目前广泛使用的分布式缓存Redis和Memcached均支持对整数型Value值的增减,对应到具体命令中就是incr和decr命令. incr/decr是原子性操作(memcached 1.2.4及以后版本加入/redis),其被广泛应用于计数器和限速器. 一.分布式缓存Redis和Memcached在这两个命令的具体语法上的不同 Redis的incr命令语法分两种: 1)incr key,即将指定主键key的value值加一: 2)incrby key increment,即将指定主键key的…

RedisTemplate配置:https://www.cnblogs.com/weibanggang/p/10188682.html package com.wbg.springRedis.test; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; import org.springf…

前文再续,书接上一回.上次讲到redis的LRU算法,文章实在精妙,最近可能有机会用到其中的技巧,顺便将下半部翻译出来,实现的时候参考下. 搏击俱乐部的第一法则:用裸眼观测你的算法 Redis2.8的LRU实现已经上线了,在不同的负载环境下经过测试,用户没有抱怨Redis的清理机制.为了继续改进,我希望能观察到算法的性能,同时不会浪费大量CPU,不增加1比特空间占用. 我设计了一个测试用例.导入指定数量的key,然后顺序访问他们,好让他们的最近访问时间顺序递减.再添加50%的key,那么之前的k…

BloomFilter算法及其适用场景 BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据,利用位数组来简洁的表示一个集合,并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合.因为基于Hash来计算数据所在位置,所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的.因为存储简洁,这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据.那么,还有这种时间和空间两全其美的算法?当然不是,BloomFilter正是它的高效(使用Hash)带来了它的判断不一定是正确的,也就是说准确率不是100…

http://blog.mkfree.com/posts/515835d1975a30cc561dc35d spring-data-redis API:http://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/1.5.1.RELEASE/api/ 首先跟大家道歉,为什么呢?在不久之前,写了一篇http://blog.mkfree.com/posts/12,简单地使用是没有问题的,但如果在并发量高的时候,问题就会慢慢出现了,是什么问题呢? 当在高并发的情况下,向re…

最近加班比较累,完全不想写作了.. 刚看到一篇有趣的文章,是redis的作者antirez对redis的LRU算法的回顾.LRU算法是Least Recently Used的意思,将最近最少使用的资源丢掉.Redis经常被用作cache,如果能够将不常用的key移除,尽量保留常用的,那内存的利用率就相当高了.当然,LRU也有弱点,考虑下面一种情况: ~~~~~A~~~~~A~~~~~A~~~~A~~~~~A~~~~~A~~| ~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~…

Redis的LRU算法 LRU算法背后的的思想在计算机科学中无处不在,它与程序的"局部性原理"很相似.在生产环境中,虽然有Redis内存使用告警,但是了解一下Redis的缓存使用策略还是很有好处的.下面是生产环境下Redis使用策略:最大可用内存限制为4GB,采用 allkeys-lru 删除策略.所谓删除策略:当redis使用已经达到了最大内存,比如4GB时,如果这时候再往redis里面添加新的Key,那么Redis将选择一个Key删除.那如何选择合适的Key删除呢? CONFIG…

转自:http://ifeve.com/redis-lru/ 本文将介绍Redis在生产环境中使用的Redis的LRU策略,以及自己动手实现的LRU算法(php) 1.设置Redis使用LRU算法 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. (1)设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定…

redis分布式映射算法 一致性Hash算法的原理和实现 为了解决分布式系统中的负载均衡的问题 背景问题 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均发到每台服务器上,每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射: 将每台服务器结点进行编号,0到N-1,Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题 当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候,每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变,这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中,…

上一节介绍了关于字符串值的一些基本命令, 这一节将介绍一些进阶命令: 清理终端: 127.0.0.1:6379> clear 设置一个键值对, 同时设置过期时间为10秒: 127.0.0.1:6379> setex name 10 max OK 127.0.0.1:6379> get name "max" 查看剩余的过期时间: 127.0.0.1:6379> ttl name (integer) 4 127.0.0.1:6379> ttl name (in…