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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# 理解并发操作中的 Redis `DECR` 命令
在现代应用中，性能和效率是至关重要的，尤其是在处理高并发请求的情况下。Redis 是一个高性能的键值数据库，广泛应用于缓存、消息队列、计数器等场景。在这篇文章中，我们将深入探讨 Redis 的 `DECR` 命令及其在并发情况下的表现与应用。
## 什么是 `DECR` 命令？
Redis 提供了多种操作命令，`DECR` 是其中一个用于
原创
2024-10-21 07:09:01
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hashMap简单实现 hashMap是我们常用的一种java集合类，在jdk1.8中以数组+链表+红黑树实现。使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket（桶）位置来储存对象。以下解释引自put存值的方法，过程如
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2024-02-19 21:28:35
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# Redis多进程并发操作
在使用Redis进行高并发读写操作时，多进程并发操作是一种常见的解决方案。通过将任务分配给多个进程同时执行，可以提高系统的并发能力和性能。本文将介绍如何在Python中使用多进程进行Redis并发操作，并提供相应的代码示例。
## 1. 多进程概述
多进程是指在一个应用程序中同时运行多个独立的进程。每个进程都有自己独立的内存空间和执行环境，可以并发执行任务。在P
原创
2023-07-28 07:00:41
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# Flask解决并发操作Redis
在现代Web应用中，处理并发请求是一个非常重要且具有挑战性的任务。Flask作为一个轻量級的Web框架，很好地支持了高并发情况下的开发需求。而Redis作为一个高效的内存数据库，其性能和并发控制能力使其成为后端存储的理想选择。本文将探讨如何在Flask中解决并发操作Redis时常见的问题，并通过代码示例帮助理解。
## 并发和Redis
在Flask应用
# 如何实现redis并发操作哈希表
## 介绍
在实际开发中，我们经常会遇到需要对redis中的哈希表进行并发操作的情况。在这篇文章中，我们将详细介绍如何实现redis的并发操作哈希表，并通过示例代码来演示整个流程。
## 流程
首先，让我们通过下表展示整个操作哈希表的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 连接到redis服务器 |
| 步骤二 |
原创
2024-02-25 07:45:52
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# Java 并发场景中操作 Redis 的实践
在现代软件开发中，Redis作为一种高性能的键值存储数据库，越来越多地被应用于各种场景。尤其是在并发操作的情况下，正确地使用Redis可以帮助我们提高应用的性能和可扩展性。本文将通过示例代码，探讨如何在Java并发场景中安全地操作Redis。
## 1. Redis的基本概念
Redis（Remote Dictionary Server）是一
原创
2024-08-13 06:34:26
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Nodejs运行机制1. V8引擎解析JavaScript脚本 1. 解析后的代码，调用Node API 1. libuv库负责Node API的执行。它将不同的任务分配给不同的线程，形成一个Event Loop(事件循环)，以异步的方式将任务的执行结果返回给V8引擎 1. V8引擎再将结果返回给用户Node.js的单线程指的是主线程是“单线程”，由主要线程去按照编码顺序一步步执行程序代码，假如遇
要学会使用Redis数据库，总的先有个可用的数据库吧。这个只有大家自己想办法了，我用的是SAP云平台上的Redis实例，很多其他的云平台比如GCP，微软的Azure和亚马逊的AWS也都有Redis服务。 在nodejs应用里操作Redis很简单，使用nodejs的redis module即可，在package.json里引入Redis的依赖。 使用如下代码在nodejs应用
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2023-06-01 09:20:33
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Redis支持两种持久化方式RDB和AOF，RDB持久化能够快速的储存和回复数据，但在服务器停机时会丢失大量数据，AOF持久化能够高效的提高数据的安全性，但在储存和恢复数据方面要耗费大量的时间,最好的方式是使用RDB-AOF混合持久化。Redis默认RDB持久化，4.0以上支持混合持久化，首先设置AOF持久化，修改配置文件redis.conf中appendonly yes，然后设置混合持久化aof
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2023-05-23 16:25:38
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# Redis 原子操作实现并发控制
在现代应用中，处理并发操作是一个重要的课题，尤其是在涉及到数据的完整性和一致性时。Redis 作为一种高性能的键值存储系统，其原子操作可以有效地实现并发控制。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Redis 的原子性操作来控制并发，并通过代码示例帮助大家更好地理解这个概念。
## 什么是原子操作？
原子操作是指一系列操作要么全部完成，要么全部不完成。换句话说
原创
2024-08-14 05:43:32
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Python连接redis集群方法1. 安装redis、rediscluster模块pip install redis
pip install redis-py-cluster2. 示例代码# -*- coding: UTF-8 -*-
from rediscluster import RedisCluster
#构建所有的节点
startup_nodes = [
{"host": "1
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2023-06-13 15:21:07
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前两个版本的代码 都或多或少存在一定的问题，虽然可能微乎其微，但是程序需要严谨再严谨，
第一个版本问题： 局限于单机版，依赖于 Jvm的锁
第二个版本问题： 极端情况下，解锁逻辑的问题，线程B的锁，可能会被线程A解掉，这种情况实际上是不合理的。
1. 由于是客户端自己生成过期时间，所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。
2. 当锁过期的时候，如果多个客户端同时执行jedis.g
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2023-06-29 14:18:16
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redis简介Redis性能极高，读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s 。由于其超高的读写速度，被广泛用于缓存系统，解决超高并发的应用读写需求，新浪就有国内最大的redis缓存。bgsave功能Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。其中RDB的持久化，就是通过bgsave完成的，为什么占用内存大的redis实例，在调用bgs
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2023-06-02 14:24:46
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1、redis锁代码： /** * 获取锁 * @param String $key 锁标识 * @param Int $expire 锁过期时间 * @return Boolean */ public function lock($key, $expire=5){ $is_lock = $this->_re
原创
2022-11-20 00:54:35
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# Redis 高并发频繁对key操作
## 引言
在现代互联网应用中，高并发是一个非常重要的指标。而Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存、实时计算、消息队列等场景中。在高并发的情况下，频繁对Redis中的key进行操作可能会导致性能问题。本文将介绍Redis高并发频繁对key操作的原因、影响和解决方案，并通过代码示例来解释。
## 问题
在高并发场景下，频繁对Redis
原创
2024-01-30 07:28:06
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Redis作为K-V数据库，应用非常广泛，在各大厂的面试中，redis也是绕不开的一个话题。我们说redis快，常规的解释是redis是基于内存实现的以及它的高效的数据结构，其实redis快的原因还有一个是因为使用了合适的IO模型，下面带大家分析一下。一.redis为什么要使用单线程 &nbs
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2023-12-06 19:35:53
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一、安装django-redis和settings配置pip install django-redissettings.py中加入以下内容,your_host_ip换成你的服务器地址,yoursecret换成你的服务器密码CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
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2024-04-18 09:25:54
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一. 为什么要使用redis集群并发量要求很大 单台redis官方介绍最大QPS可以达到10万/每秒（官方介绍嘛你懂的，姑且算它5万），当我们业务场景要求过高，例如十万甚至百万并发要求，那么单台无法满足。数据量要求很大 业务场景需要大量的数据存储在redis，例如上百G的数据，单机内存是不可能无限扩展的（当然主要是成本问题）。千呼万唤始出来，单打独斗还是抵不过群殴二. 集群使用前你需要知道的1.
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2023-08-07 22:41:09
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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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