秒杀活动 在一般的网络商城中我们会经常接触到一些高并发的业务状况,例如我们常见的秒杀抢购等活动, 在这些业务中我们经常需要处理一些关于请求信息过滤以及商品库存的问题. 在请求中比较常见的状况是同一用户发出多次请求或者包含恶意的攻击,以及一些订单的复购等情况. 而在库存方面则需要考虑超卖这种状况. 下面我们来模拟一个简单可用的并发处理. 直接上代码 代码的流程 1.模拟用户请求,将用户写入redis队列中 2.从用户中取出一个请求信息进行处理(可以在这个步骤做更多的处理,请求过滤,订单复购等) 3

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

laravel redis sentinel配置: 'redis' => [ 'cluster' => false, 'options' => [ 'replication' => 'sentinel', 'service' => 'redis-master', 'parameters' => [ 'password' => 'xxxxxxx', 'database' => 0, ], ], 'default' => [ 'tcp://192.168.

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

安装配置redis服务器 $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.5.tar.gz $ tar xzf redis-.tar.gz $ cd redis- $ make 安装完毕后,修改配置文件,redis.conf daemonize no #开启redis后台运行 参数说明http://www.runoob.com/redis/redis-conf.html 运行redis $ src/redis-server redis.con

代码运行一段时间后,会报下面的错误. [Predis\Connection\ConnectionException] Error while reading line from the server. [tcp://127.0.0.1:6379] 最初的怀疑是连接数过多,导致连接不上服务器,出现上述错误.查看进程,发现大量redis状态为TIME_WAIT的tcp连接. 首先考虑的是,减少TIME_WAIT的进程,保持随时可以连接到服务器.所以想到的减少TIME_WAIT状态的进程,将进程快速回

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

前言 在过2个月即将进入9月了,然而面对今年的大环境而言,跳槽成功的难度比往年高了很多,很明显的感受就是:对于今年的java开发朋友跳槽面试,无论一面还是二面,都开始考验一个Java程序员的技术功底和基础.对源码解读和核心原理理解也是成了加分项,特别是对 Java 的一些核心基础知识点掌握的不够或者没有体系方向的朋友面试也成了一个苦恼的事情. 今天在这分享目前国内公司Java面试常问的问题包括JVM.常用的算法和数据结构,redis缓存,分布式,Spring,微服务等.正所谓知己知彼,只有体系知

转自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NDQ3MjQxNA==&mid=2247485464&idx=1&sn=8d690fc6f878aadf75977aa7e76cfd08&chksm=e9c5f1a9deb278bf512d8b40c30240d0168cdf2cf02142ee913bc11ec39637ca380a4dad524b&scene=21#wechat_redirect 缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更

1. 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同时set key引起的并发问题. 2.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

1.应对并发场景 避免操作数据不一致 将对redis加锁 2.考虑到异常状况无法释放锁,导致死锁 将代码块进行try-catch处理 3.考虑try时宕机依然导致死锁 对锁添加时效性,添加过期时间 4.由于业务代码块执行时长不确定,可能导致锁的永久时效 场景说明: 当业务1执行时,由于锁超时而失去了锁 这时业务2进来任然继续执行, 当业务2在执行时,业务1执行完毕,删除了业务2的锁, 这时业务3进行任然继续执行 重复上述步骤则导致锁的永久实效 解决方案 添加锁时生成唯一标识,使得业务n只能删除业

// 前缀 $prefix = 'abc'; // 需要在前面连接上应用的缓存前缀 $keys = app('redis')->keys(config('cache.prefix') . $prefix . '*'); app('redis')->del($keys);

首先在app/config/cache.php配置文件下改变一下缓存的驱动方式改为redis composer require predis/predis 先安装conposer的扩展安装包 然后在composer.josn的文件中加入这一句 然后执行 composer update 导入 use Illuminate\Support\Facades\Cache; 获取缓存的参数 $value = Cache::get('key'); 写入缓存     1.键   2.值  3多长时间过期,按照