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亿级流量下的分布式锁优化方案！太好用了 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《亿级流量下的分布式锁优化方案！太好用了》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~ 背景引入 首先，我们一起来看看这个问题的背景？ 前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题： 假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景？ 他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思，因为如果是我来面试候选人的话，应该会给的范围更大一些。 比如，让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案，各种方案的优缺点以及实践，进而聊到分布式锁这个话题。 因为库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作，等等吧。 但是既然那个面试官兄弟限定死了用分布式锁来解决库存超卖，我估计就是想问一个点：在高并发场景下如何优化分布式锁的并发性能。 我觉得，面试官提问的角度还是可以接受的，因为在实际落地生产的时候，分布式锁这个东西保证了数据的准确性，但是他天然并发能力有点弱。 刚好我之前在自己项目的其他场景下，确实是做过高并发场景下的分布式锁优化方案，因此正好是借着这个朋友的面试题，把分布式锁的高并发优化思路，给大家来聊一聊。 库存超卖现象是怎么产生的？ 先来看看如果不用分布式锁，所谓的电商库存超卖是啥意思？大家看看下面的图： 这个图，其实很清晰了，假设订单系统部署两台机器上，不同的用户都要同时买10台iphone，分别发了一个请求给订单系统。 接着每个订单系统实例都去数据库里查了一下，当前iphone库存是12台。 俩大兄弟一看，乐了，12台库存大于了要买的10台数量啊！ 于是乎，每个订单系统实例都发送SQL到数据库里下单，然后扣减了10个库存，其中一个将库存从12台扣减为2台，另外一个将库存从2台扣减为-8台。 现在完了，库存出现了负数！泪奔啊，没有20台iphone发给两个用户啊！这可如何是好。 用分布式锁如何解决库存超卖问题？ 我们用分布式锁如何解决库存超卖问题呢？其实很简单，回忆一下上次我们说的那个分布式锁的实现原理： 同一个锁key，同一时间只能有一个客户端拿到锁，其他客户端会陷入无限的等待来尝试获取那个锁，只有获取到锁的客户端才能执行下面的业务逻辑。 代码大概就是上面那个样子，现在我们来分析一下，为啥这样做可以避免库存超卖？ 大家可以顺着上面的那个步骤序号看一遍，马上就明白了。 从上图可以看到，只有一个订单系统实例可以成功加分布式锁，然后只有他一个实例可以查库存、判断库存是否充足、下单扣减库存，接着释放锁。 释放锁之后，另外一个订单系统实例才能加锁，接着查库存，一下发现库存只有2台了，库存不足，无法购买，下单失败。不会将库存扣减为-8的。 有没有其他方案可以解决库存超卖问题？…

解决redis服务启动失败的问题 收藏 来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《解决redis服务启动失败的问题》，介绍一下失败、Redis启动，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！ 最近学redis，就遇到了各种坑，在这里分享一下 我是将redis做成后台 安装，配置环境变量统统省略掉了。 做成后台服务呢，首先，cd到redis的安装目录下，再cd到util，接着执行 ./install_server.sh 然后修改服务名称，将原来的redis_6379更名为redisd，这样下次启动比较方便，命令如下： cd /etc/init.d/ mv redis_6379 redisd 然后，就可以启动redis服务了 service redisd start 启动之后，就可以进入redis的客户端了 redis-cli 到这里，万事大吉了？好像坑并没有结束，第二天，重新打开虚拟机，再次启动redis服务的时候，竟然告诉我启动失败了 3389:C 29 May 09:31:49.331 # Fatal error,…

Redis与Rust的数据持久化方案：如何确保数据安全性 在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是数据库学习者，那么本文《Redis与Rust的数据持久化方案：如何确保数据安全性》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！ Redis与Rust的数据持久化方案：如何确保数据安全性 引言：随着互联网的快速发展和数据规模的扩大，数据存储和管理变得越来越重要。作为一种高性能的键值内存数据库，Redis在应对高并发、高吞吐量场景中表现出色。然而，由于Redis本身是将数据存储在内存中的，当服务器意外宕机或断电时，内存中存储的数据将会丢失。为了解决这个问题，Redis提供了多种数据持久化方案，其中包括RDB快照和AOF日志重放。本文将结合Rust语言，介绍Redis的数据持久化方案，并演示如何在Rust中确保数据安全性。 一、RDB快照RDB（Redis DataBase）快照是Redis默认的数据持久化方案。它通过创建一个子进程来完成数据的快照保存。首先，子进程会将Redis的数据集序列化为一个二进制文件，然后将此文件保存到硬盘上。这种方式的优点是快速和紧凑，缺点是数据可能存在较小的丢失，因为数据是根据一定的策略进行周期性保存的。 Rust中使用RDB快照的代码示例： use redis; use std::time::Duration; fn main() { // 连接Redis let client = redis::Client::open("redis://127.0.0.1:6379").unwrap(); let mut con = client.get_connection().unwrap(); // 数据写入 redis::cmd("SET").args(&["key",…

Redis实现单设备登录的场景分析 收藏 来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《Redis实现单设备登录的场景分析》，介绍一下登录、redis单设备，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！ 在有些场景下，我们希望用户一个账号只能登录一个设备。 这个时候我们可以用Redis来实现。 原理： 用户首次登录时，将用户信息存入Redis，key是用户id，value是token。当用户在其他设备登录时，会重新生成token，这个时候原先的token已经被覆盖了。所以用户在访问需要登录账号的操作时，系统会拦截请求判断token是否存在。当然是不存在的，所以我们就实现了单个设备登录的需求。 这里只提供大概的样例。 用户登录 @PostMapping("login") @ApiOperation(value = "用户登录",notes = "用户登录") public GraceJSONResult login(@RequestParam String userId,HttpServletRequest request) throws Exception { String uToken = UUID.randomUUID().toString();…

Redis类型type与编码encoding原理及使用示例 收藏 怎么入门数据库编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《Redis类型type与编码encoding原理及使用示例》，涉及到type、编码、Redis类型、encoding，有需要的可以收藏一下 摘要 Redis是一款开源的高性能key-value数据库，广泛应用于各种场景。在Redis中，数据类型（type）和编码（encoding） 是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。 要查看Redis某个key的内部编码，可以使用Redis命令OBJECT ENCODING key。其中，key是你想要查询的键名。例如，如果你想要查询名为mykey的键的内部编码，可以执行以下命令： 127.0.0.1:6379> object encoding mykey // 查看某个Redis键值的编码 redisObject 在 Redis 中，redisObject 是 Redis 中最基本的数据结构之一。redisObject 用于表示 Redis 中的键值对中的值，它可以是字符串、整数、列表、哈希表等任意一种 Redis 数据类型。 redisObject…

Redis对象与redisObject超详细分析源码层 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Redis对象与redisObject超详细分析源码层》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~ 以下内容是基于Redis 6.2.6 版本整理总结 一、对象 前面几篇文章，我们介绍了Redis用到的主要的数据结构，如：sds、list、dict、ziplist、skiplist、inset等。 但是，Redis并没有直接使用这些数据结构来实现key-value数据库，而是基于这些数据结构构建了一个对象系统。包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象五种类型的对象。每种对象都使用了至少一种前面提到的数据结构。 通过对对象的区分，Redis可以在执行命令前判断该对象是否能够执行该条命令。为对象设置不同的数据结构实现，只要是为了提高效率。 二、对象的类型及编码 Redis使用对象来表示数据中的key和value，每当我们在Redis数据库中创建一个新的键值对时，至少会创建两个对象，一个作用域key，另一个作用于value。 举个栗子：set msg “hello world” 表示分别创建了一个字符串对象保存“msg”，另一个字符串对象保存“hello world”: redisObject 结构体 Redis中的每个对象由 redisObject 结构体来描述，对象的类型、编码、内存回收、共享对象都需要redisObject的支持，redisObject 结构体定义如下： #define LRU_BITS 24 typedef…

Redis的共享session应用实现短信登录 收藏 在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Redis的共享session应用实现短信登录》，聊聊Redissession、短信登录，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。 1. 基于 session 实现短信登录 1.1 短信登录流程图 1.2 实现发送短信验证码 前端请求说明：   说明 请求方式 POST 请求路径 /user/code 请求参数 phone（电话号码） 返回值 无 后端接口实现： @Slf4j @Service public class UserServiceImpl…

Redis作为分布式系统的安全与隐私保护策略 偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《Redis作为分布式系统的安全与隐私保护策略》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！ 随着互联网技术的飞速发展和应用场景的不断扩大，分布式系统已经成为了当今互联网领域中的重要组成部分。作为分布式系统中常用的缓存数据库，Redis通过其高效、可靠的特性，受到了越来越多开发者和企业的青睞。但是，对于一个分布式系统而言，安全与隐私保护同样是必不可少的，本文将在此背景下探讨Redis的安全与隐私保护策略。 Redis的安全威胁 在分布式系统中，安全问题一直是一大难题。针对Redis而言，主要面临以下几种安全威胁。 第一种是网络攻击。因为Redis默认端口为6379，常见的网络攻击手段如端口扫描和暴力破解等都会盯上这个端口。 其次是数据泄露。因为Redis作为一个缓存数据库，常常会存储一些敏感数据，如session、个人信息等等，如果这些数据泄露出去，会对用户造成巨大的损失。 最后是代码漏洞。虽然Redis本身是经过严格测试的，但是在开发自己的应用程序时，可能会有一些漏洞或者未处理好的错误，这些漏洞非常容易被黑客利用，造成数据泄露或者被篡改等安全问题。 Redis安全保护策略 针对Redis的这些安全威胁，我们应该采取相应的安全保护策略，保障Redis在分布式系统中的安全可靠。 第一种解决办法就是修改Redis默认的端口号。通过修改Redis的默认端口号，可以有效地防止端口扫描和暴力破解攻击。比如可以将端口号修改为较大的数值或者二三位按键之间没有明显规律的数值。 其次是加密传输。通过对Redis传输通道进行加密，可以有效地保护数据的隐私性。具体来说，除了使用TLS协议之外，也可以使用SSH隧道等方式，来加密Redis数据的传输通道，将数据加密传输，避免被黑客截取并篡改。 再者就是使用密码认证。Redis通过设置密码来认证访问者身份，可以将访问的权限控制在可信的范围内，避免非法访问和数据泄漏等问题。在Redis中设置密码的方式比较简单，只需要在redis.conf中加入“requirepass”参数并设置密码即可。 另外就是针对代码漏洞问题，我们可以使用简单有效的办法来规避这个问题。比如，我们可以将访问Redis的应用程序和Redis本身隔离开来，这样即使应用程序出现了一些漏洞，也不会影响到Redis的安全性。 结论 要想让Redis在分布式系统中发挥更加重要的作用，安全与隐私保护是必不可少的一环。在Redis应用的过程中，我们需要注意网络攻击、数据泄露、代码漏洞等一系列安全威胁。通过采取安全保护策略，如修改默认端口、加密传输、密码认证等措施，可以确保Redis在分布式系统中的安全性、可靠性和稳定性。 用AI补完遗憾 披头士乐队成员确认2023年将发布最后一首“新曲” 张朝阳与陆川谈AI：ChatGPT是鹦鹉学舌思维，不可能取代人类 | 把脉AI大模型

Redis在分布式任务监控中的应用实践 有志者，事竟成！如果你在学习数据库，那么本文《Redis在分布式任务监控中的应用实践》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~ Redis是一个快速的开源内存键值存储系统，因其高速和灵活性而受到广泛使用。在分布式任务监控中，Redis有着重要的应用价值。本文将介绍Redis在分布式任务监控中的应用实践，探讨其优势和局限性。 一、 Redis在分布式任务监控中的应用优势 1.快速处理任务数据 Redis拥有快速读写能力，能够快速处理任务数据的存储和读取。与传统的关系数据库相比，Redis在处理大量数据时，响应速度更快，处理效率更高。 2.高效分发与同步数据 在分布式任务监控系统中，任务数据的同步和分发是至关重要的环节。Redis支持发布/订阅模式，能够实现数据的高效分发和同步。而Redis的高速读写能力也使得数据的同步和分发过程更加高效。 3.多种数据类型支持 Redis支持多种不同类型的数据结构，如string、hash、list、set、sorted set等，这也使得运维团队可以根据具体情况，灵活选择不同的数据类型进行存储和处理。 4.方便的分布式锁实现 分布式任务监控中，需要对任务进行加锁，以保证任务不会被重复执行。Redis支持分布式锁的实现，而且实现也比较简单。通过Redis设置过期时间的方式，保证锁的释放。 二、Redis在分布式任务监控中的应用实践 1.任务状态监控 运维人员需要实时监控任务的执行状态，并能够实时响应可能出现的问题。在Redis中，可以使用sorted set实现对任务状态的监控。具体实现方式是每个任务对应一个score，分值为任务的执行状态。运维人员可以通过查看sorted set来实时了解任务的执行状态，以及任务执行的时间。 2.任务队列管理 Redis中的list可用于实现任务队列。在分布式任务监控系统中，运维人员可以将任务依次加入到Redis的list中。然后，通过多个进程、多个服务器同时获取list队列中的任务，实现任务的并发执行。 3.任务结果记录 对于分布式任务监控系统来说，任务结果的记录和统计同样至关重要。Redis中的hash或string类型可用于记录任务的执行结果。运维人员可以通过读取hash或string，获取任务的执行结果。 三、Redis在分布式任务监控中的局限性 1.不适宜大规模数据存储 Redis的内存存储机制使其适用于高速数据处理的场景，但在大规模数据存储永久化方面不如传统数据库。 2.复杂查询能力较弱 Redis只提供基本的查询命令，无法支持复杂查询。因此，Redis更适合用于存储和处理较简单的数据结构。…

尽管Redis是单线程的，但它仍然能够快速运行的原因是什么？ 收藏 本篇文章给大家分享《尽管Redis是单线程的，但它仍然能够快速运行的原因是什么？》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。 Redis为什么用单线程？ 多线程的开销 如果没有良好的系统设计，往往会出现右图所展示的情况（注意纵坐标），这是在采用多线程后的通常情况。刚开始增加线程数时，系统吞吐率会增加，再进一步增加线程时，系统吞吐率就增长迟缓了，甚至还会出现下降的情况。 关键瓶颈在于： 系统中通常会存在会被多线程同时访问的共享资源，为了保证共享资源的正确性，就需要有额外的机制保证线程安全性，例如加锁，这会带来额外的开销。 比如拿最常用的List类型来举例吧，假设Redis采用多线程设计，有两个线程A和B分别对List做LPUSH和LPUSH操作，为了使得每次执行都是相同的结果，即【B线程取出A线程放入的数据】就需要让这两个过程串行执行。这就是多线程编程模式面临的共享资源的并发访问控制问题。 并发访问控制一直是多线程开发中的一个难点问题：如果只是简单地采用一个互斥锁，就会出现即使增加了线程，大部分线程也在等待获取互斥锁，并行变串行，系统吞吐率并没有随着线程的增加而增加。 同时加入并发访问控制后也会降低系统代码的可读性和可维护性，所以Redis干脆直接采用了单线程模式。 Redis使用单线程为什么还这么快？ 之所以使用单线程是Redis设计者多方面衡量的结果。 Redis的大部分操作在内存上完成 采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表 采用了多路复用机制，使其在网络IO操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率 既然Redis使用单线程进行IO，如果线程被阻塞了就无法进行多路复用了，所以不难想象，Redis肯定还针对网络和IO操作的潜在阻塞点进行了设计。 网络与IO操作的潜在阻塞点 在网络通信里，服务器为了处理一个Get请求，需要监听客户端请求（bind/listen），和客户端建立连接（accept），从socket中读取请求（recv），解析客户端发送请求（parse），最后给客户端返回结果（send）。 最基本的一种单线程实现是依次执行上面的操作。 上面标红的accept和recv操作都是潜在的阻塞点： 当Redis监听到有连接请求，但却一直不能成功建立起连接时，就会阻塞在accept()函数这里，其他客户端此时也无法和Redis建立连接 当Redis通过recv()从一个客户端读取数据时，如果数据一直没有到达，也会一直阻塞 基于多路复用的高性能IO模型 为了解决IO中的阻塞问题，Redis采用了Linux的IO多路复用机制，该机制允许内核中，同时存在多个监听套接字和已连接套接字（select/epoll）。 内核会一直监听这些套接字上的连接或数据请求。Redis会接收请求并处理多个IO流，实现了一个Redis线程处理多个IO流的效果。 此时，Redis线程就不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上，所以它可以同时和多个客户端连接并处理请求。…