Multi
命令:事务开始。Exec
后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。discard
来放弃组队。案例说明
# 顺利执行的案例
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) OK
3) OK
127.0.0.1:6379>
# 放弃的案例
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> discard
OK
127.0.0.1:6379>
1. 如果其中某个命令出现了报告错误,执行时整个队列都会被取消。
代码说明
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2
(error) ERR wrong number of arguments for 'set' command
127.0.0.1:6379(TX)>
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
2. 如果执行阶段某个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其他的命令都会执行,不会回滚。
代码说明
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)>
127.0.0.1:6379(TX)> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> incr k1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) OK
3) (error) ERR value is not an integer or out of range
案例说明
悲观锁(Pessimistic Lock)
, 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。行锁,表锁等,读锁,写锁
等,都是在做操作之前先上锁。乐观锁(Optimistic Lock),
顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。多读
的应用类型,这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。multi
之前,先执行watch key1 [key2]
,可以监视一个(或多个) key 。例子说明
# 第一个连接窗口
127.0.0.1:6379> watch k1
OK
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
# 第二个连接窗口对k1进行修改
127.0.0.1:6379> append k1 1
(integer) 3
# 第一个连接窗口执行事务
127.0.0.1:6379> watch k1
OK
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> get k1
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(nil)
Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。
在指定的时间间隔
内将内存中的数据集快照
写入磁盘, 也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里。
临时文件替换上次持久化好的文件
。最后一次持久化后的数据可能丢失
。# 相关配置的配置文件名称
dbfilename dump.rdb
# 配置文件放置路径,也就是redis: /usr/local/bin
dir ./
# 快照保持策略:第一个配置的意思就是3600秒的时间间隔如果发生改变的数据超过一个那么就会将这时间内的所有数据持久到硬盘
# save 3600 1
# save 300 100
# save 60 10000
# save 和 bgsave 对比
# save :save时只管保存,其它不管,全部阻塞。手动保存。不建议。
# bgsave:Redis会在后台异步进行快照操作, 快照同时还可以响应客户端请求。
# 当Redis无法写入磁盘的话,直接关掉Redis的写操作。推荐yes.
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。推荐yes
rdbcompression yes
#在存储快照后,还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,推荐yes
rdbchecksum yes
先通过config get dir
查询rdb文件的目录
将*.rdb的文件拷贝到别的地方
rdb的恢复
关闭Redis
先把备份的文件拷贝到工作目录下 cp dump2.rdb dump.rdb
启动Redis, 备份数据会直接加载
节省磁盘空间
恢复速度快
appendonly.aof
1. 正常恢复
2. 异常恢复
/usr/local/bin/redis-check-aof --fix appendonly.aof
进行恢复# 始终同步,每次Redis的写入都会立刻记入日志;性能较差但数据完整性比较好
appendfsync always
# 每秒同步,每秒记入日志一次,如果宕机,本秒的数据可能丢失。
appendfsync everysec
# redis不主动进行同步,把同步时机交给操作系统
appendfsync no
例如
set k1 v1
set k2 v2
# 它会被压缩为
set k1 v1 k2 v2
AOF当前大小>= base_size +base_size*100% (默认)且当前大小>=64mb(默认)
的情况下,Redis会对AOF进行重写。版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明
原文链接 : https://blog.csdn.net/weixin_56727438/article/details/121842825
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