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redis秒杀超卖 redis做抢购处理

Redis生活百科

redis是多线程的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 。
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 。
Redis 0的多线程并未将事件处理改成多线程，而是在I/O上 。
所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案 。3）CPU消耗采用单线程 ， 避免了不必要的上下文切换和竞争条件 ， 也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU 。
Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析 ， 命令的执行仍旧是单线程 。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂 。
Redis较好一些 。ThreadLocal是Java编程语言中的一个类，用于在多线程环境下实现线程局部变量 。它允许每个线程都有自己的变量副本，在线程之间不会相互干扰 。Redis是一个基于内存的开源键值存储系统，用于高效地存储和访问数据 。
Redis在企业中都做什么用,用大白话讲,说明白了就行1、分布式锁：在分布式服务中 。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用 。
2、如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求 。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看 。
3、Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR ， DECR命令来构建计数器系统 。
4、通常来说，当数据多、并发量大的时候 ， 架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力 ， 但不是使用Redis，就不用MySQL 。
5、在Web应用中，“列出最新的回复”之类的查询非常普遍 ， 这通常会带来可扩展性问题 。这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作 。类似的问题就可以用Redis来解决 。
redis能解决并发吗Redis的所有数据都存储在内存中 ， 这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求 。高效的I/O操作 Redis使用了单线程事件驱动的I/O模型，可以高效地处理并发连接和请求 。
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 。
通过使用队列，可以将请求分发到多个处理节点，从而提高系统的并发处理能力 。Redis采用单线程模型处理客户端请求 。虽然单线程模型在理论上限制了并发能力，但Redis利用IO多路复用技术（如epoll）实现了高并发处理 。
可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动 。。
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 。
高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群1、redis-cluster投票：容错，投票过程是集群中所有master参与，如果半数以上master节点与master节点通信超过（cluster-node-timeout） ， 认为当前master节点挂掉 。
2、Cluster出来之前 ， 业界普遍使用的多Redis实例集群方法 。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上 。这样 ， 客户端就知道该向哪个Redis节点操作数据 。
3、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机 ， 自动会进行主备切换 。
4、输入 yes 后，redis 客户端做了以下工作：集群搭建完毕 。因为 Redis Cluster 默认要求所有的槽位被覆盖，可以通过修改 cluster-require-full-coverage yes 配置来改变该行为 。
怎么解决高并发的后台秒杀问题系统拆分 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 。
首先vue高并发解决方法是利用路由进行后端模块划分 ， 引入Express搭建服务 。其次连接数据库，引入mongoose进行按照模块进行二次封装也可以 。最后需要同时调用多个后台接口，用vue-cli命令创建项目即可 。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块 ， 水平切分等 。
我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法 ， 通过增加前端池的整体承载量来抗峰值 。
特别是Nginx，它的出现是为了解决C10K问题 。Nginx依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话，由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性 ， 它成为了广受欢迎的web服务器 。Django框架注重的数据交互 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零 ， 如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值 。
2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高 ， 而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩 ， 其内存利用率会高于Memcached 。
3、库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节 ， 库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力 。
4、redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个 ， 最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息 。
【redis秒杀超卖 redis做抢购处理】5、重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下，问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。

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