最近在开发中涉及到了多个客户端的对redis的某个key同时进行增删的问题.这里就会涉及一个问题:锁 先举例在分布式系统中不加锁会出现问题: redis中存放了某个用户的账户余额 ,例如100 (用户id:余额) A端需要对用户扣费-1,需要两步: A1.将该用户的目前余额取出来(100) A2.将余额扣除一部分(99)后再插入到redis中 B端需要对用户充值+10,需要两步: B1.将该用户的目前余额取出来(99) B2.将余额添加充值额度(109)后再插入到redis中 我们的期望执行顺序

爬虫和转载请注明原文地址;博客园蜗牛:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5754706.html Redis所需内存 超过可用内存怎么办 Redis修改数据多线程并发—Redis并发锁 windows下redis基础操作与主从复制 从而 数据备份和读写分离 Redis两种持久化方式(RDB&AOF) Redis的持久化过程中并不需要我们开发人员过多的参与,我们要做的是什么呢?除了深入了解RDB和AOF的作用原理,剩下的就是根据实际情况来制定合适的策略了,再复杂一点,也就

Redis提供的持久化机制 redis是一个内存数据库,也就是说它的所有的数据都是保存在内存中的,而内存中的数据当程序结束时就会消失,所以我们要想办法把内存中的数据写到磁盘中.当程序异常退出或者正常退出后,重新启动时就可以从磁盘文件中读取保存的数据,这就是redis的持久化.redis有两种持久化机制RDB与AOF,来了解下这两种机制的实现原理和区别. 1.先来看RDB持久化方式: 在RDB方式下,根据配置文件redis.conf的策略,达到策略的某些条件时来自动持久化数据.(默认下,持久化到d

Scrapy 和 scrapy-redis的区别 Scrapy 是一个通用的爬虫框架,但是不支持分布式,Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件). pip install scrapy-redis Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改) Scheduler Duplication Filter Item Pipeline Base Spider sc

原文链接:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5754706.html Redis的持久化过程中并不需要我们开发人员过多的参与,我们要做的是什么呢?除了深入了解RDB和AOF的作用原理,剩下的就是根据实际情况来制定合适的策略了,再复杂一点,也就是定制一个高可用的,数据安全的策略了. RDB:快照形式,是把内存的当前状态直接保存在RDB中,保存策略是隔一段时间保存一下 AOF:命令行形式,执行一条命令,直接把命令存到一个aof文件中,保存策略是默认一秒钟保存一下命令,对数据

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存 储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根 据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量 的数据存储. MongoDB也有一个Rub

​​虽然NoSQL的流行与火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动.尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟.稳定.不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本.该工具可以为大数据建立快速.可扩展的存储库. MongoDB MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存

Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取.但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来. 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scra

搞懂分布式技术12:分布式ID生成方案 ## 转自: 58沈剑 架构师之路 2017-06-25 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: 拉取最新的一页消息 select message-id/

[学习目标] Scrapy-redis分布式的运行流程 Scheduler与Scrapy自带的Scheduler有什么区别 Duplication Filter作用 源码自带三种spider的使用 6. Scrapy-redis分布式组件 Scrapy 和 scrapy-redis的区别 Scrapy 是一个通用的爬虫框架,但是不支持分布式,Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件). pip install scrapy-

为什么分布式系统需要用到ID生成系统 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 概括下来,业务系统对ID号的要求有哪些呢? ID生成系统的需求 1.全局唯一性:不能出现重复的ID,最基本的要求. 2.趋势递

下面我们来看看,scrapy-redis的每一个源代码文件都实现了什么功能,最后如何实现分布式的爬虫系统: connection.py 连接得配置文件 defaults.py 默认得配置文件 dupefilter.py 去重规则 picklecompat.py 格式化 pipelines.py 序列化变成字符串 queue.py 队列 scheduler.py 调度器 spiders.py 爬虫 utils.py 把字节转换成字符串 connect.py import six from scra

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

目录 1.问题场景及说明 2.Redis 缓存是深拷贝 3.Guava本地缓存直接获取则是浅拷贝 4.如何实现Guava获取本地缓存是深拷贝? 1.问题场景及说明 系统中同时使用 Redis 缓存和 Guava本地缓存.用 Guava 缓存将 Redis 缓存包了一层.可以提升效率,但是也会引出一些问题. 问题:同一个本地缓存Map,获取到的值有时会不一致. 不同机器可能不一致,同一机器也可能不一致.很神奇,但是数据库里都是对的. 后来发现,因为有一个请求会对该缓存进行remove操作,导致缓存

https://segmentfault.com/a/1190000000606752

最近几个月非常忙,所以很少有时间写博客,这几天终于闲了一些,于是就在整理平时的一些笔记.恰好这几天Redis服务器发生了问题,就记录一下. 我司有两款分别是2B和2C的App,类似于阿里旺旺的卖家版和买家版,里面有一个聊天的功能模块.双方可以通过这个功能聊天.内部通讯使用了环信,只是将本地账号和环信账号进行了关联.其他的信息,比如用户基本信息,好友关系,群组关系等存在Redis中,为防止Redis出现问题导致数据丢失(尽管配置了持久化),同时使用消息队列将数据写入SQLServer中进行了冗余.

Redis 持久化: 提供了多种不同级别的持久化方式:一种是RDB,另一种是AOF. RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot). AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所

回到目录 两雄争霸 使用StackExchange.Redis的原因是因为它开源,免费,而对于商业化的ServiceStack.Redis,它将一步步被前者取代,开源将是一种趋势,商业化也值得被我们尊重,毕竟人家研究代码也不容易,做商品也很正常,当然这不是我们今天的重点,今天主要说一下对StackExchange.Redis的封装,它与ServicesStack.redis最大的不同就是,它没有线程池的概念,这对于初学者绝对是个坑,大家使用时一定要注册,StackExchange.redis的对

memcache和redis都属于缓存但是memcache的存储大小是收到 限制的memcache的 键值长度是250,内存的大小限制是1M并且memcache不支持数据的持久化缓存 redis支持五种数据类型,string list set(集合) hash 和Sorted Set(有序集合),并且redi是支持数据的持久化缓存,redis的两种机制AOF和RDB Redis的持久化 RDB a) 简而言之,就是在不同的时间点,将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上: b) 对于R

Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代品,是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充.现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造.首先简单公布一下Redis平台实际情况: 2200+亿 commands/day 5000亿Read/day 500亿Write/day 18TB+ Memory 500+ Servers in 6 IDC 2000+instances 应该是国内外比较大的Redis使用平台,今天主要从应用角度谈谈Redis服务平台. Redis使用场