redis过期策略+事务+分布式锁+单redis服务器锁

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')