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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# 高并发查redis慢问题的解决方法
## 一、问题描述
在开发过程中，经常会遇到需要频繁访问 Redis 数据库的场景。由于 Redis 是单线程的，当并发请求过高时，容易出现查询慢的问题。本文将介绍如何解决这个问题，并教会刚入行的开发者如何实现高并发查 Redis 慢的场景。
## 二、解决方案
### 2.1 流程图
首先，我们来看一下解决该问题的整体流程图如下所示：
```m
原创
2023-09-02 13:52:53
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一、为什么要使用缓存缓存的读写性能是介于内存与硬盘/数据库之间的，适用于查询频繁，更新较少或者不更新的数据。内存、分布式缓存、数据库三者的读性能大概是这样的。1、直接读内存数据，耗时0ms。如：ecache缓存2、读redis里面的数据，耗时5ms。如：redis、memecache缓存3、读数据库数据，耗时35ms。如：mysql等比较下来，从内存读写数据，性能最好，但是有一些缺点：占用系统内存
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2023-05-29 15:40:30
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环境：jdk1.8；spring boot2.0.2；Maven3.3摘要说明：在实际开发过程中往往会出现许多高并发场场景，秒杀，强红包，抢优惠卷等；其中：秒杀场景的特点就是单位时间涌入用户量极大，商品数少，且要保证不可超量销售；秒杀产品的本质就是减库存；秒杀场景常用的解决方案有限流、削峰、拓展等本篇以秒杀场景为依据来主要从代码开发的角度阐述从无锁——》排他锁——》共享锁——》缓存中间件的一步步升
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2024-06-20 08:49:55
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零、基础概念的理解(个人理解)1、Bean和类类是对现实中某一类具体事物的总结描述，方便后续进行编程； 它一般由一些变量、和一些功能方法组成，比如我们可以对人、狗、猫进行抽象面试，定义三个Java类，分别叫class Person、class Dog、class Cat；再具体一点，类中通过姓名、年龄、性别等变量，对这一类事物进行更加详尽的面试，具体要描述那些方面，由编程目标决定。在Java中，B
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2024-10-13 13:26:04
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一、Redis的高并发和快速原因1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；3.redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。下面重点介绍单线程设
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2023-06-09 22:11:09
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最近碰到一个数据库并发的问题, 觉得是一个很有意义的经验教训, 备忘一下.
大致过程是这样的:
在一次迭代发布之后, 用户反馈了一个问题: 虚拟商品交易成功, 但是买家没有收到卡密.而在日志中跟踪该笔交易, 正好有一个超时情况, 日志中打印出了程序执行的完整路径, 也就是说整个交易完全没有问题. 当时百思不得其解. 怀疑数据库出了问题. 又过了一天,
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：(1)代码中sql语句优化(2)数据库字段优化，索引优化(3)加缓存，redis/memcache等(4)主从，读写分离(5)分区表(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、方法1个方法2是最简单，也是提升
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2024-06-24 21:28:35
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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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一句话总结：使用官方Mysql Innodb Cluster集群方案实现Mysql冗余备份，无单点故障的高可用性。项目背景：腾讯数据中心网络的SDN控制器，项目业务对数据的要求如下：1、对数据可用性要求高，要求多节点冗余备份，Mysql单点故障后可以切换到其他节点2、对数据准确性要求高，对Mysql写数据时，需要强一致性备份，不能是异步的备份3、并发请求低 业内方案：方案优点缺点主备或一
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2023-08-08 23:00:48
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# MySQL并发高时事务慢：问题解析与优化策略
在现代应用中，数据库往往需要处理大量的并发事务。然而，当并发需求增加时，MySQL的事务性能却可能出现明显下降，这是一个普遍存在的问题。本文将探讨这一问题的成因、表现，并提供相应的优化策略。
## 问题的根源
MySQL通过锁机制来处理并发事务。锁的种类多种多样，包括行级锁、表级锁等，过多的锁竞争会导致性能下降。主要原因包括：
1. **锁
## MySQL高并发写入慢问题的解决步骤
### 1. 问题背景
在高并发写入的情况下，MySQL数据库可能会出现写入慢的问题。这种情况通常是由于各种因素导致的，包括硬件性能、数据库配置、SQL语句优化等。在解决这个问题之前，我们首先需要了解整个处理流程。
### 2. 处理流程
下表展示了解决MySQL高并发写入慢问题的处理流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2023-08-01 06:28:10
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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 实现高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。高并发高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，支撑读高并发
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2023-07-07 16:42:58
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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，但并发量又相当高。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
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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还必须应付高并发的场景，为底层的数据库抗下大部分的流量。所以redis需要实现高可用以及高并发的架构，主要的实现方式有redis主从架构和redis cluster两种redis主从架构redis的主从架构实现高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
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2023-05-25 12:35:03
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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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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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前言：秒杀功能不外乎就是解决下面两个问题，第一个是高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
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2023-09-18 22:23:31
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一、数据类型（1）简单动态字符串分为三个部分：length，长度free，剩余空间buf，字符数组，用来保存真正的字符串SDS与C字符串的区别：获取字符串长度，SDS是O(n)级别的。C获取字符串长度需要遍历。SDS有效杜绝了缓冲区溢出问题，C在拷贝字符串的时候默认空间够用，不自动检测空间大小。SDS降低了内存重新分配次数，体现在空间预分配和惰性释放上。SDS是二进制安全的，C字符串使用了\0（空
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2024-10-14 11:05:52
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Redis高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。（高并发下该方案有bug，不适合）方案二如果系统本身存在高并发。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
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2023-07-16 15:24:38
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