对于高并发下的场景,一般都是采用redis缓存机制来处理. 当然也不是只有redis可以处理.还有利用mysql事务操作锁住操作的行.文件锁. 不过这些方式都没有redis缓存高效.可靠. 模拟的过程: 首先将商品库存,存储到redis当中. 使用redis队列.来实现相应的操作. <?php $store = 500;//模拟库存 $redis = new Redis(); $result = $redis->connect('127.0.0.1',6379); $res = $redis-

Java生鲜电商平台-秒杀系统微服务架构设计与源码解析实战 Java生鲜电商平台-  什么是秒杀 通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束.这种秒杀,对时间不是特别严格,只要下手快点,秒中的概率还是比较大的. 淘宝以前就做过一元抢购,一般都是限量 1 件商品,同时价格低到「令人发齿」,这种秒杀一般都在开始时间 1 到 3 秒内就已经抢光了,参与这个秒杀一般都是看运气的,不必太强求

前言 上章节介绍了Redis相关知识,了解了Redis的高可用,高性能的原因.很多人认为提到缓存,就局限于Redis,其实缓存的应用不仅仅在于Redis的使用,比如还有Nginx缓存,缓存队列等等.这章节我们会将讲解Nginx+Lua实现多级缓存方法,来解决高并发访问的场景. 缓存的应用 我们来看一张微服务架构缓存的使用 我们可以看到微服务架构中,会大量使用到缓存 1.客户端缓存(手机.PC) 2.Nginx缓存 3.微服务网关限流令牌缓存 4.Nacos缓存服务列表.配置文件 5.各大微服务自

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,这个在各大厂面试几乎都是必备的,下面结合模拟抢单的场景来使用她:本篇不涉及到的redis环境搭建,快速搭建个人测试环境,这里建议使用docker:本篇内容节点如下: jedis的nx生成锁 如何删除锁 模拟抢单动作(10w个人开抢) jedis的nx生成锁 对于java中想操作redis,好的方式是使用jedis,首先pom中引入依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> &

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,并结合模拟抢单的场景来使用,内容节点如下: jedis的nx生成锁 如何删除锁 模拟抢单动作 1.jedis的nx生成锁 对于分布式锁的生成通常需要注意如下几个方面: 创建锁的策略:redis的普通key一般都允许覆盖,A用户set某个key后,B在set相同的key时同样能成功,如果是锁场景,那就无法知道到底是哪个用户set成功的:这里jedis的setnx方式为我们解决了这个问题,简单原理是:当A用户先set成功了,那B用户set的时候就返回失败,满足

第一步:创建模拟数据表. CREATE TABLE `test_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '模拟用户id', `username` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', `content` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '内容', PR

Redis支持string.list.set.zset.hash等数据类型,这一篇学习redis的数据类型.命令及某些使用场景. 一.String,字符串 字符串是 Redis 最基本的数据类型.一个字符串最大为 512M 字节.字符串数据类型适用于很多场景,例如,缓存 HTML 片段或者页面. Redis 字符串是二进制安全的,也就是说,一个 Redis 字符串可以包含任意类型的数据,例如一张 JPEG 图像,或者一个序列化的对象. 我们可以把字符串当做位数组(位图)来处理,很容易统计一些基于

一.memcached和redis区别 1. redis 可以存储,memcached用来缓存, 2. 数据类型,memcached只有string:redis有string,链表,哈希结构,集合,有序集合 二.redis安装 1. http://download.redis.io/releases/  在这里下载 2. 下载源码,解压,不用config  ,直接make 3. 注意:一碰到时间错误的问题, 原因:源码官方configure过,官方configure时生成的文件有时间戳信息,ma

1.Redis服务器 can not get resource from pool. 1000个线程并发还能跑,5000个线程的时候出现这种问题,查后台debug日志,发现redis 线程池不够.刚开始设置的是: # redis 配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=300 等待时间 10s改为300s redis.password=123456 redis.poolMaxTotal=1000 连接数,刚开始

swoole+Redis将实时数据的推送 一 实现功能 设计师订单如果设计师未抢单,超时(5分钟)设计订单时时给设计师派送, 设计师公众号中收到派单信息 设计发布者收到派单成功信息 环境 centos6.10 redis-4.0.2 swoole-src-4.4.12 php-7.1.5 MYsyql5.7 在centos6默认是gcc-4.7,安装swoole的时候需要升级到gcc-4.8 二 实现流程 1.开启swoole server端监听 2.开启swoole client连接执行定时执

前言 从学校出来,做开发工作也有一定时间了,最近有想系统地进一步深入学习,但发现基础知识不够扎实,故此来回顾基础知识,进一步巩固.加深印象. 最初开始接触编程时,总是自己跌跌撞撞.不断摸索地去学习,再一点点应用到实际项目中,知识点才更加清晰.后来,尝试写博客,把学到的知识试着分享出来,也是一次巩固的过程. 1.问:Redis雪崩了解吗? 答:我了解的.目前电商首页以及热点数据都会去做缓存,一般缓存都是定时任务去刷新,或者是查不到之后去更新,定时任务刷新就有一个问题. 举个简单例子:如果所有首页的

问:骚年,都说Redis很快,那你知道这是为什么吗? 答:英俊潇洒的面试官,您好.我们可以先看一下 关系型数据库 和 Redis 本质上的区别. Redis采用的是基于内存的,采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库,有C语言编写,官方提供的数据是可以达到 10w+ 的QPS(每秒内查询次数). 完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速.它的数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作时间的复杂度都是0(1): 数据结构简单,对数据操作也简单,Redis

问:项目中为何要选用Redis? 答:传统的关系型数据库(如MySQL)已经不适用所有的场景了,比如美云销抢单活动的库存扣减,APP首页的访问流量高峰等等,都容易把数据库打崩,所以引入了缓存中间件,目前市场上比较常用的缓存中间件有Redis 和 Memcached ,不过综合考虑了他们的优缺点,最后选择了Redis . 问:Redis 和 Memcached 有啥区别,你们为何选择Redis作为缓存中间件? 答: Redis的好处: 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMa

一.应用场景: 本文应用的场景为在查询数据时,发现数据不存在此时就需要去查询数据库并且更新缓存,此时可能存在高并发的请求同时打在数据库上,而针对这种情况必须要给这些请求加锁,故而采用了分布式锁的方式.(当然分布式锁的应用场景较多,我只是针对本人工作的业务场景做了对应的处理) 二.Redis锁的工具类: /** * Redis分布式锁 */ @Component public class RedisLock { @Autowired private RedisTemplate redisTempl

本文中案例都会在上传到git上,请放心浏览 git地址:https://github.com/muxiaonong/Spring-Cloud/tree/master/order-lock 本文会使用到 三台 redis 独立服务器,可以自行提前搭建好 前言 在Java中,我们对于锁会比较熟悉,常用的有 synchronized.Lock锁,在java并发编程中,我们通过锁,来实现当多个线程竞争同一个共享资源或者变量而造成的数据不一致的问题,但是JVM锁只能针对于单个应用服务,随着我们业务的发展需

高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求.高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等.响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时 间.吞吐量:单位时间内处理的请求数量.QPS:每秒响应请求数.在互联网

一.应用场景: 订单超过 30 分钟未支付,则自动取消. 外卖商家超时未接单,则自动取消. 医生抢单电话点诊,超过 30 分钟未打电话,则自动退款.等等场景都可以用定时任务去轮询实现,但是当数据量过大的时候,高频轮询数据库会消耗大量的资源,此时用延迟队列来应对这类场景比较好. 二.需求 消息存储 过期延时消息实时获取 高可用性 三.为什么使用 Redis 实现? 3.1.Rabbitmq 延时队列 优点:消息持久化,分布式 缺点:延时相同的消息必须扔在同一个队列,每一种延时就需要建立一个队列.因

关于分布式锁的概念,具体实现方式,直接参阅下面两个帖子,这里就不多介绍了. 分布式锁的多种实现方式 分布式锁总结 对于分布式锁的几种实现方式的优劣,这里再列举下 1. 数据库实现方式 优点:易理解 缺点:操作数据库消耗较大,性能较低.为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂 2. 缓存实现方式 优点:性能好,实现起来较为方便. 缺点:通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱. 3 zookeeper实现 优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及锁无法释放的问题. 缺点:性能

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

1 php -v查看php版本 2 brew search php|grep redis 搜索对应的redis   ps:如果没有brew 就根据http://brew.sh安装 3 brew install 安装对应的redis 4 找到php.ini添加extension_dir=路径(redis.so所在的路径) 5 如果没有extension=redis.so就添加 6 重启apache或者ngnix

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (