转自:https://blog.csdn.net/Roy_70/article/details/78260826 一.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方

一.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方式. 二.incr命令Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 ke

用redis实现计数器 社交产品业务里有很多统计计数的功能,比如: 用户: 总点赞数,关注数,粉丝数 帖子: 点赞数,评论数,热度 消息: 已读,未读,红点消息数 话题: 阅读数,帖子数,收藏数 统计计数的特点 实时性要求高 写的频率很高 写的性能对MySQL是一个挑战 可以采用redis来优化高频率写入的性能要求. redis优化方案一 对于每一个实体的计数,设计一个hash结构的counter: //用户 counter:user:{userID} -> praiseCnt: 100 //点

目录 工作池 速率限制 原子计数器 互斥锁 工作池 在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <- j

有这样一个需求,插入数据库之前需要了解数据库ID号,考虑到不同的主机怎么去协同这个ID呢 同时要保证每个主机分到不同的ID号,这个比较麻烦,如果独立开一个服务来一个C/S操作比较麻烦,幸好REDIS提供了这样一个操作,原子INCR.也就是在不同的主机节点去请求服务器,服务器能够同时封装2个事情[value=vlaue+1;return value]2步完成后才返回.这样每个所有的主机ID都能分到不同的ID号,这样的结果真是我想要的.另外不用担心:这个是一个64位自增操作,在合理的范围内 很难会超

redis本身就是事件驱动模型,你incr递增好了,然后get获取判断一下是否超过次数 参考:如何用java实现redis incr的高并发计数器

Go 中最主要的状态管理方式是通过通道间的沟通来完成的,我们在工作池的例子中碰到过,但是还是有一些其他的方法来管理状态的.这里我们将看看如何使用 sync/atomic包在多个 Go 协程中进行 原子计数 . Example: package main import "fmt" import "time" import "sync/atomic" import "runtime" func main() { //我们将使用一个

代码演示 package main import ( "fmt" "runtime" "sync/atomic" "time" ) func main() { var ops uint64 = 0 for i := 0; i < 50; i++ { go func() { for { atomic.AddUint64(&ops, 1) runtime.Gosched() } }() } time.Sleep(ti

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/123.html?1455853785 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.打算写一系列 Redis 使用模式的文章,深入总结介绍 Redis 常见的使用模式,以供大家参考. 常见汇总计数器​ 汇总计数是系统常见功能,比如网站通常需要统计注册用户数,网站总浏览次数等等. 使用

Redis 持久化: 提供了多种不同级别的持久化方式:一种是RDB,另一种是AOF. RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot). AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所

Redis 是一个开源数据库,它使用内存数据结构存储,可作为数据库.缓存和消息代理使用.Redis 支持丰富的数据结构,有:字符串(Strings).哈希(Hashs).列表(Lists).集合(Sets).有序集合(SortedSets).Redis 内置了复制.Lua脚本.事务及不同级别的数据硬盘持久化机制,并提供了高可用的Redis Sentinel和自动分区的集群机制.是构建高性能.可扩展的 Web 应用程序的有效手段. 安装配置 1.1 安装 1.2 配置 1.3 启动服务器 1.4

什么是Redis Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助. Memcached和Redis Memcached的基本应用模型如下图所示: redis使用与其相同,将memcached改为redis即可. Redis支持的数据类型 字符串(Strings) 字符串是Redis值

aof,rdb是两种 redis持久化的机制.用于crash后,redis的恢复. rdb的特性如下: Code: fork一个进程,遍历hash table,利用copy on write,把整个db dump保存下来.save, shutdown, slave 命令会触发这个操作.粒度比较大,如果save, shutdown, slave 之前crash了,则中间的操作没办法恢复. aof有如下特性: Code: 把写操作指令,持续的写到一个类似日志文件里.(类似于从postgresql等数

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/108.html?1455861435 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook​这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串Hash——字典List——列表Set—

Redis持久化原理: Redis支持两种持久化:RDB和AOF模式 一.名词解释: RDB:持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot).AOF:持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite) 使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需

转自http://get.ftqq.com/523.get 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串 Hash——字典 List——列表 Set——集合 Sorted Set——有序集合 下面我们就来简单说明一下它们各自的使用场景: 1. St

一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串Hash——字典List——列表Set——集合Sorted Set——有序集合 下面我们就来简单说明一下它们各自的使用场景: 1. String——字符串 String 数据结构是简单的 key-valu

先看几种数据结构 通过分析底层的数据结构,学习如何根据场景选型和设计 1,简单动态字符串 redis使用的字符串SDS有别于C语言中的字符串 a, 结构 free字段为已分配但未使用的空间 len为已使用的空间(不计入'\0') buf为char数组 b, 与C字符串区别 redis的字符环结构可以理解为将C字符串封装了一层,通过加入的属性字段降低字符串操作的复杂度,提高安全性. 通过len属性可以在常数复杂度获取字符串的长度,仅通过len属性可直接获取长度,而C语言字符串复杂度需要遍历,长度为

本文转载自 http://blog.csdn.net/is_zhoufeng/article/details/10210353 持久化(persistence) 本文是 Redis 持久化文档 的中文翻译. 这篇文章提供了 Redis 持久化的技术性描述,推荐所有 Redis 用户阅读. 要更广泛地了解 Redis 持久化,以及这种持久化所保证的耐久性(durability),请参考文章 Redis persistence demystified (中文). Redis 持久化 Redis 提供

Redis 提供了多种不同级别的持久化方式: RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot). AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF文件中的命令全部以Redis协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis还可以在后台对AOF文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小.   Redis还可以同时使用AOF持