在现代互联网应用中，Redis作为一种高性能的内存数据库，扮演着至关重要的角色。然而，在高并发或突发流量情况下，我们可能会面临“Redis销峰图”这一问题。此问题主要体现在Redis的请求处理性能和数据持久性之间的平衡，尤其是在峰值流量期间。
## 背景定位
想象一下，一个电商平台在促销期间，用户访问量激增，导致Redis的请求处理能力可能会出现瓶颈，进而影响到用户体验和业务收入。笔者将借助四象
秒杀业务流程用户点击商品列表页中的商品，进入商品详情页，如果秒杀成功，则跳转订单详情页。瞬间的并发非常大，系统很可能出现问题，瓶颈在数据库（加缓存，异步化来减轻数据库压力，防止直接穿透到数据库）秒杀架构设计理念限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。 削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。高峰值流量是压垮系统很
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2023-11-10 15:53:52
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# Redis 销峰实现指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现“Redis 销峰”这一概念感到困惑。销峰就是在高峰期将请求高效地分摊，以避免服务器过载。使用Redis可以帮助我们高效地处理请求。本文将通过具体步骤和代码示例来教会你如何实现Redis销峰。
## 实现流程
在开始之前，我们先来看看整个实现的流程：
| 步骤 | 描述
限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如 何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比 如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限 定某行为在规定时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为， 业务必须规定适当的惩处策略。这个限流需求中存在一个
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2023-11-02 07:09:57
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业务场景说明:消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用，队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系统响应延迟加剧。在使用队列后，用户的请求发给队列后立即返回,（例如: 当然不能直接给用户提示订单提交成功，京东上提示：您“您提交了订单，请等待系统
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2024-08-21 06:49:11
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秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
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2024-07-04 12:16:00
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# 实现Redis削峰
## 简介
在高并发场景下，为了保护系统的稳定性，我们需要对请求进行限流和削峰处理。Redis作为一个高性能的内存数据库，可以用来实现请求的削峰处理。本文将介绍如何使用Redis实现请求的削峰策略。
## 削峰流程
下面是实现Redis削峰的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置Redis的限流规则 |
| 2 | 在请求
原创
2023-11-16 08:08:54
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专注于Java领域优质技术号，欢迎关注作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短
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2024-02-22 13:17:30
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什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-08-11 19:25:45
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如何打开并发世界的大门？Java 并发图册目录一览由于篇幅限制 LZ 就只能展示一些部分内容了，还望大家谅解~内容节选并发三大核心并发三大特性如何解决原子性问题线程生命周期为什么要使用线程池？图解 AQSJava 并发队列ForkJoinPool 剖析JDK 源码剖析笔记目录一览这份笔记从多线程基础知识讲起，逐步地深入整个 Concurrent 包-有了上面那份图解并发加上这份 JDK 源码剖析笔
有一个这样的需求： 客户端不间断上报数据到后台服务器，后台服务判断TOP N里面是否包含当前上报的客户端，其中TOP N来源于上报数据值为前N的客户端。即这个top N数据是不断在变化的。 若客户端在TOP N中则可以继续上报，否则停止上报，如果之前属于TOP N，但后面又被移除的要告知客户端停止上报，新加入的要告知继续上报。 方案1：mysql服务端收集客户端上报的数据同步写到mysql的一张表
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2023-09-21 15:10:11
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模型生成文本基于目标音色的梅尔频谱图声音克隆是指使用特定的音色，结合文字的读音合成音频，使得合成后的音频具有目标说话人的特征，从而达到克隆的目的。 在训练语音克隆模型时，目标音色作为Speaker Encoder的输入，模型会提取这段语音的说话人特征（音色）作为Speaker Embedding。接着， 在训练模型重新合成此类音色的语音时，除了输入的目标文本外，说话人的特征也将成为额外条件加入模型
redis列表（List）：redis列表事简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。实例：向名为runoobkey的列表中插入三个值redis 127.0.0.1:6379> LPUSH runoobkey redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH runoobkey mongodb
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2024-09-20 22:08:10
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1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1）响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2）机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3）从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1）某业务线对有限的产品进行推广；2）在短时间内有大量重复数据查询请求；3）短时间从redis获取大量数据。1.3、解决方案大量请求获取同一
目录一、Redis 集群形式1. 数据分区方案2. 高可用方式二、Redis-Cluster1. 槽2. 一致性 hash3. 部署 Cluster 一、Redis 集群形式1. 数据分区方案A、客户端分区客户端分区方案的代表为 Redis Sharding，Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前，业界普遍使用的 Redis 多实例集群方法。Java 的 Redi
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2023-08-12 02:12:23
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面对越来越多的高并发场景，限流显示的尤为重要。当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。第一种：基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and s
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2024-06-30 16:50:32
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官网文档Redis 数据类型Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。String（字符串）string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string
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2023-12-15 20:58:41
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一、限流算法分类简单限流算法漏斗限流算法(令牌桶算法)分布式漏斗限流算法(分布式令牌桶算法)二、简单限流算法1. 问题引入系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？2. 解决方案这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这
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2023-11-26 11:24:53
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以一个细菌的测序数据为例子，介绍细菌基因组测序分析流程。本次实验中的细菌基因组大小为3.4M，通过illumina PE150bp测序，获得测序数据量为～800M，通过拼接得到该样本的草图基因组序列，并进行基因注释等分析。内容1 概述2 基因组de novo测序的分析 2.1 分析流程图
# Redis 削峰填谷：提升系统稳定性与响应速度
在现代的分布式系统中，如何应对高并发请求是一个重要的课题。为了提升系统在流量高峰期的稳定性和响应速度，开发者们往往会使用“削峰填谷”的策略。本文将重点介绍Redis如何帮助实现这一策略，并附上相关代码示例和图示来加深理解。
## 什么是削峰填谷？
削峰填谷是通过一些手段，将短时间内的大量请求平滑分配到一段时间内，从而减少系统在高峰时的压力。
