Redis实现定时过期key队列机制(Redis过期key队列) (redis实现分布式锁)

技术教程 2025-04-30 07:38:56 浏览
redis实现分布式锁

Redis是一个让我们可以高效提升性能的NoSQL内存数据库,支持几乎所有的关键数据类型操作,它可以帮助你快速的存取数据。它也提供了队列功能,可以实现一些有趣的功能。其中一个就是利用它来实现定时过期key队列机制。

定时过期key队列机制是利用Redis提供的“毫秒过期时间”和“zset”功能来实现的。我们可以设定每个key的过期时间,然后将这些key放入一个zset中,每次取出过期的key去处理。

实现的步骤如下:

1.创建zset:它的成员是一个key-value对,key即zset的成员,value就是每个成员指定的过期时间戳;

2.创建一个发布订阅频道,订阅过期key事件;

3.循环zset中的成员,判断其value即指定时间是否到期,如果到期则发布订阅频道消息,发布的消息内容为过期key,订阅者可以根据这个key去做相应的处理;

4.处理完key后,将这个key从zset中删除;

代码实现:

# 创建zset> zadd zset-key 123456789 ‘key1’# 发布订阅> PSUBSCRIBE expired-key*# 订阅消息> SUBSCRIBE expired-key# 循环zset中的keyfunction run_timed_jobs(){while truedolocal timed_jobs=$(zrangebyscore expired-key 0 $(now_ms))for key in $timed_jobsdoprocess_key $keyzrem zset-key $keydonesleep 1done}# 订阅处理函数function on_message(){local channel=$1 local key=$2process_key $keyzrem zset-key $key}

上面的代码可以实现Redis的定时过期key队列机制。原理是通过发布订阅频道监听zset中过期key字段,一旦发现过期字段就做相应的处理并删除该key。通过这种机制把一些比较耗时的任务抽离出来,实现把一些需要处理的key进行异步处理,与业务逻辑分离,可以进一步提高应用性能。

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redis的购物车的商品怎么处理下架商品

一样的,你把数据错到mysql里面时候做过商品的下架或者库存不足这样的判断吧,在redis里面也一样,你需要取出来skuid去数据库中判断这个skuid是不是也已经下架了,购物车里面肯定还是会存有商品的id以及skuid这些原子形的数据的

一般redis 要设置过期时间吗

一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里,只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里,可以多次对key使用expire命令,更新key的expire time。 2. redis术语里面,把设置了expire time的key 叫做:volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令,那么也会移除expire time。 尤其是set命令,这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里,如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET),和其他一些触发修改value的操作时,redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束,可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration:在访问key的时候判定key是否过期,如果过期,则进行过期处理。 其次,每秒对volatile keys 进行抽样测试,如果有过期键,那么对所有过期key进行处理。

redis里怎样设置过期时间

SETEX 命令可以在设直一个字符串键的同时为键设直过期时间,因为这个命令是一个类型限定的命令(只能用于字符串键),但SETEX 命令设置过期时间的原理和EXPIRE命令设置过期时间的原理是完全一样的。 与EXPlRE 命令和PEXPIRE 命令类似,客户端可以通过EXPlREAT 命令或PEXPlREAT命令,以秒或者毫秒精度给数据库中的某个键设置过期时间(expire time)。

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