watch multi exec 使用 实际场景解决。
- 《redis 实战》一书 的阅读与分析
- 主要是搞懂 watch的开始时候,作用范围和使用。
- 搞懂场景中代码的执行流程。 以及如何进行并发的处理(while 循环的作用。)注意看我里面的注释。

Pipelining 的使用。
- 注意开启事务,或者不开启事务

watch 的性能缺陷
- 观察上面的 注释,以及对代码的解析。 watch 监视 hash表类型。 key 有 name , age 字段, 当只想 更改name 字段, 但是 别的客户端更改 age 字段,也会导致 最后 exec watch 监视报错。 但是当前更改的字段是 age,并不影响我们想要修改的 name 字段, 所以 外面有个 while 循环, 还可以再次进行尝试。
- 但性能也就是慢在了 这里~!! 可能一直有其他客户端在修改。 所以一直循环判断, 导致性能的消耗,且数据量越大,消耗性能越大!!!!
- 下面就引出了锁机制,解决当前的性能问题。
redis 锁实现的情景:推广到 分布式锁
- 可以参考下这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62957534
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降低内存占用
- 推荐配合文章简单了解后读: https://www.cnblogs.com/Jason-Xiang/p/5369069.html
短结构

分片结构


本文深入探讨了《redis实战》中关于Watch的使用,特别是其在并发环境下的处理方式。通过while循环解决并发修改问题,但性能因不断检查而降低。文章还提及了Pipelining的运用以及开启事务的影响。同时,针对Watch的性能缺陷,提出了引入锁机制作为解决方案,如分布式锁,并推荐了相关文章进一步了解。此外,讨论了如何降低内存占用,包括短结构和分片结构等策略。

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