java 高并发大量用户同时注册

大量用户同时注册，添加，修改，完全没有思路，要用redis吗，希望大lao说一下思路。
我现在想到一种解决方法，就是注册把数据加到redis,然后在人少的时候再把大量用户的数据存到数据库，不知道能不能行，但是如果是发布了信息之类的需要及时跟新怎么办

基于Monster 组和GPT的调写：

  • 当系统需要支持大量的并发注册、添加、修改操作时，使用Redis可以是一个不错的选择。下面是一个使用Redis的简单思路：
  • Redis作为缓存层：当用户进行注册、添加、修改操作时，首先应该将请求发送到Redis，而不是直接写入数据库。在Redis中进行写操作比在数据库中进行写操作要快得多，因为Redis是基于内存的，而数据库则需要进行磁盘读写操作。
  • Redis使用队列：在高并发情况下，如果直接将所有请求都写入Redis中，可能会导致Redis的性能下降。这时可以考虑使用队列，将请求发送到队列中，并使用多个工作线程从队列中读取请求，然后将其写入Redis中。
  • Redis使用分布式锁：为了避免不同的用户同时进行注册、添加、修改等操作时出现冲突，需要使用分布式锁。Redis可以提供分布式锁的功能，可以确保同一时刻只有一个线程可以对同一个资源进行修改。
  • Redis集群：当Redis的性能无法满足需求时，可以考虑使用Redis集群来扩展性能。Redis集群可以将数据分布在多个Redis实例中，从而提高系统的吞吐量和可靠性。
  • 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/892390
  • 这篇博客你也可以参考下：Java分布式在线预约挂号项目尚医通第一课 项目简介、环境搭建和接口设置
  • 除此之外, 这篇博客: JAVA常见面试问题及答案（持续更新）中的 2.Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制

    RDB：是Redis DataBase缩写快照

    RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

    image-20210711211927057

    优点：

    • 1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
    • 2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
    • 3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
    • 4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。

    缺点：

    • 1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
    • 2、AOF（Append-only file)持久化方式：是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

    AOF：持久化

    AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

    当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

    image-20210711211956615

    优点：

    • 1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
    • 2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
    • 3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)

    缺点：

    • 1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
    • 2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。

    优缺点是什么？

    • AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
    • AOF比RDB更安全也更大
    • RDB性能比AOF好
    • 如果两个都配了优先加载AOF
  • 您还可以看一下 徐无忌老师的Java进阶高手课-并发编程透彻理解课程中的 什么是多线程的上下文切换，有什么影响？如何进行优化？（一）小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    针对高并发情况下处理大量用户注册、添加和修改的问题，可以考虑使用Redis进行缓存和队列处理，具体实现思路如下：

    1.注册、添加和修改的数据先存储在Redis中，使用set命令进行缓存，方便后续处理。

    // Redis数据缓存
String key = "user:" + userId;
String value = userInfoJson;
// 设置缓存，并设置过期时间
// 在高并发情况下，建议使用setnx和expire等命令
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 1, TimeUnit.MINUTES);

    2.使用Redisson或者其他的分布式锁工具，对关键数据进行加锁，保证数据一致性和并发性。

    // Redisson分布式锁配置
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

RLock lock = redisson.getLock("user:" + userId);
try {
    lock.tryLock(5, 10, TimeUnit.SECONDS);
    // 处理注册、添加和修改的业务逻辑
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    lock.unlock();
}

    3.使用Redis List或者其他队列，对大量数据进行处理，方便异步处理和提高并发性。

    // Redis队列的实现
String queueKey = "user:queue";
redisTemplate.opsForList().leftPush(queueKey, value);

    4.在低峰期或者通过定时任务，批量将缓存中的数据存储到数据库中。

    // 将缓存中的数据批量存储到数据库中
String queueKey = "user:queue";
List<String> dataList = redisTemplate.opsForList().range(queueKey, 0, -1);
for (String data : dataList) {
    // 将缓存中的数据转换成对象，并保存到数据库中
}
// 清空Redis队列
redisTemplate.opsForList().trim(queueKey, 1, -1);

    5.对于发布信息需要实时更新的情况，可以使用Redis Pub/Sub机制，实现实时更新消息的发布和订阅。

    // Redis Pub/Sub机制的实现
// 发布消息
redisTemplate.convertAndSend("topicName", message);
// 订阅消息
@RedisListener(topics = "topicName")
public void handleMessage(String message) {
    // 处理消息的业务逻辑
}

    综上所述，以上是一些具体的解决方案，可以根据实际情况进行选择和调整。使用Redis和其他分布式技术可以有效提高并发性和数据一致性，适合处理大规模的用户注册、添加和修改等业务场景。