String(字符串) 存入值 set key value 获取值 get key 追加值(如果key不存在,相对于新建set) append key value 查看长度 strlen key 实现
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务,该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素,该服务需要确保每个请求至少被处理一次,同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据,并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码,并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示,包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力,还实现了请求的幂等性。
通过前面几篇的学习,相信你已经对 Swoole 的进程有了一定的了解。不管是单进程还是进程池,我们都着重讲了进程间的通讯问题。毕竟对于进程来说,它们是内存隔离的,通讯相对来说就是一个很大的问题。而我们之前讲的内容其实都是不使用第三方工具来进行通信的,但其实更方便的方式是直接使用一些第三方工具做为中间的存储媒介,让不同的进程直接去读取这里的内容就可以实现通信的能力了。比如说我们最常见的就是使用 Redis ,不过即使是 Redis ,甚至是使用了连接池,也会有连接建立的过程,所以也并不是最高效的。今天,我们要学习的一个共享内存表格,是 Swoole 提供的一种更高效的数据同步方式。除此之外,我们还要学习另外两个非常常用的进程间同步功能,一个是无锁计数器,另一个就是进程锁。
Callable 是一个 interface . 相当于把线程封装了一个 “返回值”. 方便程序猿借助多线程的方式计算结果.
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么(虽然中间也涉及脏写),还没触及另一种情况:两个写事务并发,而脏写只是写并发的特例。
假设我们有一个接收大量请求的服务,但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题,我们需要某种节流或速率限制机制,只允许一定数量的请求,这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体(用户、设备、IP等)在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如:
如果你要做一件事,请不要炫耀,也不要宣扬,只管安安静静的去做。因为那是你自己的事,别人不知道你的情况,也不可能帮你去实现。千万不要因为虚荣心而炫耀。也不要因为别人的一句评价而放弃自己的梦想。值不值,时间是最好的证明。
对于上面的取钱这个事情,如果有一步出现错误的话,那么就会取消整个取钱的动作,但是如果在第5步,系统后台已经把钱减了,但是ATM机没有取出来,那么就应用到mysql中的事务。简单地
应用场景: 银行取钱,从ATM机取钱,分为以下几个步骤 1 登陆ATM机,输入密码; 2 连接数据库,验证密码; 3 验证成功,获得用户信息,比如存款余额等; 4 用户输入需要取款的金额,按下确认键; 5 从后台数据库中减掉用户账户上的对应金额; 6 ATM吐出钱; 7 用户把钱拿走。 对于上面的取钱这个事情,如果有一步出现错误的话,那么就会取消整个取钱的动作,但是如果在第5步,系统后台已经把钱减了,但是ATM机没有取出来,那么就应用到mysql中的事务。简单地 来说,就是取钱这7步要么都完成,要么就啥也不做,在数据库中就是这个道理。
Redis作为一个非关系型数据库,除了在访问速度上拥有显著优势外,其本身支持的多种数据类型也非常有用,能覆盖系统开发中的很多应用场景。下面列举的场景有的是从网上其他人的博客里看到的,有的自己开发时尝试过的一些解决方案后记录下来的,希望能给以后的开发带来启发。
Java中的Atomic类是Java.util.concurrent包提供的一组原子操作类,这些类提供了线程安全的基本数学和逻辑运算。
服务器会在客户端状态(redisClient)的 flags 属性打开 REDIS_MULTI 标识,将客户端从非事务状态切换到事务状态。
全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强。 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力。
现在,我们已经知道了。在编写并发程序时,如果不谨慎,没有考虑清楚共享资源的访问方式和同步机制,那么就会发生竞态条件和数据竞争这些问题,那么如何避免踩坑?避免发生竞态条件和数据竞争的办法有哪些?请看下面:
JUC 是 Java 并发包(java.util.concurrent)的简称,该包在 Java 5.0 版本引入,提供了在并发编程中常用的工具类。这些工具类包括用于多线程同步的锁(如 ReentrantLock),用于线程池的 ExecutorService,用于原子操作的 AtomicInteger 等。这些类和接口都是非阻塞的,设计目标是在多线程环境下提供高性能和可扩展性。
在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试。这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃。对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受。 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方式。
信号量模型可简单概括为:一个计数器,一个等待队列,三个方法。在信号量模型里,计数器和等待队列对外是透明的,所以只能通过信号量模型提供的三个方法来访问它们,这三个方法分别是:init()、down()和up()。你可以结合下图来形象化地理解。
我回复说等我再增加点内容,这不,今天给大家整理了一份 Java 并发编程篇的八股文,大家在面试前背一波,不管是秋招还是金九银十的跳槽,稍微“吊打”一下面试官我觉得还是很舒服的。
LockFreeList是UE提供的一系列LockFree容器,其实主要就是实现了多线程lockfree的栈和队列这两种容器,其他的几个容器都基于这两种扩展出来。这些容器的代码本身经过了高度优化和打磨,性能表现非常优秀,UE自己的TaskGraph中Task管理以及多线程调度都是基于这个容器来实现的。这篇文章主要就是来从细节触发,讲清楚这个LockFree容器到底是怎样实现的,代码里很多诡异的写法的用意是什么,UE引擎的多线程性能非常好,跑得这么快,到底快在了哪里?
WaitGroup使用大家都会,但是其中是怎么实现的我们也需要知道,这样才能在项目中尽可能的避免由于不正确的使用引发的panic。并且本文也将写一下内存对齐方面做一个解析,喜欢大家喜欢。
前面我们说了有关stateless的内容,那么如果我们在一个stateless的object中添加一个状态元素会发生什么呢?现在假设我们想要添加一个命中计数器(hit counter),其实就是用来记录处理请求的次数。那么你也许想到了,比较明显的做法就是给这个servlet添加一个long类型的field,然后每次请求都会自动的加1,就像程序清单2.2的UnsafeCountingFactorizer类那样。 强势插入上一期:并发编程-什么是线程安全? 不幸的的是,UnsafeCountingFactori
今天我就和大家一起来探索一下底层的奥秘,但是术业有专攻,我们大致的了解一下即可,很多细节不清晰也不影响。
秋招也进行了快两个月了,我的好伙伴小牛制作的一个大厂面经平台,也帮助了很多小伙伴收割提前批的Offer了,同时平台上的八股文也在不断补充和更新,之后逐步放出八股文背诵版v0.2版本,给大家秋招助力!(公众号后端技术小牛说,后台回复interviewtop,获取面试八股文pdf版)
redis中的事务和MySQL中的事务类似,也是为了保证多条命令组合的原子性,为此,redis提供了简单的事务功能以及集成Lua来解决这个问题。下面我们来看redis的这个功能。
为实现高可靠,系统必须处理这些问题。但完善容错机制工作量巨大,要仔细考虑所有可能出错的事情,并充分测试。
脉冲计数器是一种能够响应脉冲信号并进行计数测量的电子测量仪器,响应周期性电信号并进行脉冲计数测量的称周期信号脉冲计数器。
现在市面上很少有关于Unsafe的话题。这个Unsafe有个compareAndSwap方法是原子的,并且使用这个方法可以实现高性能的lock-free的数据结构。 现在我们假设一个场景,多个线程试
Semaphore 现在普遍翻译成 "信号量",从概念上讲信号量维护着一组 "凭证",获取到凭证的线程才能访问资源,使用完成后释放, 我们可以使用信号量来限制访问特定资源的并发线程数。
一提到线程安全的并发计数器,AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具。Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法,常常是高性能,高并发的代名词。本文将会阐释,在并发场景下,使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计,实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案。近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案,并将它们的对比与实现细节整理于此。
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求,包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
本文主要通过对频率计的特性分析和对频率计市场的调查发现,国内频率计厂家在国产化进程中对频率计的性能已经做到了比较高的标准参数,根据各项测试报告国内频率计的各项参数也比较稳定,指标也经得起考验。我们在着重以国内外频率计的功能上面的特点和价格等进行了市场调查,可以更好的方便用户在对频率计选择时多方因素的考虑和侧重点,作出相对合适的选择。
HBase 与传统关系数据库(例如MySQL,PostgreSQL,Oracle等)在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能,以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比,HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识,并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
一个 sync.WaitGroup 对象可以等待一组协程结束。它很好地解决了 goroutine 同步的问题。
Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端,目前是Apache的顶级项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端非常底层的细节开发工作,包括连接重连、反复注册wathcer和NodeExistsException 异常等。
在介绍通道的时候,如果启用了多个子协程,我们是这样实现主协程等待子协程执行完毕并退出的:声明一个和子协程数量一致的通道数组,然后为每个子协程分配一个通道元素,在子协程执行完毕时向对应的通道发送数据;然后在主协程中,我们依次读取这些通道接收子协程发送的数据,只有所有通道都接收到数据才会退出主协程。
最近有个读者问我什么是CAS,今天了不起来聊聊CAS(Compare And Swap)这个概念。
网上已经有很多分析智能指针的文章了,讲得不错的是:Android系统的智能指针(轻量级指针、强指针和弱指针)的实现原理分析。本文尽量从不分析代码的角度,将Android中的智能指针原理讲述清楚。
来源:https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发,cache,锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
Semaphore,如今通常被翻译为"信号量",过去也曾被翻译为"信号灯",因为类似于现实生活中的红绿灯,车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样,在编程世界中,线程是否能执行取决于信号量是否允许。
java内存模型定义了程序中各种变量的访问规则。其规定所有变量都存储在主内存,线程均有自己的工作内存,工作内存中保存被该线程使用的变量的主内存副本,线程对变量的所有操作都必须在工作空间进行,不能直接读写主内存数据,操作完成后,线程的工作内存通过缓存一致性协议将操作完的数据刷回主存。
在 Go 语言的同步库中,sync.Mutex是用来提供互斥锁的基本同步原语。Mutex用于保护共享资源,在多个 goroutine 尝试同时访问相同资源时确保只有一个 goroutine 能够访问该资源,从而避免竞态条件。
比如有10件商品要秒杀,可以放到缓存中,读写时不要加锁。 当并发量大的时候,可能有25个人秒杀成功,这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
看门狗(WD,Watchdog)包括一个4分频的预分频器和一个32位计数器。时钟通过预分频器输入定时器。定时器递减计数。定时器递减的最小值为0xFF。如果设置一个小于0xFF的值,系统会将0xFF装入计数器。因此最小看门狗间隔为(tplck*256*4) ,最大间隔为(tplck*232*4)的倍数。看门狗的用途是使微控制器在进入错误状态后的一定时间内复位。当看门狗使能时,如果用户程序没有在周期时间内喂狗(重装),看门狗会产生一个系统复位。
作者:hu_wen 来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060 日志item介绍 下面介绍zabbix另一个“重量级”的功能——日志文件监控,它最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,对应日志轮转与否,zabbix都支持。 在配置Item的时候,Type选择Zabbix agent (active),这里主要需要配置的是Key。下面是监控日志的两种key——log和logtr。 log[/path/t
来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060
在并发编程中,我们经常需要处理多线程对共享资源的访问和修改。然而,由于多线程的交错执行,可能导致竞态条件(Race Condition)和数据不一致的问题。为了解决这些问题,Java提供了一种强大的并发原语:CAS(Compare and Swap)。
上述的超发现象,归根到底在于数据库时被多个线程同时访问的,在没有加锁的情况下,上述代码并不是线程安全的。
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