参考Redis实现简单消息队列 Redis提供了两种方式来作消息队列.一个是使用生产者消费模式模式,另外一个方法就是发布订阅者模式.前者会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听.后者也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是ping的. 生产消费模式 主要使用了redis提供的blpop获取队列数据,如果队列没有数据则阻塞等待,也就是监听. #coding:utf-8 "&

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_202 "表达欲"是人类成长史上的强大"源动力",恩格斯早就直截了当地指出,处在蒙昧时代即低级阶段的人类,"以果实.坚果.根作为食物:音节清晰的语言的产生是这一时期的主要成就".而在网络时代人们的表达欲往往更容易被满足,因为有聊天软件的存在.通常意义上,聊天大抵都基于两种形式:群聊和单聊.群聊或者群组聊天我们可以理解为聊天室,可以有人数上限,而单聊则可以认为是上限为2个人的特殊聊

实现这个功能前你需要知道以下,不然可能会比较吃力:1.服务器的计划任务,shell脚本,或者你有宝塔自带的计划任务会方便很多.2.有所了解Redis.3.会写PHP业务逻辑. 好了进入在正题,这里使用一个库delayer.它是 基于 Redis 的延迟队列中间件,采用 Golang 开发,支持 PHP.Golang 等多种语言客户端.因此在你的项目中,你需要为PHP装上redis扩展.注意不是Laravel的predis.就是你phpinfo()能看到有redis这个扩展. 之后为你的项目加上d

目前,比较火的nosql数据库,如MongoDB,Redis,Riak都提供了类似incr原子行操作. 下面是PHP版的一种实现方式: <?php /** * 基于Redis的全局订单号id * * @author liujingyu * @copyright liujingyu, 11 八月, 2014 **/ class OrdersnumAction { private $_r; private $_host; private $_port; private $_passwd; priva

延迟队列,顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列. 那么,是在什么场景下我才需要这样的队列呢? 一.背景 先看看一下业务场景: 1.会员过期前3天发送召回通知 2.订单支付成功后,5分钟后检测下游环节是否都正常,比如用户购买会员后,各种会员状态是否都设置成功 3.如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功? 4.实现通知失败,1,3,5,7分钟重复通知,直到对方回复? 通常解决以上问题,最简单直接的办法就是定时去扫表. 扫表存在的问题是: 1.扫表与数据库长时间连接,在数量量大的情况容易出现

目前,为了使web能适应大规模的访问,需要实现应用的集群部署.集群最有效的方案就是负载均衡,而实现负载均衡用户每一个请求都有可能被分配到不固定的服务器上,这样我们首先要解决session的统一来保证无论用户的请求被转发到哪个服务器上都能保证用户的正常使用,即需要实现session的共享机制. 在集群系统下实现session统一的有如下几种方案:(1) 应用服务器间的session复制共享(如tomcat自带session共享)(2) 基于cache DB缓存的session共享 一.应用服务器间

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117661.htm 1.为什么需要消息队列?当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 举个例子:业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息暂存一下,缓冲压力. 再举个例子:调远程系统下订单成本较高,且因为网络等因素,不稳定,攒一批一起发送. 再举个栗子,交互模块5:00到24:00和电商系统联通,和内部ERP断开.

转: 分布式锁与实现(一)——基于Redis实现 概述 目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“

说明: 我前段时间写了一篇用consul实现分布式锁,感觉理解的也不是很好,直到我看到了这2篇写分布式锁的讨论,真的是很佩服作者严谨的态度, 把这种分布式锁研究的这么透彻,作者这种技术态度真的值得我好好的学习. 建议大家去看看原文(上) (下),我这里是做一个备份. 基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) From: 张铁蕾 DBAplus社群  基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪

1.分布式锁介绍 在计算机系统中,锁作为一种控制并发的机制无处不在. 单机环境下,操作系统能够在进程或线程之间通过本地的锁来控制并发程序的行为.而在如今的大型复杂系统中,通常采用的是分布式架构提供服务. 分布式环境下,基于本地单机的锁无法控制分布式系统中分开部署客户端的并发行为,此时分布式锁就应运而生了. 一个可靠的分布式锁应该具备以下特性: 1.互斥性:作为锁,需要保证任何时刻只能有一个客户端(用户)持有锁 2.可重入: 同一个客户端在获得锁后,可以再次进行加锁 3.高可用:获取锁和释放锁的效

框架目的是分布式调度起一切任何函数(当然也包括调度起一切任何方法). 之前写的是基于rabbitmq的,作为专用的消息队列好处比redis的list结构好很多.但有的人还是强烈喜欢用redis,以及rabbitmq安装比redis麻烦点. 现在加入reids作为中间件的方式. 使用 模板模式 加工厂模式 加策略模式(消费者调用的函数,用户自己写的每一个被消费的函数单元都是策略函数) 解释下为什么不直接用celery呢? 1.写法过于麻烦了,运行方式也麻烦一些. 2.对文件的位置要求高一点,可以设

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即

摘要: 简单介绍使用Spring+Shiro搭建基于Redis的分布式权限系统. 这篇主要介绍Shiro如何与redis结合搭建分布式权限系统,至于如何使用和配置Shiro就不多说了.完整实例下载地址:https://git.oschina.net/zhmlvft/spring_shiro_redis 要实现分布式,主要需要解决2个大问题. 第一个解决shiro  session共享的问题.这个可以通过自定义sessionDao实现.继承 CachingSessionDao. public cl

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单 b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论 c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延时队

转自:http://blog.csdn.net/catoop/article/details/48603891 目前,为了使web能适应大规模的访问,需要实现应用的集群部署.集群最有效的方案就是负载均衡,而实现负载均衡用户没一个请求都有可能被分配到不固定的服务器上,这样我们首先要解决session的统一来保证无论用户的请求被转发到哪个服务器上都能保证用户的正常使用,即需要实现session的共享机制. 在集群系统下实现session统一的有如下几种方案: (1) 应用服务器间的session复制

“分布式锁”是用来解决分布式应用中“并发冲突”的一种常用手段,实现方式一般有基于zookeeper及基于redis二种.具体到业务场景中,我们要考虑二种情况: 一.抢不到锁的请求,允许丢弃(即:忽略) 比如:一些不是很重要的场景,比如“监控数据持续上报”,某一篇文章的“已读/未读”标识位更新,对于同一个id,如果并发的请求同时到达,只要有一个请求处理成功,就算成功. 用活动图表示如下: 二.并发请求,不论哪一条都必须要处理的场景(即:不允许丢数据) 比如:一个订单,客户正在前台修改地址,管理员在

Delayer 基于 Redis 的延迟消息队列中间件,采用 Golang 开发,支持 PHP.Golang 等多种语言客户端. 参考 有赞延迟队列设计 中的部分设计,优化后实现. 项目链接:https://github.com/mixstart/d... ,有需要的朋友加 Star 哦. 应用场景 订单超过30分钟未支付,自动关闭订单. 订单完成后, 如果用户一直未评价, 5天后自动好评. 会员到期前3天,短信通知续费. 其他针对某个任务,延迟执行功能的需求. 实现原理 客户端:push 任务

动手造轮子:基于 Redis 实现 EventBus Intro 上次我们造了一个简单的基于内存的 EventBus,但是如果要跨系统的话就不合适了,所以有了这篇基于 Redis 的 EventBus 探索. 本文的实现是基于 StackExchange.Redis 来实现的. RedisEventStore 实现 既然要实现跨系统的 EventBus 再使用基于内存的 EventStore 自然不行,因此这里基于 Redis 设计了一个 EventStoreInRedis ,基于 redis

目录 基于Redis消息的订阅发布应用场景 1.应用背景 2.困境 2.1 锁表风险 2.2 实时性差 2.3 增加编程复杂性 2.4 实时效果 3.解决方案 3.1 前端传值给服务端 3.2 服务端通过消息传给采集控制端 4.详细代码设计 4.1 CSRedisCore 4.2 接口设计如下 4.3 接口实现如下 4.4 ConfigureServices中依赖注入 4.5 创建一个RedisMQ的消息对象 4.6 实现层代码设计 5.效果 5.1 打开风扇按钮 5.2 RedisDeskto

使用背景:在使用app或者pc网页时,可能由于网络原因,api接口可能被前端调用一个接口重复2次的情况,但是请求内容是一样的.这样在同一个短暂的时间内,就会有两个相同请求,而程序只希望处理第一个请求,第二个请求是重复的.比如创建订单,相同内容可能出现两次, 这样如果接口不处理,可能用户会创建2个订单. 分布式锁的接口幂等性实现 基于Redis实现分布式锁(前提是单台Redis),如果是多台Redis集群,可能有非同步的异常情况. 实现思路: 利用redis的setnx(key, value):“