什么是Redis的并发竞争问题 Redis的并发竞争问题,主要是发生在并发写竞争. 考虑到redis没有像db中的sql语句,update val = val + 10 where ...,无法使用这种方式进行对数据的更新. 假如有某个key = "price",  value值为10,现在想把value值进行+10操作.正常逻辑下,就是先把数据key为price的值读回来,加上10,再把值给设置回去.如果只有一个连接的情况下,这种方式没有问题,可以工作得很好,但如果有两个连接时,两个

作者:中华石杉 面试题 redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 redis 事务的 CAS 方案吗? 面试官心理分析 这个也是线上非常常见的一个问题,就是多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了:或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了. 而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案. 面试题剖析 某个时刻,多个系统实例都去更新某个 key.可以基于 zookeeper 实现分

Redis的并发竞争问题,主要是发生在并发写竞争. 考虑到redis没有像db中的sql语句,update val = val + 10 where ...,无法使用这种方式进行对数据的更新. 假如有某个key = "price",  value值为10,现在想把value值进行+10操作.正常逻辑下,就是先把数据key为price的值读回来,加上10,再把值给设置回去. 如果只有一个连接的情况下,这种方式没有问题,可以工作得很好,但如果有两个连接时,两个连接同时想对还price进行+

https://www.cnblogs.com/dengshaojun/p/3955826.html sql server对并发的处理-乐观锁和悲观锁 假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 declare @coun

这个也是线上非常常见的一个问题,就是多客户端同时并发写一个key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了.或者是多客户端同时获取一个key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了. 而且redis自己就有天然解决这个问题的CAS类的乐观锁方案

1,概论 事物这东西相信大家都不陌生吧,在学习Spring,Mybatis等框架中, 只要是涉及到数据存储和修改的,都会有事物的存在, 废话就不多说了下面我们来简单的介绍下Redis事物以及锁. 2,Redis事物简介?   Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且我们来了解几个重要的知识点: 开启事物后,一切命令都会放入队列当中,当执行EXEC以后才会挨个执行. 当执行EXEC命令后,如果队列中有命令出错,那么此队列中的全部命令将不会执行(这里有两种可能),后面会举例介绍. 当事物执行以后

这个也是线上非常常见的一个问题,就是多客户端同时并发写一个key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了.或者是多客户端同时获取一个key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了. 而且redis自己就有天然解决这个问题的CAS类的乐观锁方案 如果更旧,就不能用旧的数据覆盖新的数据

假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 declare @count as int   begin tran     select @count=count from ttt     WAITFOR DELAY '00

Optimistic locking using check-and-set(乐观锁) 乐观锁介绍:watch指令在redis事物中提供了CAS的行为.为了检测被watch的keys在是否有多个clients同时改变引起冲突,这些keys将会被监控.如果至少有一个被监控的key在执行exec命令前被修改,整个事物将会回滚,不执行任何动作,从而保证原子性操作,并且执行exec会得到null的回复. 乐观锁工作机制:watch 命令会监视给定的每一个key,当exec时如果监视的任一个key自从调用

假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: declare @count as int begin tran select @count=count from ttt WAITFOR DELAY '00:00:05' --模拟并发,故意延迟5秒 commit

1.什么是并发竞争 就是多客户端同时并发写一个key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了.或者是多客户端同时获取一个key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了. 2.怎么解决 采用分布式锁+数据修改的时间戳 方案来解决. ①想要向缓存中写入数据时,必须要获得分布式锁,只有获得锁了才可以去进行缓存数据的写入,写入结束释放锁.就可以保证同时只有一个客户端去写缓存. ②可是并不能保证每个客户端获取锁的顺序.但是我们要写入缓存的数据都是从数据库查询出来的,数据库都是有这种数据的创建

介绍 Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合.     事务同命令一样都是Redis最小的执行单位,一个事务中的命令要么都执行,要么都不执行.     Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令,事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令,然后依次发送需要在本次事务中处理的命令,最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束. 事务中的命令 Redis的事务中使用的4个命令:     1.multi,开启Redis的事务,置客户端为事务态:

1. 2. drop database if exists SAMPLEDB; create database SAMPLEDB; use SAMPLEDB; drop table if exists MONKEYS ; create table MONKEYS( ID bigint not null, NAME varchar(15), COUNT int, VERSION integer, primary key (ID) ) type=INNODB; insert into MONKEYS

问题描述:多客户端同时并发写一个key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了.或者是多客户端同时获取一个key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了. 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. 首先使用分布式锁,确保同一时间,只能有一个系统实例在操作某个key 然后修改key的值时,要先判断这值的时间戳是否比缓存里的值的时间戳更靠后,如果是旧数据就不要更新了 转自:中华石杉Java工程师面试突击

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

银行两操作员同时操作同一账户就是典型的例子.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version”

本文摘自网络,仅供个人学习之用 案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据