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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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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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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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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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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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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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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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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redis 的特点：• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
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2023-05-25 09:12:15
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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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初识Redis 一. 为什么在多线程并发情况下，以Redis实现的“自增ID工具”能保证ID按顺序自增长且不重复:此处的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每调用一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值为增加后的数值 , 故获取id的动作不会有重复值./**
* “自增ID工具”
* @description:
* @author: Jeff
* @
标题：redis实现高并发机制的原理对程序员来说，大家对redis这个名词并不算太陌生。如今，随着互联网电商的崛起，需求也变得越来越高了，客户需要从数据库里面快速的查询出某个商品的特性。这些需求可能不是一个人或者几个人，而是成千上万的人共同的需求，那么这个时候我们的数据库可能承受不了同时有这么大的访问量而出现宕机的情况。上述情况就是我们通常所说的高并发的情况，那么，如何去解决这种高并发的情况呢？今
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2023-05-30 15:22:51
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Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生，几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库。 但是对于绝大多数企业来说只会用到它的最基础的 KV 缓存功能，还有很多 Redis 的高级功能可能都未曾认真实践过。来自掌阅的工程师钱文品将为大家带来：《Redis 在海量数据和高并发下的优化实践》的主题分享。他将围绕 Redis 分享在平时的日常业务开发中遇到的 9 个经典案
从Redis自身特性来说Redis是基于内存的数据库，所以数据处理速度非常快。另外它的底层使用了很多效率很高的数据结构，如哈希表和跳表等。另外Redis从狭义上面来说他是单线程的，网络请求解析与数据读写都是由主线程完成。因此它内部就省去了很多多线程访问共享数据资源的繁琐设计，同时也避免了频繁的线程上下文切换因此减少了多线程的系统开销。从IO模型角度来说Redis使用的是IO多路复用模型，使得它可以
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2023-08-15 16:13:16
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一、应用场景1、多人并发场景，例如秒杀，抢购，设置总数量一百，并发一次减1，减到0为止。2、单人并发场景，例如连续点击事件，抢票脚本，事件往表插入一条记录，一个用户只能插入一条记录。二、表结构 -- Create table
create table IPLN_REDIS_TEST
(
id VARCHAR2(32),
key VARCHAR2(100),
value NUMBER,
r
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2023-09-19 19:55:29
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一、Redis AOF模式设置 修改配置文件redis.conf参数： appendonly yes # appendfsync always appendfsync everysec # appendfsync no 二、测试方法 创建多线程，其中每一个线程执行一个无限循环向Redis 发送set key-value命令，由于处理器执行一次循环操作的速度非常快，因此这样每一个线程都模
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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Redis高并发Redis的高并发和快速原因1.Redis基于内存，内存的读写速度非常快；2.Redis是单线程的，为上下文切换线程节省了大量时间；3.Redis使用多路复用技术来处理并发连接。 非阻塞IO的内部实现使用epoll，以及由epoll +本身实现的简单事件框架。 epoll中的读取，写入，关闭和连接都被转换为事件，然后使用epoll的多路复用功能从不浪费任何时间在io上。Redis高
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2023-05-30 10:37:14
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redis 高并发分布式锁实现一般在单体应用中，如果遇到高并发可以通过 synchronized 或者 Lock 进行加锁，但是现在大部分应用都是采用分布式的方式进行部署，这样像 synchronized 和 Lock 这样的锁就不适用了。这个使用我们可以使用分布式锁来实现，分布式锁的实现方式主要有：基于数据库的分布式锁基于缓存的分布式锁基于 Zookeeper 的分布式锁本次主要记录一下如果是用
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2023-08-30 11:40:04
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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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