在秒杀活动中，面对用户高并发的请求，很多公司选择使用 Redis 来缓存数据以提升性能。但如何在没有 Redis 的情况下实现秒杀高并发处理呢？显然，这是一个充满挑战但又极具实际意义的问题。本文将详细阐述如何解决这一问题，从背景到解决方案，逐步深入。
## 问题背景
秒杀作为一种促销手段，通常伴随着高并发的请求涌入，导致系统面临巨大的压力。若无法有效处理并发请求，不仅会导致用户体验下降，还会对
1. 概述Redis 作为一种高性能的内存数据库，普遍用于目前主流的分布式架构系统中。为了提高系统的容错率，使用多实例的 Redis 也是必不可免的，但同样复杂度也相比单实例高出很多。那么如何保证 Redis 的高并发和高可用？Redis 主要有三种集群方式用来保证高并发和高可用：主从复制，哨兵模式和集群。2. 主从复制在分布式系统中为了解决单点问题，通常会把数据复制多个副本部署到其他机器，满足故
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2023-09-08 19:12:06
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第11章 集成Redis,实现高并发Redis是大规模互联网应用常用的内存高速缓存数据库，它的读写速度非常快，据官方 Bench-mark的数据，它读的速度能到11万次/秒，写的速度是8.1万次/秒。本章首先介绍Redis的原理、概念、数据类型；然后用完整的实例来帮助读者体验缓存增加、 删除、修改和查询功能，以及使用Redis实现文章缓存并统计点击量；最后讲解分布式Session的使用。
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2023-07-09 01:38:48
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生产级Redis 高并发分布式锁实战1：高并发分布式锁如何实现
高并发场景：秒杀商品。秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：1000个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功.示例代码@RestController
public class IndexController {
@autowired
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2023-06-14 22:39:15
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数据存在redis做队列，写脚本去轮循使用setnx（lock）--del(lock)或if(!file_exist($lock))--ulink($lock)加锁，防止出错，避免死锁
原创
2018-10-05 00:14:40
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## 不用Redis的高并发秒杀
在进行高并发秒杀活动时，常用的解决方案是使用Redis作为缓存数据库，来减轻数据库的压力。但是如果不使用Redis，我们仍然可以通过其他方式来实现高并发秒杀功能。本文将介绍如何不使用Redis的情况下，实现高并发秒杀。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(检查库存)
B --> C{库存是否
原创
2024-05-31 05:59:38
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如何保证Redis高可用和高并发? Redis主从架构，一主多从，可以满足高可用和高并发。出现实例宕机自动进行主备切换，配置读写分离缓解Master读写压力。Redis高可用方案具体怎么实施？ 使用官方推荐的哨兵(sentinel)机制就能实现，当主节点出现故障时，由Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。它有四个主要功能：
集群监控，负责监控redis mas
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2023-09-28 16:43:49
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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的高并发1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系redis，你要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列复杂的分库分表，订单系统，事务要求的，QPS到几万，比较高了要做一些电商的商品详情页，真正的超高并发，QPS上十万，甚至是百万，一秒钟百万的请求量光是redis是不够的，但是redis是整个大型的缓存架构中，支撑高并发的架构里
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2023-07-07 10:49:36
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2018-06-28 136465569...
微信 分享：Redis和MySQL的应用场景是不同的。通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库。和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache（其实并没有持久化数据）那关系型数据库现在常用的一般有MyS
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2023-06-25 11:20:28
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# 不用 Redis 处理高并发请求
在现代应用中，处理高并发请求是一个核心挑战。虽然 Redis 是一种流行的解决方案，用于缓存和数据存储，但有时我们会想要探索其他选择。本文将介绍一种无 Redis 的高并发处理解决方案，并提供相应的代码示例和流程图。
## 高并发场景说明
通常，我们会在高并发场景下使用负载均衡器、异步编程和队列等技术。以下示例将展示如何使用 Flask（一个轻量级的 P
原创
2024-09-28 03:56:59
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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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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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介绍Redis高并发场景，如果直接去学会比较抓不住头绪，因此本文将一步步介绍Redis的高并发的步骤演进。首先解释synchronized不适合在分布式场景，因为synchronized只适用自身的JVM，因此在分布式场景下多台机器的情况下，可能会出现同时操作一个key，从而会出现两个服务同时进行商品购买后，商品数量只减1的情况。分布式测试环境为了模拟分布式场景，模拟电商库存售卖的场景，每次调用接
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2023-07-08 23:10:35
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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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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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如何保证 Redis 的高并发和高可用？讨论redis的单点，高可用，集群。打开GitHub搜索redis，边可以看到，该项目的介绍是这样的：Redis is an in-memory database that persists on disk. The data model is key-value, but many different kind of values are supporte
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2024-02-17 20:34:09
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内容大纲1、图解redis replication基本原理 2、redis replication的核心机制 3、master持久化对于主从架构的安全保障的意义redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发redis replication的最最基本的原理，铺垫----------------------------
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2024-06-04 08:44:19
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如果你用 redis 缓存技术的话，肯定要考虑如何用 redis 来加多台机器，保证 redis 是高并发的，还有就是如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，即 redis 高可用。由于此节内容较多，因此，会分为两个小节进行讲解。redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万 QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每
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2023-07-12 14:56:49
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一、Redis为什么快纯内存K-V操作数据库的工作模式按存储方式分为了磁盘数据库和内存数据库。Redis将数据存储在内存中，并且绝大多数命令都不会受到磁盘 IO 速度的限制，所以速度极快。此外，Redis内部采用了 HashMap 这种数据结构，从根本上获得了优势，因为 HashMap 无论是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。采用了多路复用的I/O机制Redis是单线程的，但它底层使用了多路复用
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2023-05-25 16:05:23
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