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【深圳云控源码】【表单注册源码】【keras evaluate源码】redis hashmap源码

时间:2024-12-24 00:14:36 分类:百科 编辑:斐讯软件源码
1.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
2.Redis的源码渐进式rehash原理
3.springboot中redistemplate的使用是怎样的?
4.redis 用hashmap省内存的误解

redis hashmap源码

Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter,通过以下步骤实现限流功能。源码首先使用Redis命令将限流的源码配置信息保存在Redis中,具体代码如下:

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `,源码设置限流次数为,源码`testRedissonRateLimiter`为自定义的源码深圳云控源码键名。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `,源码设置限流时间,源码单位为毫秒。源码

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`,源码设置限流类型,源码枚举值为RateType.OVERALL。源码

       将配置信息保存于Redis的源码HashMap结构中,使用`hsetnx`确保设置成功。源码表单注册源码然后判断是源码否超过限流次数。

       通过`getValueName()`方法获取限流配置,进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流,若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值,即使用于不存在的键。

       使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息,执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是,Redisson在删除限流配置时存在一个BUG,仅删除了`testRedissonRateLimiter`键,未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键,keras evaluate源码影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现,Redisson版本为3..7。

       为了验证限流功能,调试时逐步执行代码,同时观察Redis服务器命令监控,确保限流功能按预期运行。

Redis的渐进式rehash原理

       Redis的渐进式rehash机制是其dict数据结构实现查找操作时的一种关键策略。dict是基于哈希表的,类似于Java的HashMap,通过key计算哈希值确定存储位置并使用拉链法解决冲突。当装载因子超过预设值时,dict会触发rehash,easyreport 源码分析以优化性能。

       rehash过程采用渐进式,即在执行添加、删除、查询或更新操作时,不会一次性将所有键值对移到新哈希表ht[1],而是分批进行。具体步骤如下:

       分配ht[1]空间,同时维护两个哈希表。

       使用rehashidx索引,从ht[0]的特定桶开始迁移键值对至ht[1],每次操作后更新rehashidx。

       ht[0]的syn攻击源码键值对逐渐转移到ht[1],直到rehashidx设为-1,表示rehash完成。

       这种设计避免了大量计算导致的服务器阻塞,确保了Redis的高可用性。在渐进式rehash期间,字典操作会同时在ht[0]和ht[1]上进行,新添加的键值对会直接存入ht[1],而ht[0]则逐渐变为空。

       《Redis设计与实现》和《Redis实战》等资料详细介绍了这一机制。如有兴趣深入学习,可以加入Linux、C/C++技术交流群获取更多学习资源。

springboot中redistemplate的使用是怎样的?

       在Spring Boot中使用RedisTemplate实现键值对操作,其类方法丰富,具体包括:

       1、新增hashMap值:put(H var1, HK var2, HV var3),用于在指定的哈希表中添加键值对。

       2、获取key对应的map中,key为var2的map的对应的值:get(H var1, Object var2),能够精准定位并返回所需值。

       3、获取key对应的所有map键值对:entries(H key),返回指定键的所有键值对。

       4、获取key对应的map中所有的键:keys(H key),提供键的集合。

       5、获取key对应的map中所有的值:values(H key),提供值的集合。

       6、判断key对应的map中是否有指定的键:hasKey(H key, Object var2),用于确认键是否存在于map中。

       7、获取key对应的map的长度:size(H key),返回map中键值对的数量。

       8、如何key对应的map不存在,则新增到map中,存在则不新增也不覆盖:putIfAbsent(H key, HK var2, HV var3),实现条件新增。

       9、直接以map集合的方式添加key对应的值:putAll(H key, Map map),批量添加键值对。

       、以集合的方式获取这些键对应的map:multiGet(H key, Collection var2),返回一组键对应的map集合。

       、获取指定key对应的map集合中,指定键对应的值的长度:lengthOfValue(H key, HK var2),提供值长度信息。

       、使key对应的map中,键var2对应的值以long1自增:increment(H key, HK var2, long long1),适用于数值计数场景。

       、使key对应的map中,键var2对应的值以double类型d1自增:increment(H key, HK var2, double d1),同样用于数值计数,但使用double类型。

       、匹配获取键值对:scan(H var1, ScanOptions var2),实现复杂条件下的键值对搜索。

       、删除key对应的map中的键值对:delete(H key, Object… var2),支持批量删除操作。

       、拓展:在存储对象、对象集合时,建议将其转为JSON字符串,便于解析。

       对于需要学习资源的读者,可以尝试自行查找或联系社区获取更多帮助。

redis 用hashmap省内存的误解

       çœ‹è¿‡è®¸å¤šredis优化的案例,通过引入hashmap的方式将key散列到多个hashmap,

        具体可以见:

        Redis 利用Hash存储节约内存 - 刘本龙的专栏 - CSDN博客

        我们得到如下公式:

        原来是:

        key1,key2,key3,key4,key5

        变成

        hash1:

        key1:value1

        key2:value2

        key3:value2

        hash2:

        key4:value4

        key5:value5

        虽然名义上5个key变成了2个hashmap,但是每个filed还是会保存原始的key,所以从key减少的层面是行不通的,这个时候就要从底层储存结构去看。

        redis对hashmap有一个优化,当filed数量比较少的时候(因为ziplist是用顺序遍历的方式查找元素,所以数量多了复杂度是o(N)肯定不合适。

        ),会用一个叫ziplist的结构保存,而不是传统的hash结构,ziplist有几个特点:

        ziplist介绍

       /weixin_/article/details/

        所以hashmap能省内存是依赖ziplist的结构,而不是key的减少。

        使用ziplist可以用以下参数控制

        必须满足以上两个条件,那么该key会被压缩。否则就是按照正常的hash结构来存储hash类型的key。

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