Redis 的字符串(String)类型是最基本的数据类型,它可以存储任何二进制安全的数据,从简单的文本到图像或音频文件的二进制表示。字符串类型不仅用于存储单个值,还支持一些高级操作,如增量计数、批量操作等。本文将深入探讨 Redis 字符串的使用方法,包括其基本操作、高级功能以及在实际场景中的应用案例。
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题,比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现,从而不会被面试官问到哑口无言。
在这个案例中,我们将演示如何使用 Redis 实现一个简单的计数器。计数器可以用于跟踪应用程序中的某些事件的发生次数,如用户访问次数、文章阅读次数等。我们将使用 StackExchange.Redis 库。
这里介绍两种限流的实现方案:Nginx Lua分布式计数器限流和RedisLua分布式计数器限流。
上篇教程学院君已经给大家简单介绍了 Redis 的基本数据结构和常见使用场景,接下来我们就以 Laravel 项目为例来演示如何实现这些常见的业务功能。
上一篇文章 go-zero 是如何做路由管理的? 介绍了路由管理,这篇文章来说说限流,主要介绍计数器限流算法,具体的代码实现,我们还是来分析微服务框架 go-zero 的源码。
高并发系统有三大特征:限流、缓存和熔断,所以限流已经成为当下系统开发中必备的功能了。那么,什么是限流?如何实现限流?使用 Redis 能不能实现限流?接下来我们一起来看。
https://gitee.com/DaHuYuXiXi/mock-redis-client
在 redis-demo 项目根目录下的 .env 环境配置文件中配置 Redis 连接信息:
保护高并发系统的三大利器:缓存、降级和限流。那什么是限流呢?用我没读过太多书的话来讲,限流就是限制流量。我们都知道服务器的处理能力是有上限的,如果超过了上限继续放任请求进来的话,可能会发生不可控的后果。而通过限流,在请求数量超出阈值的时候就排队等待甚至拒绝服务,就可以使系统在扛不住过高并发的情况下做到有损服务而不是不服务。
Redis 分布式锁的可重入性和防止死锁的机制是使用 Redis 命令和 Lua 脚本实现的。下面将分别介绍如何实现可重入性和防止死锁的机制,以及对其进行一定的优化和注意事项。
单纯的 Redis 分布式锁仍然有些场景不满⾜的,如⼀个⽅法获取到锁后,可能在⽅法内继续调这个⽅法,就获取不到锁了。这时就要把锁改进成可重⼊锁。
分布式后台服务在面临高并发挑战时,为了保障服务的高可用,业界已经有较为成熟的经验和方法,往往需要采取如下几种措施:
本文介绍了Reddit如何实现大规模浏览计数系统,该系统使用基于HyperLogLog的算法来估计用户的浏览量。首先介绍了HyperLogLog算法,然后描述了Reddit是如何利用Redis和Cassandra来实现这个系统的。
除了客户端和服务器端的实现,还有另一种方式。我们不是在 API 服务器上设置速率限制器,而是创建一个速率限制器中间件,对你的 API 的请求进行限流。
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生,在网络系统中,限速器可以控制客户端发送流量的速度,比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中, 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数,如果超过设定的阈值,多余的请求就会被丢弃。
文章目录 1. Redis使用场景 1.1. 缓存 1.2. 排行榜系统 1.3. 计数器应用 1.4. 社交网络 1.5. 消息队列系统 Redis使用场景 缓存 缓存机制几乎在所有的大型网站都有使用,合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度,而且能够有效地降低后端数据源的压力。Redis提供了键值过期时间设置,并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说,一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。第 排行榜系统 排行榜系统几乎存在于所有的网站,例如按照热度排名的排行榜,按照发
当涉及到Redis时,它的多种用途使得它在各种场景下都能发挥重要作用。以下是一些使用Redis的常见场景示例:
在高并发的分布式系统,如大型电商系统中,由于接口 API 无法控制上游调用方的行为,因此当瞬间请求量突增时,会导致服务器占用过多资源,发生响应速度降低、超时乃至宕机,甚至引发雪崩造成整个系统不可用。
在一些场景下,有些数据被访问的次数非常少,甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后,如果还继续留存在缓存中的话,就只会白白占用缓存空间。这种情况,就是缓存污染。
什么是限流呢?限流是限制到达系统的并发请求数量,保证系统能够正常响应部分用户请求,而对于超过限制的流量,则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。
Redis,作为一款开源的、高性能的键值存储数据库,以其卓越的速度和灵活性而闻名。其支持的丰富数据类型是其强大功能的基础,包括字符串(Strings)、哈希(Hashes)、列表(Lists)、集合(Sets)、有序集合(Sorted Sets)以及Bitmaps和HyperLogLog等高级数据结构。本文将详细解析Redis的各种数据类型,并通过具体案例展示它们在实际应用中的作用和优势。
限流的技术现在用的比较普遍了,网上一搜应该有大把的文章,为什么还来凑这个热闹呢,因为最近我们公司也在做限流,限流参考是以并发请求数作为限流参考的,即来一个请求计数器加1,请求结束对应计数器减1,如果计数器超过限流值则拒绝请求。
到这我们的Redis的数据类型就全部讲完了,那么我们这篇文章就来看两个综合案例吧。
文章目录 1. 导读 2. 限流的常见几种算法 2.1. 固定窗口计数器 2.2. 滑动窗口计数器 2.3. 漏桶算法 2.4. 令牌桶算法 3. 单体应用实现 4. 分布式限流 4.1. Redis如何实现 4.2. 开撸 5. 笔者有话说 导读 前几天和一个朋友讨论了他们公司的系统问题,传统的单体应用,集群部署,他说近期服务的并发量可能会出现瞬时增加的风险,虽然部署了集群,但是通过压测后发现请求延迟仍然是很大,想问问我有什么改进的地方。我沉思了一会,现在去改架构显然是不可能的,于是我给出了一个建议,
在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试。这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃。对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受。 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方式。
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务,该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素,该服务需要确保每个请求至少被处理一次,同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据,并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码,并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示,包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力,还实现了请求的幂等性。
在分布式系统中,随着业务量的增长,如何保护核心资源、防止系统过载、保证系统的稳定性成为了一个重要的问题。限流算法作为一种有效的流量控制手段,被广泛应用于各类系统中。本文将详细介绍四种常见的限流算法、两种常用的限流器工具,从原理、源码的角度进行分析。
有一段时间里,博客总是三天两头被打,其中就遇到了恶意刷接口的手段,对方明显使用的代码IP,由于博客并没有做这方面的措施,加上被大量盗刷的接口刚好是数据量最大的一篇文章数据,所以不出意外的,博客没多久就崩了。服务器状态也是各种异常。所以吃一堑长一智吧算是,我也没想到面对一个个人小破站,对面也是饥不择食….真大黑客啊兄弟们!!!
incr key,可以将key值原子自增1,并返回递增操作后key对应的新值。如果指定的key不存在,那么在执行incr操作之前,会先将它的值设定为0。
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想:是基于队列的先进先出原则,最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外,Redis还支持各种操作,如读取和写入数据、删除和更新数据等。
◆ 前言 本文参考源码版本 redis6.2 Redis 基于内存设计,所有数据存放在内存,随着时间推移,内存占用也越来也高 ... 由于内存容量这个物理限制,我们需要在内存使用量达到一定比例后,做一些内存清理工作,以保证有足够的空间来完成正常的处理。 在 Redis 中,完成这个工作的就是本文的主角 ------- Redis 内存淘汰机制。 一定比例:在 redis 中就是 maxmemory 阈值 淘汰策略:在 redis 中目前有两种流行的算法:LRU 与 LFU 算法 如果让你来设计一款内存淘汰策
导语:流量上涨常常造成系统的不稳定,进而出现雪崩。本文讨论常见的限流算法,以及对比一些开源实现。
前两篇文章介绍了 Redis 的基本数据结构动态字符串,链表,字典,跳跃表,压缩链表,整数集合,但是使用过 Redis 的同学会发现,平时根本没有使用过这些数据结构。 平时使用的数据结构,包括字符串,列表,哈希,集合,还有有序集合。 其实 Redis 的实现是将底层的一种或者几种数据结构进行结合成我们使用的数据结构。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM),本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,本节对此算法作了重点分析。
在后台开发中,服务端的限流器是一个很常见并且十分有用的组件,利用好限流器可以限制请求速率,保护后台服务。 比较常见的限流器分为两种,漏桶算法和令牌桶算法。
派大星:Redis是一个开源的内存数据结构存储系统,用于高性能应用程序。它的主要用途包括缓存、会话存储、消息队列、排行榜/计数器和分布式锁等。
以上是几种常见的设计方案,具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件,比如Redis
HyperLogLog算法是一种非常巧妙的近似统计海量去重元素数量的算法。它内部维护了 16384 个桶(bucket)来记录各自桶的元素数量。当一个元素到来时,它会散列到其中一个桶,以一定的概率影响这个桶的计数值。因为是概率算法,所以单个桶的计数值并不准确,但是将所有的桶计数值进行调合均值累加起来,结果就会非常接近真实的计数值。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取,转换,加载,验证,丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
之前没听过也没了解过 HyperLogLog,通过翻译这篇文章正好简单学习下。欢迎指正错误~
限流顾名思义,提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值,若高于设置的阈值则对该请求直接返回,不再调用后续资源。限流需要结合压力测等,了解系统的最高水位,也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。
版权声明:本文为木偶人shaon原创文章,转载请注明原文地址,非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/52817923
之前讲过Redis的介绍,及使用Redis带来的优势,这章整理了一下Redis的应用场景,也是非常重要的,学不学得好,能正常落地是关键。
前面我们说过,Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍,接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
Redis 分别提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制, 本章首先介绍 Redis 服务器保存和载入 RDB 文件的方法,重点说明 SVAE 命令和 BGSAVE 命令的实现方式。之后,本章会继续介绍 Redis 服务器自动保存功能的实现原理。各个组成部分,并说明这些部分的结构和含义。在本章的最后,我们将对实际的 RDB 文件进行分析和解读,将之前学到的关于 RDB 文件的知识投人到实际应用中。其中还会查看有些伪代码方便理解,本文来源 redis设计与实现,关于 redis 持久化知识比较重要,所以直接看的书,避免走弯路,以这篇文章记录一下。
前提 业务背景 就拿前些天的双十一的 “抢券活动” 来说,一般是设置整点开始抢的,你想想,淘宝的用户群体非常大,可以达到亿级别,而服务接口每秒能处理的量是有限的,那么这个时候问题就会出现,我们如何通过程序来控制用户抢券呢,于是就必须加上这个限流功能了。 生产环境 1、服务接口所能提供的服务上限(limit)假如是 500次/s 2、用户请求接口的次数未知,QPS可能达到 800次/s,1000次/s,或者更高 3、当服务接口的访问频率超过 500次/s,超过的量将拒绝服务,多出的信息将会丢失 4、线上环境是
旅游景点通常都会有最大的接待量,不可能无限制的放游客进入,比如故宫每天只卖八万张票,超过八万的游客,无法买票进入,因为如果超过八万人,景点的工作人员可能就忙不过来,过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情,并且还会有安全隐患;「只卖N张票,这就是一种限流的手段」。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云