redis特点:居于内存读写，支持高并发适合用来做缓存，而且是单线程执行命令，没有线程安全问题，本文将针对redis单线程执行命令的特点介绍几个用途。1. 用来做计数器高并发的情况下统计每个音频的播放量，这样的场景redis将能大展身手， 使用它的increment即可2.使用redis setNx防止消息重复消费用消息的唯一标识来做key setNx成功代表没有消费过该条消息，失败代表重复消费，
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2023-07-07 16:13:24
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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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redis 主从架构 单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。redis replication 的核心机制redis replic
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2023-07-21 02:13:41
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# Redis hIncrBy 能防并发吗？
在现代的高并发系统中，数据的一致性和完整性是重中之重。Redis 是一个广泛使用的内存数据结构存储系统，因其高性能而备受青睐。本文将重点探讨 Redis 的哈希表操作 `hIncrBy` 的原理，以及它如何在并发条件下保护数据的正确性，并提供一些代码示例来加深理解。
## 什么是 `hIncrBy`？
Redis 中的 `hIncrBy` 是一个
需求： 随着项目的发展壮大，也会引起一些外围的大神，帮助测测并发，挑挑系统漏洞，以及宕机测试。这时候接口做防重放势在必行，选用redis做锁在合适不过，nosql数据库 单线程的redis为什么这么快 (一)纯内存操作 (二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换 (三)采用了非阻塞I/O多路复用机制 redis的过期策略以及内存淘汰机制 redis采用的是定期删除+惰性删除策略。==========
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2023-08-09 21:45:23
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# Java并发控制
在Java编程中，处理并发操作是非常重要的。多个线程同时访问共享资源可能导致数据不一致性或者其他问题。因此，在编写Java应用程序时，需要考虑如何防止并发问题的发生。
## 什么是并发控制
并发控制是指通过某种方式来确保多个线程访问共享资源时，能够保证数据的一致性和正确性。在Java中，我们可以通过各种手段来实现并发控制，例如使用同步关键字、锁、信号量等机制。
##
需求：我们先举个某系统验证的列子：(A渠道系统，业务B系统，外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统，验证传入的手机、身份证、姓名三要素是否一致。 (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统。 (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统。 这3个过程中，(2)过程，调用外部厂商是需要计费的。 当B业务系统并发量很高时，有100笔相同的三要素校验，由于是相同的三要素，A渠道只要调用一次厂商即可知道结果
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2023-08-04 10:12:40
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目录一、gevent实现并发HTTP服务器二、单进程单线程非阻塞实现并发原理在Python实现web服务器入门学习笔记（3）——多进程、多线程实现并发HTTP服务器中，我们知道可以分别通过多进程、多线程的方式实现并发服务器，那么，是否可以通过单进程单线程的程序实现类似功能呢？实际上，在Python多任务学习笔记（10）——分别通过yield关键字、greenlet以及gevent实现多任务中，我们
Spring全家桶-Spring Security之会话并发控制与集群解决 Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean，充分利用了Spring IoC（控制反转），DI（依赖注入）和AOP（面向切面编程）功能，为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全
在Redis存储的所有数据中，有一部分是被频繁访问的。有两种情况可能会导致热点问题的产生，一个是用户集中访问的数据，比如抢购的商品，明星结婚和明星出轨的微博。还有一种就是在数据进行分片的情况下，负载不均衡，超过了单个服务器的承受 能力。热点问题可能引起缓存服务的不可用，最终造成压力堆积到数据库。热点数据发现客户端比如我们可不可以在所有调用了 get、set方法的地方， 加上key的计数。但是这样的
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2023-08-15 10:20:51
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# 如何实现Java锁防并发
## 概述
在Java开发中，为了避免并发访问导致的数据错乱或者数据不一致的问题，我们通常需要使用锁机制来保证线程安全。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java锁来防止并发访问的问题。
## 流程
下面是整个实现Java锁防并发的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个锁对象 |
| 2 | 在需要保护的代码块前加锁
本文将分享几种常用的提高Java并发编程中锁的性能的技术，包括分离锁、并行数据结构、保护数据而非代码、缩小锁的作用范围，这几种技术可以使我们不使用任何工具来检测死锁。1、锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。因此，如果带着这种“常识”开始优化代码，其结果很有可能是在之后会出现讨人厌的并发问题。一个线程试图进入另一个线程正在执行的同步块或方法时
api限流的场景限流的需求出现在许多常见的场景中秒杀活动，有人使用软件恶意刷单抢货，需要限流防止机器参与活动某api被各式各样系统广泛调用，严重消耗网络、内存等资源，需要合理限流淘宝获取ip所在城市接口、微信公众号识别微信用户等开发接口，免费提供给用户时需要限流，更具有实时性和准确性的接口需要付费。api限流实战首先我们编写注解类AccessLimit，使用注解方式在方法上限流更优雅更方便！三个参
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2023-06-14 22:54:19
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Redis限流接口防刷Redis 除了做缓存，还能干很多很多事情：分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了～大家好，我是llp，许久没有写博客了，今天就针对Redis实现接口限流做个记录。废话不多说，我们先看下需求|应用场景1.需求分析/图解完成接口限流-防止某个用户频繁的请求秒杀接口比如在短时间内，频繁点击抢购，我们需要给用户访问频繁的提示, 示意图2.简单接口限流使用简单的 Redi
# MySQL 加库存防并发实现指南
在电商系统中，库存管理是至关重要的一环。尤其是在高并发场景下，如何保证库存的准确性和一致性，是每个开发者都需要面对的挑战。本文将详细介绍如何在MySQL中实现加库存操作，防止并发问题。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示整个加库存操作的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{检查库存}
B
接口防刷限流第一种 : 基础原理思路 :1. 接口防刷主要是限制同一IP地址在一定时间内的访问次数
2. 同一IP每次访问,经过zuul网关的时候进行验证,
3. 利用IP作为redis的key,去查询此IP的访问次数 , 当第一次访问时,无key ,则设置key ,并设置过期时间
4. 接下来的每次访问都会通过以上方式去验证规定时间内,如一分钟内,是否访问超过20次,超过后则不放行第二种: Sp
1、面试题如何保证Redis的高并发和高可用？redis的主从复制原理能介绍一下么？redis的哨兵原理能介绍一下么？2、面试官心里分析其实问这个问题，主要是考考你，redis单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容抗更多的并发？redis会不会挂？既然redis会挂那怎么保证redis是高可用的？其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题，如果你没考虑过，那确实你对生产系统中的问题思考太少。3
# Redis防重实现流程
## 目标
教会刚入行的小白如何使用Redis实现防重功能，确保系统中重复提交的请求被过滤掉。
## 流程
下面是实现Redis防重的基本流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 客户端提交请求 |
| 2 | 服务端接收请求 |
| 3 | 检查请求是否重复 |
| 4 | 如果是重复请求，返回重复错误 |
|
原创
2023-08-12 11:04:20
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# Redis 防重复
## 前言
在分布式系统中，重复请求是一个常见的问题。当多个客户端同时发送相同的请求时，可能会导致重复的操作，从而造成数据的不一致性或者其他问题。为了解决这个问题，我们可以使用 Redis 作为一个分布式锁，来防止重复操作的发生。
本文将介绍如何使用 Redis 防重复，并提供相应的代码示例。
## Redis 基本概念
Redis 是一个基于内存的开源键值数据库
初认识缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬
