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基于Redis的Session共享示例

在单机情况下,Session可由部署在服务器上的Web容器来管理 (如Tomcat、JBoss)。 在负载均衡的集群环境下,负载均衡可能将请求分发到不同的服务器上去,在这种情况,需要将有状态的session统一管理起来。 本文将给出一个简单的示例,将session存放到Redis统一管理。因为只是一个示例,所以Nginx只用1台,Tomcat使用2台,Redis一个或者简单的主从。 环境准备 准备Redis 下载redis-3.2.3.tar.gz (Redis.io下载) 解压缩redis tar-zvxfredis-3.2.3.tar.gz 将解压缩后的redis文件名改成好记点的6379(可以不重命名)。 然后使用make && make install完成安装。 [root@dev18redis]#mvredis-3.2.36379 [root@dev18redis]#cd6379 [root@dev186379]#make&&makeinstall 安装成功之后,出现如下显示: 因为本版本使用的Redis版本是3.2.3, 在这个版本中,有p...

看阿里大神如何扛住1.8亿/秒的双11数据洪峰?[转]

今年的双11再次刷新了记录——支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。 面对较去年增幅100%的数据洪峰,流计算技术可谓功不可没。今天,我们将揭开阿里流计算技术的神秘面纱。 双11刚刚拉下帷幕,激动的心还停留在那一刻: 当秒针刚跨过11号零点的一瞬间,来自线上线下的千万剁手党在第一时间涌入了这场年度大趴——从进入会场到点击详情页,再到下单付款一气呵成。 前台在大家狂欢的同时,后台数据流量也正以突破历史新高的洪峰形式急剧涌入: 支付成功峰值达 25.6 万笔/秒实时数据处理峰值 4.72亿条/秒 而作为实时数据处理任务中最为重要的集团数据公共层(保障着业务的实时数据、媒体大屏等核心任务),在当天的总数据处理峰值更是创历史新高达1.8亿/秒! 想象下,1秒钟时间内千万人涌入双11会场的同时,依然应对自如。 流计算的产生即来源于数据加工时效性的严苛需求: 由于数据的业务价值会随着时间的流失而迅速降低,因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理,从而能够通过数据第一时间掌握业务情况。今年双11的流计算也面临着一场实时数据洪峰的考验。 首先来展示今年(2017年)较去年...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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