Redis专题(二)——Redis数据类型(1) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 Redis是一种Key-Value类型的数据库,属于非关系型数据库,NoSQL的一种
上篇教程学院君已经给大家简单介绍了 Redis 的基本数据结构和常见使用场景,接下来我们就以 Laravel 项目为例来演示如何实现这些常见的业务功能。
该文章针对订单号的设计进行初探,会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。
我们经常提及到的订单号,大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统,只要需要这样的业务场景,我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号,要求唯一可读性强等特点,也可以将之理解为一个订单号。
PHP数据结构(二十一)——希尔排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 希尔排序,又称缩小增量排序,也属于插入排序类方法,时间上有较大改进。前面叙述的插入排序方法的时间复杂度都是O(n2),当待排序记录都是正序时,时间复杂度提高到O(n)。 希尔排序的基本思想是:先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录基本有序时,再对全体进行一次插入排序。 二、算法 希尔排序实质上就是跳跃版的直接插入排序,其每次都设定一个不同的增量,如第一次增量是5、第二次增量是3
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo(antirez)通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库(英文全称是 REmote DIctionary Server,中文译作远程字典服务器),由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作,已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案,被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
大家好,我是阿沐!对于redis大家是最熟悉不过了,作为缓存界的使用率一直遥遥领先。基本上整个互联网无论大小公司使用redis占绝大部分,那么很多人使用它,那就是只是使用它,对于它的使用场景并没有去理会太多(能用就行),这篇文章来讲讲redis的基础数据结构string。
为什么要构建锁呢?因为构建合适的锁可以在高并发下能够保持数据的一致性,即客户端在执行连贯的命令时上锁的数据不会被别的客户端的更改而发生错误。同时还能够保证命令执行的成功率。
问题来了 1. 这5次incr命令是一起发给redis的么? 2. 服务端是一次返回所有结果还是分5次返回? 3. 整个过程客户端除了发送incr命令外是否还发送了其它命令?
优点: 高并发读写性能、大数据量扩展(分布式存储)、配置简单、操作与数据模型灵活高效、成本 低廉
这里是讲sync整个包的使用,但是会排出sync.pool的使用,sync.pool为啥单独拿出来讲,是因为sync.pool在高并发以及重复利用的变量使用中有很好的效果。sync包是业务中最常用的类库能排名前三,学会sync包的使用是很有必要的。
#### [原文链接:https://www.cnblogs.com/jett010/articles/9056567.html](https://www.cnblogs.com/jett010/articles/9056567.html)
我们使用4种方式实现,看一下其性能,然后引出为什么需要使用LongAdder、LongAccumulator。
所谓可伸缩性,即当增加计算资源(如CPU、内存、带宽等)时,程序的吞吐量或处理能力会相应增加。这个时候,我们当然希望增加的效果越明显越好,不过如果锁竞争太严重,可伸缩性会大打折扣。
下载稳定版的memcache包,http://pecl.php.net/package/memcache
本文实例讲述了redis+php实现微博发布与关注功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
本文实例讲述了PHP实现redis限制单ip、单用户的访问次数功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
为防止滥用,你应该考虑对您的 API 限流。 例如,您可以限制每个用户 10 分钟内最多调用 API 100 次。 如果在规定的时间内接收了一个用户大量的请求,将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
NoSQL(Not Only SQL)意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。与之相对应的关系型数据库代表是:mysql、oracle、sql server等。
上图中用红色圈中的部分,就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看,命令如下。
在自然界中,很多生物面临生死考验的时候,往往会做出惊人的反应,其中最为大家熟知的当属壁虎,危难关头,与其坐以待毙,不如断尾求生,通过自残来换取活下去的希望。对于互联网项目而言,同样存在着很多生死考验,比如:访问量激增;数据库宕机等等,此时如果没有合理的降级方案,那么结局必然是死路一条。
在后台开发中,服务端的限流器是一个很常见并且十分有用的组件,利用好限流器可以限制请求速率,保护后台服务。 比较常见的限流器分为两种,漏桶算法和令牌桶算法。
在 redis-demo 项目根目录下的 .env 环境配置文件中配置 Redis 连接信息:
上节我们提到了多线程共享内存的两个问题,一个是竞态条件,另一个是内存可见性,我们提到,解决这两个问题的一个方案是使用synchronized关键字,本节就来讨论这个关键字。 用法 synchronized可以用于修饰类的实例方法、静态方法和代码块,我们分别来看下。 实例方法 上节我们介绍了一个计数的例子,当多个线程并发执行counter++的时候,由于该语句不是原子操作,出现了意料之外的结果,这个问题可以用synchronized解决。 我们来看代码: public class Counter {
消息传递这一应用广泛存在于各个网站中,这个功能也是一个网站必不可少的。常见的消息传递应用有,新浪微博中的@我呀、给你评论然后的提示呀、赞赞赞提示、私信呀、甚至是发微博分享的新鲜事;知乎中的私信呀、live发送过来的消息、知乎团队消息呀等等。
在大型企业级应用中,分表操作是基本操作,也是常见操作,用多张表存储同类型的数据,那么这里就存在一个问题,主键必须唯一不能重复,虽然对于Oracle这种大型/超大型数据库来说都具有相关的机制,但是MySQL却并不具备类似的机制。如果应用的数据库是MySQL的话就很棘手,这时我们就可以使用Redis来解决。
redis与memcached对比,redis不仅适合做缓存,而且可以做存储,这就有点数据库的影子了。说到数据库,事务是一个很重要的一个方面。
很多应用场景是需要系统保证幂等性的(如api服务或消息消费者),并发情况下或消息重复很容易造成系统重入,那么分布式锁是保障幂等的一个重要手段。
String是Redis的最基本的数据类型,可以理解为与 Memcached 一模一样的类型,即Key-Value型的数据,String类型是二进制安全的,另外 Redis 的 String 可以包含任何数据,简单的字符串、复杂的字符串(xml、json)、数字(整数、浮点数)、二进制(图片、音频、视频),一个 Redis 中字符串 value 最多可以是 512M。
微风拂面只在瞬间,如若没有对这一刻的思索,往往少许了些对于问题本质的思考、推敲,这一刻的感受,将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法,仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案,从而忽视了对与更好事物的探索。
在下面的案例中,演示了两个线程分别去去调用 demo.incr 方法来对 i 这个变量进行叠加,预期结果 应该是20000,但是实际结果却是小于等于20000的值。
字符串类型简介 字符串类型是Redis中最基本的数据类型,能存储任何形式的字符串 字符串类型 相关命令 命令 行为 GET key 获取值 SET key value 设置值 DEL key 删除值(
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。
前些天帮别人优化PHP程序,搞得灰头土脸,最后黔驴技穷开启了FastCGI Cache,算是勉强应付过去了吧。不过FastCGI Cache不支持分布式缓存,当服务器很多的时候,冗余的浪费将非常严重,此外还有数据一致性问题,所以它只是一个粗线条的解决方案。
限流的技术现在用的比较普遍了,网上一搜应该有大把的文章,为什么还来凑这个热闹呢,因为最近我们公司也在做限流,限流参考是以并发请求数作为限流参考的,即来一个请求计数器加1,请求结束对应计数器减1,如果计数器超过限流值则拒绝请求。
memcached工作原理 基本概念:slab,page,chunk。 slab,是一个逻辑概念。它是在启动memcached实例的时候预处理好的,每个slab对应一个chunk size,也就是说不同slab有不同的chunk size。具体分配多少个slab由参数 -f (增长因子)和 -n (chunk最小尺寸)决定的。 page,可以理解为内存页。大小固定为1m。slab会在存储请求时向系统申请page,并将page按chunk size进行切割。 chunk,是保存用户数据的最小单位。用户数据it
本文实例讲述了redis+php实现微博注册与登录功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(C, Java, Pascal)实现。因此,伪代码必须结构清晰,代码简单,可读性好,并且类似自然语言。
当我们通过 id 查找相关信息,redis 做中间层,当数据缓存在 redis 中时,我们直接返回该数据,如果 redis 中不存在,就到 MYSQL 中查找,查找成功后在返回。
string类型,是我们最常用的。以及一些特性,我们都比较熟悉,这一节一起回顾一下string的应用场景,以及对这些场景延申的一些思考。
首先说下顺序性消费带来的问题,都不考虑链式调用业务,就单纯互斥操作的业务,单机mq,单机redis环境,在mq消息等待被消费时,A消息进入队列等待被消费,B消息进入队列,此时A消息未消费完毕,B要根据A消息的结果进行操作,目前发生的问题就是多线程并发调用时,mq消费并没有按着先进先出的顺序进行消费,在同一时刻库里存在相同数据,但这是不允许的,在此期间如果其他人去查看数据,如果来自数据库,那必定是不准确的。所以部分业务查的redis,但更坏的情况,此时redis凉了怎么办?
最近在开发电商平台的子系统——储值卡系统,系统核心业务涉及到金额消费以及库存控制,由于redis事务并不能保证操作的原子性,因此为了解决建立在内存上高并发情况下的事务控制,使用了spring封装的RedisTemplate执行lua脚本进行原子性操作,确保金额消费,库存按顺序处理,解决资源争抢。
有三个比较类似的功能:他们分别是:SCOPE_IDENTITY、IDENT_CURRENT 和 @@IDENTITY,它们都返回插入到 IDENTITY 列中的值。 IDENT_CURRENT 返回为任何会话和任何作用域中的特定表最后生成的标识值。IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制,而受限于指定的表。IDENT_CURRENT 返回为任何会话和作用域中的特定表所生成的值。 @@IDENTITY 返回为当前会话的所有作用域中的任何表最后生成的标识值。 SCOPE_IDENTITY 返回为当前会话和当前作用域中的任何表最后生成的标识值
Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统,通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据.简单的说就是将数据调用到内存中,然后从内存中读取,从而大大提高读取速度。
本次实验使用系统自带版本:memcached.x86_64 1.4.15-10.el7_3.1
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