进入电商公司以后，缓存用的实在太多了。特别是最近做的项目，整个数据都是直接从其他电商平台拉取的，全部放在Redis中。想起了去年跳槽时众多面试的一场，面试官问我如何避免缓存脏读问题：假设某个数据缓存在Redis中，当我在后台更新了数据后，如何保证客户端读取的是最新的数据呢？ 问题描述：什么是缓存脏读首先搞懂这个问题是什么意思。 由于设置了缓存失效时间（比如1小时），那么在这一小时内，如果有人更新了
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2023-08-04 19:25:26
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并发操作：对于某一数据，多用户可以并发的读取数据，但是同时只可以有一个用户进行修改操作。 读写锁(read-write lock) 一 综述 在一些程序中存在读者写者问题，也就是说，对某些资源的访问会 存在两种可能的情况，一种是访问必须是排它行的，就是独占的意思，这称作写操作；另一种情况就是访问方式可以是共享的，就是说可以有多个线程同时去访问某个资源，这种就称作读操作。这个问题模型是从对文件
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2023-08-15 15:52:28
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一 Cache Aside Pattern旁路缓存模式： 适用场景：读请求较多，应用最广泛 写操作步骤：先更新DB后删除Cache 策略 四种常用的缓存更新策略 读操作步骤：先从Cache中读，读到就返回；读不到就从DB中读数据返回；再由请求线程写入Cache. 执行操作的对象：请求线程二 Read/Write Through Pattern读写穿透模式：应用端认为后端是单一的存储，屏蔽复杂的结构
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2023-05-30 16:44:46
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linux安装redis安装rz和sz命令yum install lrzsz安装gcc 新建目录mkdir software 通过rz将redis的tar包拖到software下 解压 tar -xf 并进入yum install gcc-c++make && make install编译安装redis是一个高可用，可持久化，基于内存的强大非关系型数据库，今天做个记录利用redis
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2023-10-26 13:10:00
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# Redis多进程读写实现
## 引言
在实际的开发中，Redis多进程读写是一个常见的需求。通过使用多进程，可以实现并发地读写Redis，提高系统的性能和吞吐量。本文将介绍如何实现Redis多进程读写，包括整个流程、每一步的具体操作以及相关的代码。
## 整体流程
下面是实现Redis多进程读写的整体流程，我们将通过表格展示每一步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ---
原创
2023-11-02 12:48:44
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redis简介Redis性能极高，读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s 。由于其超高的读写速度，被广泛用于缓存系统，解决超高并发的应用读写需求，新浪就有国内最大的redis缓存。bgsave功能Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。其中RDB的持久化，就是通过bgsave完成的，为什么占用内存大的redis实例，在调用bgs
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2023-06-02 14:24:46
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一、缓存的两大特点快速父系统中存放慢速子系统的部分高频访问数据，以免快速运行的CPU被慢速的磁盘、内存读写拖累性能（CPU缓存：存放部分内存数据； 内存缓存：存放部分磁盘数据）。缓存只占据父系统存储空间的一部分（约高级的父系统所拥有的存储空间越小）。二、 旁路缓存就是指Redis作为缓存，只能被动的被调用（程序中通过redisTemplate来读写redis内存中的数据，需要显示的手写调用内存的程
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2023-08-15 21:09:54
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目录redis与memcachedredis单线程能支持高并发传统的BIO（blocking IO）NIOredis的reactor设计模式至于redis的多路复用epoll与poll与selectRedis与Zk分布式锁Redis数据类型五种常用的数据结构 redis与memcachedredis倾向提供更复杂的数据结构，memcache无法提供。 redis自带高可用集群，实现主从读写分离功
Redis的优点：(一)纯内存操作，避免大量访问数据库，减少直接读取磁盘数据，redis将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制，所以速度快；(二)单线程操作，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制原子性
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2023-09-01 23:48:30
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1、Redis 的并发竞争问题是什么？看到这个标题，有人可能会有疑问了，redis不是单线程的吗，怎么还会有并发竞争问题？其实是这样的，redis并发竞争是多个客户端并发写一个key，本来应该是先到的请求先写key，但可能由于网络环境差异，先发起的请求后到了，导致value最终被后发起的请求修改，最终数据错乱了。或者是多个客户端同时获取一个key，修改值后再写回去，只要顺序错了，数据纠错了。图1
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2023-06-25 19:40:51
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读写锁(read-write lock)一 综述 在一些程序中存在读者写者问题，也就是说，对某些资源的访问会存在两种可能的情况，一种是访问必须是排它的，就是独占的意思，这称作写操作；另一种情况就是访问方式可以是共享的，就是说可以有多个线程同时去访问某个资源，这种就称作读操作。这个问题模型是从对文件的读写操作中引申出来的。 读写锁比起mutex具有更高的适用性，具有更高的并行
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2023-06-25 12:18:26
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1.测试redis服务性能redis-benchmark Redis是单线程+多路IO复用技术1.Memcache是串行+多线程+锁的方式,Redis采用单线程操作2. Redis是基于内存操作,CPU不是Redis性能瓶颈,而是根据机器的内存和网络带宽3. 高性能的服务器并不是多线程的,因为多线程(CPU上下文切换)会耗时,但是效率会比单线程的要高4. 读写速度:CPU>内存&g
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2023-08-09 16:31:58
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当sqlalchemy/pymysql遇到多任务(多线程/多进程/协程)sqlalchemy和pymysql的使用方法不在此做过多介绍sqlalchemy ：flask-sqlalchemy和sqlalchemy（flask-sqlalchemy使用最需要注意的地方）只是flask-sqlalchemy与sqlalchemy的不同解释，具体想了解sqlalchemy还请搜索别的博客pymysql
背景redis一直以来都是以单线程模式运行，这里的单线程指网络IO和命令的执行部分。今年发布了6.0版本，加上了多线程来处理网络IO（read，write）和命令的解析。单线程模式优缺点这个想必大家都知道，简单介绍一下。优点：纯内存操作，CPU不是其性能瓶颈，开多个进程也可以更容易的使用多个CPU无需考虑多线程同步，对开发友好执行命令天然原子性使用IO多路复用来处理大量连接，省去了线程上下文切换的
为什么使用redis两个方面考虑：性能和并发性能：我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，因为Redis是基于内存级别的缓存，这样使得请求能够迅速从缓存中得到响应。相比传统请求数据库，响应速度大幅度提高。并发：在大并发（多个客户端请求同时服务）的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用
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2023-07-21 01:12:57
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# Python多进程读写实现指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中向你介绍如何使用Python实现多进程读写的功能。多进程读写可以提高程序的效率，特别是在处理大量数据时。在下面的步骤中，我将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
下面是实现Python多进程读写的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一
1、Redis为什么这么快？1、基于内存存储实现我们都知道内存读写是比在磁盘读写快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的Mysql数据库，省去磁盘I/O的消耗。2、高效的数据结构redis的数据结构是专门设计的，这些简单的数据的查找和操作的复杂度大部分都是O(1)，因此性能快。3、单线程省去了线程切换上下文带来的时间开销（Redis6.0的多线程是用来处理网络I/O这部分
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2023-08-26 11:55:25
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Redis是著名的NoSQL键值数据库服务器，为了保证效率，其数据都缓存在内存中。与Memcached相比，Redis支持的数据类型更多，包括String，List，Set，Zset和Hash。下面简单介绍一下Redis内部运行流程。Redis是单线程运行的。在这个主线程中，Redis通过循环不断接收处理外部事件，处理外部事件同时产生的网络操作，如回复客户端请求，也转化为事件进行处理。Redis的
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2023-06-01 16:20:43
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多进程的目的是并发执行程序，提高程序执行效率，但有时候我们想要在某一时间，或者满足某一条件时，只有一个进程在执行，就需要使用Lock锁机制。示例：import multiprocessing
import time
def task1(lock):
with lock: # with上下文语句使用锁，会自动释放锁
n = 5
while n >
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2023-06-25 12:18:50
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最近帮朋友做一些网络营销的工作，需要抓取一些客源信息，用以辅助营销，我感觉很多做电商的朋友，尤其是微商朋友们，应该都是比较需要各种客源信息的吧，今天，小编我就借此机会把利用python多进程的方式抓取黄页海量的客源信息的方法分享给大家，希望大家能多多本人，多讨论关于和数据挖掘分析相关的问题。 该代码已经上传至本人的github，喜欢的朋友可到我的获取。 一、特别提到的库： 多进程：p
