1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1）响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2）机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3）从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1）某业务线对有限的产品进行推广；2）在短时间内有大量重复数据查询请求；3）短时间从redis获取大量数据。1.3、解决方案大量请求获取同一
秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
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2024-07-04 12:16:00
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# 实现Redis削峰
## 简介
在高并发场景下，为了保护系统的稳定性，我们需要对请求进行限流和削峰处理。Redis作为一个高性能的内存数据库，可以用来实现请求的削峰处理。本文将介绍如何使用Redis实现请求的削峰策略。
## 削峰流程
下面是实现Redis削峰的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置Redis的限流规则 |
| 2 | 在请求
原创
2023-11-16 08:08:54
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专注于Java领域优质技术号，欢迎关注作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短
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2024-02-22 13:17:30
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什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-08-11 19:25:45
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Kafka概述为什么要使用Kafka削峰：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。 如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列 能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。解耦和扩展性：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。缓冲：有助于控制和优化数据流经过系统的速
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2024-03-27 09:59:45
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限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如 何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比 如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限 定某行为在规定时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为， 业务必须规定适当的惩处策略。这个限流需求中存在一个
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2023-11-02 07:09:57
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文章目录一、前言1.为什么引入MQ？2.哪些场景需要MQ？3.使用MQ需要注意哪些？二、Kafka概述与日志存储结构1.Kafka名词解释：2.Kafka特性：3.Kafka日志存储：3.1 Partition的数据文件3.2 数据文件的分段3.3 数据文件的索引3.4 偏移量索引3.6 时间戳索引三、结语 一、前言本系列是Kafka基本知识与原理解读，不涉及源码的翻译与解释，可以全面了解Kaf
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2024-08-07 10:17:54
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有一个这样的需求： 客户端不间断上报数据到后台服务器，后台服务判断TOP N里面是否包含当前上报的客户端，其中TOP N来源于上报数据值为前N的客户端。即这个top N数据是不断在变化的。 若客户端在TOP N中则可以继续上报，否则停止上报，如果之前属于TOP N，但后面又被移除的要告知客户端停止上报，新加入的要告知继续上报。 方案1：mysql服务端收集客户端上报的数据同步写到mysql的一张表
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2023-09-21 15:10:11
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秒杀业务流程用户点击商品列表页中的商品，进入商品详情页，如果秒杀成功，则跳转订单详情页。瞬间的并发非常大，系统很可能出现问题，瓶颈在数据库（加缓存，异步化来减轻数据库压力，防止直接穿透到数据库）秒杀架构设计理念限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。 削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。高峰值流量是压垮系统很
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2023-11-10 15:53:52
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一、MQ的意义 主要目的 ：解耦、异步、削峰 解耦：一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理，只需要主业务完成以后，发送一条MQ，其余模块消费MQ消息，即可实现业务，降低模块之间的耦合 异步：主业务执行结束后从属业务通过MQ，异步执行，减低业务的响应时间，提高用户体验 削峰：高并发情况下，业务异步处理，提供高峰期业务处理能力，避免系统瘫痪 二、MQ的优点
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2024-05-21 21:12:58
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目录一、Redis 集群形式1. 数据分区方案2. 高可用方式二、Redis-Cluster1. 槽2. 一致性 hash3. 部署 Cluster 一、Redis 集群形式1. 数据分区方案A、客户端分区客户端分区方案的代表为 Redis Sharding，Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前，业界普遍使用的 Redis 多实例集群方法。Java 的 Redi
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2023-08-12 02:12:23
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# Redis 削峰填谷：提升系统稳定性与响应速度
在现代的分布式系统中，如何应对高并发请求是一个重要的课题。为了提升系统在流量高峰期的稳定性和响应速度，开发者们往往会使用“削峰填谷”的策略。本文将重点介绍Redis如何帮助实现这一策略，并附上相关代码示例和图示来加深理解。
## 什么是削峰填谷？
削峰填谷是通过一些手段，将短时间内的大量请求平滑分配到一段时间内，从而减少系统在高峰时的压力。
今天讲的 redis+lua 解决分布式限流 任何架构使用。单体、集群，分布式都可以使用的分流方案实战教程。个人推荐还是使用 redis+lua 解决分布式限流，微服务架构使用结合，基于Nginx的分布式限流、基于网关层实现分布式限流和基于Redis+Lua的分布式限流，一起实现限流。1、需要引入Redis的maven坐标 <!--redis和 springboot集成的包 --&
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2023-08-11 18:59:55
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一、限流算法分类简单限流算法漏斗限流算法(令牌桶算法)分布式漏斗限流算法(分布式令牌桶算法)二、简单限流算法1. 问题引入系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？2. 解决方案这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这
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2023-11-26 11:24:53
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消息队列的作用：解耦，削峰，异步，顺序性（在一定程度上保证）。解偶快递员可以选择自己的时间，把快递放到柜子里，不需要关心小明是否在家。小明也不需要一直等待给快递员开门，两个人解耦了。异步快递员把快递放到柜子里发个信息就可以去送下一件，不需同步等待结果。削峰到了双十一，小明一天要到100个快递，由于小明一天只能消化10个快递，剩下的就放在了柜子里，等10天后才拿完。Kafka架构总览kafka如何支
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2024-03-21 10:53:10
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使用RocketMQ、RabbitMQ、Kafka的延时消息，消息在发送到消息队列服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投递给消费者。目录为什么使用消息队列？解耦异步削峰消息队列有什么优点和缺点？优点：解耦、异步、削峰缺点： （1）系统可用性降低 （2）系统复杂性提高 &
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2024-08-12 11:32:37
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首先在正式学习之前我们来看一下RabbitMq的一些应用场景以及RabbitMq与一些其他的消息中间件有啥区别，为什么RabbitMq在现在的市场上这么多人去使用削峰 ，当我们业务遭遇到一些高并发例如秒杀的时候：我们就可以选用rabbitmq进行对高并发的请求进行削峰：原理是当我们有大量的请求去访问我们的服务器时，容易造成数据库和服务器的压力过大导致冲垮服务器或者数据库，这时候就要用rabbitm
1.解释内存中的栈(stack)、堆(heap)和静态区(static area)的用法。答：通常我们定义一个基本数据类型的变量，一个对象的引用，还有就是函数调用的现场保存都使用内存中的栈空间；而通过new关键字和构造器创建的对象放在堆空间；程序中的字面量（literal）如直接书写的100、"hello"和常量都是放在静态区中。栈空间操作起来最快但是栈很小，通常大量的对象都是放在堆空间，理论上整
一、.rabbitmq三大特点：1.异步2.解耦3.削峰：假如现在有一个秒杀活动，秒杀10000件商品，这时抢购的人可能有十万或一百万人，采用rabbitmq就可以设置消息队列中最多放10000条数据，这样只有前一万名用户可以存进Rabbitmq，存进rabbitmq之后，后面的代码就可以一个一个取出数据进行处理。这就叫流量削峰。 二、核心概念1.Message 消息，消息是不具名的，
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2023-11-01 15:37:33
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