之前我们说redis中的发布订阅有点问题，问题就是会存在消息丢失的问题。当时我们说还有几个参数。而且redis的发布订阅的时候，信道的断路的问题也是消息丢失的原因之一。那么如何诸如QQ这种发布订阅的问题如何用redis去解决。这里咋大概的想一下这个问题。
这个项目本来是我学生时代为了找工作的一个练手项目，但是没想到受到了很多的关注，star也快要破K了，这也激励着我不断去完善他，一方面是得对得起关注学习的人，另一方面也是想让自己能过通过慢慢完善一个项目来让自己提高。
一款app，消息页面有：钱包通知、最近访客等各种通知类别，每个类别可能有新的通知消息，实现已读、未读功能，包括多少个未读，这个是怎么实现的呢？比如用户A访问了用户B的主页，难道用rabitmq给B发通知消息吗？量大了成本受得了吗？有没有成本低的方案呢
寒假前半个月到现在差不多一个多月，断断续续做完了这个项目，现在终于可以开源出来了，我的想法是为这个项目编写一套完整的教程，包括技术选型分析、架构分析、业务逻辑分析、核心技术点分析、常见面试题等。不过说实话，这里面涉及的一些技术我仍然停留在仅仅是会用的阶段，当然，后面我会不断学习，了解透彻这些技术的底层原理，不断完善这套教程。
考虑如何用 redis 来加多台机器，保证 redis 是高并发的，如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，即 redis 高可用？
1.get与post请求区别？ 区别1: get重点在从服务器上获取资源，post重点在向服务器发送数据； 区别2： get传输数据是通过URL请求，以field（字段）= value的形式，置于UR
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113834.html原文链接：https://javaforall.cn
上一节课中我们了解了如何设计一套支撑高并发访问和存储大数据量的通用计数系统，我们通过缓存技术、消息队列技术以及对于 Redis 的深度改造，就能够支撑万亿级计数数据存储以及每秒百万级别读取请求了。然而有一类特殊的计数并不能完全使用我们提到的方案，那就是未读数。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
Redis的事务隔离级别相对较低，主要是为了避免并发读写操作时的脏读问题。根据业务需求，选择合适的隔离级别，可以在一定程度上保证数据的一致性和并发性能。
大的架构设计，各种高大上的概念层出不穷，相信很多人也或多或少的了解过，但其实，我们真的要把一个系统做强壮，做好，打磨细节才是根本，有句老话：细节是魔鬼，所以会来一系列的文章，来介绍各种细节上的问题，也欢迎大家多多投稿，本系列的开篇就是讲缓存
今天分享一位同学面试上海某游戏公司的面经，同学的技术栈是Java后端，虽然不是大厂，但是一面面试也被问了 25 多个问题，时长也接近 1 小时了
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
在Java中，注解（Annotation）和反射（Reflection）是两个重要的特性，它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
本文原作者Chank，原题“如何设计一个亿级消息量的 IM 系统”，为了提升内容质量，本次有修订和改动。
其次当请求A发起写请求，先更新缓存，于此同时请求B发起读请求，返回数据后，数据库被更新，照成了数据不一致的情况
本文将要分享的是如何从零实现一套基于Netty框架的分布式高可用IM系统，它将支持长连接网关管理、单聊、群聊、聊天记录查询、离线消息存储、消息推送、心跳、分布式唯一ID、红包、消息同步等功能，并且还支持集群部署。
关系数据库中的事务，小伙伴们应该是不陌生了，不管是在开发还是在面试过程中，总有两个问题逃不掉：
在Spring中，事务的传播机制定义了在多个事务方法之间如何传播事务。当一个方法调用另一个方法时，如果被调用方法需要事务支持，那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。
文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
会控为整个会议最为核心的业务，由于海量请求的高性能要求，后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期，各模块边界不够清晰，大家对存储的使用处于失控状态，随着 PCU 的不断上涨，逐步暴露出存储和架构的诸多问题，同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重，存储改造伤筋动骨，要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造，本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活（下一步目标）层面总结了会控存储治理的成功实践，目的是形成一套方法论，沉淀下来一套可以复用的工具，以供大家后续工作中参考。
背景： 在移动互联网时代，即时通信是一种最基础的产品场景。但当前主流的即时通信软件，对一些企业，特别是对于政务、金融、医疗等领域的企业来说，数据不够安全，容易造成信息泄露。他们并不想将核心数据资产放置在非本地。同时，很多知名企业需要定制属于自己品牌的IM + UI 来提升企业形象，而不愿选择使用一些普遍性的即时通信软件。这些因素都使得很多企业迫切的需要IM私有化服务。 针对当前众多企业对于私有化的迫切需求，腾讯云即时通信IM已全面支持私有化部署功能。我们将为企业提供SDK+后台服务私有化部署。客户
前言 工作越久发现自己越麻瓜。感觉只有每天积累一点，才不会觉得空虚。 redis-benchmark用法 redis-benchmark是用于给redis进行压测的。 1.100个并发连接，10000个请求 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 10000 2.存取大小为100字节的数据包 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 3.只测试某些操作的性能 redis-bench
redis持久有两种形式，RDB，AOF俩种，RDB是一种快照的方式来存储的，这也是redis的默认的持久化方式，每隔一段对数据进行一次存储，默认是15S。
kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。
基于Swoole的websocket服务，计划整合3篇进行技术整理，该服务主要有2个核心业务，用户消息服务(消息计数统计)和 客服IM消息系统服务，这篇先说用户消息服务是怎么设计实现的。
最近面试的Coder们，你们对结果还满意吗？今天给大家总结下Java面试中常见的问题和应对策略，虽然可能好多人认为我把那些面试中常见的记下就行了，但你确定你真的都能记得住吗。尤其对中高级的Java开发来说，有经验的面试官问的知识点都很广，你想全部记住基本可能性不大。所以，技巧和策略很重要。我们先说说Java面试中的基础问题吧。
好久没写技术文章了，今天这篇不是原理性文章，而是为大家分享一下由笔者主导开发实施的IM即时通讯聊天系统，针对大量离线消息（包括消息漫游）导致的用户体验问题的升级改造全过程。
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
随着互联网从简单的单向浏览请求，发展为基于用户个性信息的定制化以及社交化的请求，这要求产品需要做到以用户和关系为基础，对海量数据进行分析和计算。对于后端服务来说，意味着用户的每次请求都需要查询用户的个人信息和大量的关系信息，此外大部分场景还需要对上述信息进行聚合、过滤、排序，最终才能返回给用户。
ACID （原子性（atomicity，或称不可分割性）、 一致性（consistency）、 隔离性（isolation，又称独立性）、 持久性（durability） ）
天下武功，无坚不摧，唯快不破！我的名字叫 Redis，全称是 Remote Dictionary Server。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
面试训练营的同学，前几天面试小米，都三面了，本来以为稳了，但没想到最后还是挂了。
如果有503错误码的话，就是一个请求网址的服务器建立连接的超时时间超时的问题。如果出现超时的话会抛出一个异常。你可以catch超时异常，然后根据需要处理就行了。
我相信大家都了解缓存，了解redis，之前有发过几篇redis的文章忘记的小伙伴可以点击链接看看！
1、读： （1）先读cache，如果数据命中则返回 （2）如果数据未命中则读db （3）将db中读取出来的数据入缓存
只要使用Redis做缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是不能接受的。
本篇主要介绍 Redis 中 过期键删除策略 以及 如何“友好”支持数据持久化存储
按照第一章 准备工作中的步骤，我们通过redis-cli命令进入redis命令行交互。
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
你是我患得患失的梦，我是你可有可无的人，毕竟这穿越山河的箭，刺的都是用情之疾的人。
对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
如何设计一款高性能、高并发、高可用的im综合消息平台是很多公司发展过程中会碰到且必须要解决的问题。比如一家公司内部的通讯系统、各个互联网平台的客服咨询系统，都是离不开一款好用且维护的方便im综合消息系统。
今天来分析字节跳动校招后端开发面经，同学的技术栈是 Java 后端，问八股文比较多，一共经历了一二三面，每一场面试的强度还是蛮高，每次都是 1 个小时+。
此时,用户应用程序也同样需要占用这些资源,如果不加以限制，那么会和操作系统争抢资源，导致冲突。
线上客户端用户使用微信扫码登陆时需要再绑定一个手机号，在绑定手机后，用户购买客户端商品下线再登录，发现用户账号ID被变更，已经不是用户刚绑定手机号时自动登录的用户账号ID，查询线上数据库，发现同一个手机生成了多个账号id，至此问题复现
redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
视频直播间作为直播系统对外的表现形式，在整个系统中处于核心地位。通常除了视频直播窗口外，直播间还包含在线用户，礼物，评论，点赞，排行榜等信息。直播间消息，时效性高，互动性强，对系统时延有着非常高的要求，非常适合使用Redis等缓存服务来处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
