本次案例讲解将如何将商城中商品浏览次数通过缓存记录并写入mysql中 具体的redis安装过程暂且就省略了.....
这几天在实现我开源项目的单聊功能，在实现过程中遇到了需要将聊天记录保存至数据库的问题，在收到消息时肯定不能直接存数据库，因为这样在高并发的场景下，数据库就炸了。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
上个月有个需求，用PHP写了一个接口给SDK使用，原始数据使用MySQL进行记录。热数据用Redis进行+1的原子操作。每隔一定时间，由一个PHP脚本（姑且就命名为cron.php）把Redis中的数据取出，放入MySQL中，并销毁Redis中的数据。
Redis最常用的场景就是做缓存，把DB数据存储在内存，然后直接从内存读数据，这样系统响应就会很快。 风险是一旦服务器宕机，内存中数据将全部丢失。
#phalapi-进阶篇7(使用缓存以及用redis拓展解决实际问题) ##前言## 先在这里感谢phalapi框架创始人@dogstar,为我们提供了这样一个优秀的开源框架. 当我们在开发一个项目时
本文实例讲述了php+redis实现消息队列功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
Redis服务器是一个事件驱动程序，服务器需要处理以下两类事件：文件事件（服务器对套接字操作的抽象）和时间事件（服务器对定时操作的抽象）。Redis的定时机制就是借助时间事件实现的。 一个时间事件主要由以下三个属性组成：id：时间事件标识号；when：记录时间事件的到达时间；timeProc：时间事件处理器，当时间事件到达时，服务器就会调用相应的处理器来处理时间。一个时间事件根据时间事件处理器的返回值来判断是定时事件还是周期性事件。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
无论是单机锁还是分布式锁，原理都是基于共享的数据，判断当前操作的行为。对于单机则是共享RAM内存，对于集群则可以借助Redis，ZK，DB等第三方组件来实现。Redis，ZK对分布式锁提供了很好的支持，基本上开箱即用，然而这些组件本身要高可用，系统也需要强依赖这些组件，额外增加了不少成本。DB对于系统来说本身就默认为高可用组件，针对一些低频的业务使用DB实现分布式锁也是一个不错的解决方案，比如控制多机器下定时任务的起调，针对审批回调处理等，本文将给出DB实现分布式锁的一些场景以及解决方案，希望对你启发。
目前是多点Dmall数据库架构师，更早是聚美数据库团队负责人，擅长高并发下数据库架构，运维保障，数据库平台建设。
测试环境 redis-3.0.7 CentOS 6.5-x86_64 python 3.3.2 基于Python操作Redis 1、创建示例数据库表 CREATE TABLE tb_signin_rank( id INT, user_name VARCHAR(10) COMMENT '用户名', signin_num INT COMMENT '签到次数', signin_time DATETIME COMMENT '签到时间', gold_coin INT COMMENT '金币' ); 初始化数
多线程访问数据库使用多个数据库连接，不要跨线程使用同一个数据库连接，可以同netstat命令查看连接
可以发现的是，它们的持久化机制都差不得太多。今天想来总结一下，一方面想来回顾一下这些组件，一方面给还没入门过这些中间件的同学总结一下持久化的”套路“，后面再去学习的时候就会轻松很多。
从这篇文章开始，将出几期 Redis 运维实战相关的内容，大致包括：Redis 主从、Redis 集群、持久化、大 key、热 key、Redis 监控以及 Redis 规范等。
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。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？
save 900 1 的意思为,每当900秒,如果最少变动了一个key值,则数据落盘
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
如果我们Redis宕机内存中的数据没了，这个时候会发生什么？就会导致原来所有从Redis读的请求都去到DB了
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。 AOF的执行流程包括： 命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf； 文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘； 文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程，但是可处理1秒10w的并发（数据都在内存中）
Redis持久化机制详解 一. 持久化的意义 Redis持久化的意义：主要在于故障恢复。Redis如果仅将数据完全保存在内存中，是无法应对灾难性故障的。如果Redis进程突然挂掉，保存在内存中的数据就全没了，如果没有持久化，后果不堪设想。使用持久化+定期备份(如备份到云存储上)的机制，可以在很大程度上解决Redis故障恢复的问题。这样即使Redis服务宕机，且磁盘损坏，也可以从云存储上拉取备份的数据进行恢复，不会造成数据的全部丢失。 从一定意义上来说，Redis的持久化也可以视为高可用的一部分。因为如果没有
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
1、什么是悲观锁？什么是乐观锁？ 1）悲观锁 它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在 整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供 的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改 数据）。
—1— 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。 本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。 —2— 实现方案 1. 基于外部存储实现的方案 这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。 基于外部存储的方案本质上都是
1、master上的binlog dump线程负责把binlog 事件传到slave
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
方案一、自主开发不依赖开源监控系统的方案。（仅是个人设想的架构，架构不成熟，烦请指教）
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携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
来源：http://carlosfu.iteye.com/blog/2254572 一、背景 1. AOF: Redis的AOF机制有点类似于MySQL binlog，是Redis的提供的一种
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
本期继续分享关于Redis的知识，让你掌握在Redis变慢后不会慌张，冷静下来分析问题，为了方便阅读，文章分为上下两篇！
Redis 的通讯协议是文本协议，是的，Redis 服务器与客户端通过 RESP(Redis Serialization Protocol)协议通信。
1~13 1.小型电商企业和大型电商企业商品详情页的架构 小型的电商购物网站可以使用页面静态化
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
“嗨，你刚才是不是出现了错误，整个进程都崩溃了！害得一大堆查询请求都给我怼过来了！”，MySQL说到。
redis存储对象主要有两种方式： （1）采用json序列化成字符串的方式进行存储 （2）采用二进制的方式进行存储
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在并发场景下，MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起，导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三种：
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
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