1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。 例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。 伪代码如下： if A(可以换领) B(执行换领)
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2023-08-31 10:10:35
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非常重要的一个并发集合-ConcurrentHashMap一、线程安全的Map二、jdk1.7中的实现1、数据结构2、初始化过程2、快速定位元素3、get()方法4、put()方法5、扩容操作6、size()方法7、弱一致性三、jdk1.8中的实现1、与1.7相比的重大变化2、数据结构和关键变量3、初始化4、快速定位元素5、get()方法6、put()方法7、扩容方法8、size()方法和弱一致
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2023-09-30 09:55:24
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什么是Redis的并发竞争问题Redis的并发竞争问题，主要是发生在并发写竞争，考虑到redis没有像db中的sql语句，update val = val + 10 where …，无法使用这种方式进行对数据的更新。假如有某个key = “price”， value值为10，现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下，就是先把数据key为price的值读回来，加上10，再把值给设置回去。如果只
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2023-07-21 20:35:38
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# Java 并发修改 Redis 的完美实现
## 引言
在现代应用程序开发中，缓存是提升应用程序性能的重要手段，而 Redis 作为一个高性能的键值数据库，被广泛使用。实现高效、正确的并发修改 Redis 数据是开发者需要掌握的技能之一。本文将逐步指导为刚入行的开发者如何在 Java 中实现并发修改 Redis。
## 流程概述
在我们开始编写代码之前，了解整体流程是非常重要的。以下是
## Redis并发修改与删除
### 介绍
在使用Redis作为数据存储时，我们经常会面临并发修改和删除的情况。在多个客户端同时对同一个数据进行修改或删除时，就需要考虑如何处理这种并发操作，以避免数据不一致性或者数据丢失的问题。
### Redis并发修改
在Redis中，可以使用事务来实现并发修改。通过MULTI、EXEC、WATCH等命令，可以实现事务的原子性操作，保证多个命令在一个
原创
2024-03-23 04:18:45
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在Redis操作的时候，有时为了保证数据的正确性,我们必须知道在多个客户端同时处理相同数据时,不谨慎的操作很容易导致数据出错,这里介绍一下基于Redis事务来防止数据出错的方法,以及在某些情况下,使用事务来提升性能的方法。 Redis的事务和传统关系数据库的事务并不相同。在关系数据库中,用户首先向数据库服务器发送BEGIN,然后执行各个相互一致( consistent )的写操作和读操作,最后,用
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2024-05-31 22:14:18
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# Redis并发修改数据实现流程
## 1. 简介
在开发中，经常会遇到多个并发请求同时修改同一份数据的情况，这时就需要使用并发控制机制来保证数据的一致性。Redis是一个高性能的键值存储系统，提供了一些原子性的命令来实现并发修改数据。本文将介绍如何使用Redis来实现并发修改数据的流程，并提供每一步需要做的操作和相应的代码示例。
## 2. 流程图
以下是实现Redis并发修改数据的流程图
原创
2023-11-08 10:28:47
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# Redis查看Hash修改的并发实现
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
Developer ||--o| SmallWhite : 教导
Developer : 实现并发控制
SmallWhite : 查看、修改Hash
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1
原创
2024-01-21 10:36:38
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# 高并发下修改Redis数据实现流程
## 1. 理解高并发下的问题和需求
在高并发场景下，多个请求同时对Redis进行写操作可能会导致数据不一致的问题。为了解决这个问题，我们需要引入锁机制来保证数据的一致性和完整性。
## 2. 实现步骤
下表展示了高并发下修改Redis数据的实现步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 获取锁 | 在修改Redis数据之
原创
2023-10-14 04:00:55
243阅读
# 解决Redis高并发修改数据错乱问题
## 概述
本文将介绍如何解决Redis高并发修改数据错乱问题。针对这个问题，我们需要使用事务和乐观锁来确保数据的一致性和正确性。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 请求如何解决高并发修改数据错乱问题？
原创
2023-09-20 06:26:06
188阅读
事务（Redis部分支持事务）1、是什么？可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事物中的所有命令都会被序列化，按顺序的串行执行而不会被其他命令插入，不许加塞。 （CAS check and setting）2、能干嘛？一个队列中，一次性的，顺序的，排他的执行一系列命令。3、常用命令命令 描述multi 标记一个事务的开始
exec 执行所有事务块内的命令
discard 取消事务，放弃执
## Redis高并发修改一条记录
在现代互联网应用中，高并发访问是一项非常重要的技术挑战。在这个场景下，如何保证数据的一致性、性能和可用性成为了工程师们需要思考的重要问题。本文将介绍如何使用Redis来实现高并发修改一条记录，并提供相应的代码示例。
### Redis简介
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以被用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列
原创
2024-01-06 05:44:12
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# 如何实现 "redis hincrby 并发多次调用数值修改问题"
## 问题背景
在使用 Redis 时，我们经常会遇到并发操作的问题。其中一个常见的问题是如何实现在多次调用 `hincrby` 命令时，保证每次调用都能正确地修改数值，并且不会出现竞争条件。
## 解决方案概述
为了解决这个问题，我们可以使用 Redis 的事务机制和 Lua 脚本来实现。通过将多次调用 `hincrby
原创
2023-12-29 04:59:31
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redis命令解释说道Redis的分布式锁都是通过setNx命令结合getset来实现的，在讲之前我们先了解下setNx和getset的意思，在redis官网是这样解释的 注：redis的命令都是原子操作SETNX key value将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。 SETNX 是『SET if Not
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2023-08-23 16:37:11
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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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项目背景：1、新增问题件工单，工单中有工单编码字段，工单编码字段的规则为 “WT”+yyyyMMdd+0000001。2、每天的工单生成量是30W，所以会存在并发问题解决思路：1、首先乐观的认为redis不会宕机，对应的缓存不会被清除（除非人为操作，人为操作会有独立的补救办法）2、将工单编码存到缓存中（redis）,其值只存“WT”+yyyyMMdd后面的数字部分； &n
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2023-09-18 22:17:07
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redis 的特点：• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。• Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
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2023-05-25 09:12:15
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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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什么是Redis的并发竞争问题Redis的并发竞争问题，主要是发生在并发写竞争。考虑到redis没有像db中的sql语句，update val = val + 10 where ...，无法使用这种方式进行对数据的更新。假如有某个key = "price"， value值为10，现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下，就是先把数据key为price的值读回来，加上10，再把值给
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2023-10-18 16:01:30
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redis是单进程，阻塞式，在同一时刻只能处理一个请求，后来的请求需要排队等待。 优点：因为是单进程，所以无需处理并发问题，降低 系统复杂度 缺点：不适合缓存大尺寸对象（超过100kb）
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2023-06-28 16:45:35
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