# Redis高并发查询
## 引言
在现代互联网应用中，高并发是一个非常重要的指标。数据库作为应用的核心组件之一，对于高并发查询的支持能力至关重要。而Redis作为一款高性能的内存数据库，其在高并发查询方面有着独特的优势。
本文将介绍Redis高并发查询的原理和使用方法，并通过代码示例演示如何利用Redis实现高并发查询的应用。
## Redis简介
Redis是一个开源的、基于内存的
# 实现高并发查询 Redis 的方法指南
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据存储系统，广泛用于缓存和数据库，具有极高的性能。在开发高并发系统时，合理利用 Redis 可以显著提高应用的响应速度。本文将指导你如何实现高并发查询 Redis，流程和具体代码示例将帮助你掌握这一技术。
## 高并发查询 Redis 的流程
为了帮助你理解高并发查询的
起因在接口设计之初，没有考虑到用户访问量的问题，造成在大量并发请求的情况下，造成数据库的负载压力过于庞大（接口每2分钟上报一次，且活跃用户有20W以上），有造成数据库瓶颈的危险目标在保证原有接口正常的情况下，尽可能的减少数据库查询、更新、插入的SQL运行次数，以减轻数据库负载设计日志表原有日志表采用请求一次就插入一条数据，现改成队列的形式，达到插入条件后，则采用批量插入的形式，提高执行效率数据统计
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2023-09-26 16:41:53
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一、为什么要使用缓存缓存的读写性能是介于内存与硬盘/数据库之间的，适用于查询频繁，更新较少或者不更新的数据。内存、分布式缓存、数据库三者的读性能大概是这样的。1、直接读内存数据，耗时0ms。如：ecache缓存2、读redis里面的数据，耗时5ms。如：redis、memecache缓存3、读数据库数据，耗时35ms。如：mysql等比较下来，从内存读写数据，性能最好，但是有一些缺点：占用系统内存
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2023-05-29 15:40:30
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一、Redis的高并发和快速原因1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。下面重点介绍单线程设
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2023-06-09 22:11:09
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# Redis高并发查询为空的实现方法
## 目录
1. 概述
2. 流程图
3. 步骤及代码示例
4. 总结
## 1. 概述
本文将介绍如何在Redis中实现高并发查询为空的场景。在实际开发中，我们经常遇到需要处理高并发的情况，如查询缓存中的数据，当缓存中不存在所需数据时，需要从数据库中获取并存入缓存。本文将通过一个具体的示例来演示如何在Redis中实现高并发查询为空的场景。
## 2.
1 、在项目中缓存是如何使用的？ 2、为啥在项目里要用缓存呢？用缓存，主要用途，高性能和高并发高性能：场景举例：假如有这么一个操作，用户发起请求，操作数据库，查出结果，耗时600ms，然后这个结果，在一段时间内都不会改变，或者说改变了也不用立即向用户反馈，那么这个时候就可以用缓存了，把查出来的结果直接放到缓存里，下次再有人来请求，就直接在缓存里通过key value键值对给到
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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一、什么是高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200
缓存穿透 当用户访问的数据既不在缓存也不在数据库中时，就会导致每个用户查询都会“穿透”缓存“直抵”数据库。这种情况就称为缓存穿透。当高度发的访问请求到达时，缓存穿透不仅增加了响应时间，而且还会引发对 DBMS 的高并发查询，这种高并发查询很可能会导致DBMS 的崩溃。 缓存穿透产生的主要原因有两个：一是在数据库中没有相应的查询结果，二是查询结果为空时，不对查询结果进行缓存。所以，针对以上两点，解决
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2023-07-07 10:45:06
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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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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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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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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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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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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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