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（例如有字符串、LIST、SET等），memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内存资源,而redis可以存储1G,最
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2023-05-29 10:28:55
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# Redis并发量设置
Redis是一种高性能的键值对存储系统，被广泛应用于诸如缓存、消息队列和实时统计等场景。在实际应用中，我们经常需要设置Redis的并发量，以提高系统的吞吐量和性能。本文将介绍Redis并发量设置的方法以及相关的代码示例。
## 并发量设置方法
Redis的并发量设置主要涉及到以下几个方面：
1. 连接池大小：通过设置连接池的大小，可以控制同时与Redis建立连接的
原创
2024-01-25 14:17:15
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# 如何实现“redis 并发获取设置key”
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，分享知识是一种责任和乐趣。在这篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何实现“redis 并发获取设置key”。我会使用表格展示整个过程的步骤，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 流程步骤
下面是实现“redis 并发获取设置key”的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-03-26 08:16:16
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场景描述：系统需要登录，提交申请单；现在需要每秒提交3个申请单，持续5分钟；1. 先解释一下Jmeter几个参数： 线程组：我们直接可以理解为多少个用户—— 一般和你的并发数相等Ramp-ups 时间：规定时间的跑完所有请求 循环次数：线程组循环多少次——你设置线程组为5，循环 10 次，就会有50 个请求如图上我所设置的，Ramp-up 时间为 1，他就会 1s 内，跑完所有所有请求。
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2023-11-23 15:23:37
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redis命令解释说道Redis的分布式锁都是通过setNx命令结合getset来实现的，在讲之前我们先了解下setNx和getset的意思，在redis官网是这样解释的 注：redis的命令都是原子操作SETNX key value将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。 SETNX 是『SET if Not
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2023-08-23 16:37:11
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简介和其他大部分的 NoSQL 不同，Redis 是存在事务的，尽管它没有数据库那么强大，但是它还是很有用的，尤其是在那些需要高并发的网站当中。使用 Redis 读/写数据要比数据库快得多，如果使用 Redis 事务在某种场合下去替代数据库事务，则可以在保证数据一致性的同时，大幅度提高数据读/写的响应速度。在 Redis 中，存在多个客户端同时向 Redis 系统发送命令的可能性，因此同一个数据，
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2023-08-25 10:41:00
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项目背景：1、新增问题件工单，工单中有工单编码字段，工单编码字段的规则为 “WT”+yyyyMMdd+0000001。2、每天的工单生成量是30W，所以会存在并发问题解决思路：1、首先乐观的认为redis不会宕机，对应的缓存不会被清除（除非人为操作，人为操作会有独立的补救办法）2、将工单编码存到缓存中（redis）,其值只存“WT”+yyyyMMdd后面的数字部分； &n
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2023-09-18 22:17:07
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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
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2023-10-18 16:01:30
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单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+，一般在几万。 除非一些特殊情况，比如你的机器性能特别好，配置特别高，物理机，维护做的特别好，而且你的整体的操作不是太复杂。 Redis通过主从架构，实现读写分离，主节点负责写，并将数据同步给其他从节点，从节点负责读，从而实现高并发。 Redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳
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2023-06-14 22:07:57
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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是单进程，阻塞式，在同一时刻只能处理一个请求，后来的请求需要排队等待。 优点：因为是单进程，所以无需处理并发问题，降低 系统复杂度 缺点：不适合缓存大尺寸对象（超过100kb）
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2023-06-28 16:45:35
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1.Redis高并发的问题Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。2.出现并发设置Key的原因Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Red
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2023-07-04 22:13:03
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听到Redis 实现并发锁，大家应该都很熟悉了，不知道有多少同学踩过redis并发锁的坑。最近项目中有同学实现了并发锁，通过代码review还是发现有些同学理解的并不深入，为后续的运行埋下来了巨大的隐患，今天空闲之余再重温一下并发锁，希望多刚接触redis 锁的同学有启发。首先列举一下几种常见的写法啊1、第一种，也是在review代码时经常遇到的 Jedis jedis;
public
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2023-05-25 13:33:28
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设计成单线程的原由官方表示，因为redis是基于内存的操作，cpu不是redis的瓶颈，redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。而且官方提供的数据是可以达到100000+的qps（每秒内查询次数），这个数据并不比采用单进程多线程 memcached 差！所以官方采用来单进程单线程的设计。支持高并发的原由1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。2、采用单线程，保证了每
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2023-06-09 22:15:38
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Redis是一个key,value的内存数据库，1秒的并发数约为10万.常识： 1.硬盘 （1）寻址 ：毫秒 （2）带宽： M/G 2.内存 （1）寻址： 纳秒 （2）带宽：优于磁盘秒,毫秒，微秒，纳秒Redis采用NIO(多路复用）访问，是一个单线程数据库 Redis的5大基本类型String,List,hash,set ,sorted_set ，是针对value连接客户端redis-cli -
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2023-07-04 11:35:06
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用到的高并发模块：gevent一、给redis中写入8万个key。每个key的大小约12k#filename:redis1.py
import redis
import os,time,threading
import uuid
import random
# pool =redis.ConnectionPool(host='192.168.1.3',port=6379)
# r = redis
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2023-05-25 13:55:57
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1. redis和memcached的区别redis支持的数据结构更加丰富，memcached操作比较复杂memcached不支持原生的集群模式，redis是支持的memcached不支持数据持久化，redis有aof和rdb2. redis为什么是单线程的redis是单线程，通过IO多路复用提高单核的处理能力单线程处理起来比较简单单线程可以避免大量的线程切换，竞争带来的资源消耗。redis是纯内
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2023-06-09 22:02:53
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author:he qq:760863706 tp:3.2.3 date:2018-10-19tp框架开发的项目，需求是想控制某项业务同一时刻的访问量，用redis锁机制来实现目的，在tp公共方法中创建公共函数 concurrence/**
*redis控制并发
**/
function concurrence(){
//实例化redis
$redis = new \Redis(
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2023-05-29 09:09:26
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对Redis高并发的理解 毕业工作两年多了，一直没有接触过高并发的项目，即便是现在接触的集群项目，也几乎涉及不到高并发的处理，希望在以后的工作中能够接触并学习。 项目中用到了Redis+哨兵的集群，用来缓存会话和数据信息，因为使用场景的问题，也几乎涉及不到
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2023-05-30 16:42:06
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redis锁处理并发问题redis锁处理高并发问题十分常见，使用的时候常见有几种错误，和对应的解决办法，在此进行自己的总结和整理。set方式setnx方式setnx+getset方式set方式 作为redis小白，一开始能想到的使用redis加锁的方式就是set。 加锁：redis中set一个值，set（lock，1）; 并发处理：其他线程必须拿到这个值，
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2023-05-29 10:10:35
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