Redis的高级应用-事务处理、持久化、发布与订阅消息、虚拟内存使用

三、事务处理

Redis的事务处理比较简单。只能保证client发起的事务中的命令可以连续的执行,而且不会插入其他的client命令,当一个client在连接中发出multi命令时,这个连接就进入一个事务的上下文,该连接后续的命令不会执行,而是存放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中的所有命令。如果其中执行出现错去,执行正确的不会回滚,次不同于关系型数据库的事务。

       

回滚后age的值已经改变。

取消一个事务用discard,取消事务队列,数据全部回滚。

Redis乐观锁:使用watch监视指定的key,当exec时如果监视的key从调用watch后发生过变化,这整个事务会失败。可调用watch多次监视多个key。watch和事务对整个连接有效,如果断开了连接监视和事务都会清除(exec,discard,unwatch也不例外)。

四、持久化机制

Redis是一个支持持久化的内存数据库,Redis需要经常将内存中的数据同步到磁盘来保证持久化。

Redis支持两种持久化方式:

1、snapshotting(快照),将数据存放到文件里,默认方式。

是将内存中的数据已快照的方式写入到二进制文件中,默认文件dump.rdb,可以通过配置设置自动做快照持久化的方式。可配置Redis在n秒内如果超过m

个key被修改就自动保存快照。

save 900 1       #900秒内如果超过1个key被修改,者发起快照保存

save 300  10   #300秒内如果超过10个key被修改,这快照保存

save  60    10000  #60秒内如果超过10000个数据被修改,发起快照保存

2、 Append-only file(缩写为aof),将读写操作存放到文件中。

由于快照方式在一定间隔时间做一次,所以如果Redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改。

aof比快照方式有更好的持久化性,是由于使用aof时,redis会将每一个收到的写命令都通过write函数住家到文件中当redis启东市会通过重新执行文件中保存

的写命令来在内存中重新建立整个数据库的内容。

由于os会在内核中缓存write做的修改,所以可能不是立即写到磁盘上,这样aof方式的持久化也还是有可能会丢失一部分数据。

可以通过配置文件告诉redis我们想要通过fsync函数强制os写入到磁盘的时机。

appendonly   yes  #启用aof持久化方式

#appendfsync    always //收到写命令就立即写入磁盘,最慢,但是保证了数据的完整持久化

appendfsync       everysec  //每秒中写入磁盘一次,在性能和持久化方面做了很好的折中

#appendfsync      no     //完全依赖os,性能最好,持久化没有保证

开启以后,在bin文件夹中会多两个存储文件,如下:

五、发布与订阅信息

发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式,主要的目的是解除消息发布者和订阅者之间的耦合,Redis作为一个pub/sub的server,在订阅者和发布者之间起到消息路由的功能。订阅者通过subscribe和psubscribe命令向redis订阅自己感兴趣的消息类型,redis将信息类型成为通道(channel)。当发布者通过关publish命令向redis server发送特定类型的信息时,订阅该消息类型的全部client都会接收到此消息。

例如开启三个客户端,一个发布消息,另外两个订阅消息,如下

六、虚拟内存的使用

Redis的虚拟内存是暂时吧不经常访问的数据从内存交换到磁盘中,从而腾出内存空间用于其他的访问数据,尤其对于redis这样的内存数据库,内存总是不够用的。除了分隔到多个redis server外,提高数据库的容量的方法就是使用虚拟内存,把那些不常访问的数据交换到磁盘上。

通过配置vm相关的redis.config配置:

vm-enable  yes                                      #开启vm功能

vm-swap-file    /tmp/redis.swap          #交换出来的value保存的文件路径

vm-max-memory    10000000              #redis使用的最大内存上线

vm-page-size           32                           #每个页面的大小32字节

vm-pages                  123217729          #最多使用多小个页面

vm-max-threads        4                            #用于执行value对象换入的工作线程数量

时间: 2024-10-31 21:30:03

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