mysql实现高并发计数器 因为在高并发下 set aa=aa+1要进行锁表 不然会计算错误 但是锁表了 性能就降低了 所以 计数器采用另外一种方案 CREATE TABLE `article_view`( `article_id` int(11) NOT NULL, `pond` tinyint(
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2020-11-03 09:03:00
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## Redis计数器高并发
在并发编程中，计数器是一种常见的数据结构，用于记录某个变量的当前值并支持增加或减少操作。然而，在高并发场景下，常规的计数器实现可能面临一些挑战，比如争用冲突和性能瓶颈。为了解决这些问题，可以使用Redis作为高并发计数器的解决方案。
### Redis简介
Redis是一个开源、内存数据结构存储系统，常用于缓存、消息中间件和持久化等场景。它支持多种数据结构，包括
原创
2023-11-03 07:35:08
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# 使用redisTemplate实现计数器高并发
## 流程概述
为了实现redisTemplate的计数器高并发，我们可以使用Redis提供的原子操作incryby来实现计数器的自增。下面是实现计数器高并发的步骤：
1. 创建一个Redis连接池
2. 创建一个Redis连接工厂
3. 创建一个RedisTemplate实例
4. 设置RedisTemplate的连接工厂
5. 设置Re
原创
2023-12-14 08:28:36
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目录redis数据类型的不同使用场景数据使用场景String类型存储商品数量。用户信息。分布式锁。hash类型存用户信息。存储对象信息。list类型秒杀set类型某日用户签到情况。用户关注标签。猜奖。zset类型签到排行榜。Bitmaps类型某个用户一个月的签到记录统计某一天网站的签到数量。计算某段时间内，都签到的用户数量。HypefLogLog类型用户签到统计。GEO类型距离计算Stream类型
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2023-07-28 16:24:53
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前言：高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，
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2023-05-24 23:43:12
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高性能分布式计数器中的并发设计场景介绍 对实时数据流以不同纬度进行计数并将结果保存到Oracle表中.要求达到以下目标:实时性有要求，单并非是严格要求，根据数据量的大小可适当延迟严格要求数据一致性,即在数据正确的情况下计数的结果应该和总记录数是一致的服务是可扩展的，尽量避免受限于单一资源的限制尽可能的考虑容错服务设计整体架构实时数据流接入后由Spark服务按要求进行分布式计数,并将计数器的结果写
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2023-10-03 12:20:41
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# 使用Redis实现高并发计数器
在实际开发中，我们常常需要实现一个计数器，用于计数用户访问次数、商品点击量等。在高并发的场景下，传统的数据库计数方式可能会受到性能瓶颈的限制，因此我们可以考虑使用Redis来实现高并发计数器。
## Redis的incr命令
Redis是一个基于内存的高性能键值存储数据库，它提供了丰富的数据结构和命令来满足各种需求。其中，`INCR`命令是Redis中用于
原创
2024-03-23 04:21:09
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Java中经常存在以下的需求，启动多个相同或者不同的线程，主线程需要等待所有的线程执行完才继续往下执行要实现上面的需求，基本的思路： 创建一个计数器， 来记录线程的执行有两种实现方法方法1：使用锁和计数器：需要有一个对象锁，作用一：保证这个计数器的线程安全，作用二：阻塞主线程，等待所有线程执行完再来唤醒主线程继续执行方法2：使用Java线程包中的CountDownLatch：不需要加锁， 不需要w
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2023-05-25 13:32:43
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# 实现Java并发计数器
## 简介
在Java开发中，我们经常需要实现并发计数器来统计一些并发任务的执行情况。本文将介绍如何使用Java的并发工具类来实现一个简单的并发计数器，并逐步引导新手开发者完成这个任务。
## 整体流程
下面是实现一个Java并发计数器的整体流程。我们将通过一个表格来展示每个步骤的名称和相应的操作。
| 步骤 | 名称 | 操作 |
| --- | --- |
原创
2023-08-04 20:28:57
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# Java 计数器并发
在并发编程中，计数器是一种常见的同步机制，用于在多个线程之间共享和同步计数。Java提供了多种方式来实现计数器的并发操作，本文将介绍几种常见的实现方式，并提供相应的代码示例。
## 基于synchronized关键字的计数器
synchronized关键字是Java中最常用的同步机制之一，可以用来实现简单的互斥访问和线程同步。我们可以利用synchronized关键
原创
2023-09-09 09:38:43
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# 使用Redis计数器实现高并发计数
## 1. 项目背景
在高并发场景下，使用传统的计数器可能会出现计数错乱的问题。这里我们将使用Redis作为计数器来解决这个问题。
## 2. 解决方案
我们将使用Java语言以及Redis来实现高并发计数，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Redis |
| 2 | 检查计数器是否存在 |
| 3
原创
2023-12-16 10:22:36
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需求描述最近项目中有个需求，短信发送的并发请求问题：业务需求是需要限制一个号码一分钟内只能获取一次随机码，之前的实现是短信发送请求过来后，先去数据库查询发送记录，根据上一次的短信发送时间和当前时间比较，如果时间差小于一分钟，则提示短信获取频繁，如果超过一分钟，则发送短信，并记录短信发送日志。问题分析短信发送是一个很敏感的业务，上面的实现存在一个并发请求的问题，当同一时间有很多请求过来时，同时去查库
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2023-09-23 17:56:01
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如果是在非常高的并发之下，还是建议用内存数据库redis去实现计数的功能。如果不是那么高的并发，用表实现就可以。DROP TABLE access_counter;
CREATE TABLE access_counter(
cnt INT UNSIGNED NOT NULL
);
INSERT INTO access_counter VALUES(0);
UPDATE access_co
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2023-06-30 20:57:14
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记得关注哦~JAVA虚拟机管理的内存区域图 1.什么是程序计数器?程序计数器是当前线程正在执行的字节码的地址。程序计数器是线程隔离的，每一个线程在工作的时候都有一个独立的计数器。2.字节码的执行原理编译后的字节码在没有经过JIT(实时编译器)编译前，是通过字节码解释器进行解释执行。其执行原理为：字节码解释器读取内存中的字节码，按照顺序读取字节码指令，读取一个
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2023-12-20 08:52:48
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另一种比较好的办法是对每一个文章的计数器不是一行，而是多行，比如吧，一百行。每次随机更新其中一行，该文章的浏览数就是所有行的和。CREATE TABLE `article_view`( `article_id` int(11) NOT NULL, `pond` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '池子，就是用来随机用的',&nb
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精选
2015-01-05 18:09:41
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前言一提到线程安全的并发计数器，AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具。Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法，常常是高性能，高并发的代名词。本文将会阐释，在并发场景下，使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计，实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案。近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案，并将它们
原创
2021-05-07 10:44:42
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前言 一提到线程安全的并发计数器，AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具。Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法，常常是高性能，高并发的代名词。本文将会阐释，在并发场景下，使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计，实际上存在不少 Atomic
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2018-08-29 18:07:00
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# 学习 Java 并发编程计数器
在现代软件开发中，处理并发编程是非常重要的。随着多核处理器的普及，能够有效利用多线程的好处可以显著提高应用程序的性能。本文将指导你如何实现一个简单的 Java 并发编程计数器，通过逐步的流程，代码示例，以及相关的图表帮助你理解整个过程。
## 流程步骤
我们将实现以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
前言
一提到线程安全的并发计数器，AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具。Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法，常常是高性能，高并发的代名词。本文将会阐释，在并发场景下，使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计，实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案。近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案，并
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2021-06-10 21:27:28
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# Java并发：Java计数器
## 引言
在并发编程中，我们经常会遇到需要对某个变量进行计数的情况。然而，在多线程环境下，对计数变量进行操作可能会导致竞态条件（Race Condition）的出现，从而导致计数结果不准确或者程序出现异常。为了解决这个问题，Java提供了一种线程安全的计数器类，即`AtomicInteger`。
本文将介绍Java中的并发编程以及如何使用`AtomicIn
原创
2023-12-21 07:23:33
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