# Redis 资源池排队的应用
Redis 是一个高性能的键值存储数据库,因其快速的响应速度和丰富的数据结构,广泛应用于缓存、消息队列等场景。在某些需要高并发处理和资源管理的情况下,使用 Redis 实现资源池排队机制,能够有效提升系统的性能和稳定性。
## 什么是资源池排队
资源池排队是一种通过预先分配和管理有限资源的方式,来确保在高负载情况下请求能够被有序处理。举个简单的例子,如果数据            
                
         
            
            
            
            秒杀系统特点1、抢购人数远多于库存,读写并发巨大。2、库存少,有效写少。3、写需强一致性,商品不能卖超。4、读强一致性要求不高。5、稳定性难:高并发下,某个小依赖可能直接造成雪崩、流量预期难精确,过高也造成雪崩。分布式集群,机器多,出故障的概率高。6、准确性难:库存、抢购成功数,创建订单数之间的一致性。7、高性能难:有限成本下需要做到极致的性能。秒杀系统——架构原则1、稳定性:减少第三方依赖,同时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                     redis在线上使用的时候,为了高可用和可扩展性,一般不会是单台或者一组的模式运行,而是按照一个集群的模式运行。一个集群包括多组redis,一组redis包含一个master和多个slave,这样我们为了便于管理和故障转移,使用了Sentinel哨兵模式来对集群中的redis进行管理。&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            相对来说,考虑的比较完善的一套方案,分为事前,事中,事后三个层次去思考怎么来应对缓存雪崩的场景1、事前解决方案发生缓存雪崩之前,事情之前,怎么去避免redis彻底挂掉redis本身的高可用性,复制,主从架构,操作主节点,读写,数据同步到从节点,一旦主节点挂掉,从节点跟上双机房部署,一套redis cluster,部分机器在一个机房,另一部分机器在另外一个机房还有一种部署方式,两套redis clu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上周末晚上运营做直播,业务代码不规范,访问1个redis竟然把1台服务器的网卡打满了,这台服务器上的其他redis服务都受到了影响。之前没有做这方面的预案,当时又没有空闲的机器可以迁移,在当时一点办法都没有,尴尬啊,就这样拖到了直播结束。结束后做复盘,leader对数据库这边要求必须对数据库使用服务器资源有限制方案。结合我们的数据库部署情况,mysql都是单实例部署,问题不大;redis是直接在服            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、事务简介单独的隔离操作事务中的所有命令都会序列化按顺序执行执行的过程中,不会被其他命令请求所打断二、 Redis事务三大特性单独的隔离操作(不会被打断)没有隔离级别不保证原子性对比一下sql的事务特性,为acid,一致性,隔离性,原子性,持久性而redis的事务特性没有隔离,因为都是单独的隔离而不会被打断,而且也不保证原子性,错了等待不到消息不会进行回滚串联多个命令防止别的命令插队主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:贾世闻我们在开发应用后端系统的时候经常要和各种数据库、缓存等资源打交道。这一期,我们聊聊如何访问redis 并将资源池化。在一个应用后端程序访问redis主要要做的工作有两个,单例和池化。在后端应用集成redis,我们主要用到以下几个crate: once_cell、 redis-rs、 r2d2.once_cell 实现单例;redis-rs 是 redis的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、使用方法<dependency>    <groupid>redis.clients</groupid>    <...            
                
         
            
            
            
            # Python 进程池排队实现教程
## 1. 简介
在Python中,我们可以使用进程池(`multiprocessing.Pool`)来并发执行多个任务,提高程序的执行效率。然而,有时候我们需要控制任务的执行顺序,即按照特定的顺序排队执行任务。本文将详细介绍如何实现Python进程池的排队功能,帮助刚入行的小白解决这个问题。
## 2. 整体流程
首先,我们需要明确整个流程,以便更好            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Java线程池与任务排队
### 简介
在并发编程中,线程池是一种常用的技术,它可以有效地管理和复用线程,并且可以控制并发任务的执行。在Java中,线程池是通过 `java.util.concurrent` 包提供的 `Executor` 框架来实现的。线程池可以将多个任务队列化,按照一定的规则执行任务,并且可以根据需要调整线程的数量,以达到最佳的并发性能。
本文将介绍Java线程池的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Redis 排队实现指南
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用 Redis 实现排队系统。排队系统通常被用于处理高并发的请求,以确保资源的有序访问。我们将使用 Redis 的有序集合(Sorted Set)来实现排队功能,并结合 Redis 的其他数据结构来实现更高级的功能。
## 流程概览
首先,我们来了解整个排队系统的流程。下表展示了排队系统的主要步骤。
| 步骤 | 描述 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Redis排队
在现代应用程序中,排队是一种常见的模式。排队可以用于处理并发请求、任务调度、事件处理等场景。Redis是一个流行的内存数据库,它提供了强大的排队功能,可用于构建高性能和可靠的排队系统。
## Redis列表
Redis的列表数据类型非常适合用于排队。列表是一个有序的字符串集合,它允许在列表的两端执行快速的插入和删除操作。我们可以利用这个特性来实现一个简单但有效的排队系统。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-23 22:58:30
                            
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            在Redis有序集合章节  可以看到非常多的函数  其实他只是多了一个顺序(成员分数) 既然是有序那么取值问题一定要有排序过程排序过程一共分为三个方式 :个人觉得他们的使用场景和优缺点1、通过成员分数排序 : 取出多少分到多少分的成员        案例:存入学生成绩  取出成绩优异的学生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-11 23:32:37
                            
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            Part1前言微信扫码登录,微信扫码获取排队信息这些场景很常见,但是大家知道里面的原理是怎么实现的呢?今天我就来给大家解惑!Part2总体流程1浏览器请求服务器获取到二维码图片浏览器生成唯一值uuid通过uuid获取到带参数的二维码,将uuid作为key存进redis缓存服务器里面服务端生成uuid返回给浏览器通过uuid获取到带参数的二维码,将uuid作为key存进redis缓存服务器里面2用户            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-20 21:49:24
                            
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            由于登陆需要读数据库,创建用户等一系列操作,非常耗时,为了保证登陆接口正常工作,在一些高并发场景下,登陆削峰非常重要,本文在基于redis这个高性能内存数据库的基础上,提供了一种登陆排队系统的设计思路。千言万语,其实一张流程图就ok:流程图很简单,但是看上去可能一脸蒙蔽,以下是解释:1、是否繁忙是否繁忙是基于服务器的性能的,因此排队系统第一步,得出自己的服务器的性能上限,根据服务器的内核数,使用的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            redis使用Zset实现实时排队实现功能: 入队,出队,实时排队情况,置空队列,分页查询实现思路: 使用Zset有序集合配合List实现排队功能,Zset的score值即为排队号码,list中根据Zset的排队顺序,存放具体的排队信息依赖:<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通常使用一个list来实现队列操作,这样有一个小限制,所以的任务统一都是先进先出,如果想优先处理某个任务就不太好处理了,这就需要让队列有优先级的概念,我们就可以优先处理高级别的任务。实现方式:(1)单一列表实现队列正常的操作是 左进右出(lpush,rpop)为了先处理高优先级任务,在遇到高级别任务时,可以直接插队,直接放入队列头部(rpush),这样,从队列头部(右侧)获取任务时,取到的就是高优            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 区别:- Incrby 队列排序:使用 Redis 的自增命令 incrby,将每个元素的分数设为其在队列中的位置,然后使用 zrange 命令按照分数排序获取队列元素。 - lpush rpop 队列排序:使用 Redis 的列表命令 lpush 和 rpop,将元素插入到列表头部,然后使用 lrange 命令获取队列元素。2. 优缺点:- Incrby 队列排序的优点是排序效率高,可以快            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言       redis单线程,压力测试的时候会出现各种问题,以下是做过优化后的一套东西,redis 操作工具类,雪花算法获取分布式ID,分布式锁的正确用法。如果是电商平台建议用redisson做分布式锁。1. pom 添加依赖<!-- jedis客户端 -->
        <dependency>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近看到分布式锁这块,根据其他大神的说法,总结了几种基本实现方式1、数据库乐观锁2、redis锁3、zookeeper闲来无事,就写了一个相对实现比较简单的redis锁。不善于描述,直接贴代码吧!1、maven带入相关jar包<dependency>
   <groupId>redis.clients</groupId>
   <artifactId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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