上一篇 将 redis cluster 搭建起来了redis cluster 提供了多个 master,数据可以分布式存储在多个 master 上; 每个 master 都带着 slave,自动就做读写分离; 每个 master 如果故障,那么就会自动将 slave 切换成 master,可用 redis cluster 默认是不支持 slave 节点读或者写的,跟我们手动基于 rep
# Redis并发超时实现指南 ## 概述 在本文中,我将向你介绍如何在Redis中实现并发超时。我们将使用Redis的事务和超时机制,以确保并发操作在特定时间内完成或超时。 ## 流程图 下面是整个实现过程的流程图: ```mermaid stateDiagram [*] --> 开始 开始 --> 开启事务 开启事务 --> 执行业务逻辑 执行业务逻辑
原创 2023-09-24 16:57:35
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并发短连接的TCP服务器上,当服务器处理完请求后立刻主动正常关闭连接。这个场景下会出现大量socket处于TIME_WAIT状态。如果客户端的并发量持续很高,此时部分客户端就会显示连接不上。我来解释下这个场景。主动正常关闭TCP连接,都会出现TIMEWAIT。为什么我们要关注这个并发短连接呢?有两个方面需要注意:1. 并发可以让服务器在短时间范围内同时占用大量端口,而端口有个0~
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
转载 2023-06-13 23:44:49
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Redis采用了一种非常简单的做法,单线程来处理来自所有客户端的并发请求,Redis把任务封闭在一个线程中从而避免了线程安全问题;redis为什么是单线程?官方的解释是,CPU并不是Redis的瓶颈所在,Redis的瓶颈主要在机器的内存和网络的带宽。那么Redis能不能处理并发请求呢?当然是可以的,至于怎么实现的,我们来具体了解一下。 【注意并发不等于并行,并发性I/O流,意味着能够让一个计算单
一、缓存击穿定义: 缓存中的key一般设有过期时间,如果某个key过期了,恰在这个时候,有大量的并发请求访问这个key,则这些请求都会到达DB,导致DB瞬间压力过大,压垮DB。解决方案: 1.设置互斥锁,mutex。当缓存失效时不时立即去访问数据库,而是使用缓存工具的操作成功带返回值的操作,比如redis的setnx(set if not exit),memcache的add,利用setnx实现锁
转载 2023-09-16 00:13:15
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# Docker 并发超时问题解析与优化 随着容器化技术的普及,Docker 已成为许多企业部署应用的首选方案。然而,在面对并发场景时,Docker 容器可能会遇到超时问题,严重影响应用性能。本文将深入分析 Docker 并发超时的原因,并提供相应的优化策略。 ## Docker 容器超时原因分析 Docker 容器超时问题通常由以下几个方面引起: 1. **网络问题**:容器与宿主
原创 2024-07-26 06:48:10
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几个原理:主从复制原理、哨兵原理、集群模式工作原理 redis 实现并发主要依靠主从架构,一主多从。主从后要高可用,就要加哨兵,可以实现,任何一个实例宕机,可以进行主备切换。并发可用后想容纳大数据,要redis集群 1.主从复制原理 (1)主从结构: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。这样可以水平扩容,支撑读并发
一,什么情况下使用双写?在电商系统中,一部分数据是要实时显示给用户的,例如:商品的价格,商品的库存等。在交易系统中,用户委托数量,成交量等。以上这些数据变更后需要第一时间显示给用户,但并发量又相当。这时我们就需要将数据进行双写(数据库写,redis写)。 双写常见的有以下两种策略: 一.先删除缓存再更新数据库  二.先更新数据库再删除缓存 注:数
转载 2023-06-13 15:17:33
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redis在项目中扮演着很重要的角色,一旦redis出现故障,就会出现缓存雪崩的问题,进而导致整个系统的崩溃;同时redis还必须应付并发的场景,为底层的数据库抗下大部分的流量。所以redis需要实现可用以及并发的架构,主要的实现方式有redis主从架构和redis cluster两种redis主从架构redis的主从架构实现并发依靠的是读写分离,因为缓存使用的场景主要是读多写少。mast
转载 2023-05-25 12:35:03
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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
转载 2023-08-15 07:26:13
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前言:秒杀功能不外乎就是解决下面两个问题,第一个是并发对数据库产生的压力,第二个是竞争状态下如何解决库存的正确减少,则超卖问题。使用redis是最优方式,文件锁和数据库锁都不太好,因为redis可以方便实现分布式锁,而且redis支持的并发量远远大于文件锁和数据库锁。redis使用乐观锁(共享锁),悲观锁(排它锁)都可以,不过悲观锁有个问题就是锁等待的时间会占用大量内存,秒杀一般是少量的数据,所
转载 2023-09-18 22:23:31
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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
转载 2023-08-15 20:29:28
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Redis并发场景下如何保证缓存数据库双写一致性方案一如果系统要求的数据库与缓存的数据实时性和一致性不是很高,或者系统的并发量不是很大,我是使用先删除缓存,然后再更新数据库,然后再将最新的数据更新到缓存里面。(并发下该方案有bug,不适合)方案二如果系统本身存在并发。那么使用方案一一样会存在数据一致性的问题。问题产生:举例:数据库有一条数据。id=10 步骤1:线程1进行写操作。准备set
RedisCluster是在Redis3.0的版本正式推出的,用来解决分布式的需求,同时也可以实现可用。01、架构RedisCluster可以看成是由多个Redis实例组成的数据集合。客户端不需要关注数据的子集到底存储在哪个节点,只需要关注这个集合整体。案例:3主3从为例,节点之间两两交互,共享数据分片、节点状态等信息02、搭建https://gper.club/articles/7e7e7f7
转载 2023-09-06 14:27:36
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先看一段代码分析此段代码会发现在并发的情况下,redis里的商品可能会出现重复扣减的问题。我们一般情况下通常想到的办法是把这块代码块放在synchronized代码块中,这样可以避免并发的问题。但是注意这种办法只适用在单体应用中,而在分布式系统中,由于一个项目部署在多个服务器中,仍然会出现重复扣减的问题。而redis是所有分布式项目的都会调用的系统,所以redis分布式锁能很好的解决这种情况。加
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。
转载 2023-05-25 09:12:15
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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
初识Redis 一. 为什么在多线程并发情况下,以Redis实现的“自增ID工具”能保证ID按顺序自增长且不重复:此处的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每调用一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值为增加后的数值 , 故获取id的动作不会有重复值./** * “自增ID工具” * @description: * @author: Jeff * @
转载 2023-12-18 15:09:31
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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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