对于Redis脚本使用过的同学都知道,这个主要是为了防止竞态条件而用的.因为脚本是顺序执行的.(不用担心效率问题)比如我在工作用,用来设置考试最高分. 如果还没有用过的话,先去看Redis脚本的介绍,发送脚本,缓存脚本,发送sha1执行脚本,以及基本的lua脚本的语法. 1. Redis脚本的使用场景 在一些缓存的设置中,经常会出现竞态条件,由于并发导致数据有误.比如大家熟知的++操作.我们自己通过Redis实现++的话,很容易在并发下出现误差.所以Redis提供了incr函数.我在设置最高分的

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方案生成id,其中之一的方式主要使用i

前言 上篇文章我讲过复杂的限流场景可以通过扩展RedisRateLimiter来实现自己的限流策略. 假设你领导给你安排了一个任务,具体需求如下: 针对具体的接口做限流 不同接口限流的力度可以不同 可以动态调整限流配置,实时生效 如果你接到上面的任务,你会怎么去设计+实现呢? 每个人看待问题的角度不同,自然思考出来的方案也不同,正所谓条条大路通罗马,能到达目的地的路那就是一条好路. 如何分析需求 下面我给出我的实现方式,仅供各位参考,大牛请忽略. 具体问题具体分析,针对需求点,分别去做分析. 需

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

参考:https://blog.csdn.net/ErickPang/article/details/84680132 采用自带默认网关请参照微服务架构spring cloud - gateway网关限流,参数与其唯一的区别是header中多了参数userLevel,值为A或者B 此处实现按传入参数取到不同配置 userLvl.A.replenishRate: 10 userLvl.A.burstCapacity: 100 userLvl.B.replenishRate: 20 userLvl.

1.算法 在高并发的应用中,限流是一个绕不开的话题.限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性,也可以防止网络攻击. 一般开发高并发系统常见的限流有:限制总并发数(比如数据库连接池.线程池).限制瞬时并发数(如 nginx 的 limit_conn 模块,用来限制瞬时并发连接数).限制时间窗口内的平均速率(如 Guava 的 RateLimiter.nginx 的 limit_req 模块,限制每秒的平均速率):其他还有如限制远程接口调用速率.限制 MQ 的消费速率.另外还可以根据网络连

引言 最近项目上线的频率颇高,连着几天加班熬夜,身体有点吃不消精神也有些萎靡,无奈业务方催的紧,工期就在眼前只能硬着头皮上了.脑子浑浑噩噩的时候,写的就不能叫代码,可以直接叫做Bug.我就熬夜写了一个bug被骂惨了. 由于是做商城业务,要频繁的对商品库存进行扣减,应用是集群部署,为避免并发造成库存超买超卖等问题,采用 redis 分布式锁加以控制.本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了 /** * @author xiaofu * @description 扣减库存 *

写在前面 之前,我们在<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文中,详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计,其中,我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量.很多小伙伴看完后,觉得一头雾水,看完是看完了,那如何实现呢?今天,我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的! 有关高并发秒杀系统的架构设计,小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号,查看<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文. 秒杀业务 在电商领域,存在着典型的秒杀

前言 平时的工作中,由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的,所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就需要引入分布式锁来解决这一问题. 针对分布式锁的实现,目前比较常用的就如下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于Redis实现分布式锁 [本文] 基于Zookeeper实现分布式锁 接下来这个系列文章会跟大家一块探讨这三种方案,本篇为Redis实现分布式锁篇. Redis分布式环境搭建推荐:基于Docker的Redis集群搭建 Redis分布式锁一览 说到 redis 锁,

本文分享Spring中如何实现Redis响应式交互模式. 本文将模拟一个用户服务,并使用Redis作为数据存储服务器. 本文涉及两个java bean,用户与权益 public class User { private long id; private String name; // 标签 private String label; // 收货地址经度 private Double deliveryAddressLon; // 收货地址维度 private Double deliveryAddr

最近在使用spring-data-redis的redisTemplate,所以写篇使用记录吧. 1.不用多说,使用maven引入相关依赖,因为项目已经引入其他的 <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.6.2.RELEASE</version>

对于Redis脚本使用过的同学都知道,这个主要是为了防止竞态条件而用的.因为脚本是顺序执行的.(不用担心效率问题)比如我在工作用,用来设置考试最高分. 如果还没有用过的话,先去看Redis脚本的介绍,发送脚本,缓存脚本,发送sha1执行脚本,以及基本的lua脚本的语法. 1. Redis脚本的使用场景 在一些缓存的设置中,经常会出现竞态条件,由于并发导致数据有误.比如大家熟知的++操作.我们自己通过Redis实现++的话,很容易在并发下出现误差.所以Redis提供了incr函数.我在设置最高分的

原文:https://blog.csdn.net/qq1010267837/article/details/79697572 依赖jar包 compile group: 'redis.clients', name: 'jedis', version:'2.8.1'compile group: 'org.springframework.data', name: 'spring-data-redis', version:'1.6.5.RELEASE' /** * Redis的分布式锁对象 * Cre

对于Redis脚本使用过的同学都知道,这个主要是为了防止竞态条件而用的.因为脚本是顺序执行的.(不用担心效率问题)比如我在工作用,用来设置考试最高分. 如果还没有用过的话,先去看Redis脚本的介绍,发送脚本,缓存脚本,发送sha1执行脚本,以及基本的lua脚本的语法. 1. Redis脚本的使用场景 在一些缓存的设置中,经常会出现竞态条件,由于并发导致数据有误.比如大家熟知的++操作.我们自己通过Redis实现++的话,很容易在并发下出现误差.所以Redis提供了incr函数.我在设置最高分的

springboot中RedisTemplate的使用 参考 了解 Redis 并在 Spring Boot 项目中使用 Redis--以IBM为学习模板 springboot之使用redistemplate优雅地操作redis--@EnableCaching开启缓存 springboot整合redis--redisTemplate的使用--@EnableCaching开启缓存 Spring Boot 中 Redis 的使用--共享 Session 使用 Spring Boot AOP 实现 W

在使用SpringBoot开发时,使用RedisTemplate执行 redisTemplate.execute(lockScript, redisList); 发现报错: ERR Error running script (call to f_8ea1e266485534d17ddba5af05c1b61273c30467): @user_script:10: @user_script: 10: Lua redis() command arguments must be strings or

刚过去的周五(3-14)例行地主持了技术会议,主题正好是<UI层的设计模式——从Script.Code Behind到MVC.MVP.MVVM>,是前一天晚上才定的,中午花了半小时准备了下就开讲了. 今天看到了大家在为MVVM knockout.js友(ji)好(lie)地交流,所以就整理下然后更扩展地分享. 主要目的也不是为了争论,毕竟只是正巧主题相近,原本的打算也就是一次技术分享并且记录下来. 那么我们就按照大致的历史进程将这些概念进行划分: Script Code Blocks.Code

 一:函数声明与函数定义表达式在函数调用间的区别 <script type="text/javascript"> doA(); var doA = function(argument) { console.log('执行了') } </script> 结果: <script type="text/javascript"> doA(); function doA(argument) { console.log('执行了') } &l

首先介绍预解析,虽然预解析字面意思很好理解,但是却是出坑出的最多的地方,也是bug经常会有的地方,利用好预解析的特性可以解决很多问题,并且提高代码的质量及数量,浏览器在解析代码前会把变量的声明和函数(整个函数体)提前到当前作用域的最顶端. 细节问题: 在多对的script标签中如果有相同的函数,那它们相互之间是不会受影响的,在第二对script标签中声明变量或者是创建函数,在第一对script标签中是无法访问到的,这就说明了,javaScript的预解析只会在各自的script标签中发生,同时,

ABP提供Script Proxy WebApi为所有的Dynamic WebApi生成访问这些WebApi的JQuery代理,AngularJs代理以及TypeScriptor代理.这些个代理就是javascript脚本,通过这些代理可以简单的访问Dynamic webApi. 如下实例演示一个最基本的应用场景.首先通过Script Proxy WebApi获取所有Dynamic WebApi的angular 代理. 假设你有一个ApplicationService如下,并且你为该Applic