Redis高并发场景下如何保证缓存数据库双写一致性方案一如果系统要求的数据库与缓存的数据实时性和一致性不是很高，或者系统的并发量不是很大，我是使用先删除缓存，然后再更新数据库，然后再将最新的数据更新到缓存里面。（高并发下该方案有bug，不适合）方案二如果系统本身存在高并发。那么使用方案一一样会存在数据一致性的问题。问题产生：举例：数据库有一条数据。id=10 步骤1：线程1进行写操作。准备set
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2023-07-16 15:24:38
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本次介绍的是如何利用Redis实现高并发秒杀商品，利用Redis的事务与乐观锁实现高并发秒杀商品，但是这里面还是存在一些问题就是存在少买的问题 但是问题不大，可以利用lua脚本解决 本次例子不做介绍。 本次例子为了方便演示，仅仅用了redis没有用到关系型数据库，这个你可以自行设计，当秒杀结束后，再将数据保存到关系型数据库中。安装ab模拟并发工具 采用Xshell工具连接到服务器的控制台。输入 y
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2023-05-29 16:22:27
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需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（M
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2023-09-18 22:44:31
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问题：抢购/秒杀是如今很常见的一个应用场景，那么高并发竞争下如何解决超抢(或超卖库存不足为负数的问题)呢？常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数分析 & 方案这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题：$nu
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2023-09-03 17:54:21
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介绍Redis高并发场景，如果直接去学会比较抓不住头绪，因此本文将一步步介绍Redis的高并发的步骤演进。首先解释synchronized不适合在分布式场景，因为synchronized只适用自身的JVM，因此在分布式场景下多台机器的情况下，可能会出现同时操作一个key，从而会出现两个服务同时进行商品购买后，商品数量只减1的情况。分布式测试环境为了模拟分布式场景，模拟电商库存售卖的场景，每次调用接
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2023-07-08 23:10:35
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如何保证redis高并发、高可用redis实现高并发主要依靠主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10w的QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要redis集群，使用redis集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发。redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实
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2023-07-16 15:24:05
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1，Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。2，Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队3，从输入Multi命令开始,Exec开始执行，discard结束 4，关于高并发问题事务时如何解决的 例如秒杀20个商品，会出现的问题
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2023-06-13 23:44:49
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netty什么是netty？ Netty是JBoss提供的一个java开源框架，是基于NIO（Non-Blocking IO）的客户端/服务器编程框架，既能快速开发高并发、高可用、高可靠的服务器程序，也可以开发靠并发、高可靠的客户端程序。Netty提供了异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，作为一个异步框架，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户
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2023-09-27 07:16:37
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redis高并发原理 在本文中，我们将讨论Redis SORT命令。 Redis提供了SORT命令，我们可以使用该命令从LIST，SET或ZSET中检索或存储排序的值。 我们可以使用最简单的形式在KEY上使用命令，如下例所示： SORT numbers_list 这将对键中包含的值进行排序并返回它们。 该命令将值按数字排序。 因此，可以说我们有一个包含以下值的列表： 1, 110, 5
背景说明在程序开发过程中，通常会遇到需要独占式的访问一些资源的情形，比如商品秒杀时扣减库存。这时就需要对资源加锁。实现锁的方式有很多，比如数据库锁、文件锁等等。本文简单介绍PHP中使用redis来实现加锁和解锁。实现方式参考了redis官方文档。示例代码代码环境：单redis实例，PHP5.6及以上，且需开启redis扩展$redis = new \Redis();
$redis->
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2023-05-26 14:57:54
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一，什么情况下使用双写？在电商系统中，一部分数据是要实时显示给用户的，例如：商品的价格，商品的库存等。在交易系统中，用户委托数量，成交量等。以上这些数据变更后需要第一时间显示给用户，但并发量又相当高。这时我们就需要将数据进行双写（数据库写，redis写）。 双写常见的有以下两种策略： 一.先删除缓存再更新数据库 二.先更新数据库再删除缓存 注：数
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2023-06-13 15:17:33
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几个原理：主从复制原理、哨兵原理、集群模式工作原理 redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从。主从后要高可用，就要加哨兵，可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。高并发高可用后想容纳大数据，要redis集群 1.主从复制原理 （1）主从结构：主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。这样可以水平扩容，支撑读高并发
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2023-07-07 16:42:58
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NoSQLNot Only SQL的简称。NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的。即非关系型数据库，它们不保证关系数据的ACID特性，数据之间一般没有关联，在扩展上就非常容易实现，并且拥有较高的性能。Redisredis是nosql的典型代表，也是目前互联网公司的必用技术。redis是键值(Key-Value)存储数据库，主要会使用到哈希表。大多数时候是直接以缓存的形式被
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2023-08-15 07:26:13
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redis在项目中扮演着很重要的角色，一旦redis出现故障，就会出现缓存雪崩的问题，进而导致整个系统的崩溃；同时redis还必须应付高并发的场景，为底层的数据库抗下大部分的流量。所以redis需要实现高可用以及高并发的架构，主要的实现方式有redis主从架构和redis cluster两种redis主从架构redis的主从架构实现高并发依靠的是读写分离，因为缓存使用的场景主要是读多写少。mast
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2023-05-25 12:35:03
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针对大流量瞬间冲击，比如秒杀场景redis前面可以加一层限流 sentinel ／ Hystrix redis高并发（读多写少）下缓存数据库双写误差：1. 修改操作使用分布式锁（就是修改的时候加锁，一次只能有一个线程修改，可以多线程读），对于读多的场景更有利；推荐（以较少的性能代价换取了绝对的一致）2. 延迟删除缓存 修改一个key后，删除
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2023-08-15 20:29:28
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前言：秒杀功能不外乎就是解决下面两个问题，第一个是高并发对数据库产生的压力，第二个是竞争状态下如何解决库存的正确减少，则超卖问题。使用redis是最优方式，文件锁和数据库锁都不太好，因为redis可以方便实现分布式锁，而且redis支持的并发量远远大于文件锁和数据库锁。redis使用乐观锁（共享锁），悲观锁（排它锁）都可以，不过悲观锁有个问题就是锁等待的时间会占用大量内存，秒杀一般是少量的数据，所
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2023-09-18 22:23:31
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问题场景及解决方案（如有不足请指正）1.冷热数据分离 场景：在实际生产环境中，有些数据访问频率非常高（热数据），但大部分数据访问频率并不高（冷数据），所以我们需要进行数据的冷热区分，热数据我们通常是要从缓存中进行查找以减少与数据库的交互从而大大提升性能，从缓存中查询不到才从数据库中查找，查找完又会往缓存中放一份，我们新增或者更新需要缓存的数据，我们通常是先操作数据库进行新增或更新，然后根据id将数
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2023-09-19 00:35:25
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一、业务场景1、相关场景：超时未支付订单，5分钟/30分钟后自动关闭未收货订单，14天后自动收货会员到期前3天，短信/邮件通知续费2、场景特点：某一事件发生后，某段时间后完成一指定事件3、场景分析：对于数据量小，我们可以使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理，也可以实现这样的操作但是对于任务量较大，时效性较强的场景，在活动期间数据量可能达到百万甚至千万级别，面对如此
RedisCluster是在Redis3.0的版本正式推出的，用来解决分布式的需求，同时也可以实现高可用。01、架构RedisCluster可以看成是由多个Redis实例组成的数据集合。客户端不需要关注数据的子集到底存储在哪个节点，只需要关注这个集合整体。案例：3主3从为例，节点之间两两交互，共享数据分片、节点状态等信息02、搭建https://gper.club/articles/7e7e7f7
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2023-09-06 14:27:36
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一.Fork/Join框架分而治之是一个非常有效的处理大数据的方法，著名的Mapreduce也是采取了分而治之的思想。Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Jo
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2023-09-29 20:56:01
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