实现这个功能前你需要知道以下,不然可能会比较吃力:1.服务器的计划任务,shell脚本,或者你有宝塔自带的计划任务会方便很多.2.有所了解Redis.3.会写PHP业务逻辑. 好了进入在正题,这里使用一个库delayer.它是 基于 Redis 的延迟队列中间件,采用 Golang 开发,支持 PHP.Golang 等多种语言客户端.因此在你的项目中,你需要为PHP装上redis扩展.注意不是Laravel的predis.就是你phpinfo()能看到有redis这个扩展. 之后为你的项目加上d

Gome 高性能撮合引擎微服务 使用 Golang 做计算,gRPC 做服务,ProtoBuf 做数据交换,RabbitMQ 做队列,Redis 做缓存实现的高性能撮合引擎微服务 依赖 具体依赖信息可以查看 docker-composer 文件 快速开始 使用 docker 一键部署运行环境,进入 gome 容器,docker exec -it gome bash 进入 api 接口定义目录,生成 gRPC 接口定义文件: cd /go/src/gome/api && protoc --g

一.前言 Tair支撑了淘宝几乎所有系统的缓存信息(Tair = Taobao Pair,Pair即Key-Value键值对),内置了三个存储引擎:mdb(默认,类似于Memcache).rdb(类似于Redis).ldb(高性能KV存储),其中前2者定位于cache缓存,ldb则定位于持久化存储.Tair属于分布式系统,由一个中心控制节点(Config Server)和一系列的服务节点(Data Server)组成,Config Server负责管理维护所有的Data Server状态信息.D

近半年来努力付出,项目终于要正式结项了,团队4人经历了很多困难,加班加点,最终完成了!剩下的时间将总结一下在该项目中用到知识和遇到问题.今天就从swoole说起!项目中实现异步大文件传输的功能,在服务端使用了swoole,可以高效方便的实现,很多的项目其实也在用到swoole,突然间觉得swoole已经非常强大,对于phper来说,这是非常好的,可能大家都觉高大上了. 接下来将会以swoole为系列,总结一些swoole的知识,当然,官网文档有的这里就不会再多说,将会从应用场景,应用的技巧,和如

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在

前言 分布式锁在分布式应用中应用广泛,想要搞懂一个新事物首先得了解它的由来,这样才能更加的理解甚至可以举一反三. 首先谈到分布式锁自然也就联想到分布式应用. 在我们将应用拆分为分布式应用之前的单机系统中,对一些并发场景读取公共资源时如扣库存,卖车票之类的需求可以简单的使用同步或者是加锁就可以实现. 但是应用分布式了之后系统由以前的单进程多线程的程序变为了多进程多线程,这时使用以上的解决方案明显就不够了. 因此业界常用的解决方案通常是借助于一个第三方组件并利用它自身的排他性来达到多进程的互斥.如:

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在

 摘要 游戏开发者知道 Android 中蕴藏着巨大的机遇. 在 Google Play 商店的前 100 款应用中,约一半是游戏应用(在利润最高的前 100 款应用中.它们所占的比例超过 90%). 如要跻身该市场,开发速度很关键. 一些刚起步的独立开发者更愿意从零開始来开发自己的全部代码:可是为了达到更高的质量而不用花费数年的时间进行开发.其它人可能会选择已有的游戏引擎.上章研究了英特尔 Android* 开发者指南上的对等应用具体解释,在选择引擎时,你能够考虑下面几个因素: 成本 -

摘要 游戏开发者知道 Android 中蕴藏着巨大的机遇. 在 Google Play 商店的前 100 款应用中,约一半是游戏应用(在利润最高的前 100 款应用中.它们所占的比例超过 90%). 如要跻身该市场,开发速度很关键. 一些刚起步的独立开发者更愿意从零開始来开发自己的全部代码:可是为了达到更高的质量而不用花费数年的时间进行开发,其它人可能会选择已有的游戏引擎. 在选择引擎时,你能够考虑下面几个因素: 成本 - 你计划支出多少费用? 维度 - 你的游戏是二维还是三维? 语言 - 你的

ylbtech-MySQL-TokuDB:MySQL 高性能存储引擎:TokuDB 1.返回顶部 1. 在安装MariaDB的时候了解到代替InnoDB的TokuDB,看简介非常的棒,这里对ToduDB做一个初步的整理,使用后再做更多的分享. 什么是TokuDB? 在MySQL最流行的支持全事务的引擎为INNODB.其特点是数据本身是用B-TREE来组织,数据本身即是庞大的根据主键聚簇的B-TREE索引. 所以在这点上,写入速度就会有些降低,因为要每次写入要用一次IO来做索引树的重排.特别是当数

Delayer 基于 Redis 的延迟消息队列中间件,采用 Golang 开发,支持 PHP.Golang 等多种语言客户端. 参考 有赞延迟队列设计 中的部分设计,优化后实现. 项目链接:https://github.com/mixstart/d... ,有需要的朋友加 Star 哦. 应用场景 订单超过30分钟未支付,自动关闭订单. 订单完成后, 如果用户一直未评价, 5天后自动好评. 会员到期前3天,短信通知续费. 其他针对某个任务,延迟执行功能的需求. 实现原理 客户端:push 任务

阅读目录 什么事分布式锁 基于redis实现分布式锁 一.什么是分布式锁 我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的锁进行处理,并且可以完美的运行,毫无Bug! 注意这是单机应用,后来业务发展,需要做集群,一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡,大致如下图: 上图可以看到,变量A存在三个服务器内存中(这个变量A主要体现是在一个类中的一个成员变量,是一个有状态的对象),如果不加任何控制的话,变量A同时都会在分配一块内存,三个请求发过来同时对这个变

基于 Roslyn 实现一个简单的条件解析引擎 Intro 最近在做一个勋章的服务,我们想定义一些勋章的获取条件,满足条件之后就给用户颁发一个勋章,定义条件的时候会定义需要哪些参数,参数的类型,获取勋章的时候会提供锁需要的参数,有一些内置的参数,内置的参数解析器(ParamResolver). 最后基于 Roslyn 的 Script+动态编译 功能实现了一个简单条件解析引擎. Condition Eval Demo 条件解析示例: [Fact] public async Task EvalTe

Govern Service 基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) Govern Service 是一个轻量级.低成本的服务注册.服务发现. 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担. 借助于 Redis 的高性能, Govern Service 提供了超高TPS&QPS (10W+/s JMH 基准测试).Govern Service 结合本地进程缓存策略 + Redis Pub

一个基于redis的处理session的方法,如下. <?php class Session_custom { private $redis; // redis实例 private $prefix = 'sess_'; // session_id前缀 // 会话开始时,会执行该方法,连接redis服务器 public function open($path, $name) { $this->redis = new Redis(); return $this->redis->conn

在电商项目中,经常有秒杀这样的活动促销,在并发访问下,很容易出现上述问题.如果在库存操作上,加锁就可以避免库存卖超的问题.分布式锁使分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 基于redis实现分布式锁的原理: redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系.其次Redis提供一些命令SETNX,GETSET,这些命令是原子操作,利用这些特性, 可以很充分的实现分布式锁.SETNX,GETSET 命令如下: SETNX key val

目前,为了使web能适应大规模的访问,需要实现应用的集群部署.集群最有效的方案就是负载均衡,而实现负载均衡用户每一个请求都有可能被分配到不固定的服务器上,这样我们首先要解决session的统一来保证无论用户的请求被转发到哪个服务器上都能保证用户的正常使用,即需要实现session的共享机制. 在集群系统下实现session统一的有如下几种方案:(1) 应用服务器间的session复制共享(如tomcat自带session共享)(2) 基于cache DB缓存的session共享 一.应用服务器间

什么是锁 今天要谈的是如何在分布式环境下实现一个全局锁,在开始之前先说说非分布式下的锁: 单机 – 单进程程序使用互斥锁mutex,解决多个线程之间的同步问题 单机 – 多进程程序使用信号量sem,解决多个进程之间的同步问题 这里同步的意思很简单:某个运行者,用某个工具,保障某段代码,独占的运行,直到释放. 分布式锁解决的是 多台机器 – 多个进程 之间的同步问题,因为不同的机器之间mutex/sem无法使用.不过要注意:即便如此,一个进程内多个线程之间仍旧建议使用mutex同步,尽量减少对分布

基于Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

前言: 之前写过排行榜的设计和实现, 不同需求其背后的架构和设计模型也不一样. 平台差异, 有的立足于游戏平台, 为多个应用提供服务, 有的仅限于单个游戏.排名范围差异, 有的面向全局排名, 有的只做朋友圈排名. 实时性差异, 离线统计有之, 实时排名更常见. 不管如何, 本文将结合之前写的网页闯关游戏, 来具体阐述基于redis排行榜的实战过程. 相关文章系列: 之前写过两篇关于排行榜的文章, 不过那是针对游戏平台(类似微信, 手Q等)而言的. 每个用户都有自己的排行榜, 不是全局性的. •