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Redis如何实现分页+多条件模糊查询?答案来了

导言Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有模糊条件查询,在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论,时间线,检索等),只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。本文不对Redis的特性做过多赘述。由于之前基于业务问题需要实现基于Redis的条件查询和分页功能,在百度上查询了不少文章,基本不是只有分页功能就是只有条件查询功能的实现,缺少两者组合的解决方案。因此,本文将基于Redis提供条件查询+分页的技术解决方案。注:本文只提供实现

基于SpringBoot+Redis的前后端分离外卖项目-苍穹外卖(四)

编辑员工和分类模块功能开发1.编辑员工1.1需求分析与设计1.1.1产品原型1.1.2接口设计1.2代码开发1.2.1回显员工信息功能1.2.2修改员工信息功能1.3功能测试2.分类模块功能开发2.1需求分析与设计2.1.1产品原型2.1.2接口设计2.1.3表设计2.2代码实现2.2.1Mapper层2.2.2Service层2.2.3Controller层2.3功能测试1.编辑员工1.1需求分析与设计1.1.1产品原型在员工管理列表页面点击“编辑”按钮,跳转到编辑页面,在编辑页面回显员工信息并进行修改,最后点击“保存”按钮完成编辑操作。修改页面原型:注:点击修改时,数据应该正常回显到修改页

开源 | 携程 Redis On Rocks 实践,节省 2/3 Redis成本

作者简介patpatbear,携程软件技术专家,负责携程缓存内核的维护,热爱开源,专注于高性能、分布式NoSQL系统的建设和应用。一、背景redis使用内存作为存储介质,具有良好的性能和低延迟,但其内存容量通常成为瓶颈,且内存价格较高,导致redis使用成本较高。随着SSD磁盘性能的不断提高,NVMeSSD的随机读写延迟也仅有几十微秒,与redis的固有延迟(100~200us)相当,用SSD作为存储介质也可以达到较低的延迟,同时节省成本。因此我们研发了ROR(Redis-On-Rocks)产品,通过对redis内核增强以支持数据冷热交换,使用磁盘扩展缓存容量,可节省约2/3成本,而性能也能满

c++ - 在消费者循环中重用 unique_lock

我在BjarneStroustrup的“C++编程语言,第4版”第119页中无意中发现了以下代码:queuemqueue;condition_variablemcond;mutexmmutex;voidconsumer(){while(true){unique_locklck{mmutex};mcond.wait(lck);autom=mqueue.front();mqueue.pop();lck.unlock();//processm}}还有一个生产者线程将Message插入队列,循环通知等待线程。我的问题是:是否需要在循环的每次迭代中创建一个新的unique_lock?这对我来说似

c++ - boost::unique_lock 和 boost::upgrade_lock 之间的区别?

我不熟悉C++中的线程概念。我只是想知道几件事:boost::unique_lock与boost::upgrade_lock有何不同?独占所有权与升级所有权有何不同。也许可以说独占所有权是线程安全的但不是升级所有权,在那种情况下,我想知道如果升级所有权会有害有可能?我想知道upgrade_lock允许或不允许的是什么unique_lock做排他锁除外的事情。不提供独占锁upgrade_lock使它类似于shared_lock或什么,如果是,那又如何与shared_lock不同吗? 最佳答案 upgrade_lock和unique_l

【Redis】Cluster集群

一、RedisCluster工作原理在引入哨兵机制后,解决了Redis主从架构Master故障时的主从切换问题,保证了Redis服务可用性。但依旧无法解决单机节点出现的写入性能瓶颈(网卡速率、单机内存容量、并发数量)1、早期为解决单机性能瓶颈问题采用的解决方案:1、客户端分片:由客户端程序进行读写key的redis节点判断和分配,并且由客户端自行处理读写请求分配、高可用管理及故障转移操作2、proxy代理模式:引入第三方代理程序,客户端通过连接proxy代理服务器对数据进行读写,由proxy程序进行读写判断分配,并对集群节点进行管理。但导致proxy又出现单点故障风险,并增加了一层数据处理环节

c++ - 为什么要把 std::lock 放在 std::lock_guard 之前

继续ConcurrencyInAction我已经达到了下面的例子。作者指出,如果我们每次都锁定2mutexes同样的顺序,那么我们保证避免deadlocks.考虑书中的这个例子:classX{private:some_big_objectsome_detail;std::mutexm;public:X(some_big_objectconst&sd):some_detail(sd){}friendvoidswap(X&lhs,X&rhs){if(&lhs==&rhs){return;}std::lock(lhs.m,rhs.m);std::lock_guardlock_a(lhs.m,

c++ - 为什么 std::lock() 支持避免死锁但 std::try_lock() 不支持?

我认为std::lock()和std::try_lock()之间的区别仅在于try_lock(),如果锁不可用,它将立即返回false,而在std::lock()的情况下,它将进入阻塞状态。Cppreferenceforstd::lockvoidlock(Lockable1&lock1,Lockable2&lock2,LockableN&...lockn);使用死锁避免算法锁定给定的Lockable对象lock1、lock2、...、lockn以避免死锁。Cppreferencebytry_lockinttry_lock(Lockable1&lock1,Lockable2&lock2,

Redis连接报错:ERR Client sent AUTH, but no password is set

启动项目时,用到了Redis缓存数据库,但是却出现了报错信息:Causedby:io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException:ERRClientsentAUTH,butnopasswordisset报错截图: 原因:产生这个问题的原因异常信息里已经说明,就是Redis服务器没有设置密码,但客户端向其发送了AUTH(authentication,身份验证)请求携带着密码,导致报错。既然是没有设置密码导致的报错,那我们就把Redis服务器给设置上密码就好了。一共有2种方式设置密码: 一、命令行方式1、先进入Redis服务器C:\ProgramFile

Openresty通过Lua+Redis 实现动态封禁IP

求背景为了封禁某些爬虫或者恶意用户对服务器的请求,我们需要建立一个动态的IP黑名单。对于黑名单之内的IP,拒绝提供服务。并且可以设置失效1.安装Openresty(编译安装)wgethttps://openresty.org/download/openresty-1.19.3.1.tar.gz#解压openrestytar-zxvfopenresty-1.19.3.1.tar.gz下载缓存插件 wgethttp://labs.frickle.com/files/ngx_cache_purge-2.3.tar.gz#解压缓存插件tar-zxvfngx_cache_purge-2.3.tar.gz