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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常用的锁有单体应用的简单锁synchronize，但是遇到分布式部署的项目时就会在大并发下出现安全问题，数据出现脏数据，此时可以考虑使用redis分布式锁，或者zookeeper锁 在实际开发中集群部署会出现的各种情况都会造成数据不安全，比如秒杀的库存等，或者服务器宕机或者重启，或者节点挂掉，这里使用redis分布式锁来实现锁机制第一步：导入redission依赖<dependency>
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2023-07-04 10:20:36
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前言高并发十分考验架构师功底，它也是分布式架构设计中必须考虑的因素之一。要知道，光靠服务器堆是没有出路的。想看看大牛是怎么面对高并发的？想知道BATJ大厂是怎么设计高可用架构的？这里有可参考的实践案例，干货满满，或许能对你有所启发。Redis常用的数据类型Redis的五种常用的数据类型分别是：String、Hash、List、Set和Sorted setRedis的使用场景1.Counting（计
Redis是一种基于内存的数据存储系统，被广泛用于解决高并发问题。以下是 Redis 如何解决高并发的一些常见方法：缓存：Redis 提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。队列：Redis 提供了多种队列数据结构，如 list 和 set，可以用来实现任务队列和消息队列等。通过使用队列，可以将请求分发到多个处理
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2023-05-25 11:08:12
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针对大流量瞬间冲击，比如秒杀场景redis前面可以加一层限流 sentinel ／ Hystrix redis高并发（读多写少）下缓存数据库双写误差：1. 修改操作使用分布式锁（就是修改的时候加锁，一次只能有一个线程修改，可以多线程读），对于读多的场景更有利；推荐（以较少的性能代价换取了绝对的一致）2. 延迟删除缓存 修改一个key后，删除
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2023-08-15 20:29:28
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秒杀场景一般需要需要解决的问题就是超卖和数据库压力。一般解决数据库商品超卖最直接的方法就是将字段设置为unsigned(无符号)，这样库存就不会为负了。还有就是可以使用事务锁住操作的行，保证库存。当然也使用锁机制(悲观锁、乐观锁)，但是这几种都是直接操作数据库的，并且用锁的话在其他场景(比如不参与抢购原价购买的用户)，在高并发场景下可能会造成阻塞，直接影响数据库的性能。还有种方案就是使用文件排他锁
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2023-07-12 14:59:34
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常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题： <?php
$num = 10; //系统库存量
$user_id = \Session::get('use
、消息队列
什么是消息队列？ 是一个消息的 链表，是一个异步处理的数据处理引擎。 用途有哪些？ 邮件发送、手机短信发送，数据表单提交、图片生成、视频转换、日志储存等。 有什么好处？ 不仅能够提高系统的负荷，还能够改善因网络阻塞导致的数据缺失。 有哪些软件？ ZeroMQ、Posix、SquirrelMQ、Redis、QDBM、Tokyo Tyrant、H
Redis是用c语言写的,数据存储在内存中,支持事务,持久化,LUA脚本,多种集群方案; Redis读写分离,保证了数据的一致性 主表写,保证数据准确性,从表读; redis-benchmark官方自带性能测试工具,正常一台redis的并发量为5.2万QPS;RT:响应时间,一般指系统所有功能平均时间或者所有功能的最大响应时间; TPS:吞吐量, 系统单位时间内处理请求的数量,当处理多个请求时，如
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2023-08-15 14:57:07
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引子 前面我们介绍了主从复制以及哨兵，它们可以提高读的并发，但是单个master容量有限，数据达到一定程度会有瓶颈，这个时候可以通过水平扩展为多master-slave成为集群。 那么接下来我们就介绍redis-cluster:它可以支撑
//模拟并发list重复问题
public function test() {
$r = new r('api');
$r_key = 'test_zp';
//增加锁key
$r_key_lock = $r_key . '_lock';
echo 'start' . time();
if (!$r->EXISTS($r_key)) {
//todo 模拟执行
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2023-06-13 16:47:26
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消息队列出现的原因随着互联网的高速发展，门户网站、视频直播、电商领域等web应用中，高并发、大数据已经成为基本的标识。淘宝双11、京东618、各种抢购、秒杀活动、以及12306的春运抢票等，他们这些网站都有一个显著的特点：在短时间内，会涌现出大量的用户（高并发请求），导致并发访问量过大，超过了系统的最大负载能力。一方面可以通过增加服务器数量配置服务器集群实现均衡负载，另外一方面异步操作也被广泛采用
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2023-08-10 11:41:03
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## Redis中的消息队列及并发处理
在分布式系统中，消息队列是一种常见的解耦工具，用于解决不同组件之间的通信和协作问题。而Redis作为一款高性能的内存数据库，也提供了消息队列的实现方案。在本文中，我们将讨论如何使用Redis的LPUSH和RPOP命令来实现消息队列，并考虑如何处理并发情况。
### Redis消息队列简介
在Redis中，List类型可以用来实现消息队列的功能。LPUS
# Redis队列实现高并发
## 简介
Redis是一个高性能的非关系型数据库，同时也是一个功能丰富的缓存系统。它提供了多种数据结构和操作命令，其中包括队列。在本文中，我将向你介绍如何使用Redis队列来实现高并发。
## 流程
下面是实现“Redis队列实现高并发”的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Redis服务器 |
| 2 | 将任务添
原创
2023-07-16 18:31:58
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秒杀活动在一般的网络商城中我们会经常接触到一些高并发的业务状况，例如我们常见的秒杀抢购等活动，在这些业务中我们经常需要处理一些关于请求信息过滤以及商品库存的问题。在请求中比较常见的状况是同一用户发出多次请求或者包含恶意的攻击，以及一些订单的复购等情况。而在库存方面则需要考虑超卖这种状况。下面我们来模拟一个简单可用的并发处理。 直接上代码代码的流程1.模拟用户请求，将用户写入redis队列
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2023-07-09 20:34:25
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背景由于PHP不支持多线程，但是作为一个完善的系统，有很多操作都是需要异步完成的。为了完成这些异步操作，我们做了一个基于Redis队列任务系统。大家知道，一个消息队列处理系统主要分为两大部分：消费者和生产者。在我们的系统中，主系统作为生产者，任务系统作为消费者。具体的工作流程如下： 1、主系统将需要需要处理的任务名称+任务参数push到队列中。 2、任务系统实时的对任务队列进行pop，pop出来一
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2023-08-26 23:10:01
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前言在最近的业务中，接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的(平均处理一条数据需要 25s 的时间)。如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的：总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间T = N * t (N = 100,000; t = 25s)总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695 小时 ≈ 29 天显然，我们
## 如何使用Redis消息队列实现高并发
在现代的互联网应用中，高并发是一个非常常见的问题。为了解决高并发带来的请求堆积和服务器响应问题，我们可以使用消息队列来缓解压力。Redis作为一种高性能的内存数据库，经常被用来作为消息队列的存储中间件，来实现高并发处理。
### 流程
下面是使用Redis消息队列实现高并发的基本流程：
| 步骤 | 操作
# 使用 Python 和 Redis 实现高并发队列
在现代应用程序的开发中，我们常常需要处理高并发的请求。在这个任务中，我们将使用 Python 和 Redis 来实现高并发队列。本文将分步骤讲解如何构建这样一个系统。
## 整体流程
以下是实现过程中的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Redis 和依赖库 |
| 2 |
在高并发的系统开发中，更新操作往往是一个比较棘手的问题。由于高并发环境下可能会出现数据不一致的情况，特别是在多个用户同时对同一记录进行更新时。为了解决这个问题，我们可以利用Redis队列来实现高并发更新操作。
### 为什么选择Redis队列？
Redis是一个高性能的内存数据库，支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希表等。其中，列表（List）数据结构可以用来实现队列。利用Redis队列，
