Redis一般用于做数据库的缓存，作用： 1. 提升性能 2. 为数据库挡住大量并发 基本使用流程： 1. 先从Redis查询数据 2. Redis存在就直接返回 3. Redis没有再查询数据库 4. 数据库有就保存到Redis中，返回数据 5. 数据库没有就返回空 Redis在高并发情况下可能出现的问题： Redis在高
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2023-08-30 09:14:53
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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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redis的双写问题一般都是出现在高并发的情况下，什么是双写问题呢？就拿库存服务来说。1、redis双写redis双写问题就是当前端有一个修改数据请求发送到库存服务时，库存服务会将redis中的缓存进行删除，如果这时由于网络问题停顿了一秒（象征一下），恰恰有一个查询请求访问库存服务，库存服务就会去拉取redis中的数据，而这是由于redis中的缓存已经进行了删除，所以redis就会去数据库拉取数据
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2023-05-25 10:57:10
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问题描述如下图所示的业务场景，用户向服务器提交购买优惠券的请求，服务器现在按顺序串行同步执行业务流程，这样业务虽然可以严谨执行，但是由于整个串行执行的时间耗费很长，特别是“减库存”和“创建订单”还是向MySQL中写的操作，这样一个线程就不得不按流程走完这个用户提交的请求才能去响应其它用户的请求。这里我们就可以想到多线程结合速度更快的Redis的思路，那把哪些业务交给Redis的线程呢？我们可以给每
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2024-06-27 06:41:29
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事情的起因是这样的,我看到了channel有阻塞的特性,我最开始内心的想法是 ??????,实际上是??????iChan := make(chan int)
<-iChan
fmt.println("输出")
//或者 iChan<-1
//fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
终端会一直阻塞,会出现光标一直闪烁的情况,
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2023-08-30 09:05:33
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Redis 简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。 Remote Dictionary Server（Redis）是一个基于 key-value 键值对的持久化数据库存储系统。redis 和 Memcached 缓存服务很像，但它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string (字符串)、list (链表)、set (集合)、zset
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2023-09-07 14:59:43
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# Redis写缓存并发科普
## 简介
在高并发系统中，为了提高系统性能和减少数据库压力，我们通常会使用缓存来减轻数据库的负担。而Redis作为一款高性能的key-value存储系统，被广泛应用于写缓存场景中。但在并发场景下，如何保证数据的一致性和并发性是我们需要考虑的问题。
本文将介绍如何使用Redis写缓存来处理并发请求，并通过代码示例来演示实现过程。
## Redis写缓存
Re
原创
2024-03-10 03:30:26
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一，什么情况下使用双写？在电商系统中，一部分数据是要实时显示给用户的，例如：商品的价格，商品的库存等。在交易系统中，用户委托数量，成交量等。以上这些数据变更后需要第一时间显示给用户，但并发量又相当高。这时我们就需要将数据进行双写（数据库写，redis写）。 双写常见的有以下两种策略： 一.先删除缓存再更新数据库 二.先更新数据库再删除缓存 注：数
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2023-06-13 15:17:33
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Redis是由C语言编写的开源、基于内存、支持多种数据结构、高性能的Key-Value数据库。Redis具有以下几个特性1.速度快首先Redis是将数据储存在内存中的，通常情况下每秒读写次数达到千万级别。其次Redis使用ANSI C编写，因为C语言接近操作系统，所以Redis的执行效率很高。最后Redis的处理网络请求部分采用的是单线程，如果想充分利用CPU资源的话，可以多开几个Redis实例来
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2024-04-01 06:52:35
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# 实现 Redis List 并发写
## 简介
在实际的开发中，我们经常使用 Redis 作为数据缓存和消息队列。Redis 中的 List 数据结构常用于实现消息队列的功能。而当多个线程或进程同时对 Redis List 进行写操作时，就需要考虑并发写的问题。
在本文中，我将向你介绍如何实现 Redis List 的并发写。我将以一个步骤清晰的流程，逐步讲解每一步需要做什么，并提供相应的
原创
2023-11-06 07:03:23
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Go并发编程——channel一、多个goroutine间通信的通道channel1.通道的概述2.声明通道类型3.创建通道4.通道发送数据5.阻塞6.通道接收数据7.通道接收数据的四种写法8.关闭通道二、缓冲通道和定向通道1.缓冲通道2.定向通道三、time包中的定向通道1.Timer结构体2.NewTimer函数3.After()函数四、select分支语句1.执行流程2.示例代码五、sync包中的Wait
原创
2021-08-13 23:11:13
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前言 在我前面一篇文章Golang受欢迎的原因中已经提到，Golang是在语言层面（runtime）就支持了并发模型。那么作为编程人员，我们在实践Golang的并发编程时，又有什么需要注意的点呢？下面我会跟大家详细的介绍一些在实际生产编程中很容易踩坑的知识点。 CSP 在介绍Golang的并发实践前
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2023-06-11 01:22:12
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前言 怎么用channel来控制并发呢？我们最直观的想法就是构造一个带缓存的channel，一个协程在执行前先往里面占一个坑，执行完后再释放这个坑位，这样一来始终只有固定数量的协程在同时执行，从而达到并发控制的效果。 实现 open-falcon里使用第三方包 github.com/toolkits ...
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2021-09-17 09:28:00
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一、Channels介绍Channels改变Django在下面和通过Django的同步核心编织异步代码，允许Django项目不仅处理HTTP，还需要处理需要长时间连接的协议 - WebSockets，MQTT，chatbots，amateur radio等等。它在保留Django同步和易用性的同时实现了这一点，允许您选择编写代码的方式 - 以Django视图，完全异步或两者混合的方式同步。除此之外
一.发布订阅模式 一般来说，考虑到性能和持久化的因素，实际中不建议使用Redis的发布订阅功能来实现MQ。Redis的一些内部机制用到了发布订阅功能，这里做一个了解。1. 流程 消息的生产者和消费者连接到同一个Redis的服务，通过channel（频道）进行关联订阅者可以订阅一个或
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2023-09-03 19:40:33
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高性能，指的是查询快redis是c语言实现，与其他语言相比，在实现语言层面性能高；redis是内存数据库，而传统的关系型数据库是磁盘文件读写，所以redis读写快；单线程，无上下文切换损耗，也不需要线程间同步，在单核cpu上，性能高，如果服务器是多核cpu，可以开启多个进程的单线程redis实例；基于以上原因，才达到了官网所说的，即使pc都支持QPS>10w/s的查询。高可用（High Av
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2024-05-29 00:02:52
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对于热点数据（经常被查询，但不经常被修改的数据），我们可以将其放入redis缓存中，以增加查询效率，但需要保证从redis中读取的数据与数据库中存储的数据最终是一致的。针对一致性的问题进行了汇总总结。【 问题介绍 】 客户端对数据库中的数据主要有两类操作，读(select)与写(DML)。缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进
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2023-05-29 09:01:30
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（一）什么是redisredis -cache 缓存：是一个软件（service层） 高能并发读取 基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，每秒处理请求几十万（常用来做数据缓存）（二）为什么用redis当十几万/几十万/秒的请求量（QPS：每秒访问次数）时，使用redis可以提高性能。性能高的原因？redis缓存中的内容存到内存（三）如何使用redis1.先在service层写如下代
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2023-10-09 08:45:41
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如何保证redis高并发、高可用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秒10w的QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要redis集群，使用redis集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发。redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实
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2023-07-16 15:24:05
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Redis高并发Redis的高并发和快速原因1.Redis基于内存，内存的读写速度非常快；2.Redis是单线程的，为上下文切换线程节省了大量时间；3.Redis使用多路复用技术来处理并发连接。 非阻塞IO的内部实现使用epoll，以及由epoll +本身实现的简单事件框架。 epoll中的读取，写入，关闭和连接都被转换为事件，然后使用epoll的多路复用功能从不浪费任何时间在io上。Redis高
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2023-05-30 10:37:14
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