• 外卖系统关于redis使用解决高并发情况


    1、如何配置redis

    在java中操作redis

    操作步骤:

    1、导入Spring Data Redis的maven坐标

    2、配置Redis数据源

    3、编写配置类,创建RedisTemplate对象

    4、通过RedisTemplate对象操作Redis

    2、Redis结合Lua脚本

    • 减少网络开销:使用Lua脚本,无需向Redis 发送多次请求,执行一次即可,减少网络传输
    • 原子操作:Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行,原子,无需担心并发
    • 复用:Lua脚本一旦执行,会永久保存 Redis 中,其他客户端可复用

    lua执行过程

    重试、限流、熔断被称为分布式系统高可用性的四板斧;

    分布式限流

           分布式区别于单机限流,它把整个分布式集群环境中所有服务器当作一个整体来考量。比如针对IP,我们限制一个IP每秒最多访问10个访问,不管来自这个IP的地址的请求落在了哪台机器上,只要是访问了集群中的服务节点,那么都会收到限制规则的制约。

    目前两种主要的限流方案:

    • 网关层限流。将限流规则应用再所有流量的入口处
    • 中间件限流。将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里(例如redis),每个组件都能从这里获取到当前时间的流量统计,从而决定是否放行还是拒绝。

    1. -- 获取调用脚本时传入的第一个key值(用作限流的 key
    2. local key = KEYS[1]
    3. -- 获取调用脚本时传入的第一个参数值(限流大小)
    4. local limit = tonumber(ARGV[1])
    5. -- 获取当前流量大小
    6. local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
    7. -- 是否超出限流
    8. if curentLimit + 1 > limit then
    9. -- 返回(拒绝)
    10. return 0
    11. else
    12. -- 没有超出 value + 1
    13. redis.call("INCRBY", key, 1)
    14. -- 设置过期时间
    15. redis.call("EXPIRE", key, 2)
    16. -- 返回(放行)
    17. return 1
    18. end

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_53908842/article/details/138975018