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  • 技术实践第三期|HashTag在Redis集群环境下的使用

    简介:欢迎了解友盟+技术干货第三期内容:Redis集群环境如何按照前缀批量删除缓存。希望能对开发者们在实际应用中有所帮助。

    一、背景

    数据源列表添加缓存支持,types字段可传多值,如app, mini, web等,会构建如下缓存key,

    • application_list:123456:app
    • application_list:123456:mini
    • application_list:123456:web
    • application_list:123456:app,mini
    • application_list:123456:app,web
    • application_list:123456:mini,web
    • application_list:123456:app,mini,web
    • ...

    当创建应用,更新应用或删除应用的时候,需要批量删除旧版本缓存。

    二、思路

    1.按照前缀 `application_list:123456`,查询所有相关的key

    2.遍历keys,执行删除

    /**
     * 移除缓存
     *
     * @param prefix prefix
     */
    public static void deleteByPrefix(String prefix) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Set<String> keys;
        try {
            keys = jedisCluster.keys(CacheKeyUtils.buildCacheKey(prefix, "*"));
            LOGGER.info("cache keys {} with prefix {}", keys, prefix);
            if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
                jedisCluster.del(keys.toArray(new String[keys.size()]));
            }
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("cache deleteByPrefix error, prefix = {}", prefix, e);
            throw new BusinessException(CoreErrorEnum.CACHE_DELETE_ERROR, prefix);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        LOGGER.info("cache deleteByPrefix success, prefix = {}, cost {} ms", prefix, (end - start));
    }
    

    三、问题

    按照这个写完,执行报错,"JedisCluster only supports KEYS commands with patterns containing hash-tags ( curly-brackets enclosed strings )"

    1.jpg

    Redis Cluster 采用虚拟槽分区,所有的根据哈希函数映射到 0~16383 整数槽内,计算公式:slot = CRC16(key) % 16384。每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据,如图所示:

    2.jpg

    四、方案

    使用HashTag生成缓存Key

    if (StringUtils.isNotEmpty(platform)) {
        cacheKey = CacheKeyUtils.buildCacheKey(
            CacheKeyUtils.buildHashTag(CacheConstant.APPLICATION_LIST, String.valueOf(userId)), "platform",
            platform);
    } else if (types != null && !types.isEmpty()) {
        cacheKey = CacheKeyUtils.buildCacheKey(
            CacheKeyUtils.buildHashTag(CacheConstant.APPLICATION_LIST, String.valueOf(userId)), "types",
            types.stream().sorted().collect(Collectors.joining(",")));
    } else {
        cacheKey = CacheKeyUtils.buildCacheKey(
            CacheKeyUtils.buildHashTag(CacheConstant.APPLICATION_LIST, String.valueOf(userId)));
    }
    • {application_list:123456}:app
    • {application_list:123456}:mini
    • {application_list:123456}:web
    • {application_list:123456}:app,mini
    • {application_list:123456}:app,web
    • {application_list:123456}:mini,web
    • {application_list:123456}:app,mini,web
    • ...

    缓存用户下全量的数据源

    每次从缓存或者数据库查询当前用户下的所有数据源,按照参数筛选。

    原文链接

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