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实现Redis分布式锁在C++中通常涉及到使用Redis客户端库来与Redis服务器通信。下面是一个简单的例子,展示如何使用C++和Redis实现一个基于Redis的分布式锁。首先,你需要安装一个支持Redis的C++客户端库。例如,可以使用`lib_redis`或者`cpp-redis`等库。这里我将提供一个伪代码级别
- 2024-05-13Redis网络模型
主从复制原理建立连接从节点在配置了replicaof配置了主节点的ip和port从库执行replicaof并发送psync命令同步数据到从库主库bgsave生成RDB文件,并发送给从库,同时为每一个slave开辟一块replicationbuffer缓冲区记录从生成rdb文件开始收到的所有写命令。从库清空
- 2024-03-19node 使用 redlock 分布式锁
'usestrict';constService=require('egg').Service;constmoment=require('moment');constredis=require('redis');constRedlockClass=require('redlock');const{port,host,password}=require(
- 2024-02-27Python 中动态调用函数或类的方法
使用importlib#module.pyclassA:deffoo(self):print('thisisfoo.')@staticmethoddefstatic_method():print('thisisstatic.')defbar():print('bar……')defbaz():print('==
- 2024-01-13delphi redisclient测试
unitUnit1;interfaceusesWinapi.Windows,Winapi.Messages,System.SysUtils,System.Variants,System.Classes,Vcl.Graphics,Vcl.Controls,Vcl.Forms,Vcl.Dialogs,Vcl.StdCtrls,Vcl.Buttons;typeTForm1=class(TForm)Memo1:TMemo;BitBtn1:
- 2023-12-02logback丢失日志
问题描述、现象项目正常运行日志文件生成以及文件名都看不出来问题日志里记录的信息也可以记录完整的每次请求记录偶尔随机丢失一次或者多次完整的请求记录,与没有收到用户请求情况相同 问题排查排除AsyncAppender的丢失机制导致,可以将日志记录方式先改为同步方式或者discardThresh
- 2023-11-30java代码连接redis
RedisURIuri=RedisURI.Builder.redis("XXXX",16379).withDatabase(6).withPassword("XXXX").build();redisClient=RedisClient.create(uri);conn
- 2023-09-22redis多数据源
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/595032370<dependency><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId><version>6.1.6.RELEASE</version></dependency>示例importio.lettuce.cor
- 2023-05-06【Redis】-使用Lua脚本解决多线程下的超卖问题以及为什么?
一.多线程下引起的超卖问题呈现1.1.我先初始化库存数量为1、订单数量为01.2.开启3个线程去执行业务业务为:判断如果说库存数量大于0,则库存减1,订单数量加1结果为:库存为-2,订单数量为3原因:如下图所示,这是因为分别有6个指令(3个库存减1指令,3个订单数量加1指令)在redis服务端执行导致
- 2023-02-12springboot 配置redis集群 JedisCluster 3主3从 哈希槽模式
packagecom.estate.util;importredis.clients.jedis.*;importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;publicclassRedisClient{privatestaticJedis
- 2022-10-14.Net Core redis 调用报错 '6000 Redis requests per hour' 解决 6000 此调用限制
问题描述redis是一种基于内存,性能高效的NoSQL数据库,性能高主要就体现在数据交互耗时较短,能够段时快速的对用户的请求做出反应,所以在业务比较复杂或交互量需求大时,必然