@Slf4j @Component public class RedisLock { public static final int LOCK_EXPIRE = 5000; @Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; /** * 分布式锁 * * @param key key值 * @return 是否获取到 */ public boolean lock(String key) { String lock = key; try {

using System; namespace ConsoleAppRedis { class Program { static void Main(string[] args) { //第一种,无登录密码 //var rds = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379"); //rds.Set("test1", "123123", 60); //var str = rds.Get("test

Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

本文版权归博客园和作者本人吴双共同所有 .转载爬虫请注明地址,博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5712835.html 蜗牛Redis系列文章目录http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 先配上一个简易的RedisHelper,一个set值,一个get值,一个设置并发锁,以便在我后面的操作中,你能清楚我究竟做了什么. public class RedisHelper { ); public void Set<T>(st

多线程操作同一个文件时会出现并发问题.解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差.另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中. public class MyExceptionAttribute : HandleErrorAttribute { public static IRedisClientsManager ClientManager = new PooledRedisC

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就

这里我们主要利用Redis的setnx的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回0. 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=Inno

一.背景 redis慢日志分析平台上线后,随便看了一下,发现onestore使用的缓存集群,存在大量的EXISTS命令慢查询的情况: 平均每个EXISTS命令需要13ms,最大耗时近20ms.这个结果很不科学啊,EXISTS命令只是执行一次hash查找操作,应该是us级别. 和相关同学了解业务背景如下: - 业务是userfeed,存放用户发表的动态 - 使用zset存储一个用户发表的所有动态,key是用户id,集合中对应的是feedid.如果用户发表的动态很多,zset也很大 - redis集

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

这里我们主要利用 Redis 的 setnx 的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回 0 . 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE

写在前面 之前,我们在<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文中,详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计,其中,我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量.很多小伙伴看完后,觉得一头雾水,看完是看完了,那如何实现呢?今天,我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的! 有关高并发秒杀系统的架构设计,小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号,查看<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文. 秒杀业务 在电商领域,存在着典型的秒杀

之前写了一篇PHP+Redis链表解决高并发下商品超卖问题,今天介绍一些如何使用PHP+Redis+Lua解决高并发下商品超卖问题. 为何要使用Lua脚本解决商品超卖的问题呢? Redis在2.6版本后原生支持Lua脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行. 将复杂的或者多步的redis操作,写为一个脚本,一次提交给redis执行,减少反复连接redis的次数,提升性能. 原子操作.Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他请求插入.因此在脚本运行过程中无需担心

本文基于社区版Redis 4.0.8 1.复现条件 版本:社区版Redis 4.0.10以下版本 使用场景:开启读写分离的主从架构或者集群架构(master只负责写流量,slave负责读流量) 案例: # 写入一条带过期时间10s的key 10.90.73.147:12345> set luxiu1 1 ex 10 OK 10.90.73.147:12345> get luxiu1 "1" 10.90.73.147:12345> exists luxiu1 (inte

redis快的原因: 1.纯内存操作2.异步非阻塞 IO 参考文档: (1)http://yaocoder.blog.51cto.com/2668309/888374 (2)http://www.cnblogs.com/syyong/p/6231326.html 1.基本原理 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络IO的时间消耗) (1)为什么不采用多进程或多线程处理? 多线程处理可能涉及到锁 多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU (2)单线程处理的缺点?

链接至:http://blog.csdn.net/nuli888/article/details/51865401 很好的教程,其中redis+php有点小问题. 附上php文件锁: $fp = fopen("lock.txt", "w+");//读写模式,将文件大小截为零写进头部,没有文件则创建之 if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){ //以排他锁或非阻塞模式锁定文件失败,表明[下单正在进行中...] //将下面两行注释,即可编程阻

众所周知, 在多线程中,因为共享全局变量,会导致资源修改结果不一致,所以需要加锁来解决这个问题,保证同一时间只有一个线程对资源进行操作 但是在分布式架构中,我们的服务可能会有n个实例,但线程锁只对同一个实例有效,就需要用到分布式锁----redis setnx 原理: 修改某个资源时, 在redis中设置一个key,value根据实际情况自行决定如何表示 我们既然要通过检查key是否存在(存在表示有线程在修改资源,资源上锁,其他线程不可同时操作,若key不存在,表示资源未被线程占用,允许线程抢占

转自:https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下: 公司内有多个业务系统,由于业务系统内有向用户发送消息的服务,所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用,所有公司内业务系统的消息(短信,APP,微信)推送都由统一消息系统去推送,短信推送需要走外部短信通道商去发送短信,APP和微信走内部系统的push服务器,但是不管是短信通道商还是内部push服务器都会有每秒上限的控制.在这假设n/s条. 以下是统一消息

一.lua中redis的配置依赖: 1.OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis 二.下载后,导入对应的插件: lua_package_path "/opt/openresty/lualib/kafka/?.lua;;"; lua_need_request_body on; 三.lua代码 2.使用lua访问redis: server {        location /test {   

示例: @Autowired StringRedisTemplate redisTemplate; @Override public void dealRedis(Dealer dealer) { dealer = dao.findByUid(dealer.getUid()); String tid = dealer.getTenementId(); HashOperations<String, Object, Object> ofh = redisTemplate.opsForHash();

redis锁处理并发问题 redis锁处理高并发问题十分常见,使用的时候常见有几种错误,和对应的解决办法. set方式 setnx方式 setnx+getset方式 set方式 加锁:redis中set一个值,set(lock,1); 并发处理:其他线程必须拿到这个值,才可以往下进行,否则等待. while(jedis.exists(lock)){ Thread.sleep(500); } set(lock,1); 执行业务代码; jedis.del(lock); 释放锁:执行完业务代码之后,释

商城在秒杀活动开始时,同时有好多人来请求这个接口,即便做了判断库存逻辑,也难免防止库存出现超卖,造成损失 Django中的ORM本身就对数据库做了防范,但再过亿级访问也扛不住 下面利用Redis的过载防止负库存 #使用REDIS 阻止秒杀时并发状态造成的负库存 import redis #定义过载 def limit_handler(): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) """ return True: 允许; Fal