redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...优点： 1、有效的解决了redis在分布式方面的需求 2、遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的 3、可实现动态扩容 4、P2P模式，无中心化 5、通过Gossip...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
如果使用的是非主键查询，要考虑是否对全表加锁的问题，加锁后可能引发其他查询的阻塞），那就意味着在高并发的场景下，当一条事务持有了这个更新锁才能往下操作，其他的线程如果要更新这条记录，都需要等待，这样就不会出现超发现象引发的数据一致性问题了...二、 对于悲观锁来说，当一条线程抢占了资源后，其他的线程将得不到资源，那么这个时候，CPU 就会将这些得不到资源的线程挂起，挂起的线程也会消耗 CPU 的资源，尤其是在高并发的请求中 只能有一个事务占据资源...试想在高并发的过程中，使用悲观锁就会造成大量的线程被挂起和恢复，这将十分消耗资源，这就是为什么使用悲观锁性能不佳的原因。...无论如何它都会造成并发能力的下降，从而导致 CPU 频繁切换线程上下文，造成性能低下。...为了克服这个问题，提高并发的能力，避免大量线程因为阻塞导致 CPU 进行大量的上下文切换，程序设计大师们提出了乐观锁机制，乐观锁已经在企业中被大量应用了。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制，它不会使用数据库的锁进行实现，它的设计里面由于不阻塞其他线程，所以并不会引发线程频繁挂起和恢复，这样便能够提高并发能力，所以也有人把它称为非阻塞锁，那么它的机制是怎么样的呢...CAS 原理并不排斥并发，也不独占资源，只是在线程开始阶段就读入线程共享数据，保存为旧值。当处理完逻辑，需要更新数据的时候，会进行一次比较，即比较各个线程当前共享的数据是否和旧值保持一致。...比如在一个数据中加入版本号（version），对于版本号有一个约定，就是只要修改 X 变量的数据，强制版本号（version）只能递增，而不会回退，即使是其他业务数据回退，它也会递增，那么 ABA 问题就解决了...但是这样会导致一个新的问题，就是高并发的情况下失败率比较高。...OK redis> WATCH key OK redis> SET key 2 OK redis> MULTI OK redis> SET key 3 QUEUED redis> EXEC (nil)
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...优点： 1、有效的解决了redis在分布式方面的需求 2、遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的 3、可实现动态扩容 4、P2P模式，无中心化 5、通过Gossip...怎么保证redis是高并发以及高可用的？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
高可用高并发集群配置 Redis集群的搭建 搭建链接:搭建 文档链接: redis文档 概述 高可用 24小时对外提供服务 高并发 同一时间段能处理的请求数 中心化和去中心化 中心化 意思是所有的节点都要有一个主节点...Redis集群的执行流程分析 哈希槽说明 Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果...，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。...你可以理解成表的分区，使用单节点时的redis时只有一个表，所有的key都放在这个表里；改用Redis Cluster以后会自动为你生成16384个分区表，你insert数据时会根据上面的简单算法来决定你的...执行流程分析 假如redis集群里面能存放90个key，那么redis集群把90key平分到3个主机 redis对每个主机里面30个存储位置都编号，当应用连接到主机1上面时，应该发送一个写的命令
场景：一个店铺一天只能签到一次 知识储备：redis set结构。...sadd：添加 网址：http://www.runoob.com/redis/sets-sadd.html sismember ：判断是否存在当前key 网址：http://www.runoob.com.../redis/sets-sismember.html expireat ：设置过期时间 网址：http://www.runoob.com/redis/keys-expireat.html unix：https
客户端访问的服务器并不真正提供服务，从别的服务器获取资源。 做转发请求，负载均衡，
如果你用 redis 缓存技术的话，肯定要考虑如何用 redis 来加多台机器，保证 redis 是高并发的，还有就是如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，即 redis 高可用。...redis 主从架构 redis 基于哨兵实现高可用（下一篇叙述） Redis 主从架构 单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 ?...redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发 redis replication 的核心机制 redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点，不过...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群，使用 redis 集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发。
前言 前面已经学习了Redis的持久化方式，接下来开始学习Redis主从架构的原理，来看看Redis如何利用主从架构来保证高并发的。...Redis如何支持高并发 单机的redis一般QPS不会超过超过10万+，一般单机QPS都在几万左右，如果需要支撑高并发，我们可以将Redis做成主从架构来支持读写分离。...在redis的时间事件函数serverCron（redis的时间处理函数是指它会定时被redis进行操作的函数）中，将对备份后的数据进行处理，在serverCron函数中将会检查备份进程是否已经执行完毕...redis的性能。...如果需要不更改run id重启redis，可以使用redis-cli debug reload命令 psync命令 从节点使用psync从master node进行复制，psync runid
现在很多公司的招聘信息，都会有这这么一条要求：有分布式、高并发、高负载、高可用系统设计、开发和调优经验者优先。...一提到高并发、分布式、高可用这些词，很多人都会不自然的想到新闻里阿里双11每秒创建几十万笔的交易订单（2019双11订单创建峰值创纪录每秒54.4万笔） 其实，高并发并不神秘，说白了就是想办法搞定两个指标...1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。（提升QPS） 2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。...（降低RT） 7、高并发导致了脏数据？上分布式锁。（保证数据正确性） 8、高并发导致了数据不一致？上分布式事务。（保证数据正确性） 架构从来都不是设计出来的，是演进出来的。
高可用集群，错开缓存失效时间） 缓存粒度控制 通俗来讲，缓存粒度问题就是我们在使用缓存时，是将所有数据缓存还是缓存部分数据？...爬虫等等 危害 对底层数据源压力过大，有些底层数据源不具备高并发性。...因为高并发导致的大量热点的 key 在重建还没完成的时候，不断被重建缓存的过程，由于大量线程都去做重建缓存工作，导致服务器拖慢的情况。...解决方案 互斥锁 第一次获取缓存的时候，加一个锁，然后查询数据库，接着是重建缓存。...解决方案 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。
] 缓存改为redis。...'redis']['server'] = '127.0.0.1';//如果redis服务器在别的机器，请填写机器的IP地址。...'``]; $redis = new Redis(); redis``->pconnect(``redisConfig``[``'port'``],``redisConfig``[``'timeout'...'``]; $redis = new Redis(); redis``->pconnect(``redisConfig``[``'port'``],``redisConfig``[``'timeout'...继而访问Redis_test拆开红包。
这里就再举一个电商交易最常见的业务场景，商品支付如何扣减库存，是否需要锁库存，高并发的业务场景下如何解决商品超卖的问题？...redis客户端操作缓存，当然作为一个java开发，也许只要知道如何规范的使用redis客户端操作缓存，实现高可用和高并发，redis的集群部署的高可用可能就是需要运维关注了，但是作为开发还是要知道redis...集群的高可用管理的原理，不然你也不会很好的利用redis为业务解决更多诡异的问题。...2）分布式锁 3）内存分页 4）消息队列：替代mq的一种分布式解决方案 3.redis给业务带来的高并发的解决方案 由于redis强大的客户端api...设计一套能够抗大流量的高并发系统，必须要充分利用好redis，所谓缓存为王，真的很重要。
参考： axios中文文档 高并发产生的原因 在项目使用时可能会同时调用多个后台接口，等请求全部执行完毕后，才会进行下一步操作。...这样就会产生高并发的问题 解决办法 axios.all()和 axios.spread() 该方法是axios的静态方法，不是axios实例的方法 可通过在main.js中引入axios，并将其挂载在
如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发高，在我们对文件进行读写操作时，很有可能多个进程对进一文件进行操作，如果这时不对文件的访问进行相应的独占，就容易造成数据丢失 优化方案4：使用非阻塞的文件排他锁 <?
你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题；然而，其解决方式则是一套组合策略，由整体入手，逐步分析，逐步解决部分问题，进而解决所有问题；就像一支庞大的输水管道，不断的做分支导流，每层的分支可以导出部分的流量，...总体思路：优化代码，分离业务逻辑，数据库,最后加服务器等； 逐步解决方案，具体操作如下： (1).页面的动静分离： 页面生成了静态的缓存，页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据，能做缓存的做缓存...（redis,memache）;不能做缓存的，开始从代码层面下着手； (2).代码层面的优化： 找到执行时间较长的脚本，着手分析，是否可以优化业务逻辑； 如果业务逻辑已经无法优化，考虑是不是数据库操作执行时间较长
2.高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。...在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用 redis高并发：主从架构，...1.redis高并发跟整个系统高并发的关系 redis要搞高并发，那就要把底层的缓存搞好，让更少的请求直接到数据库，因为数据库的高并发实现起来是比较麻烦的，而且有些操作还有事务的要求等等，所以很难做到非常高的并发...redis并发做的好对于整个系统的并发来说还是不够的，但是redis作为整个大型的缓存架构，在支撑高并发的架构里面是非常重要的一环。...2.redis不能支撑高并发的瓶颈 redis不能支撑高并发的瓶颈主要是单机问题，也就是说只有一个单一的redis，就算机器性能再怎么好，也是有上限的。...3.如何实现高可用 ①保证每个redis都有备份。 ②保证在当前redis出故障之后，可以很快切换到备份redis上面去。 为了解决这个问题，引入下面的哨兵机制。
1.redis高并发跟整个系统高并发的关系 Rredis要搞高并发，那就要把底层的缓存搞好，让更少的请求直接到数据库，因为数据库的高并发实现起来是比较麻烦的，而且有些操作还有事务的要求等等，所以很难做到非常高的并发...Redis并发做的好对于整个系统的并发来说还是不够的，但是redis作为整个大型的缓存架构，在支撑高并发的架构里面是非常重要的一环。...要实现系统的高并发，首先缓存中间件、缓存系统必须要能够支撑起高并发，然后在经过良好的整体缓存架构设计(多级缓存、热点缓存),才能真正支撑起高并发。...2.redis不能支撑高并发的瓶颈 Redis不能支撑高并发的瓶颈主要是单机问题，也就是说只有一个单一的redis，就算机器性能再怎么好，也是有上限的。...3.如何实现高可用 ①保证每个redis都有备份。 ②保证在当前redis出故障之后，可以很快切换到备份redis上面去。 为了解决这个问题，引入下面的哨兵机制。
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