前言: SnowFlake 雪花ID 算法是推特公司推出的著名分布式ID生成算法.利用预先分配好的机器ID,工作区ID,机器时间可以生成全局唯一的随时间趋势递增的Long类型ID.长度在17-19位.随着时间的增长而递增,在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎可以更快的插入递增的主键.而不像UUID那样因为写入是乱序的,InnoDB不得不频繁的做页分裂操作,耗时且容易产生碎片. 对于SnowFlake 的原理介绍,可以参考该文章:理解分布式id生成算法SnowFlake 理解了雪花的基本原理

由于项目内请求的数据需要 等待设备处理完毕后返回才能得到.请求命令返回的是发送成功的包,而不是设备处理的包,所以需要请求等待.. 方式一:项目中 添加了redis作为一个缓存, webservlet 异步启动线程,线程中加一个轮询查redis ,如果redis有需要的值,则返回, 设置timeout 在规定时间内没有查到值,则返回超时.. 这个流程在实际做起来,会存在一定的bug 因为timeout了, while循环未退出导致这个线程内,还在轮询这个redis ,当下一次请求返回值之后,这个为

session是一个非常常见的概念.session的作用是为了辅助http协议,因为http是本身是一个无状态协议.为了记录用户的状态,session机制就应运而生了.同时session也是一个非常老的概念了,使用session的方法也是多种多样.就Java来说,servlet的标准本身是包含session的,Tomcat会把session的信息存储在服务器内存里,Request提供了获取session的方法. 然而,前文所述的session机制其实是有不少缺点的.首先就是session数据没有

session是一个非常常见的概念.session的作用是为了辅助http协议,因为http是本身是一个无状态协议.为了记录用户的状态,session机制就应运而生了.同时session也是一个非常老的概念了,使用session的方法也是多种多样.就Java来说,servlet的标准本身是包含session的,Tomcat会把session的信息存储在服务器内存里,Request提供了获取session的方法. 然而,前文所述的session机制其实是有不少缺点的.首先就是session数据没有

在最近的性能测试中,某一个查询接口指标不通过,开发做了N次优化,最终的优化方案如下:异步查询然后转同步,再加上redis缓存.此为背景. 在测试过程中发现一个BUG:同样的请求在第一次查询结果是OK的,但是第二次查询(理论上讲得到的缓存数据)缺失了某些字段. 后端服务的测试代码如下,代码内容作了简化,留下了关键的部分,doSomething(dataMap);为简化方法,其中teacherPadAsyncService.doExcuteLikeSateAsync().teacherPadAsyn

音乐爬虫 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 目的:爬取歌名,歌手,歌词,歌曲url. 一.创建爬虫项目 创建一个文件夹,进入文件夹,打开cmd窗口,输入: scrapy startproject songSpider 依次输入: cd songSpider scrapy genspider kuwo_spider kuwo.cn 在路径songSpider\songSpider\spiders\下多了一个文件kuwo_spider.py. 二.定义items.py中的字段名 impo

分布式redis锁,spring-boot-starter-data-redis,RedisTemplate 公司聊天的聊天系统,近期出现多个客服并发接待同一个客户的记录,经排查,是由于代码加的同步锁在集群环境下不适用, 我们的客服系统是2条服务器,redis中缓存session,故考虑通过加redis分布式锁来解决该问题. 根据实际情况,只针对单台redis实例,代码逻辑先获取锁再执行操作. 代码体系用的是spring-boot-starter-data-redis,所以访问redis的客户端

1.liunux系统 redis是当前比较热门的NOSQL系统之一,它是一个key-value存储系统.和Memcached类似,但很大程度补偿了memcached的 不足,它支持存储的value类型相对更多,包括string.list.set.zset和hash.这些数据类型都支持push/pop.add /remove及取交集并集和差集及更丰富的操作.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.Redis数据都是缓存在计算机内存中,并且会周期性 的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加

NoSQL——Redis在win7下安装配置的学习一   有些也是从网上看来的 1.下载安装 Redis它没有windows的官方版本,但是又非官方的版本,到官网上去下载相应的版本,我的电脑是win7下的64位系统,下载的是2.4.5版本的 然后直接解压就可以了. 我直接剪切64bit文件夹到d盘的然后改了哈名字redis-2.4.5,也就是说我的redis的安装目录是d:\redis-2.4.5.因为该版本里面已经有redis.conf文件了,所以不用再加redis.conf文件了. redi

1.安装Redis 1 wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz 2 tar xzf redis-3.2.8.tar.gz 3 cd redis-3.2.8 4 make 5 6 cd src 7 cp redis-server /usr/local/bin/ 8 cp redis-cli /usr/local/bin/ 9 10 mkdir /etc/redis 11 mkdir /var/redis 12 mkdir

1-添加maven依赖 2-添加redis配置 3-工具类 1-添加maven依赖 实际上是封装了jedis <!-- redis 依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.8.7.RELEASE</version> &l

redis(支持十万级的并发) 优点:         1.减轻数据库压力         2.增强系统的并发量         3.提高用户体验 缺点:         1.数据不一致(延迟更新)         2.缓存雪崩         3.缓存穿透 解决方案:          1.加锁或队列(消息队列解决了:系统解耦.流量削峰.异步调用)          2.分析用户行为,尽量让缓存失效的时间均匀分布          3.如果是某台缓存服务器宕机,可以加redis主-从或集群

第一种:进入src目录,执行 nohup ./redis-server & 第二种:redis.conf==> daemonize=yes,启动redis-server后面加redis.conf参数

package redis; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; public class RedisLock { public static void main(String[] args) { JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379); // 从连接池中获取一个jedis对象 Jedis jedis = je

三台云服务器搭建redis集群# 今天花了一天的时间弄集群redis:遇到了很多坑,从头开始吧 环境讲解: 两台配置:1核2G,另一台:1核1G: 操作系统:Centos 7.6 Redis:3.2.12 Ruby:2.3.4 由于是云服务器所以默认安装了JDK1.8和yum以及gcc,如果不是云服务器的用户请试试云服务器吧!还是很方便的 了解什么是Redis集群(可跳过): 答:集群,即Redis Cluster,是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案. 集群由多个节点(Node)组成,

前言 在Java并发编程中,我们通常使用到synchronized .Lock这两个线程锁,Java中的锁,只能保证对同一个JVM中的线程有效.而在分布式集群环境,这个时候我们就需要使用到分布式锁. 实现分布式锁的方案 基于数据库实现分布式锁 基于缓存Redis实现分布式锁 基于Zookeeper的临时序列化节点实现分布式锁 Redis实现分布式锁 场景:在高并发的情况下,可能有大量请求来到数据库查询三级分类数据,而这种数据不会经常改变,可以引入缓存来存储第一次从数据库查询出来的数据,其他线程就

一.产生背景 之前的随笔提到过项目中写了一键登录功能.上线后除了有时候网络波动会导致登陆失败,其他情况一直稳如老狗 しかし,邮件看到有人恶意刷一键登录,这年头闲的人可真闲啊, 只能思考如何搞一搞 二.解决思路 因为项目实现一键登录采用的是 自有服务器调用 所以限制一键登录分为两步走,因为每个手机号有唯一的openid所以拿openid做redis的key值 (1).调用云函数之前 调用云函数之前,前端会发起请求给后台,拿到这个请求后去 Redis 中检查2小时的登录次数如果大于设定阈值就返回限制

前言 在分布式系统中,由于redis分布式锁相对于更简单和高效,成为了分布式锁的首先,被我们用到了很多实际业务场景当中. 但不是说用了redis分布式锁,就可以高枕无忧了,如果没有用好或者用对,也会引来一些意想不到的问题. 今天我们就一起聊聊redis分布式锁的一些坑,给有需要的朋友一个参考. 1 非原子操作 使用redis的分布式锁,我们首先想到的可能是setNx命令. if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) { jedis.expire(lockKey, ti

一.前言 我们在实现使用Redis实现分布式锁,最开始一般使用SET resource-name anystring NX EX max-lock-time进行加锁,使用Lua脚本保证原子性进行实现释放锁.这样手动实现比较麻烦,对此Redis官网也明确说Java版使用Redisson来实现.小编也是看了官网慢慢的摸索清楚,特写此记录一下.从官网到整合Springboot到源码解读,以单节点为例,小编的理解都在注释里,希望可以帮助到大家!! 二.为什么使用Redisson 1. 我们打开官网 re

确保任务不重叠解决方法: from celery import task from celery.five import monotonic from celery.utils.log import get_task_logger from contextlib import contextmanager from django.core.cache import cache from hashlib import md5 from djangofeeds.models import Feed

Cookie机制 Cookie技术是客户端的解决方案,Cookie就是由服务器发给客户端的特殊信息,而这些信息以文本文件的方式存放在客户端,然后客户端每次向服务器发送请求的时候都会带上这些特殊的信息.让我们说得更具体一些:当用户使用浏览器访问一个支持Cookie的网站的时候,用户会提供包括用户名在内的个人信息并且提交至服务器:接着,服务器在向客户端回传相应的超文本的同时也会发回这些个人信息,当然这些信息并不是存放在HTTP响应体(Response Body)中的,而是存放于HTTP响应头(Res