需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

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nginx+lua+redis构建高并发应用 ngx_lua将lua嵌入到nginx,让nginx执行lua脚本,高并发,非阻塞的处理各种请求. url请求nginx服务器,然后lua查询redis,返回json数据. 备注:centos或者redhat系统请跳转到nginx + ngx_lua安装测试 一.安装lua   1 2 3 # apt-get install lua5.1 # apt-get install liblua5.1-dev # apt-get install liblua

Redis的高并发和快速原因 1.Redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.Redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于

<Netty Redis Zookeeper 高并发实战> 勘误与申明 疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列 [博客园总入口 ] 勘误一 文字问题: Page1 Java NIO ,错写成 NOI 了 勘误二 Page 81 代码问题: 变量和类型粘在一起了 勘误三 重复问题: Page 293 (4) exists 命令 和 Page294 的第(9) 有重复 勘误N: 如果您发现有排版和印刷错误,请来 疯狂创客圈 QQ 群 举报,将在这里进行勘误 声明:对部分读者的

作者:中华石杉 面试题 如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍一下么?redis 的哨兵原理能介绍一下么? 面试官心理分析 其实问这个问题,主要是考考你,redis 单机能承载多高并发?如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发?redis 会不会挂?既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的? 其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题,如果你没考虑过,那确实你对生产系统中的问题思考太少. 面试题剖析 如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用

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参考: https://www.cnblogs.com/wanlei/p/10464517.html 关于Redis处理高并发 Redis的高并发和快速原因 1.Redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.Redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费

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原文链接:http://bbs.phpchina.com/forum.php?mod=viewthread&tid=229629 第一版产品采用的是Jquery,Nginx,PHP(CI框架),Memcache,Mysql这种常用的架构.作为一名PHP工程师对于这种架构已经非常的熟悉了,目前站点并发并不是很高,线上环境使用的是阿里云主机,1.5G的内存,PHP并发能支持400~500左右.因为使用memcache的原因,如果在并发特别高的情况下,除了带宽瓶颈以外就可能会是一直引以为傲PHP瓶颈了

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返回目录 众所周知 redis量个强大的缓存组件,可以部署在win32和linux环境之上,它有五大存储结构,其中有一种为列表list,它可以实现quene和stack的功能,即队列和堆栈的功能. redis相关文章,可以看我的相关博文<Redis学习笔记~目录>,redis实现消息队列,可以看我的<Redis实现消息队列比MSMQ更方便> node-redis-client相关下载地址为:https://github.com/fictorial/redis-node-client

一.业务背景 优惠券业务主要提供用户领券和消券的功能:领取优惠券的动作由用户直接发起,由于资源有限,我们必须对用户的领取动作进行一些常规约束. 约束1(优惠券维度): 券的最大数量 max: 约束2(用户维度): 每个用户可领取的最大数量 user_max: 为了满足一些特殊场景,比如连续几天的大促活动,为了吸引用户,允许用户每天领取一次优惠券.于是, 约束3(用户加时间维度): 每个用户每天可领取的最大数量 user_per_day_max: 目前,用户领券只有上述三个约束,未来,也许,会有更

单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+,一般在几万. 除非一些特殊情况,比如你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂. Redis通过主从架构,实现读写分离,主节点负责写,并将数据同步给其他从节点,从节点负责读,从而实现高并发. Redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g,甚至几百g,或者

一.当采用reddis缓存的时候,如果同时,一万次访问,那么就会有10000次访问数据库所以就会对数据库造成巨大压力,这时候,就要用到线程 1.方法体上加锁(优点,防护住了并发锁,缺点降低了内存效率) /** * 最简洁的高并发处理,但是,牺牲效率大 * * @return */ public synchronized List<Student> selectAllStudent1() { // 字符串序列化器 RedisSerializer redisSerializer = new Str

递增指令:incr(默认从0开始) 递减指令:decr(默认从0开始,递减会出现负数,这点跟memcache不一样,mc到0) 如下: 附上shardedJedisPool和JedisCluster的两种实现方式: shardedJedisPool: @Override public Long decr(String key) { ShardedJedis jedis = null; Long result = 0l; try { jedis = shardedJedisPool.getReso

分布式锁场景在分布式环境下多个操作需要以原子的方式执行首先启一个springboot项目,再引入redis依赖包: <!-- https://mvnrepository.com/artifa ... -starter-data-redis --><dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-data-re

未经本人同意,严禁转载,徽沪一郎. 概要 本文就 spark-cassandra-connector 的一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量的数据从cassandra 中读取到本地内存或磁盘. 数据分区 存储在 Cassandra 中数据的一般都会比较多,记录数在千万级别或上亿级别是常见的事.如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题.解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的,那就是将整张表中的内容分成不同的区域,然后分区加载,不同的分区可以在不同的线程或进程中加