秒杀优化-异步秒杀思路未优化的思路当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤1、查询优惠卷2、判断秒杀库存是否足够3、查询订单4、校验是否是一人一单5、扣减库存6、创建订单 在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行，这样就会导致我们的程序执行的很慢 优化方案我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成
GO实现内存数据库前面我们实现了一个简单的回发Redis，这里我们要实现一个真正的Redis内核实现底层Dict数据结构新建一个datastruct文件夹，放一些我们要用的数据结构，比如Redis的核心起始就是一个map，再新建一个包实现这个map或者叫字典，字典的底层使用的就是mapdict.go写一个Dict接口定义一些map要实现的功能，注意ForEach方法的入参是一个方法，把这个方法施加到全部k-v，和Range方法类似//Consumerisusedtotraversaldict,ifitreturnsfalsethetraversalwillbebreaktypeConsumer
✅作者简介：大家好，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人😉😉🍎个人主页：Leo的博客💞当前专栏：Java从入门到精通✨特色专栏：Redis7从实战到高级🥭本文内容：Redis7入门概述🖥️个人小站：个人博客，欢迎大家访问📚个人知识库：Leo知识库，欢迎大家访问1.Redis是什么RemoteDictionaryServer(远程字典服务)是完全开源的，使用ANSIC语言编写遵守BSD协议，是一个高性能的Key-Value数据库提供了丰富的数据结构，例如String、Hash、List、Set、SortedSet等等。数据是存在内存中的，同时Redis支持事务、持久化
前言基于win10环境安装虚拟机并配置网络已经完成，可以参考win10环境安装虚拟机并配置静态IP下边是在虚拟机环境下安装Redis以及配置redis自启动的完整流程。linux版本的安装包，大家可以去官网自行下载下边演示用的是redis-5.0.1版本的一、安装redis首先通过命令 cd/usr.local 进入公共资源目录执行 mkdirredis 创建存放redis的文件夹通过xfpt把redis安装包放到/usr/local/redis通过命令tar-zxvfredis-5.0.1.tar.gz解压文件进入到解压的文件夹下首先执行make命令出现这个代表成功编译过程中可能会出现报错也
🔔什么是双写一致性?指的是当我们更新了数据库的数据之后redis中的数据也要同步去更新。使用redis读取数据的流程，当用户访问数据的时候，会先从缓存中读取数据，如果命中缓存的话，那么直接把缓存中的数据返回给用户，如果缓存中没有数据的话，先查询数据库把查询到的数据保存到缓存中，然后返回给用户。🔔保证双写一致性的策略🌵1.先更新缓存，再更新数据库优点:如果数据发生变化，可以立即在缓存中反映出来，提高用户体验。减少对数据库的压力，因为只有在数据发生变化时才会更新数据库。缺点：如果缓存和数据库之间的同步出现问题，可能导致数据不一致。需要额外的代码来处理缓存更新和数据库更新的顺序。应用场景这种策略通常
1数据倾斜1.1定义对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。1.2危害如果发生了数据倾斜，那么保存了大量数据，或者是保存了热点数据的实例的处理压力就会增大，速度变慢，甚至还可能会引起这个实例的内存资源耗尽，从而崩溃。这是我们在应用切片集群时要避免的。1.3分类数据量倾斜(bigkey导致倾斜)某个实例上正好保存了bigkey。bigkey的value值很大（String类型），或者是bigkey保存了大量集合元素（集合类型），
简介https://spring.io/projects/spring-data-redis我们知道常用的Redis客户端https://redis.io/clients#java在spring-boot-starter-data-redis项目2.X版本中，默认使用Lettuce作为JavaRedis工具库(之前为Jedis)jedis：采用直连,多个线程操作的话,是不安全的,如果想要避免不安全,使用jedispool连接池它更像BIO。lettuce：采用netty实例可以多个线程中进行共享,不存在线程不安全的情况,可以减少线程数据它更像NIO。在SpringBoot中一般使用RedisT
目录一、RedLock详解1、什么是RedLock2、为什么要使用RedLock3、RedLock加锁原理4、RedLock崩溃恢复问题5、RedLock的弊端二、RedLock实例1、基于Redisson的RedLock实现2、RedLock实现原理三、RedLock安全性争议一、RedLock详解1、什么是RedLock在了解RedLock之前，我们需要先了解一下分布式锁的原理：【Redis】之分布式锁简单来说就是RedLock是Redis实现分布式锁的一种方式。但不同点在于RedLock是Redis的作者Antirez在单Redis节点基础上引入的高可用模式。2、为什么要使用RedLoc
Geo数据类型是Redis3.2版本中引入的一种新数据类型，可以用于存储地理位置数据，并以空间索引方式进行查询。接下来我们使用SpringDataRedis来编写一个简单的示例。引入Springdataredis依赖org.springframework.dataspring-data-redis添加地理位置信息我们可以使用SpringDataRedis提供的GeoOperations接口来添加地理位置信息。例如，以下代码将添加一个名为“myLocation”的地理位置信息：@AutowiredprivateRedisTemplateredisTemplate;privateGeoOperat
👏简介：大家好，我是冰点，从业11年，目前在物流独角兽企业从事技术管理和架构设计方面工作，之前的把博客作为技术流水账在写。现在准备把多年的积累整理一下，成体系的分享给大家，也算是对多年开发生涯的总结。如果你在工作和学习中遇到问题也可反馈给我(iceicepip)，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。 🏳️🌈2023计划： 🚩1.将多年来整理的Redis学习和实践笔记整理并发布成专栏。 🚩2.将最近2年在groovy实践应用上的沉淀的初稿，发布成书籍。 🚩3.将多年来整理的MySQL学习研究笔记整理并发布成专栏。 🚩4.根据技术交流群答疑的问题，整理
