php分布式锁

‘壹’ php 使用redis锁限制并发访问类示例

本文介绍了php
使用redis锁限制并发访问类，并详细的介绍了并发访问限制方法。
1.并发访问限制问题
对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景，如果用户并发请求多次，而服务器处理没有加锁限制，用户则可以多次请求成功。
例如换领优惠券，如果用户同一时间并发提交换领码，在没有加锁限制的情况下，用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券。
伪代码如下：
if
A(可以换领)

B(执行换领)

C(更新为已换领)
D(结束)
如果用户并发提交换领码，都能通过可以换领(A)的判断，因为必须有一个执行换领(B)后，才会更新为已换领(C)。因此如果用户在有一个更新为已换领之前，有多少次请求，这些请求都可以执行成功。
2.并发访问限制方法
使用文件锁可以实现并发访问限制，但对于分布式架构的环境，使用文件锁不能保证多台服务器的并发访问限制。
Redis是一个开源的使用ANSI
C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
本文将使用其setnx方法实现分布式锁功能。setnx即Set
it
N**ot
eX**ists。
当键值不存在时，插入成功（获取锁成功），如果键值已经存在，则插入失败（获取锁失败）
RedisLock.class.PHP
<?php
/**
*
Redis锁操作类
*
Date:
2016-06-30
*
Author:
fdipzone
*
Ver:
1.0
*
*
Func:
*
public
lock
获取锁
*
public
unlock
释放锁
*
private
connect
连接
*/
class
RedisLock
{
//
class
start
private
$_config;
private
$_redis;
/**
*
初始化
*
@param
Array
$config
redis连接设定
*/
public
function
__construct($config=array()){
$this->_config
=
$config;
$this->_redis
=
$this->connect();
}
/**
*
获取锁
*
@param
String
$key
锁标识
*
@param
Int
$expire
锁过期时间
*
@return
Boolean
*/
public
function
lock($key,
$expire=5){
$is_lock
=
$this->_redis->setnx($key,
time()+$expire);
//
不能获取锁
if(!$is_lock){
//
判断锁是否过期
$lock_time
=
$this->_redis->get($key);
//
锁已过期，删除锁，重新获取
if(time()>$lock_time){
$this->unlock($key);
$is_lock
=
$this->_redis->setnx($key,
time()+$expire);
}
}
return
$is_lock?
true
:
false;
}
/**
*
释放锁
*
@param
String
$key
锁标识
*
@return
Boolean
*/
public
function
unlock($key){
return
$this->_redis->del($key);
}
/**
*
创建redis连接
*
@return
Link
*/
private
function
connect(){
try{
$redis
=
new
Redis();
$redis->connect($this->_config['host'],$this->_config['port'],$this->_config['timeout'],$this->_config['reserved'],$this->_config['retry_interval']);
if(empty($this->_config['auth'])){
$redis->auth($this->_config['auth']);
}
$redis->select($this->_config['index']);
}catch(RedisException
$e){
throw
new
Exception($e->getMessage());
return
false;
}
return
$redis;
}
}
//
class
end
?>
demo.php
<?php
require
'RedisLock.class.php';
$config
=
array(
'host'
=>
'localhost',
'port'
=>
6379,
'index'
=>
0,
'auth'
=>
'',
'timeout'
=>
1,
'reserved'
=>
NULL,
'retry_interval'
=>
100,
);
//
创建redislock对象
$oRedisLock
=
new
RedisLock($config);
//
定义锁标识
$key
=
'mylock';
//
获取锁
$is_lock
=
$oRedisLock->lock($key,
10);
if($is_lock){
echo
'get
lock
success<br>';
echo
'do
sth..<br>';
sleep(5);
echo
'success<br>';
$oRedisLock->unlock($key);
//
获取锁失败
}else{
echo
'request
too
frequently<br>';
}
?>
测试方法：
打开两个不同的浏览器,同时在A,B中访问demo.php
如果先访问的会获取到锁
输出
get
lock
success
do
sth..
success
另一个获取锁失败则会输出request
too
frequently
保证同一时间只有一个访问有效，有效限制并发访问。
为了避免系统突然出错导致死锁，所以在获取锁的时候增加一个过期时间，如果已超过过期时间，即使是锁定状态都会释放锁，避免死锁导致的问题。
源码下载地址：点击查看

‘贰’ zookeeper怎么实现分布式锁

1. 利用节点名称的唯一性来实现共享锁
ZooKeeper抽象出来的节点结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构。ZooKeeper机制规定：同一个目录下只能有一个唯一的文件名。例如：我们在Zookeeper目录/test目录下创建，两个客户端创建一个名为Lock节点，只有一个能够成功。
算法思路: 利用名称唯一性，加锁操作时，只需要所有客户端一起创建/test/Lock节点，只有一个创建成功，成功者获得锁。解锁时，只需删除/test/Lock节点，其余客户端再次进入竞争创建节点，直到所有客户端都获得锁。
基于以上机制，利用节点名称唯一性机制的共享锁算法流程如图所示：

该共享锁实现很符合我们通常多个线程去竞争锁的概念，利用节点名称唯一性的做法简明、可靠。
由上述算法容易看出，由于客户端会同时收到/test/Lock被删除的通知，重新进入竞争创建节点，故存在"惊群现象"。
使用该方法进行测试锁的性能列表如下：

总结 这种方案的正确性和可靠性是ZooKeeper机制保证的，实现简单。缺点是会产生“惊群”效应，假如许多客户端在等待一把锁，当锁释放时候所有客户端都被唤醒，仅仅有一个客户端得到锁。

2. 利用临时顺序节点实现共享锁的一般做法
首先介绍一下，Zookeeper中有一种节点叫做顺序节点，故名思议，假如我们在/lock/目录下创建节3个点，ZooKeeper集群会按照提起创建的顺序来创建节点，节点分别为/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。
ZooKeeper中还有一种名为临时节点的节点，临时节点由某个客户端创建，当客户端与ZooKeeper集群断开连接，则开节点自动被删除。
利用上面这两个特性，我们来看下获取实现分布式锁的基本逻辑：
客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点，需要注意的是，这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。
客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点，同时在这个节点上注册上子节点变更通知的Watcher。
客户端获取到所有子节点path之后，如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的，那么就认为这个客户端获得了锁。
如果在步骤3中发现自己并非是所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，就开始等待，直到下次子节点变更通知的时候，再进行子节点的获取，判断是否获取锁。
释放锁的过程相对比较简单，就是删除自己创建的那个子节点即可。
上面这个分布式锁的实现中，大体能够满足了一般的分布式集群竞争锁的需求。这里说的一般性场景是指集群规模不大，一般在10台机器以内。
不过，细想上面的实现逻辑，我们很容易会发现一个问题，步骤4，“即获取所有的子点，判断自己创建的节点是否已经是序号最小的节点”，这个过程，在整个分布式锁的竞争过程中，大量重复运行，并且绝大多数的运行结果都是判断出自己并非是序号最小的节点，从而继续等待下一次通知——这个显然看起来不怎么科学。客户端无端的接受到过多的和自己不相关的事件通知，这如果在集群规模大的时候，会对Server造成很大的性能影响，并且如果一旦同一时间有多个节点的客户端断开连接，这个时候，服务器就会像其余客户端发送大量的事件通知——这就是所谓的惊群效应。而这个问题的根源在于，没有找准客户端真正的关注点。
我们再来回顾一下上面的分布式锁竞争过程，它的核心逻辑在于：判断自己是否是所有节点中序号最小的。于是，很容易可以联想的到的是，每个节点的创建者只需要关注比自己序号小的那个节点。

3、利用临时顺序节点实现共享锁的改进实现
下面是改进后的分布式锁实现，和之前的实现方式唯一不同之处在于，这里设计成每个锁竞争者，只需要关注”locknode”节点下序号比自己小的那个节点是否存在即可。
算法思路：对于加锁操作，可以让所有客户端都去/lock目录下创建临时顺序节点，如果创建的客户端发现自身创建节点序列号是/lock/目录下最小的节点，则获得锁。否则，监视比自己创建节点的序列号小的节点（比自己创建的节点小的最大节点），进入等待。
对于解锁操作，只需要将自身创建的节点删除即可。
具体算法流程如下图所示:

使用上述算法进行测试的的结果如下表所示：

该算法只监控比自身创建节点序列号小(比自己小的最大的节点)的节点，在当前获得锁的节点释放锁的时候没有“惊群”。
总结 利用临时顺序节点来实现分布式锁机制其实就是一种按照创建顺序排队的实现。这种方案效率高，避免了“惊群”效应，多个客户端共同等待锁，当锁释放时只有一个客户端会被唤醒。

4、使用menagerie
其实就是对方案3的一个封装，不用自己写代码了。直接拿来用就可以了。
menagerie基于Zookeeper实现了java.util.concurrent包的一个分布式版本。这个封装是更大粒度上对各种分布式一致性使用场景的抽象。其中最基础和常用的是一个分布式锁的实现： org.menagerie.locks.ReentrantZkLock，通过ZooKeeper的全局有序的特性和EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型znode的支持，实现了分布式锁。具体做法是：不同的client上每个试图获得锁的线程，都在相同的basepath下面创建一个EPHEMERAL_SEQUENTIAL的node。EPHEMERAL表示要创建的是临时znode，创建连接断开时会自动删除； SEQUENTIAL表示要自动在传入的path后面缀上一个自增的全局唯一后缀,作为最终的path。因此对不同的请求ZK会生成不同的后缀，并分别返回带了各自后缀的path给各个请求。因为ZK全局有序的特性，不管client请求怎样先后到达，在ZKServer端都会最终排好一个顺序，因此自增后缀最小的那个子节点，就对应第一个到达ZK的有效请求。然后client读取basepath下的所有子节点和ZK返回给自己的path进行比较，当发现自己创建的sequential node的后缀序号排在第一个时，就认为自己获得了锁；否则的话，就认为自己没有获得锁。这时肯定是有其他并发的并且是没有断开的client/线程先创建了node。

‘叁’ 有谁用过基于memache的分布式锁

像memcache和redias这些想要与PHP结合的话一般都是有组件提供给你去使用的，
按照官方给的参考去做就可以了，要是想更具使用性建议自己封装操作类。

‘肆’ 基于java jsp asp php vb安卓系统毕业设计与实现论文源码下载

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‘伍’ php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。补充的知识点：memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。(Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：/memcached/)。Memcached的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make && make install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可以为其配置不同的启动参数。1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。1）-p Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；2）-U Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；3）-s Memcached监听的UNIX套接字路径；4）-a 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；5）-l 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；7）-r 最大core文件大小；8）-u 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；9）-m 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；11）-c 最大并发连数，缺省配置为1024；12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；13）-f 用于设置chunk大小的递增因子；14）-n 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；15）-t Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；16）-L 尝试使用大内存页；17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。Redis的安装非常方便，只需从bin目录下。在启动Redis服务器时，我们需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。php面试题 memcache和redis的区别

‘陆’ PHP如何做分布式锁

PHP其实没有这个需求，所以答案是，不能。 PHP作为一个模板语言，首要任务是输出HTML以及处理一些web方面的工作。 如果你的本意是想用脚本语言来做分布式运算，你可以试试erlang，这门语言专门为这个领域做了大量优化。

‘柒’ 分布式系统为什么要同步，同步所需要的构件有哪些

在Zookeeper的官 网上有这么一句话：ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services. 这大概描述了Zookeeper主要可以干哪些事情：配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理。那这些服务又到底是什么呢？我们为什么需要这样的服务？我们又为什么要使用Zookeeper来实现呢，使用Zookeeper有什么优势？接下来我会挨个介绍这些到底是什么，以及有哪些开源系统中使用了。 配置管理 在我们的应用中除了代码外，还有一些就是各种配置。比如数据库连接等。一般我们都是使用配置文件的方式，在代码中引入这些配置文件。但是当我们只有一种配置，只有一台服务器，并且不经常修改的时候，使用配置文件是一个很好的做法，但是如果我们配置非常多，有很多服务器都需要这个配置，而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了。这个时候往往需要寻找一种集中管理配置的方法，我们在这个集中的地方修改了配置，所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更。比如我们可以把配置放在数据库里，然后所有需要配置的服务都去这个数据库读取配置。但是，因为很多服务的正常运行都非常依赖这个配置，所以需要这个集中提供配置服务的服务具备很高的可靠性。一般我们可以用一个集群来提供这个配置服务，但是用集群提升可靠性，那如何保证配置在集群中的一致性呢？ 这个时候就需要使用一种实现了一致性协议的服务了。Zookeeper就是这种服务，它使用Zab这种一致性协议来提供一致性。现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作。还有在开源的消息队列Kafka中，也使用Zookeeper来维护broker的信息。在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理。 名字服务 名字服务这个就很好理解了。比如为了通过网络访问一个系统，我们得知道对方的IP地址，但是IP地址对人非常不友好，这个时候我们就需要使用域名来访问。但是计算机是不能是别域名的。怎么办呢？如果我们每台机器里都备有一份域名到IP地址的映射，这个倒是能解决一部分问题，但是如果域名对应的IP发生变化了又该怎么办呢？于是我们有了DNS这个东西。我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点，它就会告诉你这个域名对应的IP是什么。在我们的应用中也会存在很多这类问题，特别是在我们的服务特别多的时候，如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便，但是如果我们只需要访问一个大家都熟知的访问点，这里提供统一的入口，那么维护起来将方便得多了。 分布式锁 其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。而如果我们只让一个服务进行操作，那又存在单点。通常还有一种做法就是使用分布式锁，在某个时刻只让一个服务去干活，当这台服务出问题的时候锁释放，立即fail over到另外的服务。这在很多分布式系统中都是这么做，这种设计有一个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。比如HBase的Master就是采用这种机制。但要注意的是分布式锁跟同一个进程的锁还是有区别的，所以使用的时候要比同一个进程里的锁更谨慎的使用。 集群管理 在分布式的集群中，经常会由于各种原因，比如硬件故障，软件故障，网络问题，有些节点会进进出出。有新的节点加入进来，也有老的节点退出集群。这个时候，集群中其他机器需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策。比如我们是一个分布式存储系统，有一个中央控制节点负责存储的分配，当有新的存储进来的时候我们要根据现在集群目前的状态来分配存储节点。这个时候我们就需要动态感知到集群目前的状态。还有，比如一个分布式的SOA架构中，服务是一个集群提供的，当消费者访问某个服务时，就需要采用某种机制发现现在有哪些节点可以提供该服务(这也称之为服务发现，比如Alibaba开源的SOA框架Dubbo就采用了Zookeeper作为服务发现的底层机制)。还有开源的Kafka队列就采用了Zookeeper作为Cosnumer的上下线管理。 后记 在这篇文章中，列出了一些Zookeeper可以提供的服务，并给出了一些开源系统里面的实例。后面我们从Zookeeper的安装配置开始，并用示例进一步介绍Zookeeper如何使用。 (转载）

‘捌’ php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题

实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：

1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

4.跨机房cache同步问题。

众多NoSQL百花齐放，如何选择

最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的
问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解
决以下几种问题

1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。

3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

Redis适用场景，如何正确的使用

前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-
backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用
Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。

在
Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的
key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability =
age*log(size_in_memory)”计
算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以

保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存

中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个
操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

使用Redis特有内存模型前后的情况对比：
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

当

从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。

这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行

批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程
池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

补充的知识点：

memcached和redis的比较

1 网络IO模型

Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述
字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache
coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats
命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)

Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，
对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实
际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。

2.内存管理方面

Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内
存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可
能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/

Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis
跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔
除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据)，这点上Redis更适合作为存储而不是cache。

3.数据一致性问题

Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。

4.存储方式及其它方面

Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能

Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS

进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其mp文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。

5.关于不同语言的客户端支持

在不同语言的客户端方面，Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择，不过因为Memcached发展的时间更久一些，目
前看在客户端支持方面，Memcached的很多客户端更加成熟稳定，而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂，加上作者不断增加新的功能
等，对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上，有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。

根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。

关于Redis的一些周边功能

Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能，比如聚合计算、pubsub、scripting等，对于此类功能需要了解其实现原
理，清楚地了解到它的局限性后，才能正确的使用，比如pubsub功能，这个实际是没有任何持久化支持的，消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢
失的，又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限，是不可能达到很高的吞吐量的，需要谨慎使用。

总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。

总结：

1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。

2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。

3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。

4.当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。

谈谈Memcached与Redis(一)

1. Memcached简介

Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard
Fitzpatric为首开发的高性能分布式内存缓存服务器。其本质上就是一个内存key-value数据库，但是不支持数据的持久化，服务器关闭之后数
据全部丢失。Memcached使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上，只要安装了libevent即可使
用。在Windows下，它也有一个可用的非官方版本(http://code.jellycan.com/memcached/)。Memcached
的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang,
Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和
WordPress等。

在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d
install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make && make
install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可
以为其配置不同的启动参数。

1.1 Memcache配置

Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。

1）-p <num> Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；

2）-U <num> Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；

3）-s <file> Memcached监听的UNIX套接字路径；

4）-a <mask> 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；

5）-l <addr> 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；

6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；

7）-r 最大core文件大小；

8）-u <username> 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；

9）-m <num> 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；

10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；

11）-c <num> 最大并发连数，缺省配置为1024；

12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；

13）-f <factor> 用于设置chunk大小的递增因子；

14）-n <bytes> 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；

15）-t <num> Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；

16）-L 尝试使用大内存页；

17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；

18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；

2. Redis简介

Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字
符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等
POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、
Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘
宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。

Redis的安装非常方便，只需从http://redis.io/download获取源码，然后make && make

install即可。默认情况下，Redis的服务器启动程序和客户端程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Redis服务器时，我们
需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。

‘玖’ 分布式锁用zookeeper还是redis好

1. 不能重入

2. 没有本地锁，并发性能会比较差，不使用用在并发争锁较多的场景下。本地锁非自旋
3. 未考虑锁等待排序. 这个是redis很难实现的.

可以通过redis的list实现,但缺点是list下每个子节点无超时时间. redis也无法进行模糊查询 key*.
故还是通过zookeeper实现比较好. 但zookeeper 会遇到性能瓶颈,我们线下的就出现了,经常注册不上的情况.
zookeeper原理是临时节点

‘拾’ 零基础应该选择学习 java、php、前端 还是 python

这三门当中，首推Java。真的，Python当然是好，但是对于一个新入门的人，最重要的是先找到工作不是吗?而找工作的话，Java无疑是最容易的。相比较PHP与Python而言，Java程序员的岗位需求要大的很多，对于跨行业的人而言，最困难的其实是第一步，那就是如何进入这个行业。如果你连进都进不来，第一份工作迟迟无法开始，那么好好努力，补上数据结构，设计模式，算法设计这些差距就根本无从说起，不是吗?
接着，我来谈谈具体的规划。
1.
了解Java的运行环境。搞清楚path和classpath是干什么的，怎么在命令行进行编译，执行。知道IDE的各个按钮后面真正发生了什么事情。
2.
掌握Java的语法。搞清楚包，接口，类，继承这些基本概念。掌握多态，overwrite，死背下IO的接口，包括InputStream/OutputStream和Writer/Reader，死背下网络编程和GUI编程的接口，背JDBC接口。这一步，推荐的书是《
疯狂Java讲义》。
3.
掌握多线程编程。弄明白ConcurrencyHashMap是怎么实现的，搞清楚synchronized是怎么回事，弄明白为什么要有Runnable接口。
在第二步和第三步掌握到80%的时候，你就可以考虑找工作了。
4. 在工作中体会一下设计模式。推荐《轻量级Java
EE企业应用实战》这本书。看完里面的Decorator，IO接口你再也不会去死记硬背了。用的时候，根据Adaptor和Decorator的命名规则，自己临时推都推得出来。
5. 恶补数据结构。 搞清楚 LinkedList和
ArrayList的实现机制，了解它们的每一个接口的时间复杂度。同样的还有其他容器，Map啊，Set啊，都是一样的。栈，队列，二叉树，图贯穿编程始终，如果这一步你迈不过去，那就只能在低阶程序员里打转。
6.
如果有可能，最好对一些算法设计也有所涉猎。比如动态规则的思路，贪心算法，诸如KMP这种奇妙的算法等。这一步没有数据结构那么重要，学得好当然好，学不好也不用太挫败。
到了这一步，你和科班程序员之间的差距就不大了。可以在工作中独立承担开发任务了。
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7.
进阶，这时候就可以有自己的思考了。Java发展到现在，被用在各种各样的情景之中，说它是应用最广泛的编程语言并不过分。你在打好基础以后，就可以考虑应该向哪个方向发展了。比如服务端的架构，最好能学习一下JavaEE。JEE一直以来，都是让人觉得门槛太高。这个其实可以从Spring入手，搞清楚反射，控制反转，依赖注射都是什么鬼(这些神叨叨的名词其实都是为了解决Java本身不够动态这个缺陷而出现的，这里不展开，我只想提醒的是，这些概念没有什么大不了的东西，不要被爱装逼的家伙吓住了)。还有消息这个东西，还有ORM这个东西，都去搞搞清楚。想一下它们要解决什么问题，再猜一下他们是怎么实现的。我面试的时候发现，其实大多数优秀的开发者，即使以前没思考过这个问题，让他现场设计一下Hibernate，都能设计得差不多。这说明，这些框架性的东没有什么大不了的。有了基础，你也能设计出来。关键是要去动脑筋想。以上是以服务端开发举例，那么对于客户端，你就去思考事件响应机制是如何工作的(这个我不熟悉，就不再多说了)。还可以深入研究一下JVM的源代码，以及其实现机制，了解一下垃圾回收算法等等。
到了这一步，你就可以应聘Java高级开发了。如果运气好，年薪30万是有可能的。保底也要20万了。
8.
架构。到了这一步，你就算是登堂入室，真正迈入高级开发人员了。这一步，你要思考更多的东西，比如，如何处理高并发，如何应对分布式系统，如何提供更健壮的数据服务。到了这一步，那就没有什么可以参考的，现成的东西了。全靠自己的悟性了。那最后能达到什么高度，就不是我这个层次能点评的了。
编程的世界永远向所有热爱编程的人开放，这是一个自由，平等，共享的世界，我始终是这样坚信的。