入門 : Redis のデータ構造と概念 — Redis Documentation (Japanese Translation)
入門 : Redis のデータ構造と概念¶ Redis は プレーン なキー・バリューストアではありません。実質的には、異なる種類の値をサポートする データ構造サーバー (data structures server) といえます。つまり、従来のキー・バリューストアでは、キーに文字列値を関連づけるのに対して、Redis では値はシンプルな文字列に限定されず、もっと複雑なデータ構造を格納することができます。以下のリストは、Redis でサポートされるすべてのデータ構造の一覧です。このチュートリアルで、それぞれについて説明していきいます: バイナリ・セーフな文字列 Lists: 文字列のコレクション。挿入された順序を保つ。基本的には linked list. Sets: ユニークで、順序づけられない文字列のコレクション。 Sorted sets: Sets に似ているが、すべての要素には スコ
Redisのsetnxを使ってマルチサーバ環境での Web API ロック機構を実現する | DevelopersIO
「これ、同時にリクエスト飛んできた場合って、どうなるの？」 「2つ登録されちゃいますね…」 はじめに Web APIは、リクエストを受け、処理を終えた後レスポンスを返します。モバイルアプリやウェブアプリとセットで開発しているとつい忘れがちになってしまいますが、同時に同じリクエストが飛んできた場合にどういう挙動をするか ということは常に考慮しておかなくてはなりません。「UI上同時にリクエストが送れないから問題なし」では Web APIの設計が不十分です。別の端末から同時に同じリクエストを送ることも可能ですので、UIとは切り離して考えるべきです。 さて、この状況、GETリクエストについては大きな問題にはならないでしょう。いくらリクエストが来てもサーバ側の状態に変化はないので、負荷対策だけしておけば大丈夫そうです。問題はPUTリクエストやPOSTリクエストといった、サーバ側のリソースに変化を及ぼ
『Redisとハサミは使いよう』
ロック機能のポイントはSETNXです。 指定したキーがなかった場合は値をセットして1を返し、 既に存在する場合は何もせず0が返ってきます。 つまり、1はロック成功、0は他からロック済みと判断することができます。 それでは実装に進みましょう。 まずロックのインタフェースを用意します。 public interface Lock { public void lock() throws TimeoutException; public void unlock(); } 最低限のロックとアンロックを用意しました。 続いて中身を実装します。 public class RedisLock implements Lock { private static final String LOCK_KEY_PREFIX = "lock:"; private static final int LOCK_EXPIR
ソシャゲ開発経験から学んだゲームに Redis を使う際の Tips
近年の KVS では割と Redis が覇権を取っていることもあり(当社比), 社内の多くのプロジェクトで Redis を使用するようになりました. ということでノウハウ的なのも溜まってきたのでまとめたいと思います. (大量のユーザーデータを扱うソシャゲにしか当てはまらない部分もあるかと思います) 単純にパフォーマンスを RDB < Redis と思い込んでとりあえずでキャッシュしない 「Redis は速い」と言われますが, インデックスをちゃんと貼った RDB のクエリも そこまで遅いわけではありません. 結局通信コストの方が遥かに大きいので内部の 取得時間差はトータルで考えると多くの場合誤差です. 特に RDB の主キーのみで取得できるようなデータを Redis にキャッシュすることに メリットはありません. キャッシュするコードを書くコストの方が高くつきます. キャッシュするのは R
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