将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

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

一.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. 二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,R

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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

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同时set key引起的并发问题. 2.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Redi

1. Redis的高并发和快速的原因 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. 2. 为什么Redis是单线程的 官方答案 因为Re

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+

针对大流量瞬间冲击,比如秒杀场景 redis前面可以加一层限流 sentinel / Hystrix redis高并发(读多写少)下缓存数据库双写误差: 1. 修改操作使用分布式锁(就是修改的时候加锁,一次只能有一个线程修改,可以多线程读),对于读多的场景更有利:推荐(以较少的性能代价换取了绝对的一致) 2. 延迟删除缓存 修改一个key后,删除缓存,为了防止之前有线程读过旧数据然后再次写入,sleep 10毫秒再删除一次,但此步要后台处理,不然可能会大幅降低整体性能. 3. 写直接写入数据库,

ngx_lua将lua嵌nginx,让nginx运行lua脚本.高并发,非堵塞过程中的各种请求. url要求nginxserver,然后lua查询redis,返回json数据. 一.安装lua-nginx-module 參见<LNMLGC>架构 二.安装redis2-nginx-module模块 get https://github.com/openresty/echo-nginx-module get https://github.com/openresty/redis2-nginx-mod

问题现象: 业务数据有错乱,A的一些数据有好几个都是B的数据 这些业务数据在保存在Redis缓存中,怀疑是并发情况下Jedis错乱的问题 原因分析: JedisUtil里面在使用完Jedis 后释放资源的方式不安全,会在有异常情况下没有释放干净,导致会被别的线程使用,从而导致别的线程使用了里面的数据 Jedis的异常是因为 AWS做了线上维护把Redis做了主从切换,换成了b区的实例(node节点大部分在a区),导致Redis连接异常,从而引发了原因1 解决方案: 把不安全的释放shardedJ

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

以下引用大神的: 测试项目: https://github.com/14251104246/redis-demo.git 准备 使用docker-compose命令启动redis服务器(可以用其他方式启动) idea启动测试项目 jmeter测试脚本 高并发秒杀-重现超卖问题.jmx 高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx 重现秒杀时出现的超卖问题 核心测试代码如下: /** * 用于测试redis秒杀 */ @RestController @RequestMapping("/api/spike

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

项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange 等. 测试完毕后,发到线上,发现有大量接口请求返回超时熔断(超时时间为3s). Error日志打印的异常堆栈为: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the po

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

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

由于用户同时访问线上的下订单接口,导致在扣减库存时出现了异常,这是一个很典型的并发问题,本篇文章为解决并发问题而生,采用的技术为Redis锁机制+多线程的阻塞唤醒方法. 在实现Redis锁机制之前,我们需要了解一下前置知识. 一.前置知识 1.多线程 将wait().notifyAll()归为到多线程的方法中略有一些不恰当,这两个方法是Object中的方法. ① 当调用了wait()方法后,让当前线程进入等待状态,并且让当前线程释放对象锁,等待既为阻塞状态,等待notifyAll()方法的唤醒.

为什么需要分布式锁 1.为了解决Java共享内存模型带来的线程安全问题,我们可以通过加锁来保证资源访问的单一,如JVM内置锁synchronized,类级别的锁ReentrantLock. 2.但是随着业务的发展,单机服务毕竟存在着限制,故会往多台组合形成集群架构,面对集群架构,我们同样存在则资源共享问题,而每台服务器有着自己的JVM,这时候我们对于锁的实现不得不考虑分布式的实现. 分布式锁应该具备哪些条件 1.在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 2.高可用的获取

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

Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间:(官方答案:因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽.既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了.) Redis在内存中存储,读写速度非常快. 单线程不用考虑锁的消耗问题. Redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接系统的高吞吐量.多路复用在以后的博客中会写 Redis 采用hash数据结构,速度快