Redis高并发分布式锁实战前言分布式锁的应用场景一、搭建环境二、Jmeter压测引出分布式锁三、进一步优化四、Redisson主从架构锁失效情况压测 前言分布式锁的应用场景互联网秒杀抢优惠卷接口幂等性校验本篇将会通过实战模拟一下用redis解决高并发的分布式锁，循序渐进让大家觉得分布式不再那么遥不可及用到的工具：Springboot项目，ngnix，redis，Jmeter一、搭建环境我
redis高并发原理 在本文中，我们将讨论Redis SORT命令。 Redis提供了SORT命令，我们可以使用该命令从LIST，SET或ZSET中检索或存储排序的值。 我们可以使用最简单的形式在KEY上使用命令，如下例所示： SORT numbers_list 这将对键中包含的值进行排序并返回它们。 该命令将值按数字排序。 因此，可以说我们有一个包含以下值的列表： 1, 110, 5
Redis高并发场景下如何保证缓存数据库双写一致性方案一如果系统要求的数据库与缓存的数据实时性和一致性不是很高，或者系统的并发量不是很大，我是使用先删除缓存，然后再更新数据库，然后再将最新的数据更新到缓存里面。（高并发下该方案有bug，不适合）方案二如果系统本身存在高并发。那么使用方案一一样会存在数据一致性的问题。问题产生：举例：数据库有一条数据。id=10 步骤1：线程1进行写操作。准备set
转载
2023-07-16 15:24:38
114阅读
# 使用Redis做消息队列应对高并发
随着互联网应用的不断发展，高并发场景下的数据处理问题变得越来越常见。为了解决这一问题，消息队列成为了一种常用的解决方案。消息队列可以将请求和处理分离，实现异步处理，提高系统的并发能力和可伸缩性。而Redis作为一种快速、高效的内存数据库，也可以用来作为消息队列的后端存储，为高并发场景提供支持。
## Redis做消息队列的优势
Redis作为内存数据库
本次介绍的是如何利用Redis实现高并发秒杀商品，利用Redis的事务与乐观锁实现高并发秒杀商品，但是这里面还是存在一些问题就是存在少买的问题 但是问题不大，可以利用lua脚本解决 本次例子不做介绍。 本次例子为了方便演示，仅仅用了redis没有用到关系型数据库，这个你可以自行设计，当秒杀结束后，再将数据保存到关系型数据库中。安装ab模拟并发工具 采用Xshell工具连接到服务器的控制台。输入 y
转载
2023-05-29 16:22:27
183阅读
需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（M
转载
2023-09-18 22:44:31
36阅读
如何保证redis高并发、高可用redis实现高并发主要依靠主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10w的QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要redis集群，使用redis集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发。redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实
转载
2023-07-16 15:24:05
92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
157阅读
问题：抢购/秒杀是如今很常见的一个应用场景，那么高并发竞争下如何解决超抢(或超卖库存不足为负数的问题)呢？常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数分析 & 方案这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题：$nu
转载
2023-09-03 17:54:21
141阅读
# 高并发限制的实现方法（不使用 Redis）
在处理高并发请求时，尤其是在 Web 应用中，我们需要考虑如何限制并发请求的数量，比如防止某一操作被频繁调用。虽然 Redis 是一种常见的方案，但我们可以采用其他方法来实现相同的目的。在这篇文章中，我们将探讨如何在不使用 Redis 的情况下进行高并发限制的实现流程及具体代码。
## 整体流程
以下是实现高并发限制的一般流程：
| 步骤 |
# 使用 Java 实现高并发 Redis 应用
随着互联网技术的快速发展，高并发的需求愈发明显，而 Redis 作为一个高性能的内存数据库，适合用于处理高并发的场景。本文将向您展示如何在 Java 程序中实现高并发的 Redis 操作。
## 实现流程
以下是实现 Java 高并发 Redis 应用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1，Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。2，Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队3，从输入Multi命令开始,Exec开始执行，discard结束 4，关于高并发问题事务时如何解决的 例如秒杀20个商品，会出现的问题
转载
2023-06-13 23:44:49
195阅读
小伙伴们大家好，不知道你们有没有在Java开发中遇到redis队列高并发，这个问题让你很头疼，今天小编就来讲解一下在Java中遇到redis队列高并发了，到底该怎么办。redis队列实现高并发怎么用？Java如何使用redis队列解决高并发？高并发的业务场景：我们做商品抢购功能，要面临的第一个问题就是数据不能异常，而保证数据不异常我们的解决办法有很多比如说数据库的锁机制，或者先改后查的方式都能解决
转载
2023-08-22 10:06:02
133阅读
Redis的优缺点Redis、Memcached、Ehcache的区别 官方的bench-mark数据：测试完成了50个并发执行100000个请求。设置和获取的值是一个256字节字符串。结果：读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。redis尽量少写多读，符合缓存的适用要求。单机redis支撑万级，如果10万+可以采用主从复制的模式。原理Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存
转载
2023-05-30 15:16:25
0阅读
netty什么是netty？ Netty是JBoss提供的一个java开源框架，是基于NIO（Non-Blocking IO）的客户端/服务器编程框架，既能快速开发高并发、高可用、高可靠的服务器程序，也可以开发靠并发、高可靠的客户端程序。Netty提供了异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，作为一个异步框架，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户
转载
2023-09-27 07:16:37
82阅读
背景说明在程序开发过程中，通常会遇到需要独占式的访问一些资源的情形，比如商品秒杀时扣减库存。这时就需要对资源加锁。实现锁的方式有很多，比如数据库锁、文件锁等等。本文简单介绍PHP中使用redis来实现加锁和解锁。实现方式参考了redis官方文档。示例代码代码环境：单redis实例，PHP5.6及以上，且需开启redis扩展$redis = new \Redis();
$redis->
转载
2023-05-26 14:57:54
176阅读
问题场景及解决方案（如有不足请指正）1.冷热数据分离 场景：在实际生产环境中，有些数据访问频率非常高（热数据），但大部分数据访问频率并不高（冷数据），所以我们需要进行数据的冷热区分，热数据我们通常是要从缓存中进行查找以减少与数据库的交互从而大大提升性能，从缓存中查询不到才从数据库中查找，查找完又会往缓存中放一份，我们新增或者更新需要缓存的数据，我们通常是先操作数据库进行新增或更新，然后根据id将数
转载
2023-09-19 00:35:25
102阅读
几个原理：主从复制原理、哨兵原理、集群模式工作原理 redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从。主从后要高可用，就要加哨兵，可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。高并发高可用后想容纳大数据，要redis集群 1.主从复制原理 （1）主从结构：主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。这样可以水平扩容，支撑读高并发
转载
2023-07-07 16:42:58
74阅读
一，什么情况下使用双写？在电商系统中，一部分数据是要实时显示给用户的，例如：商品的价格，商品的库存等。在交易系统中，用户委托数量，成交量等。以上这些数据变更后需要第一时间显示给用户，但并发量又相当高。这时我们就需要将数据进行双写（数据库写，redis写）。 双写常见的有以下两种策略： 一.先删除缓存再更新数据库 二.先更新数据库再删除缓存 注：数
转载
2023-06-13 15:17:33
110阅读
针对大流量瞬间冲击，比如秒杀场景redis前面可以加一层限流 sentinel ／ Hystrix redis高并发（读多写少）下缓存数据库双写误差：1. 修改操作使用分布式锁（就是修改的时候加锁，一次只能有一个线程修改，可以多线程读），对于读多的场景更有利；推荐（以较少的性能代价换取了绝对的一致）2. 延迟删除缓存 修改一个key后，删除
转载
2023-08-15 20:29:28
145阅读
