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----------------------------
转载
2024-06-04 08:44:19
28阅读
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
转载
2023-05-30 15:22:51
163阅读
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
转载
2023-08-30 11:40:04
98阅读
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
转载
2023-07-08 23:10:35
166阅读
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
转载
2023-07-09 19:12:01
49阅读
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
转载
2023-07-07 01:24:04
381阅读
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
转载
2024-08-08 19:39:53
46阅读
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
转载
2023-08-15 17:15:16
27阅读
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
5248阅读
redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。
redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。
为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redi
转载
2023-05-25 10:56:46
104阅读
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
转载
2024-06-06 13:06:16
156阅读
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
转载
2023-08-18 23:12:02
169阅读
# 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
105阅读
为了克服上述问题，java web项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。Redis和MongoDB是当前使用最广泛的NoSQL， 而就Redis技术而言，它的性能十分优越，可以支持每秒十几万的读写操作，其性能远超数据库，并且还支持集群、。分布式、主从同步等配置，原则上可以无限扩展，让更多的数据存储在内存中，更让人欣慰的是它还支持一定的事务能力，
转载
2023-08-15 17:05:04
120阅读
# HBase高并发写入
## 简介
HBase是一个高可靠、高性能、分布式的非关系型数据库，广泛应用于大数据领域。在大数据应用中，高并发写入是一个常见的需求，因为数据量庞大，同时有多个客户端需要同时写入数据。本文将介绍如何在HBase中实现高并发写入，并提供相应的代码示例。
## HBase架构
在深入讨论如何实现高并发写入之前，我们先来了解一下HBase的基本架构。HBase采用了分布
原创
2023-08-29 12:58:12
149阅读
在 TiDB 的使用过程中，一个典型场景是高并发批量写入数据到 TiDB。本文阐述了该场景中的常见问题，旨在给出一个业务的最佳实践，帮助读者避免因使用 TiDB 不当而影响业务开发。目标读者本文假设你已对 TiDB 有一定的了解，推荐先阅读 TiDB 原理相关的三篇文章（讲存储，说计算，谈调度），以及 TiDB Best Practice。高并发批量插入场景高并发批量插入的场景通常出现在
转载
2024-05-20 11:26:41
171阅读
概述数据库系统一般采用WAL(write ahead log)技术来实现原子性和持久性，MYSQL也不例外。WAL中记录事务的更新内容，通过WAL将随机的脏页写入变成顺序的日志刷盘，可极大提升数据库写入性能，因此，WAL的写入能力决定了数据库整体性能的上限，尤其是在高并发时。在MYSQL 8以前，写日志被保护在一把大锁之下，本来并行事务日志写入被人为串行化处理。虽简化了逻辑，但也极大
转载
2023-10-26 14:27:38
95阅读
# Redis 写入并发：有效利用内存数据库
Redis 是一个高性能的键值数据库，用于缓存、实时数据分析和消息队列等场景。其在处理高并发写入时表现尤为突出，性能远超传统关系型数据库。这篇文章将探讨 Redis 的写入并发机制，并提供简要的代码示例。
## Redis 写入并发的工作原理
Redis 通过异步 I/O 和单线程的事件驱动架构来实现高性能的写入操作。尽管 Redis 是单线程的
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
转载
2023-06-13 23:44:49
217阅读
HBase随笔：--------------1、HBase数据存放在hdfs集群中，是一个大表，写操作使用MapReduce处理，将（增删改）处理结果放入HBase中，读就直接读HBase，HBase的并发量在1000左右，常用的关系型数据库MySql的并发量在300到500之间，原因在于HBase启用了缓存技术.HBase中的块的单位是64k，每次读取数据以块为单位加载数据到内存中，加载到内存中
转载
2023-07-25 17:54:13
331阅读
