目录 一、普通队列使用redis的命令来模拟普通队列使用lpush命令生产消息：使用rpop命令消费消息：使用Java代码来实现普通队列：生产者SingleProducer消费者SingleConsumer：二、Redis阻塞队列使用redis的brpop命令来模拟阻塞队列Java阻塞队列生产者实现如下：Java阻塞队列消费者实现如下：三、Redis延迟队列下面使用redis的zset来
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2023-07-28 16:25:17
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Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。Redis用户高并发的场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于应用来说，都是恶梦。 导致阻塞问题的场景分为内在原因和外在原因： 内在原因：不合理使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等 外在原因：CPU竞争、内存交换
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2024-02-26 20:02:16
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文章目录golang常用库之-操作redis go-redis/redis库、 go-redsync/redsync库（redis分布式锁）一、什么是go-redis/redis库go-redis中连接池以及相关参数代码demo官方demo二、什么是go-redsync/redsync库go-redis/redis操作redis结合redsync库的redis分布式锁代码demo官方示例demo
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2024-07-15 00:00:49
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在本篇博文中，我将探讨“golang redis分布式锁 阻塞重试”的实现及其所面临的问题。这是一个常见但复杂的主题，尤其在微服务架构中。实现分布式锁时，涉及到高并发场景下的阻塞和重试机制，这对保障系统的一致性与可用性至关重要。
问题背景
在我们的微服务架构中，多个服务需要对某些资源进行并发访问的控制。使用 Redis 实现分布式锁是个不错的选择，其高性能和原子性使其很适合此场景。然而，当多个
Golang阻塞的管道 疑惑: 对于处理不完任务的管道，剩下的任务是不是按照顺序处理的? 测试思路 生产者每 3 毫秒生产一条 消费者每秒消费一条 观察数据打印 如果数据是递增的，就是队列 不是递增的，那就是内部实现的是锁的竞争 代码 package main import ( "log" "tim ...
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2021-07-19 22:47:00
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多路select和channel数据结构channel多路select浅谈channel send操作浅谈channel recv操作 channel我们通过make创建一个缓冲区大小为5，元素类型为int的channel。ch是存在于函数栈帧上的一个指针，指向堆上的hchan数据结构。type hchan struct {
qcount uint // 数组长度
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2024-07-12 07:35:31
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分布式锁1）阻塞锁：尝试在redis中创建一个字符串结构缓存，方法传入的key，value为锁的过期时间timeout的时间戳。
若redis中没有这个key，则创建成功（即抢到锁），然后立即返回。
若已经有这个key，则先watch，然后校验value中的时间戳是否已经超过当前时间。
若已超过，则尝试使用提交事务的方式覆盖新的时间戳，事务提交成功（即抢到锁），然后立即返回；
若未超过当前时间或事
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2023-07-10 19:19:16
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文章目录基础setsockopt ：SO_LINGER 选项setsockopt ：SetWriteBuffer之SO_SNDBUF选项Go 语言中设置socket选项参数Linger、WriteBuffer参考 基础setsockopt ：SO_LINGER 选项此选项指定函数close对面向连接的协议如何操作（如TCP）。内核缺省close操作是立即返回，如果有数据残留在套接口缓冲区中则系统
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2023-07-14 18:45:29
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一、AOF（Append Only File）1、AOF是什么以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)， 只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis 重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 2、AOF默认不开启 可以在redis.conf中配置文
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2023-08-27 16:48:35
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前言：参照 《redis深度历险-核心原理与应用实践》一、线程IO模型概述：redis是一个单线程程序，它将所有的数据存储于内存中，所有运算都是内存级别的运算。正因为redis是单线程程序，对于时间复杂度为O(n)的指令需要小心使用。redis使用多路复用来处理客户端连接1. 非阻塞IO阻塞IO： 当我们调用socket读写套接字时，默认是阻塞的，例如read方法需要传递参数n，表示最多读取n个字
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2023-08-15 09:33:12
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redis的网络io和键值对读写都是在主线程中完成，如果主线程上的某个操作耗时很长的话就会导致主线程堵塞。下面这张图列出了可能会导致redis堵塞的几个点。 redis是如何处理这几种场景避免堵塞呢？初略总结大概有这几种种方案：多线程，多进程，io多路复用，渐进式处理。方案场景多线程大键删除，AOF磁盘同步，文件删除，网络io（7.0版本）多进程RDB,AOF重写IO多路复用网络IO渐进式处理哈希
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2023-06-14 22:15:07
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原文链接如何在 Golang 中使用 Redis 订阅/发布订阅，取消订阅和发布实现了发布/订阅消息范式(引自wikipedia)，发送者（发布者）不是计划发送消息给特定的接收者（订阅者）。而是发布的消息分到不同的频道，不需要知道什么样的订阅者订阅。订阅者对一个或多个频道感兴趣，只需接收感兴趣的消息，不需要知道什么样的发布者发布的。这种发布者和订阅者的解耦合可以带来更大的扩展性和更加动态的网络拓扑
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2023-06-01 14:48:01
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Redis学记笔记 —— （13）阻塞Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场景大致分为内在原因和外在原因：内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞 等。外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等。1.1 发
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2023-08-30 08:50:45
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作者：鸭血粉丝哎，最近阿粉又双叒叕犯事了。事情是这样的，前一段时间阿粉公司生产交易偶发报错，一番排查下来最终原因是因为 Redis 命令执行超时。可是令人不解的是，生产交易仅仅使用 Redis set 这个简单命令，这个命令讲道理是不可能会执行这么慢。那到底是什么导致这个问题那？为了找出这个问题，我们查看分析了一下 Redis 最近的慢日志，最终发现耗时比较多命令为 keys XX*
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2024-06-25 08:51:01
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Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的原因：内在原因：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等外在原因：CPU竞争、内存交换、网络问题等一、发现阻塞应用方加入异常监控，如日志系统，比如Java语言中的logback或log4jRe
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2023-06-15 22:08:22
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redis remote dictionary service 远程字典服务Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、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支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zset(sorted se
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2023-07-07 01:16:47
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前言Redis是一种基于键值对(Key-Value)的NoSQL数据库，Redis的Value可以由String，hash，list，set，zset，Bitmaps，HyperLogLog等多种数据结构和算法组成。Redis还提供了键过期，发布订阅，事务，Lua脚本，哨兵，Cluster等功能。Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+qps。那么本文主要介绍到
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2023-08-22 17:16:14
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1.什么是RedisRedis是一种使用C语言编写的高性能键值对key-value形式存储的非关系型数据库，Redis支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合，Redis中的键类型只能是字符串类型。
Redis的数据存储在缓存中，所以读写速度快，每秒可以处理10万次读写操作，Redis经常用来做分布式锁，除此之外Redis支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群
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2023-08-31 10:13:50
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Redis阻塞主线程的问题Hi，我是阿昌，今天学习记录的内容是Redis阻塞主线程的问题。Redis 之所以被广泛应用，很重要的一个原因就是它支持高性能访问。也正因为这样，我们必须要重视所有可能影响 Redis 性能的因素（例如命令操作、系统配置、关键机制、硬件配置等），不仅要知道具体的机制，尽可能避免性能异常的情况出现，还要提前准备好应对异常的方案。影响 Redis 性能的 5 大方面的潜在因素
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2023-07-13 14:42:58
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Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场景大致分为内在原因和外在原因：
内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等。外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等。1、发现阻塞当Redis阻塞时，线上应用服务应该最先感
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2023-06-25 22:09:06
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