我们在使用redis时,一般会设置一个过期时间,当然也有不设置过期时间的,也就是永久不过期。
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stepping thread group是jmeter的一个插件,主要作用是用于阶梯式加压并发,加压方式仍可选择用来探测性能拐点,并且接口在一定压测时间内才能压出对应瓶颈,接下来我们看看这个插件的用途
1、设置过期时间 expire key time(s)--这是最常用的方式 setex(String key, int seconds, String value)--字符串独有的方式 注意: 除了string独有设置过期时间方法,其他类型都需要依靠expire方法来设置时间 如果没有设置时间,那缓存就是永不过期 如果设置了过期时间,之后又想让缓存永不过期,使用persist key 2、三种过期策略 定时删除 含义:在设置key的过期时间的同时,为该key创建一个定时器,让定时器在key的过期时间来临时
Redis作为当下最受欢迎的NoSQL数据库之一,在很多场景下都会使用到;Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分,重启后,Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中,这些可以通过配置文件对其进行配置,正因为这样,Redis才能实现持久化
我们的解决方案是:在加锁时为锁设置过期时间,当过期时间到达,Redis 会自动删除对应的 Key-Value,从而避免死锁。需要注意的是,这个过期时间需要结合具体业务综合评估设置,以保证锁的持有者能够在过期时间之内执行完相关操作并释放锁。
Redis进阶-核心数据结构进阶实战 中我们讲 strings 数据结构的时候,举了一个例子
关于Redis实现分布式锁的问题,网络上很多,但是很多人的讨论基本就是把原来博主的贴过来,甚至很多面试官也是一知半解经不起推敲就来面候选人,最近结合我自己的学习和资料查阅,整理一下用Redis实现分布式锁的方法,欢迎评论、交流、讨论。
在 application 目录下面的 command.php(如果不存在则创建)文件中添加如下内容
2.按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同,包含随机字符串my_random_value,也包含过期时间(比如PX 30000,即锁的有效时间 :T1)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行,这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out),它要远小于锁的有效时间(几十毫秒量级)。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后,应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败,应该包含任何类型的失败,比如该Redis节点不可用,或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有(注:Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况,但也应该包含其它的失败情况)。
作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载。 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章,会先简单的谈
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使用缓存一定要防止缓存占用过多的内存,导致程序OOM。需要对缓存的内存使用量进行限制,同时还需要设置过期或刷新策略。
上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中,我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题,因此,Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法Redlock,它基于N个完全独立的Redis节点(通常情况下N可以设置成5)。
在我们没有了解分布式锁前,使用最多的就是线程锁和进程锁,但他们仅能满足在单机jvm或者同一个操作系统下,才能有效。跨jvm系统,无法满足。因此就产生了分布式锁,完成锁的工作。
在单元测试中,与时间相关的测试总是让人很头疼。举个例子,我们希望做一个定期过期缓存,比如30分钟过期,这该怎么测试呢?等30分钟?那要是过期时间是3天,你打算把开发时间全部交给等待,然后向老板汇报,我在等测试。祝你有一个糊涂的老板! 我们不妨分析一下,看看有没有什么不那么令人发指的解决方案。以上面的缓存为例,缓存怎么知道过了多长时间,它肯定是在哪取个时间?对于Java应用来说,很有可能最终就是调到System.currentTimeMillis()或者nanoTime()。但是,这两个方法都是静态方法,想
Ehcache介绍 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。它使用的是JVM的堆内存,超过内存可以设置缓存到磁盘,企业版的可以使用JVM堆外的物理内存。 Spring整合Ehcache 首先加入最新的ehcache的maven依赖 <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>
近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛。
提到内存管理,我们就需要考虑Redis的内存过期策略和内存淘汰机制。该文章便从这两方面入手,分享一些在Redis内存方面相关的基础知识。
在专业术语中,Session是指会话控制,是保存在服务器上一种机制,当客户端访问服务器的时候,服务器会把信息以某种形式记录在服务器上,恰恰和Cookie相反。cookie是保存数据在客户端。
使用Redis做K-V存储,一定要注意过期时间的把控,任何K-V的存储都要设置过期时间,不管多长时间。一般在封装Redis操作工具类时提供默认使用系统公共超时时间的操作API,避免新手在使用时不设置过期时间,导致内存的浪费。另外,通过连接池 Jedis jedis = JedisPool.getResource(); 这样获取Redis连接最好使用try/finally块,并且在finally块中调用 jedis.close(); 将连接归还给连接池,否则将会一直持有连接,很有可能导致在将来的某一时刻报拿不到连接的错。这也是之前某一个同事犯过的错导致生产bug!
一、Profile文件概述:Profiles是Oracle安全策略的一个组成部分,当Oracle建立数据库时,会自动建立名称为Default的profile,当建立用户没有指定profile,那么oracle就将defalut分配给用户。 1、默认情况下,用户连接数据库,形成回话,使用CPU和内存资源是没有限制的。但是在一些高并发的应用,且多个应用部署到同一服务器上时,因为服务器的CPU和内存是有限的,所以,大多数企业会根据应用对于自身的重要性,来对各个库进行内存和CPU的分配。除此之外,还有用户的密码管理
例如我们现在有一个静态资源 s.css page.html 中引用了 s.css 访问page.html,通过firebug查看网络请求,会看到发送了2个网络请求,正常返回200状态 由于浏览器有默认
首先打开controller创建一个场景,有手工场景和目标场景设置两个选项,先选择手工场景
马克-to-win:我 们现在回到春节高并发买票的问题。我们假设有一百万个人买一百张票,其中买票程序一百万个线程同时运行。不用改变mysql的缺省事务隔离级别。任何人在 买之前都用普通的select * from table来访问数据库获得目前的票数。假如现在是一百,之后大家一起点“下单”钮。这个钮所对应的程序可以这样:先select * from table for update,这样所有别人的select * from table for update这句话都会被挡住,这个时刻选出的数据库的票的存量是准确的。你可以加一个判断,比如如果存量大于1,我就买一张票。(有很多高并发程序,会 在这里加一个乐观锁版本的判断,如果还是老版本就做更新。马克-to-win:原理和目的和我们的例子是一样的)注意这里加判断,虽然耗时,但至关重要,(这也是很多公司的通 用做法)而且必须像这样独占排他挡住别人大张旗鼓的做。假如你不下决心独占排他的去做判断,当你真正更新的时候,也许数据已经被别人更改了。也许一秒前看 存量是一百,一秒之后已经变成零了。不判断就直接更新的话,数据库票数也许会变成负数。完成判断之后就是更新数据库票数减一张,当然还需做一些其他的工 作,比如订单表中需要增加一行记录是谁买的之类的,最后提交。之后队列中下一个事务就会被开始执行。这只是程序的一个总的思路,真正做项目还需考虑用户体 验比如超时问题,(connection query有超时timeout异常)或用户等得不耐烦,主动关闭窗口。这时数据库服务器就会照顾下一个select * from table for update。马克-to-win:真正做项目时,我们可以选择用select * from t for update nowait (不等待行锁释放,提示锁冲突,不返回结果)或select * from t for update wait 5 (等待5秒,若行锁仍未释放,则提示锁冲突,不返回结果)给用户提供三个选择,可以死等,不等,或等5秒。同时告诉用户现在多少人在队列中你的前面(每有 一个人发出请求,在ServletContext中就加1,完成就减1),大概多长时间可以到你,因为数据库完成一个用多长时间可以算出来。下面我们就给 出一个并发买票的简单实现。(本例子我们还用上章的register数据库表,用age变量代表车票数,道理是一样的)
# 配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持bytes,不支持bit 对大小写不敏感 # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb => 1024*1024*1024 bytes # 引入其他文件 # include /path/to/local.conf # include /path/to/other.c
注:本文主要参考自《Redis设计与实现》 https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html https://www.cnblogs.com/s
github地址: https://github.com/panjf2000/ants
1、@Cacheable(key = “#vo.toString()”, value=”licence”) //载入缓存
你有没有遇到过想知道一个进程在你的 Linux 机器上运行了多长时间的情况? 你不需要任何监控应用程序。在 Linux 和其他类 Unix 操作系统中,有一个名为 的命令ps,用于显示有关活动进程的信息。使用ps命令,我们可以很容易地找出一个进程在 Linux 中运行了多长时间。 查看一个进程在 Linux 中运行了多长时间 该ps命令具有不同的格式说明符(关键字),可用于控制输出格式。我们将使用以下两个关键字来查找活动进程的正常运行时间。 etime- 自进程启动以来经过的时间,格式为[[DD-]hh:]
监控系统状态 w / uptime 命令,查看系统负载 cat /proc/cpuinfo 命令,查看cpu核数——>里面的processor 表示逻辑cpu,若后面跟的数字为0 ,则表示有一颗 逻辑cpu,若是为1 ,则表示有2颗 逻辑cpu w命令 w 命令,用于显示已经登陆系统的用户列表,并显示用户正在执行的指令。 第一行 最左边会是系统的时间 然后是系统启动了多长时间,如up 3:40就是启动了三小时四十分钟 登陆了几个用户,比如 2 users 最右边是最关键的一部分——>一般看的最多,用的
基于内存的 K/V 存储/缓存 : (类似于Memcached),适用于单机应用程序
概述:之前的项目都是单机器部署,所以定时任务不会重复消费,只会执行一次。而在集群环境部署下,比如两台机器部署了当前的项目,如果不做任何处理的话势必会执行两次,通常重复执行会影响现有数据。所以要解决的就是在某个时间点,只能让一个项目执行这个定时任务。
CleanMyMac X是一款专业的Mac清li软jian,可智能清limac磁盘垃圾和多余语言安装包,快速释放电脑内存,轻松管理和升级Mac上的应用。
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RabbitMQ允许你为messages和queues设置TTL(存活时间)。这可以使用可选的queue 参数或策略来完成(建议使用后一个选项)。
2,注意事项(对释放锁的控制,以及锁超时的控制)random_value 要保证唯一,可以用 trace_id 来保证! 3,存在的问题,单机Redis只是依赖单台 Redis ,当依赖的 Redis 挂掉之后会造成比较大的问题! 4,那么部署 Redis 的主从可以保证吗?主要原因是 Redis 主节点与从节点之间的数据同步是异步的。
对于企业来说注册商标是非常有必要的,这样可以保障自己的权益不受侵犯,同时也防止被其他品牌碰瓷。但注册商标还是比较复杂的,特别是对于没有经验的企业来说更是如此。那么,商标注册成功率如何提高?注册商标要多长时间?请看下文介绍。
使用redis分布式锁重要的3个点:①使用redis提供的原子命令,对应jedis给的api是 public String set(String key, String value, String nxxx, String expx, long time) ②设置合适的锁过期时间③ 在finally块释放锁。三点里最难的就是第二点了,里边有一个”合适“,多长时间算是合适呢?跟业务处理时间有很大的关系,一旦设置时间不当,就会出现问题:业务未处理完时,锁过期了怎么办?下面这段代码可以复现这个问题:
首先,学习Python编程技术,自学或者参加培训学习都适用,每个人都有自己的学习方式和方法。
互联网高速发展的今天,对应用系统的抗压能力要求越来越高,传统的应用层+数据库已经不能满足当前的需要。所以一大批内存式数据库和Nosql数据库应运而生,其中redis,memcache,mongodb,hbase等被广泛的使用来提高系统的吞吐性,所以如何正确使用cache是作为开发的一项基技能。本文主要介绍Redis Sentinel 及 Redis Cluster的区别及用法,Redis的基本操作可以自行去参看其官方文档 。 其他几种cache有兴趣的可自行找资料去学习。
引入欧洲在线数据隐私法将对组织如何处理和管理其用户的个人数据产生重大影响。该法律于1月份通过,将于2018年全面颁布。对于定期处理为欧洲公民提供服务的客户或个人数据的组织,会出现与其在线Web应用程序和操作的技术影响相关的问题。
声明:本人原创文章,详细内容已发布在我的微信个人技术公众号---网络技术修炼,公众号总结普及网络基础知识,包括基础原理、网络方案、开发经验和问题定位案例等,欢迎关注。
Kubernetes pod 启动时会拉取用户指定的镜像,一旦这个过程耗时太久就会导致 pod 长时间处于 pending 的状态,从而无法快速提供服务。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》,主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方,如:字段长度、表设计等来说明,这篇文章同样也是这样的主题,只是从另外的几个方面来说说数据库使用中,容易忽略,导致入坑的地方。
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