背景 要用 wrk 进行压测 看了下其他同事的压测,都用了 Lua 脚本来自定义一些东西 所以这一篇主要讲 Lua 脚本 Lua 介绍 Lua 脚本是一种轻量小巧的脚本语言,用标准 c 语言编写,并以源代码形式开放 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为程序提供灵活的扩展和定制功能. wrk 工具嵌入了 Lua 脚本语言 因此,在自定义压测场景时,可在 wrk 目录下使用 Lua 定制压测场景 Lua 脚本的三个阶段 wrk 支持在三个不同的阶段执行 LuaJIT 脚本 setup:设置阶段 r

转载地址:http://www.tuicool.com/articles/IFjIJjU wrk是一款现代化的http压测工具,提供lua脚本的功能可以满足每个请求或部分请求的差异化. wrk中执行http请求的时候,调用lua分为3个阶段,setup,running,done,每个wrk线程中都有独立的脚本环境. wrk的全局属性 wrk = { scheme = "http", host = "localhost", port = nil, method = &

Redis在2.6推出了脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行.使用脚本的好处如下: 1.减少网络开销:本来5次网络请求的操作,可以用一个请求完成,原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成.使用脚本,减少了网络往返时延. 2.原子操作:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入. 3.复用:客户端发送的脚本会永久存储在Redis中,意味着其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成同样的逻辑. 实现一个访问频率控制,某个ip在短时间内频繁访问页面

Redis在2.6推出了脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行.使用脚本的好处如下: 1.减少网络开销:本来5次网络请求的操作,可以用一个请求完成,原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成.使用脚本,减少了网络往返时延. 2.原子操作:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入. 3.复用:客户端发送的脚本会永久存储在Redis中,意味着其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成同样的逻辑. 实现一个访问频率控制,某个ip在短时间内频繁访问页面

最近在做K线的项目中,需要计算商品的分时数据.为了保证多台机器对同一商品的计算的有序性,所以在Redis中进行计算,同时为了保证在分时数据计算过程的原子性所以使用了LUA脚本,Redis内置了对LUA脚本的支持,并且在计算过程中保证了脚本中执行的原子性.因此在开发过程中对Redis对Lua的支持进行了学习.从 Redis 2.6.0 版本开始,通过内置的 Lua 解释器,可以使用EVAL命令对 Lua 脚本进行求值.以下将Redis对LUA的支持进行总结. EVAL 从Redis2.6.0版本开

摘要 在处理实时数据的过程中需要缓存的参与,由于在更新实时数据时并发处理的特点,因此在更新实时数据时经常产生新老数据相互覆盖的情况,针对这个情况调查了Redis事务和Lua脚本后,发现Redis事务并不能很好的满足该场景的业务需要,必须借助Lua脚本执行原子化的操作才能在理论上解决数据更新的准确性问题. 实时数据处理过程中遇到的问题 在处理实时数据的过程中,经常使用Redis存取数据执行CAS(check and set)操作.一般做法是先从Redis中获取到目标数据,然后根据数据的特征指标判断

一.引言               redis学了一段时间了,基本的东西都没问题了.从今天开始讲写一些redis和lua脚本的相关的东西,lua这个脚本是一个好东西,可以运行在任何平台上,也可以嵌入到大多数语言当中,来扩展其功能.lua脚本是用C语言写的,体积很小,运行速度很快,并且每次的执行都是作为一个原子事务来执行的,我们可以在其中做很多的事情.由于篇幅很多,一次无法概述全部,这个系列可能要通过多篇文章的形式来写,好了,今天我们进入正题吧.二.lua简介                  

从 2.6版本 起, Redis 开始支持 Lua 脚本 让开发者自己扩展 Redis … 案例-实现访问频率限制: 实现访问者 $ip 在一定的时间 $time 内只能访问 $limit 次. 非脚本实现 private boolean accessLimit(String ip, int limit, int time, Jedis jedis) { boolean result = true; String key = "rate.limit:" + ip; if (jedis.

Redis在2.6推出了脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行. 使用Lua脚本的好处如下: 1.减少网络开销:本来5次网络请求的操作,可以用一个请求完成,原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成.使用脚本,减少了网络往返时延. 2.原子操作:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入. 3.复用:客户端发送的脚本会永久存储在Redis中,意味着其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成同样的逻辑. 1.Redis命令行执行Lua脚本 01 .

使用Lua脚本的好处    1.减少网络开销:可以将多个请求通过脚本的形式一次发送,减少网络时延和请求次数. 2.原子性的操作:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入.因此在编写脚本的过程中无需担心会出现竞态条件,无需使用事务. 3.代码复用:客户端发送的脚步会永久存在redis中,这样,其他客户端可以复用这一脚本来完成相同的逻辑. 4.速度快:见 与其它语言的性能比较, 还有一个 JIT编译器可以显著地提高多数任务的性能; 对于那些仍然对性能不满意的人, 可以把关键部分

0x00 Nginx 内嵌Lua脚本有下面特点: 20k个并发连接 Lua脚本能够在Nignx 11个层次的不同层次发挥作用,扩展Ngnix功能 Lua速度极快(寄存器指令) 0x01 应用场景 在web server端做请求过滤处理(如:WAF.Anti CC等) 0x02 简单配置过程 測试环境Ubuntu Server 14.04.2 LTS 几个须要下载的模块(注意安装顺序和export路径问题) Nginx 1.7.4 LuaJIT-2.0.4(A Just-In-Time Compi

一.lua脚本 lua是一种轻量小巧的脚本语言,用标准的C语言编写并以源代码形式开放,其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能. lua的详细内容你可以参考lua官方网站:http://www.lua.org/ (lua的官方网站和它的设计理念一样,轻量简洁易上手) 二.redis中的lua redis从2.6版本开始内置了lua模块,所以在redis服务器中可以直接执行lua脚本.以下用eval命令来演示: 127.0.0.1:6379> eval "ret

一.redis lua介绍 Redis 提供了非常丰富的指令集,但是用户依然不满足,希望可以自定义扩充若干指令来完成一些特定领域的问题.Redis 为这样的用户场景提供了 lua 脚本支持,用户可以向服务器发送 lua 脚本来执行自定义动作,获取脚本的响应数据.Redis 服务器会单线程原子性执行 lua 脚本,保证 lua 脚本在处理的过程中不会被任意其它请求打断. 二.高并发情况下减库存的实现思路 由于lua脚本是原子性同步执行的,也就是说,我们可以将一堆操作封装为一个操作,让redis当做

背景:有一服务提供者Leader,有多个消息订阅者Workers.Leader是一个排队程序,维护了一个用户队列,当某个资源空闲下来并被分配至队列中的用户时,Leader会向订阅者推送消息(消息带有唯一标识ID),订阅者在接收到消息后会进行特殊处理并再次推往前端. 问题:前端只需要接收到一条由Worker推送的消息即可,但是如果Workers不做消息重复推送判断的话,会导致前端收到多条消息推送,从而影响正常业务逻辑. 方案一(未通过) 在Worker接收到消息时,尝试先从redis缓存中根据消息

一.引言 Redis是高性能的key-value数据库,在很大程度克服了memcached这类key/value存储的不足,在部分场景下,是对关系数据库的良好补充.得益于超高性能和丰富的数据结构,Redis已成为当前架构设计中的首选key-value存储系统. 虽然Redis官网上提供了200多个命令,但做程序设计时还是避免不了为了实现一小步业务逻辑而多次调用Redis的情况. 以compare and set场景为例.如果使用Redis原生命令,需要从Redis中获取这个key,然后提取其中的

1.背景 有时候,我们需要一次性操作多个 Redis 命令,但是 这样的多个操作不具备原子性,而且 Redis 的事务也不够强大,不支持事务的回滚,还无法实现命令之间的逻辑关系计算.所以,一般在开发中,我们会利用 lua 脚本来实现 Redis 的事务. 2.lua 脚本 Redis 中使用 lua 脚本,我们需要注意的是,从 Redis 2.6.0后才支持 lua 脚本的执行. 使用 lua 脚本的好处: 原子操作:lua脚本是作为一个整体执行的,所以中间不会被其他命令插入. 减少网络开销:可

spring boot基于redis的LUA脚本 实现分布式锁[都是基于redis单点下] 一.spring boot 1.5.X 基于redis 的 lua脚本实现分布式锁 1.pom.xml <!-- Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifact

需求 双十二要搞一个一分钱门票抢购的活动. 分析 性能分析,抢购时会发生高并发,如果仅仅依靠Mysql数据库,有可能因为大量的请求频繁访问数据库造成服务器雪崩,所以考虑通过Redis减库存,最终的数据落地到DB中. 在高并发的情况下,还要考虑到超卖的问题,因而打算使用Lua脚本完成原子减的操作. 在这里,我们只针对减库存的操作进行分析. 实现 不使用原子操作,出现超卖的情况.第一步:先从redis中查出库存进行判断,第二步:如果库存>0,则进行减库存的操作. 代码实现: // 第一步:从redi

参考资料 idea+openresty+lua开发环境搭建 OpenResty最佳实践 灰度发布基于cookie分流 从请求中获取值 -- 从请求中获取请求头为 Sec-WebSocket-Protocol 的值 secWebSocketProtocol=ngx.req.get_headers()["Sec-WebSocket-Protocol"] -- 从 cookie 中获取uid对应的值 uid=ngx.var.cookie_uid -- 获取我们在 nginx 中定义的变量 -

java端实现: //初始化一个redis可执行的lua DefaultRedisScript<List> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<List>(); defaultRedisScript.setResultType(List.class); defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("re