1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。伪代码如下：1 if A(可以换领) 2 B(执行换领) 3 C(更新为已换领) 4 D(结束) 如果用户并发提交换领码，都能通过可以换领(A)
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2023-09-27 10:37:52
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文章目录一、Redis 锁错误使用之一二、Redis 锁错误使用之二三、正确的分布式锁 锁在我们的日常开发可谓用得比较多。通常用来解决资源并发的问题。特别是多机集群情况下，资源争抢的问题。但是，很多新手在锁的处理上常常会犯一些问题。今天我们来深入理解锁。 一、Redis 锁错误使用之一我曾经见过有的项目把查询结果存储到 Redis 当中时的伪代码如下：$redis = new \Redis('
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2023-09-25 06:37:20
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edis技术的使用：redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类型很丰富（
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2024-06-21 11:08:28
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所谓redis 的并发竞争，通俗地说就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该后修改的数据先修改到了，导致数据的版本错乱，或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。
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2023-05-25 11:24:24
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在现实中很多的业务场景里，人们常常使用 Redis 作为缓存使用。其性能高，支持数据结构丰富，还具备多种优势特性。在日常业务中，通常的请求处理过程为：业务系统有请求进来，先查缓存，查不到数据再去查 DB 层，命中后回写缓存，再返回数据。这种模式称之为“赖加载”模式。这样使用缓存策略一般也不会遇到问题，但是当业务平台越来越大，用户数量越来越大的时候。平台要开始考虑高并发场景下是否系统是否支撑的下去。
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2023-07-08 15:13:26
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什么是Redis的并发竞争问题Redis的并发竞争问题，主要是发生在并发写竞争。考虑到redis没有像db中的sql语句，update val = val + 10 where ...，无法使用这种方式进行对数据的更新。假如有某个key（mileage）， value（10），现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下，就是先把数据key为mileage的值读回来，加上10，再把值
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2023-09-08 20:16:50
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概念Redis的主从复制解决了数据的可靠性问题，但仍存在如下问题：容量不够，redis如何进行扩展？并发写操作，redis如何实现分摊？这就需要redis集群来解决。什么是集群？Redis集群实现了对Redis的水平扩容，即启动n个节点，将整个数据库分布存储在这n个节点中，每个节点存储总数的1/n。Redis通过分区来保存多份数据，当部分节点失效时，不影响数据的可用性。集群安装步骤注意：至少3个节
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2023-06-13 12:36:26
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1.分布式锁介绍在计算机系统中，锁作为一种控制并发的机制无处不在。单机环境下，操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为。 而在如今的大型复杂系统中，通常采用的是分布式架构提供服务。分布式环境下，基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为， 此时分布式锁就应运而生了。一个可靠的分布式锁应该具备以下特性：互斥性：作为锁，需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有
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2023-07-28 13:28:22
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不管你的编程语言是Python、Java、Go，还是PHP、Ruby等，你对Redis应该都比较熟悉的。Redis在国内各大公司都很热门，比如阿里、腾讯、字节跳动、百度、美团、小米等，因为Redis优异的性能和方便的操作，redis号称支持并发11万读操作、并发8万写操作。大部分程序员工作中都用到了redis，可是我工作了这么多年发现，身边的程序员，尤其是经常写业务代码的程序员，在实际工作中只会简
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2023-08-15 17:17:40
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抢红包的需求分析抢红包的场景有点像秒杀，但是要比秒杀简单点。 因为秒杀通常要和库存相关。而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到，因为发红包的人不会有损失，没抢完的钱再退回给发红包的人即可。 另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单，也是因为像小米这样是一个公司的，如果有少量没有抢到，则下次再抢，人工修复下数据是很简单的事。而像淘宝这么多商品，要是每一个都存在着修复数据的风险，那如果出故障了则很麻烦。基
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2024-06-21 19:32:47
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1、为什么要使用分布式锁如果在一个分布式系统中，我们从数据库中读取一个数据，然后修改保存，这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。由此可见分布式锁的目的其实很简单，就是为了保
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2023-06-23 20:48:03
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一 背景单个Redis支持的读写能力还是有限的,此时我们可以使用多个redis来提高redis的并发处理能力二 主从架构 1.master 负责读写，并将数据同步到slave 中。 slave 为从节点，只负责读2. 同步分为全量同步和增量同步 全量同步就是冷备份同步（RDB方式的持久化） 增量同步为指令同步3.进
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2023-10-17 15:53:52
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什么是Redis的并发竞争问题Redis的并发竞争问题，主要是发生在并发写竞争，考虑到redis没有像db中的sql语句，update val = val + 10 where …，无法使用这种方式进行对数据的更新。假如有某个key = “price”， value值为10，现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下，就是先把数据key为price的值读回来，加上10，再把值给设置回去。如果只
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2023-07-21 20:35:38
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Redis解决并发的思路Redis中的数据存储策略企业中的数据存储策略 其核心就是设计Key这里我们的Key的设计是数据对象名:数据对象id:对象属性Key ---- Sku:108:infoRedis解决并发的简单代码实现@Override
public PmsSkuInfo getSkuById1(String skuId) {
PmsSkuInfo pmsSkuInf
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2023-12-26 06:57:27
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先看一段代码分析此段代码会发现在高并发的情况下，redis里的商品可能会出现重复扣减的问题。我们一般情况下通常想到的办法是把这块代码块放在synchronized代码块中，这样可以避免并发的问题。但是注意这种办法只适用在单体应用中，而在分布式系统中，由于一个项目部署在多个服务器中，仍然会出现重复扣减的问题。而redis是所有分布式项目的都会调用的系统，所以redis分布式锁能很好的解决这种情况。加
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2023-09-18 22:17:45
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1、如何解决缓存穿透和缓存雪崩问题？问题分析：这两个问题一般在中小型传统软件企业很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。缓存穿透，即当黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都到数据库上了，从而数据库连接异常解决方案： 1、利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。 2、采用异步更新策略，无论k
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2024-09-23 11:39:31
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php解决高并发问题直接上源码：
原创
2022-05-16 10:33:39
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最近在做一个团购项目，遇到个问题，就是在抢购、秒杀、抽奖等活动时，库存数量有限，但是同时下单人数超过了库存数量，就会导致商品超售问题。那么我们怎么来解决这个问题呢，我的思路如下： sql1:查询商品库存if(库存数量 > 0){ //生成订单... sql2:库存-1}当没有并发时，上面的流程看起来是如此完美，假设同时两个人下单，而库存只有1个了
原创
2024-05-15 09:40:51
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抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。 重点在于第二个问题优化方案1：将库存字段number字段设为unsigned，当库存为0时，因为字段不能为负数，将会返回false（略）优化方案2：使用的事务，
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2023-09-24 12:49:26
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我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数）
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2022-06-13 17:04:33
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