本文探讨在web开发中如何解决并发访问带来的数据同步问题. 1.需求: 通过REST接口请求并发访问redis,例如:将key=fusor:${order_id} 中的值+1: 2.场景: 设想,多线程对key=fusor:${order_id}并发访问触发了竞态条件,例如两个线程同时发现key=fusor:${order_id}的值为5,然后并且+1回写6,这个时候就出现了问题,最终的值为6而不是7. 3.粗粒度锁: 这时候,普遍的做法是加锁,但是如果对整个访问redis的动作加锁,那么等于多

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

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

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

前言 在经历了,缓存.限流.布隆穿透等等一系列加强功能,十万博客基本算是成型,网站上线以后也加入了百度统计来见证十万+ 的整个过程. 但是百度统计并不能对每篇博文进行详细的浏览量统计,如果做一些热点博文排行.48小时排行之类统计,还需要引入浏览量统计功能. 设计 通常情况下,我们只需要每次请求浏览量+1,但是这样真的好吗?或者更直白的讲,真实浏览数准确吗? UPDATE blog SET views = views+1 WHERE id=? 参考了多个社区博客的设计,因为并不十分清楚其后端实现过

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

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

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 {   

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件

一.实验环境ubuntu.php.apache或nginx.mysql二.利用Redis锁解决高并发问题,需求现在有一个接口可能会出现并发量比较大的情况,这个接口使用php写的,做的功能是接收 用户的GET请求中的name字段,然后将这个字段存到mysql中,现在先将数据放到redis的队列中,然后让redis定时将这些数据转移到mysql中.二.实现步骤1.新建数据库test及 数据表test,建表语句如下 CREATE TABLE `test` ( `name` varchar(255) D

目录 redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+ redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义 redis主从复制原理.断点续传.无磁盘化复制.过期key处理 redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析 redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性? redis哨兵架构的相关基础知识的讲解1.哨兵的介绍 redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制.集群脑裂 怎么保证redis是高并发以及高可用的?\09_red

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.如果你的缓存要容纳的数据量

redis不支持高并发的瓶颈在哪里? 单机.单机版的redis支持上万到几万的QPS不等. 主要根据你的业务操作的复杂性,redis提供了很多复杂的操作,lua脚本. 2.如果redis要支撑超过10万+()怎么解决? 单机版的redis几乎不可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如说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.可能有超过10万+/ 一般情况下的redis都是在几万. 使用读写分离的架构来进行redis支撑10万+的模式. 读写分

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

前言 本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题.即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理.一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题.如果有大并发的项目,流量有几百万左右.这些要深刻考虑. 1. 缓存穿透和缓存击穿 简单的讲就是如果该数据原本就不存在,那么就会发生缓存穿透:如果缓存内容因为各种原因失效,那么就会发生缓存击穿.具体一点来说,如果缓存中不存在需要查询的内容,一般情况下需要再深入一层进行查询,一般为不能承受压力的关系型数据库(承压能力为缓存的1%,甚至

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

我们常用QPS(Query Per Second,每秒处理请求数)来衡量一个web应用的吞吐率,解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键. 举个栗子:假设一个业务请求平均为100ms,同时系统内有20台apache web服务器,MaxClients(apache的最大连接数)设置为500,那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000(理论与实际肯定有差异). 这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求,实际当然没有这么理想.在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状