前言今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？Redis为什么这么快？Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳跃表、哈希表等；缓存雪崩我们首先看下这个正常的缓存流程是怎样的？如下图所示：可以看到，首先
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2024-05-18 18:33:48
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NoSQLNot Only SQL的简称。NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的。即非关系型数据库，它们不保证关系数据的ACID特性，数据之间一般没有关联，在扩展上就非常容易实现，并且拥有较高的性能。Redisredis是nosql的典型代表，也是目前互联网公司的必用技术。redis是键值(Key-Value)存储数据库，主要会使用到哈希表。大多数时候是直接以缓存的形式被
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2023-08-15 07:26:13
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本系统是《分布式中间件技术实战》这本书中的项目案例，本人在自己的环境上进行了搭建实施。此系统是一个很不错的redis应用案例，在此分享给大家，希望能帮助到需要的人。另外《分布式中间件技术实战》这本书个人感觉还是很不错的，写的通俗易懂、干货十足，推荐大家阅读。一、系统介绍 抢红包业务流程大家肯
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2023-09-18 23:10:12
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问题场景及解决方案（如有不足请指正）1.冷热数据分离 场景：在实际生产环境中，有些数据访问频率非常高（热数据），但大部分数据访问频率并不高（冷数据），所以我们需要进行数据的冷热区分，热数据我们通常是要从缓存中进行查找以减少与数据库的交互从而大大提升性能，从缓存中查询不到才从数据库中查找，查找完又会往缓存中放一份，我们新增或者更新需要缓存的数据，我们通常是先操作数据库进行新增或更新，然后根据id将数
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2023-09-19 00:35:25
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一、Redis AOF模式设置 修改配置文件redis.conf参数： appendonly yes # appendfsync always appendfsync everysec # appendfsync no 二、测试方法 创建多线程，其中每一个线程执行一个无限循环向Redis 发送set key-value命令，由于处理器执行一次循环操作的速度非常快，因此这样每一个线程都模
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2024-06-07 14:37:15
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一、应用场景1、多人并发场景，例如秒杀，抢购，设置总数量一百，并发一次减1，减到0为止。2、单人并发场景，例如连续点击事件，抢票脚本，事件往表插入一条记录，一个用户只能插入一条记录。二、表结构 -- Create table
create table IPLN_REDIS_TEST
(
id VARCHAR2(32),
key VARCHAR2(100),
value NUMBER,
r
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2023-09-19 19:55:29
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本次介绍的是如何利用Redis实现高并发秒杀商品，利用Redis的事务与乐观锁实现高并发秒杀商品，但是这里面还是存在一些问题就是存在少买的问题 但是问题不大，可以利用lua脚本解决 本次例子不做介绍。 本次例子为了方便演示，仅仅用了redis没有用到关系型数据库，这个你可以自行设计，当秒杀结束后，再将数据保存到关系型数据库中。安装ab模拟并发工具 采用Xshell工具连接到服务器的控制台。输入 y
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2023-05-29 16:22:27
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面试常常遇到写一个抢购实例，或者讲讲抢购实现想法，然后总是讲不明白，因为目前工作没做抢购这一块儿。但是这个想法今天终于搞明白了，其中也参照了一些大佬的做法。 springboot整合redis资源，另一篇博客已记录，大家也肯定有其他想法，实现就好。这篇文章直接使用redis，其中注释也写的
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2023-09-21 19:12:40
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需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（M
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2023-09-18 22:44:31
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文章目录一、linux服务器配置redis1、虚拟机安装Docker2、安装redis1）下载镜像文件2）创建实例并启动3）进入redis命令行4）配置redis的持久化（重启redis，数据依然存在）5）配置开机自启二、SpringBoot项目直接使用Redis1、导入redis基本依赖2、配置redis3、直接使用redis（默认状态下高并发下危险！）1）普通使用2）实践使用，复杂集合转化3
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2023-07-13 10:27:52
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处理高并发问题的一些方式1.拆表：大表拆小表（垂直拆，水平拆；分表，分区partition，分片sharding），可以在应用层实现，也可以在数据库层面实现一部分；提高系统性能。2.分库：把表放到不同的数据库，这也是分布式数据库的基础；提高系统性能。3.分布式：不同的数据库放到不同的服务器；提高系统性能。4.集群：使用数据库复制等技术组建集群，实现读写分离、备份等；提高系统性能、可用性。5.缓存：
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2023-08-13 19:47:03
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1.Redis的信息（1）单线程容易实现。（2）效率高轻松处理每秒几十万数据（因为是占内存的所以CPU不是瓶颈）。（3）支持数据类型多（String，List，hash，set，zSet）。使用 NoSQL 从数据库中读取数据进行缓存，就可以从内存中读取数据了，而不像数据库一样读磁盘。现实是读操作远比写操作要多得多，所以缓存很多常用的数据，提高其命中率有助于整体性能的提高，并且能减缓数据库的压力，
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2023-05-30 10:59:06
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redis高并发原理 在本文中，我们将讨论Redis SORT命令。 Redis提供了SORT命令，我们可以使用该命令从LIST，SET或ZSET中检索或存储排序的值。 我们可以使用最简单的形式在KEY上使用命令，如下例所示： SORT numbers_list 这将对键中包含的值进行排序并返回它们。 该命令将值按数字排序。 因此，可以说我们有一个包含以下值的列表： 1, 110, 5
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2024-06-27 11:33:41
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1、高并发单机的redis的QPS一般在几万（官方说法可以达到10万）。所以对于十万、百万甚至千万级别的QPS，单机的redis肯定不能支撑这么大的访问量。解决此类高并发问题，可以采用redis的主从架构模式。主从架构：一主多从实现读写分离，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。但是，在主从架构中，每个redis实例都容纳了所有的完整数据，比如redis主实例如果有
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2023-08-15 15:50:04
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前言Redis 缓存作为使用最多的缓存工具被各大厂商争相使用。通常我们会使用单体的 Redis 应用作为缓存服务，然而我们日常在对于redis的使用中，经常会遇到一些问题：高可用问题，如何保证redis的持续高可用性。容量问题，单实例redis内存无法无限扩充，达到32G后就进入了64位世界，性能下降。并发性能问题，redis号称单实例10万并发，但也是有尽头的。如果只使用一个redis实例时，其
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2023-08-31 17:14:07
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作者：老钱业务背景这次分享主要是围绕 Redis，分享在平时的日常业务开发中遇到的 9 个经典案例，希望通过此次分享可以帮助大家更好的将 Redis 的高级特性应用到日常的业务开发中来。 首先介绍一下业务背景：总用户量大概是 5亿左右，月活 5kw，日活近 2kw 。服务端有 1000 多个 Redis 实例，100+ 集群，每个实例的内存控制在 20g 以下。KV 缓存第一个是最基础也是最常用的
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2023-08-15 19:52:04
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Android 常见的多线程设计一. Android 上层业务常见的多线程设计二. 一个播放器的多线程设计1. 视频播放器的原理图:2.播放器的多线程设计三. 总结 Android端的开发多线程并发编程其实并不是很复杂,因为大多数业务都比较简单,都是从服务器拉去数据,在UI上面进行渲染显示,再加上好多网络库内部都封装好了多线程的处理,我们直接使用就好了,但它的内部实现也比较简单 (线程池 +
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2023-09-01 10:25:14
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高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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1，Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。2，Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队3，从输入Multi命令开始,Exec开始执行，discard结束 4，关于高并发问题事务时如何解决的 例如秒杀20个商品，会出现的问题
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2023-06-13 23:44:49
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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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