过期策略

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

  • voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
  • volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
  • allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

事务

 
import redis
 
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
 
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
# transaction默认为False,只可以完成批量提交的作用,节省网络延时
# 改为True后可以实现事务功能
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = conn.pipeline(transaction=True)
# 开始事务
pipe.multi()
 
pipe.set('name''alex')
pipe.set('role''sb')
pipe.lpush('roless''sb')
 
# 提交
pipe.execute()

单redis服务器锁

 
import redis
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
 
# conn.set('count',1000)
val = conn.get('count')
print(val)
 
with conn.pipeline(transaction=True) as pipe:
 
    # 监视,自己的值没有被修改过
    conn.watch('count')
 
    # 执行操作
    pipe.multi()
    old_count = conn.get('count')
    count = int(old_count)
    print('现在剩余的商品有:%s',count)
    input("问媳妇让不让买?")
    pipe.set('count', count - 1)
 
    # 执行,把所有命令一次性推送过去
    pipe.execute()

分布式锁

在不同进程需要互斥地访问共享资源时,分布式锁是一种非常有用的技术手段。

原理 : 设置一个值并设置过期时间,当其他的连接要修改数据时会去读取那个值,如果有说明是被锁住的.(需要注意过期时间, 防止加锁时,或者数据没有修改完成锁就失效)

成功条件 : 超过一半的redis实例设置成功

官方提供的包下载解压缩,切换到文件中

  • python setup.py build
  • python setup.py install

使用 :

 
from redlock import Redlock
 
dlm = Redlock(
    [
        {"host""localhost""port"6379"db"0},
        {"host""localhost""port"6379"db"0},
        {"host""localhost""port"6379"db"0},
    ]
)
 
# 加锁,acquire
my_lock = dlm.lock("my_resource_name",10000# 第一个参数就是设置的键
if  my_lock:
    # 进行操作
    # 解锁
    dlm.unlock(my_lock)
else:
    print('获取锁失败')

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