在Redis目录下 开启Redis 这个窗口就不能继续操作了 scr/redis-server 另开启一个命令行窗口 进入Redis目录 可以进行测试 src/redis-cli quit可以退出当前client
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分布式Redis如何保证数据一致性1. 分布式Redis通过采用主从复制来保证数据的一致性。
主从复制将数据从主节点复制到多个从节点,确保多个节点之间的数据保持一致。
一旦主节点发生故障,可以通过从节点提供服务,保证数据的可用性和一致性。
2. 另外,Redis还支持哨兵模式和集群模式来实现高可用和数据一致性。
哨兵模式通过引入哨兵节点来实时监控主节点的状态,当主节点宕机时,哨兵节点会自动将其中一个从节点选举为新的主节点,从而保证数据的一致性。
集群模式则是将数据分片存储在多个节点上,每个节点负责管理一部分数据,通过复制和数据迁移来实现数据的一致性。
3. 此外,应用程序层面的一致性处理也是非常重要的。
可以通过引入分布式事务来保证整个操作的原子性和一致性,或者采用乐观锁或悲观锁等机制来避免并发操作导致的数据不一致问题。
综上所述,分布式Redis通过主从复制、哨兵模式、集群模式以及应用程序层面的一致性处理来保证数据的一致性。
首先,我理解的多人同时进行修改即为并发修改,根据并发的不同层面可以分为:线程级,进程级,应用级,下面针对不同层面有不同的控制策略:
线程级,也就是我们平时所谓的多线程编程,最简单的方式就是使用synchronize关键字或者Lock类等进行悲观锁操作,这种方式对于资源冲突不明显的场景会让线程进行不必要的等待。所以如果冲突只是小概率事件,可以考虑使用juc包中的atomic类通过cas实现乐观锁;
进程级,这里的进程级指的是分布式部署下的多实例,这种场景的特点是运行的代码是一样的,所以遵循着同样的计算规则,一般采用外部中间件进行并发控制,可以考虑借用redis、zookeeper等中间件实现分布式锁;
应用级,所谓应用级就是完全不同的两个应用,这种情况分两种情况,一种是彼此事先约定锁的规则或使用公用的组件进行数据库访问,参考进程级;另一种情况则是通过数据库层来进行控制,包括使用for update进行行锁,以及通过update x set y =z where id=abc and y={修改前的值}(这时候其实是通过编程规范来约定)。
首先,redis设计用来做缓存的,但是由于它自身的某种特性使得它可以用来做消息队列,它有几个阻塞式的API可以使用,正是这些阻塞式的API让其有能力做消息队列;
另外,做消息队列的其他特性例如FIFO(先入先出)也很容易实现,只需要一个list对象从头取数据,从尾部塞数据即可;redis能做消息队列还得益于其list对象blpop brpop接口以及Pub/Sub(发布/订阅)的某些接口,它们都是阻塞版的,所以可以用来做消息队列。
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