redis是什么? mysql是一个软件,帮助开发者对一台机器的硬盘进行操作. redis是一个软件,帮助开发者对一台机器的内存进行操作. redis缓存 可达到瞬间并发量10W+ 高并发架构系列:Redis为什么是单线程.及高并发快的3大原因详解 http://m.sohu.com/a/282430394_99994950?qq-pf-to=pcqq.group https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9833534.html 特点 - 可以做持久化: -

在 <企业应用架构模式> 中 提到了 乐观锁定, 用 时间戳 来 判定 交易 是否有效, 避免 传统事务 的 表锁定 造成 的 瓶颈 . 在 现在的 大并发 的 大环境下, 传统事务 及其 表锁定 以及 事务带来 的 性能消耗, 确实 不能适应 当今 的 大并发 的 场景 了 . 感觉 传统事务 也就只能用在 办公系统 了,   哈哈哈哈 . 但是 传统事务 的 表锁定 是 合理的, 表锁定 使得 事务中 其它 线程 不能 读写 表 . 不能 写, 这个容易理解, 不能 读 是怎么回事 ? 因

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. 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,Redis的瓶

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. 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. 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基

小谈php处理 大并发 大流量 大存储 一.判断大型网站的标准: 1.pv(page views)网页的浏览量: 概念:一个网站所有的页面,在24小时内被访问的总的次数.千万级别,百万级别 2. uv值(unique visitor)独立访客 概念:一个网站,在24小时内,有多少个用户来访问我们的网站,达到10万 3. 独立ip 重点内容 概念:一个网站,在24小时内,有多少个ip来访问我们的网站. uv值约等于独立ip如果要考虑局域网,uv值略大于独立ip 二 大型网站带来的一些问题 1 大的

今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断

如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储.2 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份.3 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 在Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的.这是和Memcached相比一个最大的区别(我个人是这么认为的). Redis只会缓存所有的key

server的三条要求: 高性能:对于大量请求,及时高速的响应 高可用:7*24 不间断,出现问题自己主动转移.这叫fail over(故障转移) 伸缩性:使用跨机器的通信(TCP) 另外不论什么网络系统结构都能够抽象成C/S架构.我们常说的B/S模式本质上也是C/S架构(浏览器看作client). 一个典型的server架构: 注: epoll是linux下最高效的网络I/O 因为server须要高效处理大并发连接.因此多个位置均可能出现性能瓶颈,以下我们分析不同位置产生瓶颈的原因及其处理方法

大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸如商

处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸

1.缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 比如一个雪崩的简单过程 1.redis集群大面积故障 2.缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis 3.redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库 4.mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机 5.由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃. 如何预防缓存雪崩 1.缓

转自:http://blog.csdn.net/feitianxuxue/article/details/9386843 处理大并发之五 使用libevent利器bufferevent 首先来翻译一段文章 你可能注意到随着我们代码变得越来越高效,程序也变得更加复杂.当我们产生一个进程的时候,我们没有必要为每一个链接管理一个buffer,我们只需要每个处理独立栈分配缓冲区就可以了.在读和写的时候,我们不必明确的跟踪每一个socket,这在我们的代码里是一个暗示,我们没有必要定义一个结构体去跟踪每一

转载: 详解应对平台高并发的分布式调度框架TBSchedule

转载自http://xmarker.blog.163.com/blog/static/226484057201462263815783 apache 自带的ab工具测试,当并发量达到1000多的时候报错如下:[root@aa~]# This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 655654 $>Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/License

大并发连接的oracle在Linux下内存不足的问题的分析 2010-01-28 20:06:21 分类: Oracle 最近一台装有Rhel5.3的40G内存的机器上有一个oracle数据库,数据库的SGA设置为20G,当运行业务时,一个业务高峰期时,发现swap频繁交换,CPU 100%,Load很高,基本体现为内存不足.此时的连接数在600个左右.按内存的计算:每个连接占用内存基本在5M,这样600个连接只占用3G内存,SGA内存20G,操作系统占用内存1G,这样总占用的内存为24G,而总

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非 常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL 的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

今天遇到了一个前同事挖的坑,刷新缓存中商品信息时先让key过期,然后从数据库里取最新数据然后再放到缓存中,他是这样写的 redisTemplate.expire(CacheConst.GOOGS_PREFIX,1,TimeUnit.MILLISECONDS); 设置key过期为一毫秒,导致缓存中有时没有商品信息,因为在这一毫秒内有可能已经从数据库中取到了最新数据,并且又放到了缓存中,一毫秒过后key过期了,缓存中就没了商品信息. 正确的应该这样写redisTemplate.expire(Cach

Delphi Windows IOCP 通讯模型封装,基于DIOCP.YxdIocp包含有支持大并发的TCP服务组件.HTTP服务组件.UDP服务组件.WebSocket服务组件,和TCP.UDP等基础客户端组件. DIOCP 修改版(YangYxd) Demo 源码需要重新设置下搜索路径,指向 Source\IOCP 文件夹即可. [感谢] 感谢DIOCP原作者天地弦,以及DIOCP官方群.QDAC官方群所有参与本项目测试.修改的朋友. [注意事项] 您在使用中发现任何BUG.更改意见等请及时

设计高性能大并发WEB系统架构注意点 第01:大型架构的演进之路第02(上):分布式缓存第02(下):分布式缓存第03:分布式消息队列第04:分布式数据存储第05:分布式服务框架第06:高性能系统架构第07:高可用系统架构第08:系统的安全架构第09:架构实战案例分析 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 系统的垂直伸缩,水平伸缩系统的性能

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利