之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L

以下引用大神的: 测试项目: https://github.com/14251104246/redis-demo.git 准备 使用docker-compose命令启动redis服务器(可以用其他方式启动) idea启动测试项目 jmeter测试脚本 高并发秒杀-重现超卖问题.jmx 高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx 重现秒杀时出现的超卖问题 核心测试代码如下: /** * 用于测试redis秒杀 */ @RestController @RequestMapping("/api/spike

一.Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间:   3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,R

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场景: 大家在使用Jmeter测试的时候应该发现了, (1)线程启动了就会直接发送测试请求:--如果要模拟在一瞬间高并发量测试的时候,需要调高线程数量,这很耗测试机器的性能,往往无法支持较大的并发数,无法控制每次测试的瞬间并发量: (2)如果使用了constant throughput timer,可以模拟较长时间的并发测试,但是仍无法满足稳定的瞬间高并发测试: 解决: 1.使用集合点: 作用:阻塞线程,直到指定的线程数量到达后,再一起释放,可以瞬间产生很大的压力. 引用虫师的话“红军排长说:等

前言 如果要研究高并发,一般会借助高并发工具来进行测试.JCStress(Java Concurrency Stress)它是OpenJDK中的一个高并发测试工具,它可以帮助我们研究在高并发场景下JVM,类库以及硬件等状况. JCStress学起来很简单,而且官方也提供了许多高并发场景下的测试用例,只要引入一个jar包,即可运行研究. 如何使用JCStress 此演示用maven工程,首先需要引入jar包,核心包是必须要的,样例包非必须要,此是为了演示其中的例子. <dependencies>

1. Redis的高并发和快速的原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. 2. 为什么Redis是单线程的 官方答案 因为Re

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,删除缓存,为了防止之前有线程读过旧数据然后再次写入,sleep 10毫秒再删除一次,但此步要后台处理,不然可能会大幅降低整体性能. 3. 写直接写入数据库,

为什么需要分布式锁 1.为了解决Java共享内存模型带来的线程安全问题,我们可以通过加锁来保证资源访问的单一,如JVM内置锁synchronized,类级别的锁ReentrantLock. 2.但是随着业务的发展,单机服务毕竟存在着限制,故会往多台组合形成集群架构,面对集群架构,我们同样存在则资源共享问题,而每台服务器有着自己的JVM,这时候我们对于锁的实现不得不考虑分布式的实现. 分布式锁应该具备哪些条件 1.在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 2.高可用的获取

ngx_lua将lua嵌nginx,让nginx运行lua脚本.高并发,非堵塞过程中的各种请求. url要求nginxserver,然后lua查询redis,返回json数据. 一.安装lua-nginx-module 參见<LNMLGC>架构 二.安装redis2-nginx-module模块 get https://github.com/openresty/echo-nginx-module get https://github.com/openresty/redis2-nginx-mod

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件

前言 本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题.即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理.一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题.如果有大并发的项目,流量有几百万左右.这些要深刻考虑. 1. 缓存穿透和缓存击穿 简单的讲就是如果该数据原本就不存在,那么就会发生缓存穿透:如果缓存内容因为各种原因失效,那么就会发生缓存击穿.具体一点来说,如果缓存中不存在需要查询的内容,一般情况下需要再深入一层进行查询,一般为不能承受压力的关系型数据库(承压能力为缓存的1%,甚至

package com.example.test; import java.net.URL;import java.net.URLConnection;import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * Created with IDEA * author:QinWei * Date:2018/12/27 * Time:11:08 * 并发测试 */public class ConnectTest { public static void main

直接上代码进行验证吧 /** * 通过countdownlatch的机制,来实现并发运行 * 模拟200个并发测试 * @author ll * @date 2018年4月18日 下午3:55:59 */ public class CountDownLatchTest { private static final int threadnum = 200; public CountDownLatch cd = new CountDownLatch(threadnum); @Test public

项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange 等. 测试完毕后,发到线上,发现有大量接口请求返回超时熔断(超时时间为3s). Error日志打印的异常堆栈为: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the po

Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间:(官方答案:因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽.既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了.) Redis在内存中存储,读写速度非常快. 单线程不用考虑锁的消耗问题. Redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接系统的高吞吐量.多路复用在以后的博客中会写 Redis 采用hash数据结构,速度快

1.首先jmeter需要JDK8以上得运行环境 2.下载jmeter,官方网址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 3.安装jmeter.jmeter无需安装,解压即可. 进入 jmeter\bin找到jmeter.bat,双击执行即可启动jmeter. 4.为了使用方便,配置jmeter环境变量 变量名: JMETER_HOME 变量值:E:\JMETER\apache-jmeter-4.0\ 变量名: Path (在后面添加以下变量值) 

安装http_load 下载 sudo wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-09Mar2016.tar.gz 解压 sudo tar zvxf http_load-09Mar2016.tar.gz -C /usr/local 安装 sudo make && sudo make install 测试使用 # http_load -p 100 -s 5 url.txt 449 fetches, 100 max parall

安装ctags sudo apt-get install ctags 安装webbench 下载webbench http://home.tiscali.cz/~cz210552/distfiles/webbench-1.5.tar.gz 解压 sudo tar xvf webbench-1.5.tar.gz 安装 sudo make && sudo make install 测试使用 # webbench -c 100 -t 10 http://www.baidu.com/ Webben

安装siege 下载 http://download.joedog.org/siege/siege-4.0.4.tar.gz 解压 sudo tar -zvxf siege-4.0.4.tar.gz -C /usr/local 编译安装 sudo ./configure sudo make && sudo make install 使用 # siege -c 1000 -r 3 -f url.txt Transactions: 765 hits Availability: 100.00 %

解决方案:https://www.zhihu.com/question/24781521