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赣州市网站建设销售推广的方法都有哪些

赣州市网站建设,销售推广的方法都有哪些,理财网站模板免费下载,郑州建网站价Redis实现分布式锁 Redis为单进程单线程模式#xff0c;采用队列模式将并发访问变成串行访问#xff0c;且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。当且仅当 key 不存在#xff0c;将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在采用队列模式将并发访问变成串行访问且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。当且仅当 key 不存在将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在则SETNX 不做任何动作SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在则 SET)的简写。 返回值设置成功返回1。设置失败返回0。   使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下(img)使用SETNX命令获取锁若返回0key已存在锁已存在则获取失败反之获取成功为了防止获取锁后程序出现异常导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态需要为该key设置一个“合理”的过期时间释放锁使用DEL命令将锁数据删除。 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题 所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作但是 后执行的顺序和我们期望的顺序不同这样也就导致了结果的不同 推荐一种方案   分布式锁zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁。如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题不要使用分布式锁这样会影响性能基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为每个客户端对某个方法加锁时在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单只需要判断有序节点中序号 小的一个。 当释放锁的时候只需将这个瞬时节点删除即可。同时其可以避免服务宕机导致的锁无法释放而产生的死锁问题。完成业务流程后删除对应的子节点释放锁。 在实践中当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。 分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好为什么 既然Redis是如此的轻量单实例只使用1M内存为防止以后的扩容 好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行使用分区在同一台服务器上启动多个实例。   一开始就多设置几个Redis实例例如32或者64个实例对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦但是从长久来看做这点牺牲是值得的。   这样的话当你的数据不断增长需要更多的Redis服务器时你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已而不用考虑重新分区的问题。一旦你添加了另一台服务器你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。 什么是 RedLock Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫Redlock此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性    1. 安全特性互斥访问即永远只有一个 client 能拿到锁    2. 避免死锁 终 client 都可能拿到锁不会出现死锁的情况即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区    3. 容错性只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务缓存异常缓存雪崩   缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效所以后面的请求都会落到数据库上造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决方案 缓存数据的过期时间设置随机防止同一时间大量数据过期现象发生。一般并发量不是特别多的时候使用多的解决方案是加锁排队。给每一个缓存数据增加相应的缓存标记记录缓存的是否失效如果缓存标记失效则更新数据缓存。 缓存穿透 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据导致所有的请求都落到数据库上造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决方案   1. 接口层增加校验如用户鉴权校验id做基础校验id0的直接拦截   2. 从缓存取不到的数据在数据库中也没有取到这时也可以将key-value对写为key-null缓存有效时间可以设置短点如30秒设置太长会导致正常情况也没法使用。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。   3. 采用布隆过滤器将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉从而避免了对底层存储系统的查询压力附加对于空间的利用到达了一种极致那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。 Bitmap 典型的就是哈希表缺点是Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息如果还想完成额外的功能恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。 布隆过滤器推荐 就是引入了k(k1)k(k1)个相互独立的哈希函数保证在给定的空间、误判率下完成元素判重的过程。 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法缺点是有一定的误识别率和删除困难。 Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。 Hash存在一个冲突碰撞的问题用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突我们可以多引入几个Hash如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。 Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。 缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据一般是缓存时间到期这时由于并发用户特别多同时读缓存没读到数据又同时去数据库去取数据引起数据库压力瞬间增大造成过大压力。和缓存雪崩不同的是缓存击穿指并发查同一条数据缓存雪崩是不同数据都过期了很多数据都查不到从而查数据库。 解决方案 1.设置热点数据永远不过期。 2.加互斥锁互斥锁缓存预热 缓存预热就是系统上线后将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候先查询数据库然后再将数据缓存的问题用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决方案 直接写个缓存刷新页面上线时手工操作一下数据量不大可以在项目启动的时候自动进行加载定时刷新缓存 缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题如响应时间慢或不响应或非核心服务影响到核心流程的性能时仍然需要保证服务还是可用的即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级也可以配置开关实现人工降级。 缓存降级的 终目的是保证核心服务可用即使是有损的。而且有些服务是无法降级的如加入购物车、结算。 在进行降级之前要对系统进行梳理看看系统是不是可以丢卒保帅从而梳理出哪些必须誓死保护哪些可降级比如可以参考日志级别设置预案 一般比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时可以自动降级警告有些服务在一段时间内成功率有波动如在95~100%之间可以自动降级或人工降级并发送告警错误比如可用率低于90%或者数据库连接池被打爆了或者访问量突然猛增到系统能承受的 大阀值此时可以根据情况自动降级或者人工降级严重错误比如因为特殊原因数据错误了此时需要紧急人工降级。 服务降级的目的是为了防止Redis服务故障导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此对于不重要的缓存数据可以采取服务降级策略例如一个比较常见的做法就是Redis出现问题不去数据库查询而是直接返回默认值给用户。 热点数据和冷数据 热点数据缓存才有价值对于冷数据而言大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存不仅占用内存而且价值不大。频繁修改的数据看情况考虑使用缓存对于热点数据比如我们的某IM产品生日祝福模块当天的寿星列表缓存以后可能读取数十万次。再举个例子某导航产品我们将导航信息缓存以后可能读取数百万次。   数据更新前至少读取两次缓存才有意义。这个是 基本的策略如果缓存还没有起作用就失效了那就没有太大价值了。那存不存在修改频率很高但是又不得不考虑缓存的场景呢有比如这个读取接口对数据库的压力很大但是又是热点数据这个时候就需要考虑通过缓存手段减少数据库的压力比如我们的某助手产品的点赞数收藏数分享。   数等是非常典型的热点数据但是又不断变化此时就需要将数据同步保存到Redis缓存减少数据库压力。 缓存热点key 缓存中的一个Key(比如一个促销商品)在某个时间点过期的时候恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。   解决方案对缓存查询加锁如果KEY不存在就加锁然后查DB入缓存然后解锁其他进程如果发现有锁就等待然后等解锁后返回数据或者进入DB查询常用工具。 Redis支持的Java客户端都有哪些官方推荐用哪个   Redisson、Jedis、lettuce等等官方推荐使用Redisson。 Redis和Redisson有什么关系   Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap,ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap,Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock,ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe,HyperLogLog)。 Jedis与Redisson对比有什么优缺点 Jedis是Redis的Java实现的客户端其API提供了比较全面的Redis命令的支持Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构和Jedis相比功能较为简单不支持字符串操作不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
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