介绍Redis高并发场景，如果直接去学会比较抓不住头绪，因此本文将一步步介绍Redis的高并发的步骤演进。首先解释synchronized不适合在分布式场景，因为synchronized只适用自身的JVM，因此在分布式场景下多台机器的情况下，可能会出现同时操作一个key，从而会出现两个服务同时进行商品购买后，商品数量只减1的情况。分布式测试环境为了模拟分布式场景，模拟电商库存售卖的场景，每次调用接
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2023-07-08 23:10:35
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标题：redis实现高并发机制的原理对程序员来说，大家对redis这个名词并不算太陌生。如今，随着互联网电商的崛起，需求也变得越来越高了，客户需要从数据库里面快速的查询出某个商品的特性。这些需求可能不是一个人或者几个人，而是成千上万的人共同的需求，那么这个时候我们的数据库可能承受不了同时有这么大的访问量而出现宕机的情况。上述情况就是我们通常所说的高并发的情况，那么，如何去解决这种高并发的情况呢？今
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2023-05-30 15:22:51
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redis 高并发分布式锁实现一般在单体应用中，如果遇到高并发可以通过 synchronized 或者 Lock 进行加锁，但是现在大部分应用都是采用分布式的方式进行部署，这样像 synchronized 和 Lock 这样的锁就不适用了。这个使用我们可以使用分布式锁来实现，分布式锁的实现方式主要有：基于数据库的分布式锁基于缓存的分布式锁基于 Zookeeper 的分布式锁本次主要记录一下如果是用
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2023-08-30 11:40:04
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站点高并发写问题的一个解决实践我负责一个基于Yii的lamp站点维护和优化，其中有一个表的并发写很高，导致用户体验差，甚至写失败造成数据丢失，分析后发现这个表其实并发读要求很低，所以计划将写记录到log中，定期将log写入mysql。log4php在yii中使用log4php是Apache的一个log框架，下载下来的库，放在与yii中protected一个目录下。修改配置log4php/confi
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2023-07-09 19:12:01
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内容大纲1、图解redis replication基本原理 2、redis replication的核心机制 3、master持久化对于主从架构的安全保障的意义redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发redis replication的最最基本的原理，铺垫----------------------------
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2024-06-04 08:44:19
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公司现在 redis 用的还是单实例，只用来做读写缓存，实际的数据是落地到 mongo 和 es 中的。但是单实例的 redis 扛不住，业务并发数比较高，所以我给出了一套 redis 集群方案。整个方案从 redis 介绍，集群的搭建，灾难故障方面来展开的。Redis是Remote Dictionary Server的缩写。本质上一个Key/Value数据库，与Memcached类似的NoSQL
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2024-06-06 13:06:16
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1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案问题:先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了(比如网络问题)，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致解决思路:先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中 2、比较复杂的数据不一致问题分析数
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2023-07-07 01:24:04
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文章目录概述6座大山之_缓存雪崩 （缓存全部失效）缓存雪崩的两种常见场景如何应对缓存雪崩？6座大山之_缓存穿透（查询不存在的 key）缓存穿透的原因解决方案1. 数据校验2. 缓存空值3. 频控4. 使用布隆过滤器6座大山之_缓存击穿（热 key 突然失效）解决思路1：永不过期解决思路2：逻辑过期解决思路3：互斥锁6座大山之_缓存打满（内存空间不够）Redis的淘汰策略发生场景解决方案6座大山之
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2024-08-08 19:39:53
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Redis缓存问题解决方案1.缓存穿透1)什么是缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,通常出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。2)造成缓存穿透的原因1.自身业务出现问题或者数据有问题。2.黑客攻击,制造大量不存在的key 利用压测工具等进行攻击3)解决方案1.缓
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2023-08-15 17:15:16
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比如现在有个需求，限时抢购，那么随之而来的可能是同一秒请求数据量过大，同时需要写入数据库的数据在较短的时间内也是较大的。 那么如何实现比较好呢？ 实现方案较为简单，分为两步走： 1、把数据临时写入redis,减轻前台同时并发写入数据库的压力 2、写一个死循环的PHP，可以判断下每秒钟运行一次，然后把redis里的内容给写入到数据库。 &
原创
2013-05-13 18:34:54
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# Java高并发写入加锁
在多线程编程中，高并发写入是一个常见的问题。当多个线程同时对同一个资源进行写入操作时，可能会发生数据不一致或者丢失的情况。为了解决这个问题，我们可以使用加锁机制来确保同一时刻只有一个线程可以对资源进行写入操作。
## 加锁机制
在Java中，我们可以使用`synchronized`关键字或者`ReentrantLock`类来实现加锁。这两种方式都可以确保同一时刻只
原创
2024-03-16 03:41:27
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## Java高并发写入文件流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建多线程] --> B[创建文件对象]
B --> C[创建文件输出流]
C --> D[写入文件]
D --> E[关闭输出流]
E --> F[线程结束]
```
### 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat
原创
2023-10-18 06:22:25
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# Java与MySQL高并发写入指南
在处理高并发写入MySQL的场景中，我们需要合理设计应用架构并优化代码。在本文中，我们将详细介绍实现Java与MySQL高并发写入的流程和示例代码，使初学者亦能轻松理解。
## 1. 实现流程
下面是实现Java MySQL高并发写入的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
概述 表格存储（原OTS）的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入，特别适合日志数据或物联网场景（例如轨迹追踪或溯源）数据的写入和存储。这些场景的特性是，会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库，需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能，需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景，我们在存储层做了很多的优化（本篇文章不赘述），同时在SD
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2024-09-02 15:59:35
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hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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# 实现Redis高并发写入导致CPU过高
## 1. 简介
在本文中，我们将讨论如何使用Redis实现高并发写入操作，并解释为什么这可能导致CPU过高的情况。我们将介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程图
以下是实现高并发写入的流程图：
```mermaid
classDiagram
class App {
+start(): void
原创
2023-10-31 07:48:18
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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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本次介绍的是如何利用Redis实现高并发秒杀商品，利用Redis的事务与乐观锁实现高并发秒杀商品，但是这里面还是存在一些问题就是存在少买的问题 但是问题不大，可以利用lua脚本解决 本次例子不做介绍。 本次例子为了方便演示，仅仅用了redis没有用到关系型数据库，这个你可以自行设计，当秒杀结束后，再将数据保存到关系型数据库中。安装ab模拟并发工具 采用Xshell工具连接到服务器的控制台。输入 y
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2023-05-29 16:22:27
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如何保证redis高并发、高可用redis实现高并发主要依靠主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10w的QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要redis集群，使用redis集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发。redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实
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2023-07-16 15:24:05
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需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（M
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2023-09-18 22:44:31
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