写在前面 忘记之前在哪个群里有朋友在问:有出分布式锁的文章吗-@冰河?我的回答是:这周会有,也是[高并发]专题的.想了想,还是先发一个如何使用Redisson实现分布式锁的文章吧?为啥?因为使用Redisson实现分布式锁简单啊!Redisson框架是基于Redis实现的分布式锁,非常强大,只需要拿来使用就行了,至于分布式锁的原理啥的,后面再撸一篇文章就是了. Redisson框架十分强大,基于Redisson框架可以实现几乎你能想到的所有类型的分布式锁.这里,我就列举几个类型的分布式锁,并各自

基于redis实现分布式并发锁(注解实现) 说明 前提, 应用服务是分布式或多服务, 而这些"多"有共同的"redis"; (2017-12-04) 笑哭, 写这篇之前一直觉得应该有大神已经写好了, 但未找到. 其实redis官网已经给出了实现(百度.阿里都是用的这套): Redis分布式锁.Distributed locks with Redis java版本的名字叫redisson, 其github: https://github.com/redisson/re

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

构建高性能服务(二)java高并发锁的3种实现 来源:http://www.xymyeah.com/?p=46   提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点.通常review代码时看到synchronized是我都会想一想,这个地方可不可以优化.使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行,对系统并发吞吐能力有极大影响,我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法. 那么对于必须使用sync

Redis构建全局并发锁 https://www.cnblogs.com/FG123/p/9990336.html 谈起Redis的用途,小伙伴们都会说使用它作为缓存,目前很多公司都用Redis作为缓存,但是使用Redis仅仅作为缓存未免太大材小用了.深究Redis的原理后你会发现它有很多用途,在很多场景下能够使用它快速地解决问题.常见的用途有:分布式锁控制并发.结合bloom filter用于推荐去重.HyperLogLog用于统计UV.限流控制流量等等:这里我谈下Redis分布式锁控制并发的

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

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

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

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

<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

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 ] 这里, 对疯狂创客圈 <Netty Redis Zookeeper 高并发实战> 一书,进行一些必要说明. Why? 我们欢迎大家提出质量问题,对问题是直面和欢迎的,不是排斥的. 虽然有部分少量的读者,将局部问题进行放大,尽管如此,还是有很多小伙伴,确实是{真实读者} . 想籍<Netty Redis Zookeeper 高并发实战>一书,学习NIO Netty 分布式开发的原理和实战知识. 这些 {

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

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. 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

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容,redis高并发.高可用.缓存一致性 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. 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

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容,redis高并发.高可用.缓存一致性 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. 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

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. 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,其实你就最多只能容纳10g的数据量.如果你

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

初级技巧 - 乐观锁 乐观锁适合这样的场景:读不会冲突,写会冲突.同时读的频率远大于写. 以下面的代码为例,悲观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { synchronized(map) { if(map.get(key) == null) { // set some values } return map.get(key); } } 乐观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { Objec

谈起Redis的用途,小伙伴们都会说使用它作为缓存,目前很多公司都用Redis作为缓存,但是使用Redis仅仅作为缓存未免太大材小用了.深究Redis的原理后你会发现它有很多用途,在很多场景下能够使用它快速地解决问题.常见的用途有:分布式锁控制并发.结合bloom filter用于推荐去重.HyperLogLog用于统计UV.限流控制流量等等:这里我谈下Redis分布式锁控制并发的问题. 高并发是个老生常谈的问题,当产品达到一定规模用户量后,这个问题是不得不考虑的,即使当前用户量不大(例如博主现

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

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