基于Redis消息队列-实现短信服务化 1.Redis实现消息队列原理 常用的消息队列有RabbitMQ,ActiveMQ,个人觉得这种消息队列太大太重,本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务. 一般来说,消息队列有两种模式,一种是发布者订阅模式,另外一种是生产者和消费者模式.Redis的消息队列,也是基于这2种原理的实现. 发布者和订阅者模式:发布者发送消息到队列,每个订阅者都能收到一样的消息. 生产者和消费者模式:生产者将消息放入队列,多个消费者共同监听,谁先抢到资源,谁就从队列中取走

这个安装是一种便捷的安装,没有几句,但是完全按照官网上的来没有安装成功,有前提条件的 打开linux root登录 然后在usr下面建文件夹redis,进入 在该文件加下,直接按照官网的指导进行安装即可,如下官网网址及安装指导 我的安装如下: 下载redis安装包 解压安装各个步骤效果如下: make命令就是安装Redis的命令,安装界面如下,运行不成功 这是因为redis是C语言实现的,所以在Linux系统中需要安装gcc来进行编译,安装命令是yum install gcc-c++,运行如下:

最近在开发电商平台的子系统--储值卡系统,系统核心业务涉及到金额消费以及库存控制,因此为了解决建立在内存上高并发情况下的事务控制,使用了spring封装的RedisTemplate执行lua脚本进行原子性操作,确保金额消费,库存按顺序处理,解决资源争抢. 1.使用lua脚本 Redis 使用单个 Lua 解释器去运行所有脚本,并且, Redis 也保证脚本会以原子性(atomic)的方式执行:当某个脚本正在运行的时候,不会有其他脚本或 Redis 命令被执行.这和使用 MULTI / EXEC 

工作中用到的RabbitMQ例子 , 但是最后没有用 , 用的CMQ , 顺便说下CMQ社区真的少 , 并且功能少 . 一.消息体 package com.bootdo.common.rabbitmq.batchsendsms; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.bootdo.common.utils.UUIDGenerator; import java.io.Serializable; import java.util.Date; imp

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 首先需要考虑到:更新数据库或者更新缓存都有可能失败,在这种前提下分析业务带来的影响. 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况

Redis的基础事务和常用操作 和其他大部分的 NoSQL 不同,Redis 是存在事务的,尽管它没有数据库那么强大,但是它还是很有用的,尤其是在那些需要高并发的网站当中. 使用 Redis 读/写数据要比数据库快得多,如果使用 Redis 事务在某种场合下去替代数据库事务,则可以在保证数据一致性的同时,大幅度提高数据读/写的响应速度.互联网系统面向的是公众,很多用户同时访问服务器的可能性很大,尤其在一些商品抢购.抢红包等场合,对性能和数据的一致性有着很高的要求,而存储系统的读/写响应速度对于这

在之前探讨延时队列的文章中我们提到了 redisson delayqueue 使用 redis 的有序集合结构实现延时队列,遗憾的是 go 语言社区中并无类似的库.不过问题不大,没有轮子我们自己造. 本文的完整代码实现在hdt3213/delayqueue,可以直接 go get 安装使用. 使用有序集合结构实现延时队列的方法已经广为人知,无非是将消息作为有序集合的 member, 投递时间戳作为 score 使用 zrangebyscore 命令搜索已到投递时间的消息然后将其发给消费者. 然而

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

Redis3 正式支持了 cluster,是为了解决构建redis集群时的诸多不便 (1)像操作单个redis一样操作key,不用操心key在哪个节点上(2)在线动态添加.删除redis节点,不用停止服务(3)根据节点性能,动态分配不同数量的key到不同redis节点 (4)每个节点都配有slave,并自动监测和切换 Redis3 cluster 中增加了一个重要概念: hash slot(哈希槽),共有16384个slotkey不是直接放入redis中了,而是放入slot中,再把slot放入r

朋友的一个项目说接到阿里云的告警,提示服务器已沦为肉鸡,网络带宽被大量占用,网站访问很慢,通过SSH远程管理服务器还频繁断开链接.朋友不知如何下手,便邀请我帮忙处理. 阿里云的安全告警邮件内容: 在没有查到异常进程之前我是先把操作系统的带宽&端口用iptables 做了限制这样能保证我能远程操作服务器才能查找原因. 在各种netstat –ntlp  的查看下没有任何异常.在top 下查到了有异常进程 还有些异常的这里就截图一个: 结果果断把进程给kill -9  了  没想到再去ps的时候又来

--------------------------------阿里云解决方案----------------------------------- 一.漏洞描述 Redis因配置不当可以导致未授权访问,被攻击者恶意利用.当前流行的针对Redis未授权访问的一种新型攻击方式,在特定条件下,如果Redis以root身份运行,黑客可以给root账户写入SSH公钥文件,直接通过SSH登录受害服务器,可导致服务器权限被获取和数据删除.泄露或加密勒索事件发生,严重危害业务正常服务. 二.Redis安全漏洞

在没有查到杀手之前我是先把带宽&端口用iptables 做了限制这样能保证我能远程操作服务器才能查找原因 2 在各种netstat –ntlp  的查看下没有任何异常 在top 下查到了有异常进程还有些异常的这里就截图一个 3 结果果断把进程给kill -9  了  没想到再去ps的时候又来了意思就是会自动启动它 这就让我想到了crond 这个自动任务果不其然 /var/spool/cron/root 这个文件被人做了手脚而且是二进制的声音干脆果断又给删除了,   以为这下没事了结果过了两分钟这

Redis分布式锁 分布式锁是许多环境中非常有用的原语,其中不同的进程必须以相互排斥的方式与共享资源一起运行. 有许多图书馆和博客文章描述了如何使用Redis实现DLM(分布式锁管理器),但是每个库都使用不同的方法,并且许多使用一种简单的方法,与稍微更复杂的方法相比可以实现更低的保证设计. 这个页面试图提供一个更规范的算法来实现与Redis的分布式锁.我们提出一种称为Redlock的算法,它实现了一种DLM,我们认为它比香草单实例方法更安全.我们希望社区能够对其进行分析,提供反馈,并将其用作实施

基本工具:VMware12.CentOS-7-x86_64-Everything-1611.iso.redis-desktop-manager-0.8.0.3841 废话不多说,首先,关于什么是Redis.Redis的安装,请下载这个文档去阅读. http://pan.baidu.com/s/1bBPYua 阅读完安装Redis的文档后,启动Redis显示下图,则成功! 关于前端与后端启动命令,请务必注意路径! 根据文档的模式安装成功后,redis.conf文件复制进来后,自己的redis目录应

Linux上redis安装: 需先在服务器上安装yum(虚拟机可使用挂载的方式安装) 安装配置所需要的环境运行指令:  yum -y install gcc 进入解压文件执行make 指令进行编译 执行指令make PREFIX=/usr/local/redis  install指定安装位置进行安装 将解压目录下的redis.conf拷贝一份到安装路径的bin目录根目录下(redis.conf可修改端口号密码等),编译redis.conf把里面的daemonize no改成daemonize y

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

简介 经过上次轻松搭建了一个Redis的环境并用Java代码调通后,这次我们要来看看Redis的一些坑以及Redis2.8以后带来的一个新的特性即支持高可用特性功能的Sentinel(哨兵). Redis的一些坑 Redis是一个很优秀的NoSql,它支持键值对,查询方便,被大量应用在Internet的应用中,它即可以用作Http Session的分离如上一次举例中的和Spring Session的结合,还可以直接配置在Tomcat中和Tomcat容器结合并可以自动使用Redis作Session

说明: 我前段时间写了一篇用consul实现分布式锁,感觉理解的也不是很好,直到我看到了这2篇写分布式锁的讨论,真的是很佩服作者严谨的态度, 把这种分布式锁研究的这么透彻,作者这种技术态度真的值得我好好的学习. 建议大家去看看原文(上) (下),我这里是做一个备份. 基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) From: 张铁蕾 DBAplus社群  基于Redis的分布式锁真的安全吗?(上) 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了,不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪

抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:<秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进> htt

概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.``` Redis 支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs 等. Redis 具备 LRU 淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高可用方案,同时还支持通过 Redis Cluster 实现的数据自动分片能力. Redis 的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说 Redis