RDB的原理: 在Redis中RDB持久化的触发分为两种:自己手动触发与Redis定时触发. 针对RDB方式的持久化,手动触发可以使用: 1):save:会阻塞当前Redis服务器,直到持久化完成,线上应该禁止使用. 2):bgsave:该触发方式会fork一个子进程,由子进程负责持久化过程,因此阻塞只会发生在fork子进程的时候. 而自动触发的场景主要是有以下几点: 1):根据我们的 save m n 配置规则自动触发: 2):从节点全量复制时,主节点发送rdb文件给从节点完成复制操作,主节点

一定时间范围内不可重复发短信问题 Redis实现消息队列 Redis实现Session共享 ...

前言 首先,感谢大家对上一篇文章[业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)]的支持. 下面我以实际业务场景为例,来介绍一下ladybugflow的使用方法. 酒店预定场景(传统写法) 对于下面的酒店预定流程 流程1: 流程2 [流程1]的传统写法1: 定义流程间共享变量; 开始处理(); 查询客户信息处理(); 查询酒店信息处理(); 下单处理(); 下单成功处理(); 假设每个流程用3秒钟,整个流程执行完需要3*5=15秒. 于是衍生出了写

1.引入业务场景 业务场景一出现: 因为小T刚接手项目,正在吭哧吭哧对熟悉着代码.部署架构.在看代码过程中发现,下单这块代码可能会出现问题,这可是分布式部署的,如果多个用户同时购买同一个商品,就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象,对于这种情况代码中并没有做任何控制. 原来一问才知道,以前他们都是售卖的虚拟商品,没啥库存一说,所以当时没有考虑那么多... 这次不一样啊,这次是售卖的实体商品,那就有库存这么一说了,起码要保证不能超过库存设定的数量吧. 小T大眼对着屏幕,屏住呼吸,还好提

目录 锁和分布式锁 锁是什么? 为什么需要锁? Java中的锁 分布式锁 redis 如何实现加锁 锁超时 retry redis 如何释放锁 不该释放的锁 通过Lua脚本实现锁释放 用redis做分布式锁真的靠谱吗 不靠谱的情况 redlock redis分布式锁,Lua,Lua脚本,lua redis,redis lua 分布式锁,redis setnx ,redis分布式锁, Lua脚本在redis分布式锁场景的运用. 锁和分布式锁 锁是什么? 锁是一种可以封锁资源的东西.这种资源通常是共

redis应用场景总结redis平时我们用到的地方蛮多的,下面就了解的应用场景做个总结: 1.热点数据的缓存 由于redis访问速度块.支持的数据类型比较丰富,所以redis很适合用来存储热点数据,另外结合expire,我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作,这个功能最为常见,我们几乎所有的项目都有所运用. 2.限时业务的运用 redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会删除它.利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息.手机验证码等业务场景. 3.计数器相关

redis 突然大量逐出导致读写请求block   内容目录: 现象 背景 原因 解决方案 ref 现象 redis作为缓存场景使用,内存耗尽时,突然出现大量的逐出,在这个逐出的过程中阻塞正常的读写请求,导致 redis 短时间不可用: 背景 redis 中的LRU是如何实现的? 当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存. 这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间

智能合约的现状 以太坊在区块链上实现了智能合约的概念,用于:同质化通证发行(ERC-20).众筹.投票.存证取证等等,共同点是:合约逻辑简单,只是业务流程中的关键节点,而非整个业务流程.而智能合约想解决的信任传递,是环环相扣的,如果在传统系统环节被恶意侵入和篡改数据,那么传入智能合约的数据就是不受到信任的.因此,整体业务流程上链是智能合约发展的趋势. 智能合约的局限 智能合约在早期被设计的时候,并不打算支撑复杂的业务体系,这和它设计的初衷相违背:漏洞往往出现在程序员编写的代码和他想实现的逻辑之间

首先,把最真挚的情感送与梅西,加油! 写在前面 阅读目录: 重申业务场景 Domain Model 设计 后记 上一篇<设计窘境:来自 Repository 的一丝线索,Domain Model 再重新设计>. 讲本篇内容之前,先回顾上一篇所讨论的内容,主要是 Repository(仓储)的职责问题,属于领域?还是应用层?其实到头来也没有准确的结论,但是最终比较偏向于仓储定义在领域,实现在基础层,调用在应用层.你可能有些疑问,为什么要讨论仓储的职责问题?看过上一篇的内容你可能会有些答案,这也就

redis越来越受大家欢迎,提升下速度,做下缓存,完成KPI之利器呀.翻译一篇文章<<How to take advantage of Redis just adding it to your stack>>,来介绍下Redis的适用场景. 展现最新数据 Web应用常常要展现最新数据,就会根据时间对数据排序: SELECT * FROM foo WHERE ... ORDER BY time DESC LIMIT 10 随着数据的增加,问题变得越来越复杂,速度也越来越慢.这种情况可

定义:定义对象间一种一对多的依赖关系,使得当每一个对象改变状态,则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新. 在软件系统中经常会有这样的需求:如果一个对象的状态发生改变,某些与它相关的对象也要随之做出相应的变化.比如,我们要设计一个右键菜单的功能,只要在软件的有效区域内点击鼠标右键,就会弹出一个菜单:再比如,我们要设计一个自动部署的功能,就像eclipse开发时,只要修改了文件,eclipse就会自动将修改的文件部署到服务器中.这两个功能有一个相似的地方,那就是一个对象要时刻监听着另一个对象,只

定义:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类. 工厂方法模式 基本代码 interface IProduct { public void productMethod(); } class Product implements IProduct { public void productMethod() { System.out.println("产品"); } } interface IFactory { public IProduc

个人觉得 纯粹的学习设计模式,是不对的.也不能为了使用设计模式,而硬搬设计模式来使用 单例模式可能是 最简单的设计模式也是 大家知道最多的设计模式.当然 ,有很多种写法 定义:确保一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例. 业务场景 很多时候,我们的系统需要 很多的一些常量数据,这些数据在不同的环境下可能会不同.但是一旦确定了运行环境,这些配置常量,就不会改变. 我们在代码中需要用到这些常量,如果每一次使用,都从配置文件中读取,这样会损耗大量的IO.所以将这些配置文件以单例的形

转自http://get.ftqq.com/523.get 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串 Hash——字典 List——列表 Set——集合 Sorted Set——有序集合 下面我们就来简单说明一下它们各自的使用场景: 1. St

基本问题 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

目录 MySQL引擎概述 1 MySAM引擎介绍 2 什么是InnoDB引擎? 3 生产环境中如何批量更改MySQL引擎 4 有关MySQL引擎常见企业面试题 MySQL引擎概述 Mysql表存储结构是Mysql数据库的重要组成部分,下面就大家介绍3种主要mysql表存储结构MyISAM,InnoDB和NDBCluster.实际上,MySQL不仅可以同时使用多种存储引擎,而且每种存储引擎和MySQL之间通过插件的方式使用.下面是MySQL存储引擎体系结构简图: 1 MySAM引擎介绍 1.1 什

DDD 回归具体的业务场景,Domain Model 再再重新设计 首先,把最真挚的情感送与梅西,加油! 写在前面 阅读目录: 重申业务场景 Domain Model 设计 后记 上一篇<设计窘境:来自 Repository 的一丝线索,Domain Model 再重新设计>. 讲本篇内容之前,先回顾上一篇所讨论的内容,主要是 Repository(仓储)的职责问题,属于领域?还是应用层?其实到头来也没有准确的结论,但是最终比较偏向于仓储定义在领域,实现在基础层,调用在应用层.你可能有些疑问,

redis应用场景: 1.对数据高并发读写 2.对海量数据的高效存储和访问 3.对数据的高可扩展性和高可用性 做分布式扩展很简单,因为没有固定的表结构 redis介绍: redis是一个key-value存储系统, key的数据类型包含:Strings,hashes,lists,set(集合),zset(有序集合) 为了保证效率,数据都是缓存在内存中,它可以周期性的保存在磁盘上. redis的适用场景: 1.应用程序直接读写redis服务器集群. 2.应用程序读写redis,redis和mysq

        互联网金融P2P行业,近三年来发展迅速,如火如荼.         据不完全统计,全国有3000+的企业.  “互联网+”企业,几乎每天都会碰到一些奇奇怪怪的bug,作为在互联网企业工作的测试人员,风险和压力都巨大.那么我们如何降低风险呢?         P2P主要的业务场景概括地说有6个,请看下图:         我的想法是做成生产者-消费者模式,类似一个生态系统,将不会对测试环境造成不良影响.         假设发标仅受这些输入参数的影响: Parameters:  

2017年的最后一周,又拍云进行了一次重要升级,将自定义 Rewrite 升级为"边缘规则".互联网应用场景的日益多样化,简单.方便.快速的根据不同应用场景实现不同的功能变得越来越重要.边缘规则,将更加贴合客户在垂直领域的需求,为终端用户带来更好的访问体验. 什么是边缘规则(EdgeRules) 又拍云 CDN 边缘网络中的智能可扩展应用程序规则--边缘规则(EdgeRules),可以帮助客户简化内容分发业务逻辑,并提升终端用户访问体验.该规则可以快速部署且配置简单,可极大降低业务实现

一:redis使用的场景 redis是一个高性能的NoSQL数据库,特点是高性能,持久存储,适应高并发的应用场景. 下面看看它的使用场景1.取最新N个数据的操作比如取网站的最新文章,通过下面方式,我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中,并将超出的部分从数据库中获取1)使用PUSH latest.comments <ID> 命令,向list集合中插入数2)插入完成后再用LTRIM latest.comments 0 5000 命令使其永远保持最近5000个ID3)然后