用redis实现计数器 社交产品业务里有很多统计计数的功能,比如: 用户: 总点赞数,关注数,粉丝数 帖子: 点赞数,评论数,热度 消息: 已读,未读,红点消息数 话题: 阅读数,帖子数,收藏数 统计计数的特点 实时性要求高 写的频率很高 写的性能对MySQL是一个挑战 可以采用redis来优化高频率写入的性能要求. redis优化方案一 对于每一个实体的计数,设计一个hash结构的counter: //用户 counter:user:{userID} -> praiseCnt: 100 //点

本文引自网络 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 本文将使用其incr(自增),get(获取),delete(清除)方法来实现计数器类. 1.Redis计数器类代码及演示实例 RedisCounter.class.php <?php /** * PHP基于Redis计数器类 * Date: 2017-10-28 * Author: fdipzone * Version: 1.0 * * Des

业务需求中经常有需要用到计数器的场景:为了防止恶意刷接口,需要设置一个接口每个IP一分钟.一天等的调用次数阈值:为了降低费用,限制发送短信的次数等.使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求,而且避免验证码带来的弊端,如不够人性化,用户操作时间长.体验差等.以一个接口每个IP每分钟限制调用100次为例: private boolean isDenied(String ip){ SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("YYYYMMDDHH

需求描述 最近项目中有个需求,短信发送的并发请求问题:业务需求是需要限制一个号码一分钟内只能获取一次随机码,之前的实现是短信发送请求过来后,先去数据库查询发送记录,根据上一次的短信发送时间和当前时间比较,如果时间差小于一分钟,则提示短信获取频繁,如果超过一分钟,则发送短信,并记录短信发送日志. 问题分析 短信发送是一个很敏感的业务,上面的实现存在一个并发请求的问题,当同一时间有很多请求过来时,同时去查库,同时获取到上一次发送时间没有,或者已超过一分钟,这时候就会重复发送短信了. 使用Redis

redis应用场景:实现计数器-防止刷单 最近由于双11要来临,公司需要在接口请求上,做一下并发限制的处理,或者做一个防止刷单的安全拦截:比如:一个接口请求,限制每秒请求总数为200次,超过200次就等待,等下一秒,再次请求,这里用到一个redis作为一个计数器的模式来实现. 调用redis的方法: INCR key将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作. 如果值包含错误的类型,或字符串类型的值不能表示为数字,那

一:原理介绍 1:什么是redis?  Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库. 2:Reids的特点Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存.因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB.Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此

1.简介 Redis是一个基于内存的Key-Value非关系型数据库,由C语言进行编写. Redis一般作为分布式缓存框架.分布式下的SESSION分离.分布式锁的实现等等. Redis速度快的原因:基于内存.单线程.多路复用. 2.Redis数据结构 Redis中提供了五种数据结构,分别是String.Hash.List.Set.ZSet,每种数据结构底层都是通过字符串来进行实现. 2.1 String Key对应的Value是一个字符串类型. #设置字符串类型的Key set key val

如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期.这样来一个请求,incrby 一次,最终就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来

在redission 2.9.0版本之前是有BUG,在实现下面代码时,第一次是成功的,但是在第二次就会失败: RedissonClient client;//client参考别的demo RMapCache<String, Integer> mapCache = client.getMapCache("nameSpace");mapCache.putIfAbsent("redisKey", 0, 1, TimeUnit.DAYS);//当不存在redis

一.redis简介 1.1.1.什么是redis? REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统. 读写性能强,支持多种数据类型. 把数据存储在内存中的高速缓存. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 1.1.2.特点 速度快 支持多种数据结构(string,list,has

(1)HyperLogLog简介 在Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog,HyperLogLog算法是用于基数统计的算法,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数.HyperLogLog适用于大数据量的统计,因为成本相对来说是更低的,最多也就占用12kb内存 业务场景,HyperLogLog常用于大数据量的统计,比如页面访问量统计或者用户访问量统计 举个例子,假如要统计一个页面的访问量(PV),这个还比较

用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解 HyperLogLog 提出问题 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期.这样来一个请求,incrby 一次,最终就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一

如果现在要开发一个功能: 统计APP或网页的一个页面,每天有多少用户点击进入的次数.同一个用户的反复点击进入记为 1 次,也就是统计 UV 数据. 让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 数据,只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}.每来一个请求就 incrby 一次,就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请

14.0.服务器配置: 服务器名称 ip地址 controller-node1 172.16.1.90 14.1.什么是redis: 1.redis的特点: (1)redis是一个开源的使用c语言编写的key-value内存数据库: (2)读写性能强,支持多种数据库结构(string.list.hash.set.storted set): (3)支持持久化: (4)主从复制(集群): (5)支持过期时间: (6)支持事物: (7)消息订阅: (8)官方不支持windows,但是有第三方版本: (

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id

在电商开发过程中,我们很多地方需要做限流,有的是从Nginx上面做限流,有的是从代码层面限流等,这里我们就是从代码层面用Redis计数器做限流,这里我们用C#语言来编写,且用特性(过滤器,拦截器)的形式拦截限流,CSRedis来作为redis的客户端包. 1-新建一个.NET CORE的WebApi项目 其中默认的Webapi如 [ApiController] [Route("[controller]")] public class WeatherForecastController

NoSQL数据库 DBEngines网站中会统计目前数据库在全世界的排名 1.1 什么是NoSQL 最常见的解释是"non-relational",很多人说它是"Not only SQL" NoSQL仅仅是一个概念,泛指非关系型数据库 区别于关系型数据库,他们不保证关系数据的ACID特性 1.2 NoSQL的特点 应用场景 高并发的读写 海量数据的读写 高可扩展性 速度快 不适用场景 需要事务支持 基于sql的结构化查询存储,处理复杂的关系,需要即席查询(用户自定义

1, Ngnix限流 Nginx在架构中起到请求转发与负载均衡器的作用.外部req首先到Nginx监听的80端口,然后Nginx将req交给到监听8080端口的APP服务器处理.处理结果再经由Nginx返回给调用方. Nginx限流的配置:(/usr/local/etc/nginx/nginx.conf) #user nobody; worker_processes 1; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types;

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

一.HyperLogLog 简介 HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法.但跟原版论文不同的是,好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现). 关于基数统计 基数统计(Cardinality Counting) 通常是用来统计一个集合中不重复的元素个数. 思考这样的一个场景: 如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要