// 获取锁getLock() {    // 是否有正在执行的线程    boolean hasLock = false;    try {        hasLock = redisClient.setnx("lockKey", "ing") == 1;        if (hasLock) {            redisClient.expire("lockKey", 60*60);//一小时        }    } catc

目录 前言 一.乐观锁 添加version字段 二.悲观锁 读锁 全表锁(LOCK TABLE 表 READ) 行锁(SELECT ... LOCK IN SHARE MODE) 写锁 全表锁(LOCK TABLE 表 WRITE) 行锁(SELECT ... FOR UPDATE) 前言 锁总体可以分为乐观锁和悲观锁,简单说,乐观锁用版本号控制,悲观锁用锁控制. 下面是待会要用来测试的数据 # 添加一个user表 CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT

python使用redis实现协同控制的分布式锁 上午的时候,有个腾讯的朋友问我,关于用zookeeper分布式锁的设计,他的需求其实很简单,就是节点之间的协同合作. 我以前用redis写过一个网络锁,趁着这个机会就分享了出去. 其实核心的代码就那几行,就是借用redis setnx来原子性的加一个锁,然后用expire来控制过期时间. 注: setnx跟set的区别在于,setnx是原子性的操作,用set会出现一个问题,比如我先get key看看key是否存在,当我再次去判断的时候,有可能别人

并发编程这方面以前关注得比较少,恶补一下,推荐一个好的网站:并发编程网 - ifeve.com,上面全是各种大牛原创或编译的并发编程文章. 今天先来学习Semaphore(信号量),字面上看,根本不知道这东西是干啥的,借用 并发工具类(三)控制并发线程数的Semaphore一文中的交通红绿信号灯的例子来理解一下: 一条4车道的主干道,假设100米长,每辆车假设占用的长度为10米(考虑到前后车距),也就是说这条道上满负载运行的话,最多只能容纳4*(100/10)=40辆车,如果有120辆车要通过的

本文目标 本文的目标是获取 ZOJ 1001-1010 每道题 best solution 的作者 id,取得数据后一次性输出在控制台. 前文 如何用 Nodejs 分析一个简单页面 我们讲了如何用 Nodejs 简单地对一个页面进行分析,我们再来理一理,温故而知新.首先,我们的目标是能输出在页面上,这时我们就需要 http 模块,或者封装了 http 模块的 express 模块.其次我们需要获取博客园首页的页面代码,就要发送 http 请求,而 superagent 模块正是我们所需要的.最

package com; import java.util.concurrent.Semaphore; /** * Created by yangyu on 16/11/28. */ /** * Semaphore控制并发线程数量 * * 使用场景: * 当大批量的并发请求来到系统当中时,为了保证系统稳定,真正执行业务逻辑的线程其实数量有限: * 为了保证业务系统的稳定,不会被峰值请求给击垮,那么应该对执行业务逻辑的线程进行并发控制: * 而Semaphore就可以用于控制并发线程数量 */ p

 entity framework如何控制并发 针对字段http://msdn.microsoft.com/en-us/library/vstudio/bb738618(v=vs.100).aspx 针对行http://mtaulty.com/CommunityServer/blogs/mike_taultys_blog/archive/2008/07/02/10564.aspx 

聊聊并发与并行 并发我们经常提及之,不管是web server,app并发无处不在,操作系统中,指一个时间段中几个程序处于已经启动运行到完毕之间,且这几个程序都是在同一处理机上运行,并且任一个时间点只有一个程序在处理机上运行.很多网站都有并发连接数量的限制,所以当请求发送太快的时候会导致返回值为空或报错.更有甚者,有些网站可能因为你发出的并发连接数量过多而当你是在恶意请求,封掉你的ip. 相对于并发,并行可能陌生了不少,并行指一组程序按独立异步的速度执行,不等于时间上的重叠(同一个时刻发生),通

展示如何使用无缓冲的通道创建一个goroutine池,控制并发频率1.无缓冲通道保证了两个goroutine之间的数据交换2.当所有的goroutine都忙的时候,能够及时通过通道告知调用者3.无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或卡住4.创建一个工作池,比如这时候会创建出2个goroutine,被一个无缓冲通道阻塞住,等待在那里,除非通道关闭,在当前的gorotine上会无限循环读取通道,不会退出5.当有一堆的任务goroutine被发送过来的时候,会先传送给那一个通道,这时候不管有多少个,都会

using System; namespace ConsoleAppRedis { class Program { static void Main(string[] args) { //第一种,无登录密码 //var rds = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379"); //rds.Set("test1", "123123", 60); //var str = rds.Get("test

nodejs高并发大流量的设计实现,控制并发的三种方法eventproxy.async.mapLimit.async.queue控制并发Node.js是建立在Google V8 JavaScript引擎之上的网络服务器框架,允许开发者能够用客户端使用的语言JavaScript在服务器端编码.----------------node.js优缺点:优点: 高并发,io密集型处理, 可以作为单页面应用,便于爬虫抓取.缺点:不适合cpu计算密集型, 对关系数据库支持不好 nodejs高并发大流量的设计实

使用 eventproxy 控制并发 目标 建立一个 lesson4 项目,在其中编写代码. 代码的入口是 app.js,当调用 node app.js 时,它会输出 CNode(https://cnodejs.org/ ) 社区首页的所有主题的标题,链接和第一条评论,以 json 的格式. 输出示例: [ { "title": "[公告]发招聘帖的同学留意一下这里", "href": "http://cnodejs.org/topic

本文基于php语言使用加锁实现并发情况下抢码功能,特定时间段开放抢码并不允许开放的码重复: 需求:抢码功能 要求: 1.特定时间段才开放抢码: 2.每个时间段放开的码是有限的: 3.每个码不允许重复: 实现: 1.在不考虑并发的情况下实现: function get_code($len){ $CHAR_ARR = array('1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M

Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

本文探讨在web开发中如何解决并发访问带来的数据同步问题. 1.需求: 通过REST接口请求并发访问redis,例如:将key=fusor:${order_id} 中的值+1: 2.场景: 设想,多线程对key=fusor:${order_id}并发访问触发了竞态条件,例如两个线程同时发现key=fusor:${order_id}的值为5,然后并且+1回写6,这个时候就出现了问题,最终的值为6而不是7. 3.粗粒度锁: 这时候,普遍的做法是加锁,但是如果对整个访问redis的动作加锁,那么等于多

今天在看同事程序的时候,看到这种用法,顺便学习下. 一:理论 1.功能 这个功能是上锁. 上的是一个排它锁,也就是说,其他的事务是可以读取的.但是不能写入或者更新. 二:实践 1.创建表 2.提交一条记录 3.将自动提交关闭 然后插入一条数据. 4.再启动一个客户端,进行查询 会发现,这里的值被查询出来还是10,因为没有提交. 5.操作人员2发现数据不对,然后发起修改. 但由于会话1中对该行记录的修改未提交,所以,排它锁并没有释放,因而操作人员2发起的这个修改操作会等待,直至会话1释放该锁(提交

这里我们主要利用Redis的setnx的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回0. 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=Inno

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

这里我们主要利用 Redis 的 setnx 的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回 0 . 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE

多数据源 数据源1为锁控制,数据源2自定义,可用于存储. 锁:当出现并发的时候为了保证数据的一致性,不会出现并发问题,假设,用户1修改一条信息,用户2也同时修改,会按照顺序覆盖自修改的值,为了避免这种

多线程操作同一个文件时会出现并发问题.解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差.另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中. public class MyExceptionAttribute : HandleErrorAttribute { public static IRedisClientsManager ClientManager = new PooledRedisC