg$

连接超时，通过连接池解决

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps86.jpg$

连接池

节省每次连接redis服务带来的消耗，把连接好的实例反复利用。

通过参数管理连接的行为

代码见项目中

链接池参数
- MaxTotal：控制一个pool可分配多少个jedis实例，通过pool.getResource()来获取；如果赋值为-1，则表示不限制；如果pool已经分配了MaxTotal个jedis实例，则此时pool的状态为exhausted。
- maxIdle：控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲)的jedis实例；
- MaxWaitMillis：表示当borrow一个jedis实例时，最大的等待毫秒数，如果超过等待时间，则直接抛JedisConnectionException；
- testOnBorrow：获得一个jedis实例的时候是否检查连接可用性（ping()）；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
1. 解决库存遗留问题
  1. LUA脚本

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps87.jpg$

Lua 是一个小巧的脚本语言，Lua脚本可以很容易的被C/C++
代码调用，也可以反过来调用C/C++的函数，Lua并没有提供强大的库，一个完整的Lua解释器不过200k，所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言，而是作为嵌入式脚本语言。

很多应用程序、游戏使用LUA作为自己的嵌入式脚本语言，以此来实现可配置性、可扩展性。

这其中包括魔兽争霸地图、魔兽世界、博德之门、愤怒的小鸟等众多游戏插件或外挂。

https://www.w3cschool.cn/lua/

LUA脚本在Redis中的优势

将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。

LUA脚本是类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。

但是注意redis的lua脚本功能，只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用。

利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题。

redis 2.6版本以后，通过lua脚本解决争抢问题，实际上是redis
利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题。

$C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ksohtml17908\wps88.jpg$

posted @ 2022-04-15 21:39 Cn_FallTime 阅读(76) 评论(0) 编辑收藏举报

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CnFallTime

FallTime的垃圾堆

Redis中

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