一、开发背景在项目开发过程中中遇到了以下三个需求： 1. 多个用户同时上传数据； 2. 数据库需要支持同时读写； 3. 1分钟内存储上万条数据；根据对Mysql的测试情况，遇到以下问题： 1. 最先遇到压力的是服务器，在写入2500-3000条数据时，服务器崩溃了； 2. 当数据库写入时，耗时太长，10000条数据，大概需要505.887s，相当于8分钟，如下： a. 表结构： &n
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2023-06-27 15:44:58
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一、Redis集群介绍Redis真的是一个优秀的技术，它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例
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2024-06-30 16:15:18
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22.3.14： 跟前端实际测试后发现写寄存器的api不能短时间内多次重复调用，采用同步请求的方式仍未解决问题，用串口监视助手监视串口后，发现只有请求消息，没有回应消息。遂将程序中读写函数中的master = ModbusSerialMaster.CreateRtu(port);去掉，并将其添加到开闭端口的函数中，问题解决。 猜测原因：前端采用同步请求，在第一次请求得到回应后再进行下一次请求。
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2024-01-03 18:06:18
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Redis 主从架构单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(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。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。redis replication -> 主从架构 -> 读写分离
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2023-08-15 16:06:29
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Redis主从搭建主从架构单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。主从数据同步原理全量同步主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？有几个概念，可以作为判断依据：Replication Id：简称replid，是数
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2023-09-22 18:20:54
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# 如何实现Redis集群读取并发量
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求学习Redis集群读取并发量
经验丰富的开发者-->>小白: 确认收到请求
经验丰富的开发者-->>经验丰富的开发者: 教学
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：安装Redis集群
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-06-18 05:40:29
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高并发系统的分析和设计任何系统都不是独立于业务进行开发的，真正的系统是为了实现业务而开发的，所以开发高并发网站抢购时，都应该先分析业务需求和实际的场景，在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段。没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌。对于业务分析，首先是有效请求和无效请求，有效请求是指真实的需求，而无效请求则是虚假的抢购请求。有效请求和无效请求无效请求有很多种类，比如通过脚本连续刷新网站首页
因为是为了学习集群，所以我这里是单机的。呼唤集群 为什么呼唤？1.并发量redis 官方提供数据并发数10万/每秒如果需要更高的并发量就需要另外方案了，集群2.数据量分布式的简单理解：加机器应对：大并发量，大数据量数据分布 顺序分区：对数据集均分存储到各个节点哈希分区计算hash值然后取余数hash(key)/节点数（例如节点取模的方式）节点取余如果节点需要增加，在进行迁移的时候比较耗空间，建议采
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2023-08-27 10:36:26
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一、Redis集群介绍Redis真的是一个优秀的技术，它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例
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2023-05-25 13:23:39
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上一篇 将 redis cluster 搭建起来了redis cluster 提供了多个 master，数据可以分布式存储在多个 master 上; 每个 master 都带着 slave，自动就做读写分离; 每个 master 如果故障，那么就会自动将 slave 切换成 master，高可用 redis cluster 默认是不支持 slave 节点读或者写的，跟我们手动基于 rep
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2024-06-04 21:51:05
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在Redis操作的时候，有时为了保证数据的正确性,我们必须知道在多个客户端同时处理相同数据时,不谨慎的操作很容易导致数据出错,这里介绍一下基于Redis事务来防止数据出错的方法,以及在某些情况下,使用事务来提升性能的方法。 Redis的事务和传统关系数据库的事务并不相同。在关系数据库中,用户首先向数据库服务器发送BEGIN,然后执行各个相互一致( consistent )的写操作和读操作,最后,用
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2024-05-31 22:14:18
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# Java高并发Redis读取的实现指南
在现代的应用程序开发中，Redis作为一种高性能的键值存储系统，被广泛应用于各种场景。而在多线程环境下对Redis进行高并发的读取，是我们需要解决的一个常见问题。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现Java对线程高并发下的Redis读取。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现高并发的Redis读取：
| 步骤 | 描述
一、数据类型（1）简单动态字符串分为三个部分：length，长度free，剩余空间buf，字符数组，用来保存真正的字符串SDS与C字符串的区别：获取字符串长度，SDS是O(n)级别的。C获取字符串长度需要遍历。SDS有效杜绝了缓冲区溢出问题，C在拷贝字符串的时候默认空间够用，不自动检测空间大小。SDS降低了内存重新分配次数，体现在空间预分配和惰性释放上。SDS是二进制安全的，C字符串使用了\0（空
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2024-10-14 11:05:52
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背景在执行一个异步任务或并发任务时，往往是通过直接new Thread()方法来创建新的线程，这样做弊端较多。经常创建和销毁线程，对性能的影响很大（上下文切换）更好的解决方案是合理地利用线程池，线程池的优势很明显，如下：降低系统资源消耗，通过重用已存在的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗；提高系统响应速度，当有任务到达时，无需等待新线程的创建便能立即执行；方便线程并发数的管控，线程若是无限制的创建
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2023-10-10 11:19:46
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# MySQL并发读取
MySQL是一个功能强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中。在高并发读取的场景下，如何优化MySQL的读取性能是一个重要的问题。本文将介绍MySQL并发读取的原理，并给出相应的代码示例。
## 并发读取原理
并发读取是指多个客户端同时读取数据库中的数据。在MySQL中，读取操作主要使用SELECT语句完成。当多个客户端同时执行SELECT语句时，MySQ
原创
2024-01-19 05:40:01
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如果说数据不在ACID特性的保护下会发生不一致的现象，那么： 在ACID的保护下，是不是数据就一定不会产生不一致的现象呢？ 在关系数据库系统中，多个会话（session）可以访问同一个数据库的同一个表的同一行数据。这样，对于数据而言，就意味着在同一个时间段内，有多个会话可以对其施加操作（或
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2024-07-18 13:27:12
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一：背景1. 讲故事记得在很久之前给初学的朋友们录制 redis 视频课程，当时结合了不少源码进行解读，自以为讲的还算可以，但还是有一个非常核心的点没被分享到，那就是源码级调试，对，读源码还远远不够，还得亲自实操，为了弥补这个遗憾，这一篇就补起来哈。二：vscode 和 redis 的部署1. 平台和调试工具大家都知道 官方版redis 是不支持 windows 的，即使被微软开源技术社区移植到了
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2024-10-21 20:30:26
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设计成单线程的原由官方表示，因为redis是基于内存的操作，cpu不是redis的瓶颈，redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。而且官方提供的数据是可以达到100000+的qps（每秒内查询次数），这个数据并不比采用单进程多线程 memcached 差！所以官方采用来单进程单线程的设计。支持高并发的原由1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。2、采用单线程，保证了每
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2023-06-09 22:15:38
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Redis是一个key,value的内存数据库，1秒的并发数约为10万.常识： 1.硬盘 （1）寻址 ：毫秒 （2）带宽： M/G 2.内存 （1）寻址： 纳秒 （2）带宽：优于磁盘秒,毫秒，微秒，纳秒Redis采用NIO(多路复用）访问，是一个单线程数据库 Redis的5大基本类型String,List,hash,set ,sorted_set ，是针对value连接客户端redis-cli -
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2023-07-04 11:35:06
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用到的高并发模块：gevent一、给redis中写入8万个key。每个key的大小约12k#filename:redis1.py
import redis
import os,time,threading
import uuid
import random
# pool =redis.ConnectionPool(host='192.168.1.3',port=6379)
# r = redis
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2023-05-25 13:55:57
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