redis并发环境下的使用

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n

高并发环境下生成唯一流水号的主要思路有两种: 第一种是有一个控制全局的变量确保每个流水号的唯一性: 第二种是每台机器根据算法自己生成在系统中无冲突的流水号: 假设流水号的长度是128位(16字节): 第一种实现方法:(1)采用数据库的自增主键确保唯一性: Database.java package mine; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import j

原文:数据库 之 高并发环境下的规则 本文大部分转至沈剑老师,加上自己的一些见解. 本文前提 高并发环境 规则要点 1) 数据库字符集使用utf8mb4 无乱码风险.万国码 2)禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是"解放数据库CPU,将计算转移到服务层",并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现"增机器就加性能".数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 3)禁止

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

业务背景 在内存中,对mq消息进行分类计数. 问题描述 生产环境,运行一段时间后,发现消息队列有大量堆积.如果把计数逻辑注释掉,只接收用户访问消息而不进行处理,则mq队列无堆积.mq栈dump信息如下: ConsumeMessageThread_75    TID: 214 STATE: WAITING ConsumeMessageThread_75    sun.misc.Unsafe.park(Native Method) ConsumeMessageThread_75    java.ut

原文:http://tlzl0526-gmail-com.iteye.com/blog/2378853 在一些高并发的场景中,比如秒杀,抢票,抢购这些场景,都存在对核心资源,商品库存的争夺,控制不好,库存数量可能被减少到负数,出现超卖的情况,或者 产生唯一的一个递增ID,由于web应用部署在多个机器上,简单的同步加锁是无法实现的,给数据库加锁的话,对于高并发,1000/s的并发,数据库可能由行锁变成表锁,性能下降会厉害.那相对而言,redis的分布式锁,相对而言,是个很好的选择,redis官方推

一．Redis Sentinel Sentinel是Redis 2.8之后官方发布的HA解决方案,通过Sentinel可以保障整个Redis系统的高可用性.当Redis系统中的Master在异常情况下停止服务后,若干Sentinel会及时察觉并主观判断Master down(Subjectively Down),并且随后由一定数量的Sentinel共同确定Master确实客观已down(Objectively Down),这个时候Sentinel们会选举出一个新的Master继续提供服务.Red

Redis的生产环境建议部署到linux上,而在开发时可以连接windows版本,下面介绍如何在linux上部署redis. $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz $ tar xzf redis-3.2.8.tar.gz $ cd redis-3.2.8 $ make 上面语句wget从互联网上下载一个安装包,tar它将包包解压,make为编译和安装程序. 如果wget工具没有安装到linux上,可以通过yum指令

声明 特此声明:文中有关支付宝账户的说明,只是用来举例,实际支付宝账户要比文中描述的复杂的多.也与文中描述的完全不同. 前言 很多网友留言说:在编写多线程并发程序时,我明明对共享资源加锁了啊?为什么还是出问题呢?问题到底出在哪里呢?其实,我想说的是:你的加锁姿势正确吗?你真的会使用锁吗?错误的加锁方式不但不能解决并发问题,而且还会带来各种诡异的Bug问题,有时难以复现! 在上一篇<[高并发]如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题?这次终于明白了!>一文中,我们知道在并发编程中,不能使用多把锁保护