# 科普文章:Redis介绍与示例 ## 导言 在分布式系统中,处理并发访问和数据一致性是非常重要的问题。为了解决这个问题,我们可以使用是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。在Redis中,可以使用来实现的功能。 ## Redis介绍 Redis是一个开源的内存数据,支持多种数据结构和功能。在Redis中,可以通过使用SET命令来实现的功能。的基本原理是在对共
原创 2024-07-09 05:14:41
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Redis分布式1.前言分布式一般有三种实现方式:1. 数据乐观;2. 基于Redis的分布式;3. 基于ZooKeeper的分布式。本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式。2.确保分布式可用满足以下四个条件互斥性
前言本文介绍下分布式的一个使用场景 分享本文的缘由是因为今天在写代码时需要处理一个原子性问题,场景是:业务功能需要先查询数据,再根据数据判断是否要更新数据,在这个查询+更新的过程必然会存在高并发下的原子性问题那么如何解决这个问题呢,那么就要说到我们的主角:分布式了分布式介绍分布式:即在多集群多节点环境下确保只有一个线程可以拿到,防止并发出现的问题,类似于synchronized,只不过s
转载 2023-08-26 08:30:12
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基于数据实现分布式 1. 基于数据表实现 CREATE TABLE `t_ms_lock` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名', `desc` varchar(1024) NOT NUL
Redis分布式的实现1.Java悲观与乐观synchronized使用2.分布式介绍运用(单体架构vs分布式架构) 1.Java乐观 悲观(共享) 写(排它)自旋 非自旋 偏向 轻量级 重量级分布式区间重入 非重入公平 非公平悲观与乐观悲观: 悲观顾名思义来解析就是很悲观,认为自己在使用数据的时候一定会有其他的线程来修改数据。所以
转载 2023-11-19 11:17:41
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常见的分布式实现方案:ZK分布式Redis分布式ZK分布式:原理:使用ZK 的临时有序节点、节点的监听机制来实现的。特点:悲观,公平获取:客户端A在/mylock节点目录下创建临时有序ZNode,创建成功,并且发现自己是第一个ZNode,那么获取成功。等待:客户端B在/mylock节点目录下创建临时有序ZNode,创建成功,但发现自己并不是第一个ZNode,那么获取失败,注
一、定义:悲观(Pessimistic Lock):   顾名思义,就是很悲观。每次获取数据的时候,都会担心数据被修改,所以每次获取数据的时候都会进行加锁,确保在自己使用的过程中数据不会被别人修改,使用完成后进行数据解锁。由于数据进行加锁,期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种机制,比如行、表、读、写等。都是在操作之前先上锁让别人无法操作该数
前言分布式系统中,由于多个进程之间会存在操作共享数据的情况下,此时就需要一个协调系统进行各个进程之间的协调,避免多个进程之间同时修改数据导致互相影响的情况。通常可以采用数据来实现数据不会再同一时间修改,但是数据的悲观,比较影响整个系统的性能。并且如果修改的数据并非是数据中的数据时,通过数据就无法实现了。此时就需要一个分布式来进行分布式协调。一、分布式高可用的分布式需要达到以下
一、数据关系型数据:采用关系模型来保存数据。非关系型数据:使用键值对存储数据。其他数据事务特性:原子性一致性隔离性持久性乐观:觉得不会冲突,不上锁,加个标记,如果标记改了就重新取。悲观:使用即上锁,效率低。共享:读,取得的可以读不可以写。排他:拿到的才可以读写。二、redisredis是内存数据,kv存储,单进程单线程,将并发请求串行执行。数据类型:String、List、
转载 2023-11-09 20:37:57
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在现代分布式系统中,的管理是至关重要的。特别是在高并发的场景下,Redis和数据的性能如何设计和优化,直接影响到系统的可用性和用户体验。本文将对这两种的性能进行深入分析,并探讨它们的优劣所在。 为了使内容有条理,我们将按以下结构进行讨论: --- ### 背景定位 在分布式计算和并发编程中,的实施是为了确保数据的完整性和一致性。Redis主要依赖于内存存储的快速响应,而数据
数据读现象数据管理软件的“读现象”指的是当多个事务并发执行时,在读取数据方面可能碰到的问题,包括有脏读、不可重复读和幻读。创建数据表# 创建数据表 create table t1( id int primary key auto_increment, name varchar(20) not null, age int(3) unsigned not null default 20 ); i
 一、缓存雪崩遇到过吗?如何解决?缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。比如存在一些App首页的热点数据或者商品热点数据,有一个小时的过期时间,需要定时任务去做刷新。但是比如到凌晨有秒杀活动,正好此时缓存到期了。大量的请求都跳过缓存直接打到了数据,比如redis可以承受每秒7000个请求,数据5000,但是当7000的请求全部打到数据就可能承受不住了。如果是核心业务比如用
这节学习Java用Redis做分布式,来做秒杀场景卖货减库存的案例。最原始的减库存写法这里库存也存Redis里面,调减库存接口的时候判断一下大于0(还有库存)就拿出来减1。 这里StringRedisTemplate是Spring Boot对Redis的封装,27行和30行的写法就等同于注释里面的用Jedis的写法,就是去调Redis的GET和SET命令。这样的代码中存在并发问题,在高并发的场景
转载 2023-10-10 10:06:43
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# Redis Lua脚本不会 ## 介绍 在使用Redis时,我们经常会使用Lua脚本来执行一些复杂的操作。然而,有一些人担心使用Lua脚本可能会,导致性能下降或产生其他问题。本文将解释为什么Redis Lua脚本不会,并提供一些代码示例来支持这一观点。 ## Redis Lua脚本简介 Redis Lua脚本是一种在Redis服务器上执行的脚本语言。它可以通过`EVAL`或`E
原创 2023-12-02 05:04:57
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1. Redis分布式原理1.1. Redisson现在最流行的redis分布式就是Redisson了,来看看它的底层原理就了解redis是如何使用分布式的了1.2. 原理分析分布式要解决的是分布式环境下,并行相同代码的加锁功能;了解过redis分布式的人肯定知道,一开始redis作为分布式用的是setnx,再这基础上设置个定时过期时间,但这种方式有什么问题呢?实际上看懂上图的人也就明
转载 2023-06-01 12:09:16
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1、在进行数据操作的方法前先定义一个key值,并添加一个能区别每个key的标识2、首先判断如果定义的key值存在的话,就直接return方法,如果不存在的话,就把key值放在jedisutil中,(此处即为该条数据加锁成功),同时要记得释放,用jedisUtil.expire方法定时释放。3、经过第2步的操作后,不是return就是已经加锁成功,此时就可以进行数据操作。但是调用完数据后并
在数据中,乐观和悲观也是常用的并发控制机制,用于保证数据的一致性和完整性。悲观悲观锁在数据中的实现方式通常是使用行级或表级,即在对数据进行读取、更新或删除时,先对数据进行加锁,确保其他事务无法修改该数据,直到当前事务完成操作并释放。在MySQL数据中,使用SELECT … FOR UPDATE语句可以实现行级,使用LOCK TABLES语句可以实现表级。悲观适用于并发写操作
1. redis加锁分类redis能用的的加锁命令分表是INCR、SETNX、SET 2. 第一种命令INCR 这种加锁的思路是, key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作进行加一。  然后其它用户在执行 INCR 操作进行加一时,如果返回的数大于 1 ,说明这个正在被使用当中。1、 客户端A请求服务器获取key的值为1表示获取了
转载 2023-06-13 11:58:57
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线上故障之-redis处理幂等性失效和幂等性问题解决方案redis处理幂等性失效事务传播bugtry bug幂等性设计方法1. insert前先select2. 加悲观3. 加乐观4. 加唯一索引(最简单和稳定)唯一索引和普通索引的区别?5. 建防重表6. 根据状态机7. 加分布式8. 获取token事务 案例自动还款业务 事故 案例金融场景幂等性思考服务间超时处理 redis处理幂
转载 2023-08-09 21:22:06
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redis集群状态下的问题: 1. 客户端A从master获取到 2. 在master将同步到slave之前,master宕掉了。 3. slave节点被晋级为master节点 4. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个。 安全失效! 解决集群下失效,参照redis官方网站针对redlock文档:https://redis.io/topics/distlock 在算法的分
转载 2023-08-14 16:43:47
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