系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

1.log4net生成单个文件 直接将这段代码考到config中即可用 <log4net> <!--定义输出到文件中--> <appender name="LogFileAppender" type="log4net.Appender.FileAppender"> <!--定义文件存放位置--> <file value="Log\\LogInfo\\ww.txt"/> <appen

目前,比较火的nosql数据库,如MongoDB,Redis,Riak都提供了类似incr原子行操作. 下面是PHP版的一种实现方式: <?php /** * 基于Redis的全局订单号id * * @author liujingyu * @copyright liujingyu, 11 八月, 2014 **/ class OrdersnumAction { private $_r; private $_host; private $_port; private $_passwd; priva

Redis 到底是不是单线程的程序? 多 IO 线程的初始化 IO 线程运行函数 IOThreadMain 如何推迟客户端「读」操作? 如何推迟客户端「写」操作? 如何把待「读」客户端分配给 IO 线程执行? 如何把待「写」客户端分配给 IO 线程执行? 总结 参考链接 Redis 源码简洁剖析系列 Redis 到底是不是单线程的程序? Redis 只有在处理「客户端请求」时,是单线程的:整个 Redis server 不是单线程的,还有后台线程在辅助处理任务. Redis 选择单线程处理请求,

众所周知, 在多线程中,因为共享全局变量,会导致资源修改结果不一致,所以需要加锁来解决这个问题,保证同一时间只有一个线程对资源进行操作 但是在分布式架构中,我们的服务可能会有n个实例,但线程锁只对同一个实例有效,就需要用到分布式锁----redis setnx 原理: 修改某个资源时, 在redis中设置一个key,value根据实际情况自行决定如何表示 我们既然要通过检查key是否存在(存在表示有线程在修改资源,资源上锁,其他线程不可同时操作,若key不存在,表示资源未被线程占用,允许线程抢占

记录下日期时间的转换和生成:1.这个是使用datetime 函数生成往后几天的时间,比如当前日期是2019-07-01 那么控制days=1然后再和当前的时间相加,就能得到明天的日期def time_formate(t): """ 日期格式化,使用datetime.timedelta(days=1) 来返回几天后的日期 :param t: 传入日期 :return: 返回时间+1的日期 """ d = datetime.datetime.strp

1 DECLARE @beginTime DATETIME, @endTime DATETIME 2 SET @beginTime ='2019-03-01' 3 SET @endTime ='2019-12-31 23:59:59' 4 5 --1.生成年份 6 SELECT CONVERT(VARCHAR(4),DATEADD(YEAR,number,@beginTime),120) AS 年 7 FROM master..spt_values 8 WHERE type='p' AND DA

开篇介绍 在 SSIS 中操作文件的输入和输出是非常方便的,这个例子讲解一个最简单的需求:比如每天从数据库中查询一批数据要输出到文件,每天产生一个文件,那么文件的名称按照"文件名+日期"的格式加以区别,比如 Employee20131225.txt . 测试案例 我的测试数据非常简单,就是一个查询语句,要将这些查出来的数据输出到文件并使用逗号分隔,每个文件根据时间加以区别. SELECT EmployeeKey, ParentEmployeeKey, EmployeeNationalI

/** * 时间轴函数, Unix 时间戳 * @param int $time 时间 */ function TranTime($time) { //$time = strtotime($time); $nowTime = time (); $message = ''; //一年前 if (idate ( 'Y', $nowTime ) != idate ( 'Y', $time )) { $message = date ( 'Y年m月d日', $time ); } else { //同一年

--表结构 DROP TABLE if exists public.sys_tabid; CREATE TABLE public.sys_tabid ( id serial NOT NULL , type ), code ) NOT NULL, seed integer, date date ); --测试数据 insert into sys_tabid(type,code,seed,date) values (,'2017-06-27'), (,'2017-06-27'), (,'2017-0

import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.SQLException;import java.sql.Timestamp;import java.util.Random; /*** 测试时间处理(java.sql.Date,Time,Timestamp)* * @author Administrator*/public cl

<configuration> <configSections> <!--日志记录--> <section name="log4net" type="log4net.Config.Log4NetConfigurationSectionHandler, log4net" /> </configSections> <log4net> <root></root> <log

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如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl 往下看前,建议完成前面1到12小节 1. 微服务中ID地位 如果说前面小节的功能点是微服务的大脑,那么全局唯一ID则是微服务的神经系统,没有ID这个神经系统,再强的大脑也白搭,只有有了这个神经系统,才能有效协调整个微服务系统的正常工作,才不会出现神经错乱.就好像两个或多个人的身份证号码相同,则依赖于这个身份证号唯一性的系统就无法正常工作(无法为具有相同身份证号的这些人服务). JMicro中,消息是微服务之间通讯最基本单

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

最近又遇到需要根据日期生成流水号的业务,然后记录了几种生成方法,一个是通过java代码,一个是数据库的触发器,还有是通过redis.下面是代码: 通过java生成简易流水: /** * 通过日期和生成的流水号拼接 * @param maxCount 已经生成的个数 * @return */ public static String recountNew(int maxCount) { if (maxCount < 0) { return null; } //201707999 String st

本文为<高性能网络编程游记>的第六篇"性能追击:万字长文30+图揭秘8大主流服务器程序线程模型". 最近拍的照片比较少,不知道配什么图好,于是自己画了一个,凑合着用,让大家见笑了. 本文我们来探索一下主流的各种应用服务器的网络处理模型,看看大家都是怎么设计网络程序的.在本文中,我会从Node.js.Apache Server.Nginx.Netty.Redis.Tomcat.MySQL.Zuul等常用的服务器程序,给大家逐一分析,分析各种服务器程序的性能,心中有数,才能手中

redis是单线程,线程安全 redis可以能够快速执行的原因: (1) 绝大部分请求是纯粹的内存操作(非常快速)(2) 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件(3) 非阻塞IO - IO多路复用 IO多路复用中有三种方式:select,poll,epoll.需要注意的是,select,poll是线程不安全的,epoll是线程安全的 redis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

总体来说快速的原因如下: 1)绝大部分请求是纯粹的内存操作(非常快速) 2)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件 3)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 这3个条件不是相互独立的,特别是第一条,如果请求都是耗时的,采用单线程吞吐量及性能可想而知了.应该说redis为特殊的场景选择了合适的技术方案. 关于线程安全问题 redis实际上是采

Flask自带了logger模块,用来方便程序员群众记录日志,这里粘贴出来的是一段代码,用来初始化日志各项配置参数,并根据日期自动生成日志文件. #log配置,实现日志自动按日期生成日志文件def make_dir(make_dir_path): path = make_dir_path.strip() if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) return pathlog_dir_name = "logs"log_file_name

0. redis单线程问题 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程. 1. 为什么说redis能够快速执行 (1) 绝大部分请求是纯粹的内存操作(非常快速) (2) 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件 (3) 非阻塞IO - IO多路复用 2. redis的内部实现 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