• Redis(十五)Redis 的一些常用技术(Spring 环境下)


      一、Redis 事务与锁机制

      

      1.Redis的基础事务

      在Redis中开启事务的命令是 multi 命令, 而执行事务的命令是 exec 命令。multi 到 exec 命令之间的 Redis 命令将采取进入队列的形式,直至 exec 命令的出现,才会一次性发送队列里的命令去执行,而在执行这些命令的时候其他客户端就不能再插入任何命令了。

    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set key1 value1
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> get key1
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    1) OK
    2) "value1"

      如果回滚事务,可以使用 discard 命令取消事务中所有命令,使事务中的方法不会被执行了。

    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set key1 value1
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> get key1
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> discard
    OK
    127.0.0.1:6379> exec
    (error) ERR EXEC without MULTI

      2.在Spring中使用Redis事务

      SessionCallback接口可以保证所有的命令都是通过同一个 Redis 连接进行操作的。

        public static void testTransaction() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            SessionCallback callBack = (SessionCallback) (RedisOperations ops) -> {
                ops.multi();    // 开启事务
                ops.boundValueOps("key1").set("value1");
                // 注意由于命令只是进入队列,而没有被执行,所以此处采用get命令返回值为null
                String value = (String) ops.boundValueOps("key1").get();
                System.out.println("value = " + value);
                // list保存之前进入队列的所有命令的结果
                List list = ops.exec();// 执行事务
                // 事务结束后,取出value1
                value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("key1");
                return value;
            };
            // 执行Redis命令
            String value = (String) redisTemplate.execute(callBack);
            System.out.println(value);
        }
    返回结果:
    value = null
    value1

      3.Redis 事务回滚的两种情况

    • 命令格式正确,而数据类型错误时,仅回滚数据类型错误的那条命令
      127.0.0.1:6379> multi
      OK
      127.0.0.1:6379> set key1 value1
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> set key2 value2
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> incr key1
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> del key2
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> exec
      1) OK
      2) OK
      3) (error) ERR value is not an integer or out of range
      4) (integer) 1
    • 命令格式不正确时,直接回滚所有命令
      127.0.0.1:6379> multi
      OK
      127.0.0.1:6379> set key1 value1
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> incr
      (error) ERR wrong number of arguments for 'incr' command
      127.0.0.1:6379> set key2 value2
      QUEUED
      127.0.0.1:6379> exec
      (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
      127.0.0.1:6379> get key1
      (nil)
      127.0.0.1:6379> get key2
      (nil)

    4.使用 watch 命令监控事务

      在 Redis 中使用 watch 命令可以决定事务是执行还是回滚。一般而言,可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对,然后使用 multi 命令开启事务。当Redis 使用 exec 命令执行事务的时候,它首先会去对比被 watch 命令所监控的键值对,如果没有发生变化,那么它会执行事务队列中的命令,提交事务;如果发生变化,那么它不会执行任何事务中的命令,而去事务回滚。无论事务是否回滚,Redis都会去取消执行事务前的watch命令:

      Redis 参考了多线程中使用的 CAS (比较与交换,Compare and Swap)去执行的。当一条线程去执行某些业务逻辑,但是这些业务逻辑操作的数据可能被其他线程共享了,这样会引发多线程中数据不一致的情况。为了克服这个问题,在线程开始时读取这些多线程共享的数据,并将其保存到当前线程的副本中,称为旧值(old value),watch命令就是这样的一个功能。然后,开启线程业务逻辑,由multi命令提供这个功能。在执行更新即exec命令前,比较当前线程副本保存的旧值和当前线程共享的值是否一致,如果不一致,那么该数据已经被其他线程操作过,此次更新失败,事务回滚;否则就认为它没有被其他线程操作过,就执行对应的业务逻辑。在数据高并发环境的操作中,把这样的机制称为乐观锁。

      CAS 会产生 ABA 问题,而 Redis不会产生 ABA 问题。

      

      产生ABA问题的根本原因就是仅仅只记录一个旧值,解决办法例如有Hibernate中对缓存的持久对象加入字段 version 值,每操作一次持久对象,就令version++,可以解决ABA问题。

      Redis多个事务完全可以在非阻塞的多线程环境下并发执行,而且Redis的机制是不会产生ABA问题的。

      例如:成功提交事务的例子:

    127.0.0.1:6379> flushdb
    OK
    127.0.0.1:6379> set key1 value1
    OK
    127.0.0.1:6379> watch key1
    OK
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set key2 value2
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> get key2
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    1) OK
    2) "value2"
    127.0.0.1:6379> get key1
    "value1"
    127.0.0.1:6379> get key2
    "value2"

      二、流水线(PipeLined)

      当需要使用队列批量执行一系列的命令时,Pipelined可以提高系统性能。

      Redis执行读/写速度非常快,但是系统的瓶颈往往是在网络通信中的时延:

      

      为了解决这个问题,可以使用Redis的流水线,Redis的流水线是一种通信协议:

      1.使用 Java API

        public static void testJedisPipeline() {
            JedisPool pool = getPool();
            Jedis jedis = pool.getResource();
            long start = System.currentTimeMillis();
            // 开启流水线
            Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
            // 测试十万条读/写操作
            for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                int j = i + 1;
                pipeline.set("pipeline_key_" + j, "pipeline_value_" + j);
                pipeline.get("pipeline_key_" + j);
            }
            // pipeline.sync();// 只执行同步,不返回结果
            // pipeline.syncAndReturnAll(); 将返回执行过的命令放入List列表中
            List result = pipeline.syncAndReturnAll();
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.err.println("耗时: " + (end - start) + "毫秒");
        }
    返回:耗时: 499毫秒

      2.在Spring中使用流水线

        public static void testPipeline() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            SessionCallback callBack = (SessionCallback) (RedisOperations ops) -> {
                for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                    int j = i + 1;
                    ops.boundValueOps("pipeline_key_" + j).set("pipeline_value_" + j);
                    ops.boundValueOps("pipeline_key_" + j).get();
                }
                return null;
            };
            long start = System.currentTimeMillis();
            // 执行 Redis 的流水线命令
            List resultList = redisTemplate.executePipelined(callBack);
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println(end - start);
        }
    返回:511

      三、发布订阅

      当使用银行卡消费的时候,银行往往会通过微信、短信或者邮件通知用户这笔交易的信息,这便是一种发布/订阅模式。

      发布订阅模式首先需要消息源,也就是要有消息发布出来,比如银行通知。首先是银行的记账系统收到了交易的命令,交易成功后,就会把消息发送出来,订阅者就可以接收到这个消息。

      发布订阅需要两点:

    • 要有发送的消息渠道,让记账系统能够发送消息
    • 要有订阅者订阅这个渠道的消息

      1.Redis中的发布订阅

      客户端1监听一个叫做chat的频道:SUBSCRIBE chat

      客户端2在chat上发送消息:publish chat “hello”

      此时,客户端1就收到了客户端2发送到chat上面的消息:“hello”

      2.在Spring环境下使用发布订阅

      (1)Spring中,接收者需要实现MessageListener接口,并实现其中的onMessage方法

    package com.ssm.chapter19.redis.listener;
    
    import org.springframework.data.redis.connection.Message;
    import org.springframework.data.redis.connection.MessageListener;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    public class RedisMessageListener implements MessageListener {
        
        private RedisTemplate redisTemplate;
        
        public RedisTemplate getRedisTemplate() {
            return redisTemplate;
        }
    
        public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
            this.redisTemplate = redisTemplate;
        }
    
        @Override
        public void onMessage(Message message, byte[] bytes) {
            // 获取消息
            byte[] body = message.getBody();
            // 使用值反序列化其转换
            String msgBody = (String) getRedisTemplate().getValueSerializer().deserialize(body);
            System.err.println(msgBody);
            // 获取频道
            byte[] channel = message.getChannel();
            // 使用字符串序列化器转换
            String channelStr = (String) getRedisTemplate().getStringSerializer().deserialize(channel);
            System.err.println(channelStr);
            // 将频道名称的字节数组转换成字符串
            String bytesStr = new String(bytes);
            System.err.println(bytesStr);
        }
    }

      (2)在Spring 配置文件中配置这个类

        <bean id="redisMsgListener"
            class="com.ssm.chapter19.redis.listener.RedisMessageListener">
            <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate" />
        </bean>

      (3)还需要配置监听容器RedisMessageListenerContainer可以用于监听Redis的发布订阅消息,指定频道名称为chat

      当消息通过chat发送时,就会使用redisMsgListener进行处理。

        <bean id="topicContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer"
            destroy-method="destroy">
            <!--Redis连接工厂 -->
            <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />
            <!--连接池,这里只要线程池生存,才能继续监听 -->
            <property name="taskExecutor">
                <bean
                    class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler">
                    <property name="poolSize" value="2" />
                </bean>
            </property>
            <!--消息监听Map -->
            <property name="messageListeners">
                <map>
                    <!--配置监听者,key-ref和bean id定义一致 -->
                    <entry key-ref="redisMsgListener">
                        <!--监听类 -->
                        <bean class="org.springframework.data.redis.listener.ChannelTopic">
                            <constructor-arg value="chat" />
                        </bean>
                    </entry>
                </map>
            </property>
        </bean>

      (4)测试:执行下面的方法后,控制台输出结果为:

        public static void testPubSub() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            String channel = "chat";
            redisTemplate.convertAndSend(channel, "I am lazy!!");
        }

      控制台输出结果为:

    I am lazy!!
    chat
    chat

      四、超时命令

      对于Redis而言,del命令可以删除一些键值对,所以Redis比Java虚拟机更加灵活,与此同时,当内存运行空间满了之后,还可以按照回收机制自动回收一些键值对。  

      但是,当垃圾进行回收的时候,又有可能执行回收而引发系统停顿,因此选择适当的回收机制和时间将有利于系统性能的提高。

      Redis可以给对应的键值设置超时:

      

      1.在Redis中测试超时命令

    127.0.0.1:6379> set key1 value1
    OK
    127.0.0.1:6379> get key1
    "value1"
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) -1
    127.0.0.1:6379> expire key1 120
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) 112
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) 110
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) 110
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) 108
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) 65
    127.0.0.1:6379> persist key1
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> persist key1
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379> ttl key1
    (integer) -1

      2.在Spring中使用超时命令

        public static void testExpire() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            redisTemplate.execute((RedisOperations ops) -> {
                ops.boundValueOps("key1").set("value1");
                String keyValue = (String) ops.boundValueOps("key1").get();
                Long expSecond = ops.getExpire("key1");
                System.err.println(expSecond);
                boolean b = false;
                b = ops.expire("key1", 120L, TimeUnit.SECONDS);
                b = ops.persist("key1");
                Long l = 0L;
                l = ops.getExpire("key1");
                Long now = System.currentTimeMillis();
                Date date = new Date();
                date.setTime(now + 120000);
                ops.expireAt("key", date);
                return null;
            });
        }

      3.问题:如果key超时了,Redis 会回收key的存储空间吗?

      不会。Redis的key超时不会被其自动回收,它只会标识哪些键值对超时了。

      这样做的好处是,如果一个很大的键值对超时,必须一个列表或者哈希结构,存在数以百万个元素,要对其回收需要很长时间。如果采用超时回收,则可能产生系统停顿。坏处也很明显,就是超时的键值对会浪费比较多的空间。

      Redis 提供两种方式回收超时键值对:

    • 定时回收:在确定的某个时间触发一段代码,回收超时的键值对。定时回收可以完全回收那些超时的键值对,但是缺点也很明显,如果这些键值对比较多,则Redis需要运行较长的时间,从而导致停顿。一般会选择在没有业务发生的时刻触发Redis的定时回收,以便清理超时的键值对。
    • 惰性回收:当一个超时的键,被再次用get命令访问时,将触发Redis将其从内存中情况。优势是可以指定回收超时的键值对,缺点是要执行一个get操作,或者在某些时候,难以判断哪些键值对已经超时。

      五、使用Lua语言

      Redis 命令的计算能力不算很强大,而使用Lua语言则在很大程度上弥补了 Redis 这个不足。只是在 Redis中,执行 Lua 语言是原子性的,也就是Redis执行Lua的时候是不会被中断的。

      Redis支持阆中方式运行Lua,一种是直接输入;另外一种是将 Lua 语言编写成文件。

      1.执行输入Lua程序代码

    eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ...] [value1 value2 value3 ...]
    eval:执行Lua语言的命令
    Lua-script:代表Lua语言脚本
    key-num:代表参数中有多少个key,没有为0
    [key1 key2 key3 ...]:以key为参数
    [value1 value2 value3 ...]:将这些参数传递给Lua

      例如:

    127.0.0.1:6379> eval "return 'hello java'" 0
    "hello java"
    127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value
    (nil)
    127.0.0.1:6379> get lua-key
    "lua-value"

      有时可能需要多次执行同一段脚本,在Redis中脚本会通过SHA-1签名算法加密脚本,返回一个标识字符串,可以通过这个字符串执行加密后的脚本。这样的好处是,如果脚本很长,从客户端传输可能需要很长的时间,那么使用标识字符串,则只需要传递32位字符串即可,这样可以提高传输的效率,从而提高性能。

    127.0.0.1:6379> script load "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])"
    "7cfb4342127e7ab3d63ac05e0d3615fd50b45b06"
    127.0.0.1:6379> evalsha 7cfb4342127e7ab3d63ac05e0d3615fd50b45b06 1 sha-key sha-value
    (nil)
    127.0.0.1:6379> get sha-key
    "sha-value"

      2.在Spring 中使用 Lua 脚本存储简单字符串

        public static void testLuaScript() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();
            // 执行简单的脚本
            String helloJava = (String) jedis.eval("return 'hello java'");
            System.out.println(helloJava);
            // 执行带参数的脚本
            jedis.eval("redis.call('set',KEYS[1], ARGV[1])", 1, "lua-key", "lua-value");
            String luaKey = (String) jedis.get("lua-key");
            System.out.println(luaKey);
            // 缓存脚本,返回SHA1签名标识字符串
            String sha1 = jedis.scriptLoad("redis.call('set',KEYS[1], ARGV[1])");
            // 执行脚本
            jedis.evalsha(sha1, 1, new String[] { "sha-key", "sha-val" });
            // 获取执行脚本后的数据
            String shaVal = jedis.get("sha-key");
            System.out.println(shaVal);
            // �关闭连接
            jedis.close();
        }

      3.在Spring中使用Lua脚本存储对象

      Spring 提供了 RedisScript 接口和一个实现类 DefaultRedisScript ,通过这个对象就可以通过Lua脚本操作对象。

        public static void testRedisScript() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            // 定义默认脚本封装类
            DefaultRedisScript<Role> redisScript = new DefaultRedisScript<Role>();
            // 设置脚本
            redisScript.setScriptText("redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])  return redis.call('get', KEYS[1])");
            // 定义操作的key列表
            List<String> keyList = new ArrayList<String>();
            keyList.add("role1");
            // 需要序列化保存和读取的对象
            Role role = new Role();
            role.setId(1L);
            role.setRoleName("role_name_1");
            role.setNote("note_1");
            // 获得标识字符串
            String sha1 = redisScript.getSha1();
            System.out.println(sha1);
            // 设置返回结果类型为Role类型
            redisScript.setResultType(Role.class);
            // 使用JdkSerializationRedisSerializer进行序列化
            JdkSerializationRedisSerializer serializer = new JdkSerializationRedisSerializer();
            // 执行脚本
            // DefaultRedisScript接口对象,参数序列化器,结果序列化器,key列表,参数列表
            Role obj = (Role) redisTemplate.execute(redisScript, serializer, serializer, keyList, role);
            // 打印返回结果
            System.out.println(obj.getId());
        }

      返回:

    731429de653665577edb661a6741c4083e103b77
    1

      4.执行Lua文件

      新建Lua文件test.lua

    redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1])
    redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2])
    local n1 = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))
    local n2 = tonumber(redis.call('get', KEYS[2]))
    if n1 > n2 then
        return 1
    end 
    if n1 == n2 then
        return 0
    end
    if n1 < n2 then 
        return 2
    end

      在命令行输入 redis-cli --eval test.lua key1 key2 , 2 4 会返回:2

      在 Spring 中,只能通过evalsha的方式执行Lua文件,例如:

        public static void testLuaFile() {
            ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = applicationContext.getBean(RedisTemplate.class);
            // 读入文件流
            File file = new File("D:\BaiduNetdiskDownload\ssm\Chapter19\src\test.lua");
            byte[] bytes = getFileToByte(file);
            Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();
            // 发送二进制文件给Redis服务器,得到标识数组
            byte[] sha1 = jedis.scriptLoad(bytes);
            // 传递参数,执行Lua文件
            Object obj = jedis.evalsha(sha1, 2, "key1".getBytes(), "key2".getBytes(), "2".getBytes(), "4".getBytes());
            System.out.println(obj);
        }
    
        /**
         * 把文件转化为二进制数组
         * 
         * @param file
         *            
         * @return 二进制数组
         */
        public static byte[] getFileToByte(File file) {
            byte[] by = new byte[(int) file.length()];
            try {
                InputStream is = new FileInputStream(file);
                ByteArrayOutputStream bytestream = new ByteArrayOutputStream();
                byte[] bb = new byte[2048];
                int ch;
                ch = is.read(bb);
                while (ch != -1) {
                    bytestream.write(bb, 0, ch);
                    ch = is.read(bb);
                }
                by = bytestream.toByteArray();
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
            return by;
        }

      六、在Spring中使用 Redis 哨兵模式

      1.配置文件

      主服务器192.168.11.128,两个从服务器192.168.11.129、192.168.11.130。

      然后在三台机器上分别启动哨兵服务。

    <?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">
    
        <!--配置Redis连接池 -->
        <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
            <property name="maxIdle" value="50" />  <!--最大空闲数 -->
            <property name="maxTotal" value="100" />  <!--最大连接数 -->
            <property name="maxWaitMillis" value="3000" />  <!--最大等待时间3s -->
        </bean>
    
        <!--jdk序列化器,可保存对象 -->
        <bean id="jdkSerializationRedisSerializer"
            class="org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer" />
    
        <!--String序列化器 -->
        <bean id="stringRedisSerializer"
            class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer" />
    
        <!--哨兵配置 -->
        <bean id="sentinelConfig"
            class="org.springframework.data.redis.connection.RedisSentinelConfiguration">
            <!--服务名称 -->
            <property name="master">
                <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                    <property name="name" value="mymaster" />
                </bean>
            </property>
            <!--哨兵服务IP和端口 -->
            <property name="sentinels">
                <set>
                    <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                        <constructor-arg name="host" value="192.168.11.128" />
                        <constructor-arg name="port" value="26379" />
                    </bean>
                    <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                        <constructor-arg name="host" value="192.168.11.129" />
                        <constructor-arg name="port" value="26379" />
                    </bean>
                    <bean class="org.springframework.data.redis.connection.RedisNode">
                        <constructor-arg name="host" value="192.168.11.130" />
                        <constructor-arg name="port" value="26379" />
                    </bean>
                </set>
            </property>
        </bean>
    
        <!--连接池设置 -->
        <bean id="connectionFactory"
            class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
            <constructor-arg name="sentinelConfig" ref="sentinelConfig" />
            <constructor-arg name="poolConfig" ref="poolConfig" />
            <property name="password" value="abcdefg" />
        </bean>
    
        <!--配置RedisTemplate -->
        <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
            <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />
            <property name="keySerializer" ref="stringRedisSerializer" />
            <property name="defaultSerializer" ref="stringRedisSerializer" />
            <property name="valueSerializer" ref="jdkSerializationRedisSerializer" />
        </bean>
    </beans>

      2.验证哨兵模式

      关闭192.168.11.128主服务其上的Redis服务,然后3分钟后,哨兵会进行投票切换新的主机,然后执行下面的方法。

        public static void testSpringSentinel() {
            ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("com/ssm/chapter20/config/spring-cfg.xml");
            RedisTemplate redisTemplate = ctx.getBean(RedisTemplate.class);
            String retVal = (String) redisTemplate.execute((RedisOperations ops) -> {
                ops.boundValueOps("mykey").set("myvalue");
                String value = (String) ops.boundValueOps("mykey").get();
                return value;
            });
            System.out.println(retVal);
        }

      

      七、Spring 缓存机制和Redis的结合

      

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