Redis的并发竞争问题如何解决

什么是Redis的并发竞争问题

Redis的并发竞争问题,主要是发生在并发写竞争,考虑到redis没有像db中的sql语句,update val = val + 10
where …,无法使用这种方式进行对数据的更新。

假如有某个key = “price”, value值为10,现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下,就是先把数据key为price的值读回来,加上10,再把值给设置回去。如果只有一个连接的情况下,这种方式没有问题,可以工作得很好,但如果有两个连接时,两个连接同时想对还price进行+10操作,就可能会出现问题了。

例如:两个连接同时对price进行写操作,同时加10,最终结果我们知道,应该为30才是正确。

考虑到一种情况:

T1时刻,连接1将price读出,目标设置的数据为10+10 = 20。

T2时刻,连接2也将数据读出,也是为10,目标设置为20。

T3时刻,连接1将price设置为20。

T4时刻,连接2也将price设置为20,则最终结果是一个错误值20。

解决方案

  1. 方案1
    利用redis自带的incr命令,具体用法看这里http://doc.redisfans.com/string/incr.html。

  2. 方案2
    可以使用独占锁的方式,类似操作系统的mutex机制。(网上有例子,http://blog.youkuaiyun.com/black_ox/article/details/48972085 不过实现相对复杂,成本较高)

  3. 方案3
    使用乐观锁的方式进行解决(成本较低,非阻塞,性能较高)
    如何用乐观锁方式进行解决?
    本质上是假设不会进行冲突,使用redis的命令watch进行构造条件。伪代码如下:

    watch price
    get price $price
    $price = $price + 10
    multi
    set price $price
    exec

watch这里表示监控该key值,后面的事务是有条件的执行,如果从watch的exec语句执行时,watch的key对应的value值被修改了,则事务不会执行。

  1. 方案4
    这个是针对客户端来的,在代码里要对redis操作的时候,针对同一key的资源,就先进行加锁(java里的synchronized或lock)。

  2. 方案5
    利用redis的setnx实现内置的锁。

转载自:Redis的并发竞争问题如何解决

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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