如读取客户端的请求和将回复写入网络，而不是用于数据的读写操作。Redis中的数据读写操作仍然是单线程的，这保持了Redis的简单性和性能优势， 因为这样就避免了线程切换和同步的开销，同时也避免了并发数据访问时的竞态条件和锁的问题。Redis快的原因Redis之所以能够在单线程模型下快速处理高并发请求，主要得益于以下几个方面：1、纯内存操作 Redis 将所有数据都存储在内存中，内存的读写速度非常快
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2024-10-17 23:01:27
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# Redis多并发
Redis是一个开源的内存数据库，它支持多种数据结构，包括Strings、Lists、Sets、Hashes等。在实际应用中，Redis经常用于解决高并发的问题，比如缓存、队列等。
在处理高并发的情况下，我们需要考虑如何利用Redis来实现多并发操作。下面我们通过一个简单的示例来说明如何在Redis中实现多并发操作。
## 示例代码
```markdown
```py
原创
2024-02-28 07:48:30
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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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一 问题背景 我们做的是医疗信息化系统，在系统中一条患者信息对医院中当前科室中的所有诊断医生是可见的，当有一个诊断医生点击按钮处理该数据时，数据的状态发生了变化，其他的医生就不可以再处理此患者的数据了。我们开始的做法是，在医生点击按钮时先去后台数据库获取当前数据状态，根据状态判断数据是否可以操作，如果可以操作，则修改数据状态，进行业务逻辑处理，否则提示数据已被其他人处理，不能处理。二 问题分析 按
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2023-08-25 15:32:43
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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、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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高性能，指的是查询快redis是c语言实现，与其他语言相比，在实现语言层面性能高；redis是内存数据库，而传统的关系型数据库是磁盘文件读写，所以redis读写快；单线程，无上下文切换损耗，也不需要线程间同步，在单核cpu上，性能高，如果服务器是多核cpu，可以开启多个进程的单线程redis实例；基于以上原因，才达到了官网所说的，即使pc都支持QPS>10w/s的查询。高可用（High Av
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2024-05-29 00:02:52
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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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一、理解多路复用原理最近，项目工作中用到了redis，想着花一些时间研究下单线程的redis为何能做到数万级别的高性能处理能力。在开始介绍 Redis 之前，我想有必要先来简单介绍下 epoll。 在传统的同步阻塞网络编程模型里（没有协程以前），性能上不来的根本原因在于进程线程都是笨重的家伙。让一个进(线)程只处理一个用户请求确确实实是有点浪费了。 先抛开高内存开销不说，在海量的网络请求到来的时候
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2023-09-19 17:08:58
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# MySQL处理七千多万数据的性能探讨
在当今大数据时代，使用MySQL等关系数据库处理海量数据是常见的需求。本文将探讨MySQL在处理七千多万条数据时的性能表现，并提供代码示例和优化建议，以帮助开发者更好地应对类似情况。
## MySQL性能影响因素
要判断MySQL在处理七千多万条数据时是否“慢”，我们首先需要理解几个影响性能的关键因素：
1. **硬件配置**：CPU、内存、存储介
原创
2024-09-20 06:23:00
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redis读写分离，主从支持10w高并发 主从架构（1）slave第一次连接 （2）主从复制断点续传（3）无磁盘化复制 ---------
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2023-07-07 14:40:56
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# Redis 锁在多实例并发中的应用
在现代分布式应用中，资源竞争与数据一致性问题日益突出。Redis，作为一种高性能的键值存储数据库，常被用作分布式锁的实现方案。本文将介绍如何在多个实例中实现 Redis 锁来避免并发问题，并给出具体的代码示例。
## 什么是 Redis 锁？
Redis 锁是一种基于 Redis 实现的分布式锁机制，目的是确保在某一时刻只有一个客户端能够访问资源。通过
原创
2024-10-09 06:09:32
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在现代互联网技术中，Apache Flink以其强大的流处理能力和高效的分布式计算框架，成为了很多应用和数据处理项目的首选。而Redis作为一个高性能的键值存储数据库，因其快速的读写速度而被广泛应用。然而，在Flink与Redis结合的环境中，当多个并发任务同时进行读写操作时，如何有效解决冲突与性能瓶颈就成了一个亟待解决的重要问题。
## 背景定位
随着大数据技术的快速发展，Apache Fl
我们都知道LVS有LVS-DR，LVS-NAT，LVS-TUN三种模式，其中DR模式意为Direct Routing（直接路由），是调度器与实际服务器都有一块网卡连在同一物理网段上的情况。本文主要对LVS/DR模式原理进行了阐述，另外还有一篇FAQs，给有相关疑问的朋友们做个参考。 LVS-DR工作原理详解 为了阐述方便，我根据官方原理图另外制作了一幅图，如下图所示：VS/DR的体系结构
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2024-05-25 14:36:31
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1-bigkey定义没有绝对标准，参考阿里云规范：string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。2-bigkey优化措施2.1-模拟向redis中插入100万数据for((i=1;i<=100*10000;i++)); do echo "set k$i v$i" >> /tmp/redisTest.txt ;done;
cat
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2024-09-02 14:48:10
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Redis系列 - Redis如何应对变慢Redis变慢的一个重要原因是主线程阻塞，其他的如过期key的操作，操作系统swap、内存大页也是重要的原因。主线程阻塞在讨论如何变慢之前，我们需要知道Redis的哪些操作会阻塞主线程。在Redis的操作中主要包含以下一个部分：客户端交互：网络IO(不阻塞)、键值对增删改查操作(O(n)的慢查询查询操作阻塞、大批量删除阻塞)、清空数据库操作(阻塞)磁盘交互
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2023-08-17 21:54:23
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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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Redis高并发的问题
Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：高并发架构系列：Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题以及今天要谈到的Redis并发竞争问题，这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。比如：多客户端同时并发写一个key，一个key的值
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2023-09-19 20:03:18
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# 解决Redis哈希存储10万数据读取慢的问题
在实际应用中，我们经常会使用Redis来存储大量的数据。然而，当数据量达到一定规模时，可能会遇到读取慢的问题。这种问题通常是由于哈希表中的数据量过大，导致Redis在读取数据时性能下降所致。
## 问题分析
当我们向Redis中的哈希表中存储了大量数据，例如10万条记录时，如果我们需要频繁地读取这些数据，就会导致读取速度变慢。因为Redis是
原创
2024-04-17 03:51:22
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文章目录1.简述redis以及优缺点优点缺点2.redis很快的原因1）内存存储。2）单线程实现（ Redis 6.0以前）。3）非阻塞IO。4）优化的数据结构。5）使用底层模型不同。3.redis与memcached的比较4.Redis使用场景1、缓存2、排行榜3、计数器4、分布式会话5、分布式锁6、 社交网络7、最新列表8、消息系统5.Redis的单线程和多线程，以及使用原因。6.Redis
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2023-09-22 15:30:23
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