原文:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/73523810 1. 可重入锁(Reentrant Lock) Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口,同时还支持自动过期解锁. public void testReentrantLock(RedissonClient redisson){ RLock lock = redisson.getLock("

Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题. 比如:同时有多个子系统去set一个key.这个时候要注意什么呢? 举一个例子:多客户端同时并发写一个key,一个key的值是1,本来按顺序修改为2,3,4,最后是4:但是顺序变成了4,3,2,最后变成了2. 并发竞争可用的解决方案如: 分布式锁+时间戳 利用消息队列

阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么

https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2?          -good blog 需求由来 1.Redis高并发的问题 Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同

Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争.这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题. 出现并发设置Key的原因 Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题. 比如

1. 需求由来 1.Redis高并发的问题 Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题. 2.出现并发设置Key的原因 Redis是一种单线程机制的nosql数据库,基于key-value,数据可持久化落盘.由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念,多个客户端连接并不存在竞争关系,但是利用jedis等

为了实现,并发写操作,首先实验一下在本地情况下, 将一个文件切分成若干个 文件块 然后将文件块 通过多线程的并发的方式写入到指定目录下的文件中. 下面是简单的试着实现代码,暂时 先进行记录一下: import java.io.FileInputStream ; import java.io.FileOutputStream ; import java.io.File; import java.io.IOException ; import java.nio.channels.FileChanne

使用python2在进行并发写的时候,发现文件会乱掉,就是某一行中间会插入其他行的内容. 但是在使用python3进行并发写的时候,无论是多进程,还是多线程,都没有出现这个问题,难道是python3的特性吗? import time import os import multiprocessing from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def write(val, file): w = open(file, "a")

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

1. 前言 上篇文章讲了 Unsafe 类中 CAS 的实现,其实是在为这篇文章打基础.不太熟悉的小伙伴请移步Unsafe 中 CAS 的实现.本篇文章主要基于 OpenJDK8 来做源码解析. 2. 源码 ConcurrentHashMap 基于 HashMap 实现. JDK1.7 和 JDK1.8 作为并发容器在实现上是有差别的.JDK1.7 通过 Segment 分段锁实现,而 JDK1.8 通过 CAS+synchronized 实现. 2.1 ConcurrentHashMap 几个

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

redis中的并发问题 使用redis作为缓存已经很久了,redis是以单进程的形式运行的,命令是一个接着一个执行的,一直以为不会存在并发的问题,直到今天看到相关的资料,才恍然大悟~~ 具体问题实例 有个键,假设名称为myNum,里面保存的是阿拉伯数字,假设现在值为1,存在多个连接对myNum进行操作的情况,这个时候就会有并发的问题.假设有两个连接linkA和linkB,这两个连接都执行下面的操作,取出myNum的值,+1,然后再存回去,看看下面的交互: linkA get myNum => 1

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成 1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设

首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用.在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作. 但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存.又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议.目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析.于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章. 文章结构 本文由以下三个部分组成1.讲解缓存更新策略2.对每种策略进行缺点分析3.针对缺点给出改进方案 正文 先做一个说明,从理论上来说,给缓存设置

转自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NDQ3MjQxNA==&mid=2247485464&idx=1&sn=8d690fc6f878aadf75977aa7e76cfd08&chksm=e9c5f1a9deb278bf512d8b40c30240d0168cdf2cf02142ee913bc11ec39637ca380a4dad524b&scene=21#wechat_redirect 缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更

一.双写一致性 双写一致性,也就是说 Redis 和 mysql 数据同步 双写一致性数据同步的方案有: 1.先更新数据库,再更新缓存 这个方案一般不用: 因为当有两个请求AB先后更新数据库后,A应该先更新缓存,但是因为网络原因,B却先更新了缓存,导致了脏数据,所以不考虑用. 2.先删缓存,再更新数据库 这个方案也不是很好: 缓存删了,数据库还没存完,又来了一个请求,又去数据库拿,然后缓存又有了(在存数据的时候,请求来了,缓存不是最新的) 3.先更新数据库,再删缓存 推荐用这个方案: 更新了数据

本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 先配上一个简易的RedisHelper,一个set值,一个get值,一个设置并发锁,以便在我后面的操作中,你能清楚我究竟做了什么. public class RedisHelper { ); public void Set<T>(st

为了防止用户在页面上重复点击或者同时发起多次请求,请求处理需要操作redis缓存,这个时候需要对并发边界进行并发锁控制,实现思路: 由于每个页面发起的请求带的token具备唯一性,可以将token作为锁(key),当前时间作为value进行并发锁控制,分为两个方法:acquireLock和realeaseLock /**尝试获取锁并设置有效时间*/ 53 + public boolean acquireLock(String lock, long expired){ 54 + boolean i

回到目录 redis客户端驱动有很多,如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等,下面我使用ServiceStack.Redis为例,介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式,并发就是多线程同时访问和操作同一个资源,而对于redis来说,如果你多个线程共同修改一个key的value,这时就会出现并发,为了保证数据完整性,这时需要使用并发锁,在各大语言中,都有自己的实现方法,无论的C,C#,java还是sqlserver都有这个概念! using (IRe

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

背景: 一个中小型H5游戏 核心错误信息: (1): java.lang.ClassCastException: [B cannot be cast to java.lang.Long at redis.clients.jedis.Connection.getIntegerReply(Connection.java:201) at redis.clients.jedis.Jedis.del(Jedis.java:129) (2):redis.clients.jedis.exceptions.Je