在分布式缓存的应用中,会遇到多个客户端同时争用的问题.这个时候,需要用到分布式锁,得到锁的客户端才有操作权限 下面通过一个简单例子介绍: 这里引用的是Memcached.ClientLibrary.dll //引用 using Memcached.ClientLibrary; namespace Memcache.AddLock { public class MemcacheHelper { //实例化Client public MemcachedClient MClient; public M

锁的使用,一般情况是针对并发或者我们希望程序(crontab的job)串行处理,我们加锁的办法有很多,像文件锁,数据库锁,或者memcache锁,这里关注一下memcache锁,针对memcache锁,考虑三个问题. 1. memcache并发情况下的get,set会出现什么样的问题? 2. 如何使用memcache实现加锁 3. memcache加锁后,解锁前程序crash,如何处理 针对第一个问题,我们考虑一下这样一个场景,我们使用memcache记录一个用户最近五次的访问时间. 我们会怎么

/* 设置memcache锁,解决查询过多email查询为空的问题 Begin */ $mmc = new Memcache; $mmc->connect('127.0.0.1', 11211) or die ("Could not connect"); if(!empty($mmc)){ $sending=$mmc->get('sending'); $sending=intval($sending); }else{ //如果不能使用memcache,则以不影响发送为主 $

add可以做memcache锁 使用场景:用户兑换商品,在网络不好的情况下,点击多次,set会将多次提交全纪录下来,add只会记录一次

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加

对于抢票.秒杀这种业务,我说说自己对这种高并发的理解吧,这里提出个人认为比较可行的几个方案: 方案一:使用队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧 比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加锁. 当并发量大的时候,可能有500人左右抢票成功,这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面.进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的.所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功.后面400个人就直

对于抢票.秒杀这种业务,我说说自己对这种高并发的理解吧,这里提出个人认为比较可行的几个方案:方案一:使用队列来实现可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加锁. 当并发量大的时候,可能有500人左右抢票成功,这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面.进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的.所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功.后面400个人就直接转到

背景:用PHP做一些简单的上传是没有任何的问题,但是要做断点上传好像也是没有大问题,但要是并发的切片加断点上传可能就会有问题了哟.第一个问题是合并问题:如果一上传就合并,PHP老半天不返回是一个方面(是PHP超时还是Nginx超时?),这样势必会造成客户端因没返回,没法再启动新的上传进程,如果用php的追加写文件内存太大还会退出的可能,用上gearmand后出现异步同时写,可能加快了传输效率的同时IO可能会比较密集(假如同一时间并发上传的人多的情况.).第二个问题是先后问题:如果并发时出现了传一

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/super_runman/article/details/53037151 在秒杀.抢火车票等地方,我们通常用遇到这样高并发的问题,下面我提供了四种解决方案: 1.使用文件锁   $fp = fopen("order.lock", "r");   if(flock($fp,LOCK_EX)){   //..处理订单的代码   flock($fp,LOCK_UN);  

高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求.高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等.响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时 间.吞吐量:单位时间内处理的请求数量.QPS:每秒响应请求数.在互联网

原文地址 memcache中Memcache::add()方法在缓存服务器之前不存在key时, 以key作为key存储一个变量var到缓存服务器.我们使用add来向服务器添加一个键值对应,如果成功则添加,否则说明存在另一个并发作业在进行操作.通过add的原子性来判断是否要执行热点代码.具体代码需结合上一篇的php使用memcache.使用该方法控制并发需要考虑到缓存的有效期.缓存基于内存的特点. 实现一个包含锁,解锁,锁状态检查的类cacheLock: class cacheLock{ cons

memcache中Memcache::add()方法在缓存服务器之前不存在key时, 以key作为key存储一个变量var到缓存服务器.我们使用add来向服务器添加一个键值对应,如果成功则添加,否则说明存在另一个并发作业在进行操作.通过add的原子性来判断是否要执行热点代码.具体代码需结合上一篇的php使用memcache.使用该方法控制并发需要考虑到缓存的有效期.缓存基于内存的特点. 实现一个包含锁,解锁,锁状态检查的类cacheLock: class cacheLock{ const KEY

python11 1.多线程原理 2.怎么写一个多线程? 3.队列 4.生产者消费者模型 5.线程锁 6.缓存 memcache redis 多线程原理 def f1(arg) print(arg) #单进程单线程的程序,好比后宫里面就一个慈宁宫 -- 主进程,一个王钢蛋 -- 线程 python中规定一个进程中只能有一个线程被cpu调度 这个的规定是因为python中一把锁:GIL,全局解释器锁 1.一个应用程序可以有多进程,可以有多进程 多进程,多线程目的是并发高,充分利用cpu 2.计算型

在分布式缓存的应用中,会遇到多个客户端同时争用的问题.这个时候,需要用到分布式锁,得到锁的客户端才有操作权限 下面通过一个简单例子介绍: 这里引用的是Memcached.ClientLibrary.dll //引用 using Memcached.ClientLibrary; namespace Memcache.AddLock { public class MemcacheHelper { //实例化Client public MemcachedClient MClient; public M

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 缓存击穿 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞. 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap

MemCache是什么 MemCache是一个自由.源码开放.高性能.分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度.MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串.对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用.API调用,或者页面渲染的结果.MemCache设计理念就是小而强大,它简单的设计促进了快速部署.易于开发并解决面对大规模的数据缓存的

现代浏览器限制到一个host并发连接的数量一般为4或6.这意味着,如果您的web页面加载几十个来自同一个host的assert file(js.图像.css)时,由于并发数的限制,会产生排队.同样甚至更糟的是,这个问题也会发生在使用了session的php脚本中. 问题: php的session缺省用文件存储,当请求一个需要操作session的php文件(session_start())时,这个文件是会被第一个操作session的进程锁定,导致其他请求阻塞.其他请求会挂起在session_sta

Memcache是什么 Memcache是danga.com的一个项目,来分担数据库的压力. 它可以应对任意多个连接,使用非阻塞的网络IO.由于它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable,Memcached自管理这些HashTable. Memcache官方网站:http://www.danga.com/memcached 为什么会有Memcache和memcached两种名称? 其实Memcache是这个项目的名称,而memcached是它服务器端的主程序文件名,知道我

Redis与Memcache的区别 数据类型:  redis数据类型丰富,支持set liset等类型          memcache支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象 持久性: redis支持数据落地持久化存储   memcache不支持数据持久存储 分布式存储:   redis支持master-slave复制模式   memcache可以使用一致性hash做分布式 value大小不同:   memcache是一个内存缓存,key的长度小于250字符,单个item存储要小于1M,

1.memcached的基本设置 1)启动Memcache的服务器端 # /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护进程, -m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB, -u是运行Memcache的用户,我这里是root, -l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP