redis并发处理 redis并发技巧

redis原理,单线程怎么做到高并发的但线程,只能靠单个处理器速度 , 内存速度,处理器上的缓存速度,总线传输速度 。余下的是你的网络IO 。但线程高并发完全依赖程序的运行速度 。redis这种东西肯定不是但线程的 。一个连接就是一个线程,你这样理解应该不准确 。
Redis通过主从架构,实现读写分离,主节点负责写,并将数据同步给其他从节点 , 从节点负责读,从而实现高并发 。
速度快:redis使用内存存储数据,使得读写速度非常快 。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多 。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销,使得操作更加高效 。
单线程最大的受限是什么?就是CPU,现在服务器一般已经是多CPU , 而单线程只能使用到其中的一个核 。redis作为一个网络内存缓存数据库,在实现高性能时 , 主要有4个点 。网络高并发,高流量的数据处理 。
【redis并发处理 redis并发技巧】Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间;redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接 。
多线程是并发的体现 , 前提是有多处理器,就一定能并发 , 汇编都可以写并发程序,所以也就能多线程,单线程的C肯定是可以的 。
并发量超过队列最大值,如何解决?使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三:使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统,用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库,这样本来就一个库 , 现在多个数据库,这样就可以抗高并发 。
使用消息队列方法解决:消息队列是一种常用的解决高并发问题的方法 。将用户的请求放入消息队列中,然后通过消费者进程逐个处理队列中的请求 。这样可以有效地分散请求,避免大量请求同时到达数据库,导致数据库压力过大 。
增加最大并发数限制:通过修改服务器或应用程序的设置,将最大并发数调整为更高的限制,从而提升系统的处理能力 。
redis高并发能力直接相关概念1、redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储:redis使用内存存储数据,这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
2、redis高并发能力直接相关概念有 , 无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库,其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
3、Redis高并发能力直接相关概念,有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能,可以将常用的数据缓存在内存中,降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担 , 提高系统的响应速度和并发能力 。
4、高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 。
redis是多线程的1、Redis在处理客户端请求时采用单线程模型,但在某些特定功能(如持久化操作)上采用了多线程 。Redis在处理客户端的请求时,采用的是单线程模型 。
2、Redis采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写 。官方提供的数据是可以达到100000+的qps 。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差 。
3、Redis 0的多线程并未将事件处理改成多线程,而是在I/O上 。
Springboot使用redis的setnx和getset实现并发锁、分布式锁使用redis实现并发锁,主要是靠两个redis的命令:setnx和getset 。那我们的设计思路就是:上面的代码使用了一个RedisService的类,里面主要是简单封装了一下redis的操作 , 你可以替换为自己的service 。
这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key(key可以自定义,但需要一致) , 同时设置10秒的过期时间 。
C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁,由于C0还持有锁,所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了,如果没超时,则等待或重试 。
在8版本之后,redis为了解决这个问题,提供了官方版的解法,就是命令:set key value nx expireTimeNum ex,将上述两个命令合并成了一个命令 。

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