很多应用上都有用户签到的功能,尤其是配合积分系统一起使用.现在有以下需求: 签到1天得1积分,连续签到2天得2积分,3天得3积分,3天以上均得3积分等. 如果连续签到中断,则重置计数,每月重置计数. 显示用户某月的签到次数和首次签到时间. 在日历控件上展示用户每月签到,可以切换年月显示. ... 功能分析 对于用户签到数据,如果直接采用数据库存储,当出现高并发访问时,对数据库压力会很大,例如双十一签到活动.这时候应该采用缓存,以减轻数据库的压力,Redis是高性能的内存数据库,适用于这样的场景.

画一下你们系统的整体架构图,说说各个服务在生产环境怎么部署的? 核心:服务框架.注册中心.网关 即使你没有用很多微服务架构里的东西,只要有上述三个东西,配合上写一些文档,接口文档,分布式系统架构,其实就出来了,很多中小型公司,一个小型技术团队,后端开发工程师总共就10多个人. 常见生产实践问题: 关注分布式系统一些生产实践的问题,应对你们公司的流量,各个服务.网关.注册中心,都是如何部署的? 部署几台机器,每台机器的配置是什么,每天整体的流量有多少,高峰期的请求量有多少,你的整体系统是否抗住了?

利用redis实现分布式锁知识点总结及相关改进 先上原文,本文只为总结及对相关内容的质疑并提出若干意见,原文内容更详细https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/8003838.html @frameStart@ @frameTitle@ 老版问题:lock时如果只用jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)方法存在若干问题:1.不支持重入锁,2.且超时时间的设置也是一个

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

利用redis可以实现分布式锁,demo如下: /** * 保存每个线程独有的token */ private static ThreadLocal<String> tokenMap = new ThreadLocal<>(); /** * redis实现分布式可重入锁,并不保证在过期时间内完成锁定内的任务,需根据业务逻辑合理分配seconds * * @param lock * 锁的名称 * @param seconds * 锁定时间,单位 秒 * token * 对于同一个lo

以下利用一个app来说明怎样利用自己定义View的重绘实现拖动移动.获取组件的尺寸. 例如以下图,触摸拖动,或者轻轻点击屏幕都能移动图片.假设碰到文字,则会弹出提示. 这里是利用自己定义View的重绘来实现的.就是点击屏幕一次,这个自己定义View就会重绘一次.尽管这个自己定义View里面就仅仅有一个图片. 1.首先在res\values\strings.xml中定义各个字体文件,改动之后例如以下: <? xml version="1.0" encoding="utf-

原文地址http://oldblog.antirez.com/post/take-advantage-of-redis-adding-it-to-your-stack.html @(syoka)[redis|] 如何更好的利用redis redis相比于其他数据库有诸多不同之处: 它使用内存作为主存储,而硬盘存储则仅仅用来提供持久化 数据模型相对比较单一(Redis数据类型) 它是一个单线程等等 另一个比较大的差异是:为了获取Redis的优势而将Redis应用于你的生产环境中并不要求你j切换Re

技术背景 首先我们需要先来了解下什么是分布式锁,以及为什么需要分布式锁. 对于这个问题,我们可以简单将锁分为两种--内存级锁以及分布式锁,内存级锁即我们在 Java 中的 synchronized 关键字(或许加上进程级锁修饰更恰当些),而分布式锁则是应用在分布式系统中的一种锁机制.分布式锁的应用场景举例以下几种: 互联网秒杀 抢优惠卷 接口幂等校验 我们接下来以一段简单的秒杀系统中的判断库存及减库存来描述下为什么需要到分布式锁: public String deductStock() thro

做网站,接手别人的代码,发现url有时候会过长导致页面直接翻掉. 后来想了一下可以利用redis将太长的地方暂存,加载页面时获取即可. 存Redis: /// <summary> /// when tagids length > 50 then shortening the ids /// </summary> /// <param name="tagIDs"></param> /// <returns>tags or

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程

本系列都是翻译REDIS作者的博文  另外加上我自己的一点点理解  希望有问题大家一起讨论 http://antirez.com/news/77 原文地址 在利用REDIS做分布式锁时基本持有2种观点: 1种认为这是非常 快速的 很伟大的案例 认为redis解决了一个非常难解决的问题,但是另一方面却不是这样的观点,认为利用REDIS做分布式锁是非常恼火的,完全是在错误的使用REDIS 作者认为2者都正确 也就是作者认为2者都说的过去  那我们来看看作者是怎么阐述的: Safety and Liv

redis和mongodb我之所见 最近自己在做一些个人的小创作.小项目,其中用到了mongodb和redis,最初可能对这二者没有深入的认识.都是所谓的“非关系型数据库”,有什么区别么? 实际上,在我看来,redis的角色更接近于memcache,而mongodb是一个真正的数据库. redis是一个key-value型数据库,信息以键对应值的关系存储在内存中,比memcache较大的优势就在于其数据结构的多样性. 说它不算一个真正意义上的数据库,因为redis是主要把数据存储在内存中(当然可

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

对于一些涉及后端接口请求的单击事件,不论后端是否做了请求限制,前端还是有必要进行点击防重处理的. 这样既能减少对服务器端的压力,也能有效防止因重复请求而造成一些不可预期的异常. 尤其是接口请求结果处理的逻辑中有需要调用小程序api,如获取手机号码授权.支付.领取卡券这些API. 虽然这些API都能调起自己的原生界面,但是从请求到相关原生界面展示出来之前是会有一定的时间的,如果在这个空档用户快速点击,那么就会造成接口被重复请求,直接回影响到小程序API的调用. 对于点击防重,以前用过一种比较笨的方

分布式锁一般有三种实现方式: 1. 数据库乐观锁: 2. 基于ZooKeeper的分布式锁: 3. 基于Redis的分布式锁: 这里大概说一下三种方式的优缺点,数据库乐观锁优点是实现简单,只需要for update关键词就可以实现,缺点是无法满足高并发量以及数据库读写频繁的系统 ZooKeeper分布式锁无论是从性能以及实现的功能来说都是非常优秀,只是在开发起来需要一定的基础,对新手可能不是很友好 而本文主要讲第三种利用redis实现分布式锁,优点是开发相对简单,能满足一定并发量的系统,缺点是存

以下为个人想法,如果有说的不对的地方请各位大佬见谅! 这是博主的第一篇博客,可能排版以及一些描述有不合理的地方还请勿喷,希望大家尽可能的多给我这样的新人一些鼓励让我能在写博客的道路上走下去. 进入正题,首先开发背景 近期公司的一些项目上出现了内存溢出的问题,究其原因是缓存的数据量太大导致jvm内存溢出,产品的架构上比较老所以针对缓存这块,领导叫我去重构移植到Redis中,博主之前并没有学习过Redis以及关于分布式系统的并发问题,所以也是对我的一次挑战,还好没有辜负领导的期望在期望时间之前完成了

背景 2月20日17时许,阿里云安全监测到一起大规模挖矿事件,判断为Watchdogs蠕虫导致,并在第一时间进行了应急处置. 该蠕虫短时间内即造成大量Linux主机沦陷,一方面是利用Redis未授权访问和弱密码这两种常见的配置问题进行传播,另一方面从known_hosts文件读取ip列表,用于登录信任该主机的其他主机.这两种传播手段都不是第一次用于蠕虫,但结合在一起爆发出巨大的威力. 然而Watchdogs并不是第一个造成这般影响的Redis蠕虫.截至目前,Redis配置问题已惨遭40余种蠕虫攻

互联网系统中不可避免要大量用到缓存,在缓存的使用过程中,架构师需要注意哪些问题?本文以 Redis 为例,详细探讨了最关键的 3 个问题. 一.缓存穿透预防及优化 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,但是出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层,如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步: 缓存层不命中 存储层不命中,所以不将空结果写回缓存 返回空结果 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存保护后端存储的意义. 缓存穿透模型 缓

周煦辰 2016年8月31日 本文介绍了一下本人在开发过程中遇到"定时推送提醒"的需求的时候所思考的三种解决方案. 明确问题 首先明确一下这个需求可能包含的几个"坑": 系统内的用户量是否很大?所涉及的提醒任务是否会很多? 该提醒是否是用户自己设置的?中途是否会修改? 推送的时间是否固定(如每天固定时间推送或者每隔一个小时推送等)?还是用户自定义推送时间? 所需工具 Redis crontab 任何一种Linux上可以运行的脚本语言(Python.PHP等) 解决方

应用场景 为什么要用redis?二进制存储.java序列化传输.IO连接数高.连接频繁 一.序列化 这里编写了一个java序列化的工具,主要是将对象转化为byte数组,和根据byte数组反序列化成java对象; 主要是用到了ByteArrayOutputStream和ByteArrayInputStream; 注意:每个需要序列化的对象都要实现Serializable接口; 其代码如下: 1 package Utils; 2 import java.io.*; 3 /** 4 * Created

同一个应用在运行多个tomcat实例的时候,经常需要共享Session.tomcat配置共享session有多种方式 1.利用tomcat自身集群特性进行配置: 2.利用Memcache第三方缓存进行配置: 3.利用Redis第三方缓存进行配置: 由于生产环境我们主使用了redis(在阿里云中使用了redis服务)本文重点介绍了tomcat利用redis进配置session共享. 重点在于tomcat 8.x 因为tomcat7还有点不同,tomcat7的配置可以利用一个开源组件,直接配置即可以