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阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么…
https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2?          -good blog 需求由来 1.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:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同…
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:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争.这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题. 出现并发设置Key的原因 Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题. 比如…
redis中的并发问题 使用redis作为缓存已经很久了,redis是以单进程的形式运行的,命令是一个接着一个执行的,一直以为不会存在并发的问题,直到今天看到相关的资料,才恍然大悟~~ 具体问题实例 有个键,假设名称为myNum,里面保存的是阿拉伯数字,假设现在值为1,存在多个连接对myNum进行操作的情况,这个时候就会有并发的问题.假设有两个连接linkA和linkB,这两个连接都执行下面的操作,取出myNum的值,+1,然后再存回去,看看下面的交互: linkA get myNum => 1…
本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 先配上一个简易的RedisHelper,一个set值,一个get值,一个设置并发锁,以便在我后面的操作中,你能清楚我究竟做了什么. public class RedisHelper { ); public void Set<T>(st…
为了防止用户在页面上重复点击或者同时发起多次请求,请求处理需要操作redis缓存,这个时候需要对并发边界进行并发锁控制,实现思路: 由于每个页面发起的请求带的token具备唯一性,可以将token作为锁(key),当前时间作为value进行并发锁控制,分为两个方法:acquireLock和realeaseLock /**尝试获取锁并设置有效时间*/ 53 + public boolean acquireLock(String lock, long expired){ 54 + boolean i…
回到目录 redis客户端驱动有很多,如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等,下面我使用ServiceStack.Redis为例,介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式,并发就是多线程同时访问和操作同一个资源,而对于redis来说,如果你多个线程共同修改一个key的value,这时就会出现并发,为了保证数据完整性,这时需要使用并发锁,在各大语言中,都有自己的实现方法,无论的C,C#,java还是sqlserver都有这个概念! using (IRe…
背景: 一个中小型H5游戏 核心错误信息: (1): java.lang.ClassCastException: [B cannot be cast to java.lang.Long at redis.clients.jedis.Connection.getIntegerReply(Connection.java:201) at redis.clients.jedis.Jedis.del(Jedis.java:129) (2):redis.clients.jedis.exceptions.Je…
把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: (一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例…
Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题. 比如:同时有多个子系统去set一个key.这个时候要注意什么呢? 举一个例子:多客户端同时并发写一个key,一个key的值是1,本来按顺序修改为2,3,4,最后是4:但是顺序变成了4,3,2,最后变成了2. 并发竞争可用的解决方案如: 分布式锁+时间戳 利用消息队列…