redis怎樣解決高并發(fā)？Redis以單進程的形式運行，命令一個接一個的執(zhí)行，可以解決程序的并發(fā)問題所以當數據涉及到并發(fā)問題，比如秒殺時，我們把數據行存儲在Redis中，當用戶請求時，我們會減少Red

redis怎樣解決高并發(fā)？

Redis以單進程的形式運行，命令一個接一個的執(zhí)行，可以解決程序的并發(fā)問題

所以當數據涉及到并發(fā)問題，比如秒殺時，我們把數據行存儲在Redis中，當用戶請求時，我們會減少Redis中的庫存。Redis是單線程，所以Redis成功后不會減少溢出，后續(xù)的請求會被拒絕，然后數據庫中的庫存會減少，這樣就不會出現負庫存的問題。這是基本的工作原理

但是線程的速度只能依靠單個處理器，內存的速度，處理器上的緩存速度，以及總線的傳輸速度。剩下的是你的網絡io。然而，線程的高并發(fā)性完全取決于程序的運行速度。Redis絕對不是線程。連接就是一根線。你不應該正確理解它。

redis原理，單線程怎么做到高并發(fā)的？

分享大人物的答案似乎合情合理。

不要告訴我們是否使用redis。你必須告訴我們你為什么要使用redis。沒有redis的業(yè)務怎么了？世界上沒有免費的午餐。如果不直接使用頭部緩存/NoSQL，可能會帶來越來越嚴重的問題。

單個數據庫的最大優(yōu)點是易于實現事務，并由數據庫本身保證。舉個簡單的例子，要下訂單，需要扣除庫存并插入訂單條目。如果inventory和order都是數據庫表條目，那么這個事務是無可挑剔的。如果庫存在redis中，訂單條目是mysql，通常需要先寫redis，成功后再寫數據庫。如果您寫數據庫失敗，需要回滾redis，如果由于網絡或其他原因回滾失敗，將再扣減一個存貨。不要認為這些事情很容易解決。事務處理的復雜性遠遠超出您的想象。例如，當您編寫mysql時，您在提交時就失去了連接。你無法判斷提交是成功還是失敗。你的redis是不是在倒退？

因此，當您引入一個新層時，您必須弄清楚您必須使用cache/NoSQL的目的以及您可以接受的一致性模型。否則，你就要出丑了。