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利用Redis讓系統(tǒng)運行更加穩(wěn)定
隨著各個企業(yè)的發(fā)展，所需要的系統(tǒng)越來越復雜，問題也越來越多。在如此復雜的情況下，系統(tǒng)運維變得越來越困難，因此對于系統(tǒng)可靠性的要求也越來越高。這里我們將介紹如何利用Redis讓系統(tǒng)運行更加穩(wěn)定。
Redis是一款高性能支持各種數(shù)據(jù)結構的緩存數(shù)據(jù)庫，它可以存儲結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并且支持多種語言，如Java，Python等。 Redis架構將數(shù)據(jù)全部存放在內存中，所以它的讀寫速度非常之快，從而成為現(xiàn)代高性能web應用程序的理想服務。
利用Redis實現(xiàn)分布式鎖
當我們的系統(tǒng)中某個方法需要時序控制時，Redis的分布式鎖顯然非常適合。為了避免多個請求同時修改同一數(shù)據(jù)，同一時間只有一個請求能夠獲取到鎖。利用Redis分布式鎖可以達到分布式高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全性保證。
下面是Java中利用Redis實現(xiàn)分布式鎖代碼：
PUBLIC boolean acquireLock(final string lockKEY, final String requestId, final int expireTime) {
String key = LOCK_PREFIX + lockKey;
try {
Boolean result = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
Long rawTimeout = TimeUnit.SECONDS.toMillis(expireTime);
long now = System.currentTimeMillis();
Boolean locked = redisConnection.setNX(key.getBytes(), requestId.getBytes());
if (locked) {
redisConnection.expire(key.getBytes(), rawTimeout);
} else {
byte[] value = redisConnection.get(key.getBytes());
if (value != null && value.length > 0) {
String temp = new String(value);
Long timestamp = Long.parseLong(temp);
if (timestamp + rawTimeout
byte[] old = redisConnection.getSet(key.getBytes(), requestId.getBytes());
return requestId.equals(new String(old));
}
}
}
return locked;
}
});
return result;
} catch (Exception e) {
logger.error("acquire lock due to error", e);
}
return false;
}
public boolean releaseLock(final String lockKey, final String requestId) {
String key = LOCK_PREFIX + lockKey;
try {
redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
byte[] value = redisConnection.get(key.getBytes());
if (value != null && value.length > 0) {
String temp = new String(value);
if (requestId.equals(temp)) {
return redisConnection.del(key.getBytes());
}
}
return 0L;
}
});
return true;
} catch (Exception e) {
logger.error("release lock due to error", e);
}
return false;
}
利用Redis實現(xiàn)緩存
另一個非常重要的Redis用法是緩存。在Web應用程序中，最常見的操作是查詢數(shù)據(jù)庫，因為大多數(shù)業(yè)務都需要從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。然而，隨著業(yè)務的日益復雜，數(shù)據(jù)庫的負載也隨之變大。對于那些不經常更改的數(shù)據(jù)，如靜態(tài)頁面，查詢結果等等，我們可以把數(shù)據(jù)緩存下來，從而減輕數(shù)據(jù)庫的負載。
以下是Java中使用Redis做緩存的代碼示例：
public class RedisCache{
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class);
private RedisTemplate redisTemplate;
private ValueSerializer valueSerializer;
private long defaultExpire = 60 * 60; // 換成你自己的過期時間
public RedisCache(RedisTemplate redisTemplate, ValueSerializer valueSerializer){
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.valueSerializer = valueSerializer;
}
public void put(K key, V value){
put(key, value, defaultExpire);
}
public void put(K key, V value, long seconds){
try{
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);
}catch(Throwable t){
logger.error("put key error key {}", key, t);
}
}
public V get(K key){
try{
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}catch(Throwable t){
logger.error("get key error key{} ", key, t);
}
return null;
}
public void remove(K key){
try{
redisTemplate.delete(key);
}catch(Throwable t){
logger.error("remove key error key{} ", key, t);
}
}
}
總結
Redis的支持讓我們在復雜的系統(tǒng)開發(fā)中更加容易達到高并發(fā)、高可靠、高效率的目標?；赗edis的緩存機制、分布式鎖機制等可以大大提高我們的開發(fā)效率，同時也能避免很多問題的出現(xiàn)。
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網(wǎng)站題目：利用Redis讓系統(tǒng)運行更加穩(wěn)定（redis設為系統(tǒng)服務）
文章來源：http://fisionsoft.com.cn/article/dpjscgj.html
