一.前因:面试的时候问到一个问题怎么解决秒杀问题,秒杀不至于mysql崩盘

一般问安全就涉及三种方式

1.串行:这个其实学过操作系统的朋友都知道这个其实相当消息队列,一个一个解决,但是用什么方法调度就由程序实现.

2.多线程+同步锁:举个例子其实就是相当于Hibernate的sessionfactory一样,这个可以理解为单例模式

3.单线程+多路IO复用:多路IO复用技术类似于拨开关，多个任务通过拨开关的方式共用一条线程，哪个任务需要了开关就拨到哪个任务，避免了CPU在不同的线程中切换，提高效率。也就是我们的redis

redis快的原因:

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

      要想了解HashMap,Hashset,其实Hashset的底层就是new了一个HashMap.所以HashMap要想理解就必须理解HashTable

HashTable其实就是链表加数组:下面就来附上HashTable源码(手撸)

package datastructure.HashTable;

/**
 * 缓存工具 1).哈希表 数组+链表 数组+二叉树 2)提升数据的查找速度 3).现在市场上有的redis,像hibermate ,
 * ibatis都有缓存功能
 * 
 * @author whr
 *
 */
public class HashTableDemo {
	public static void main(String[] args) {
		HashTable hashTable = new HashTable(7);
		hashTable.add(new Emp(15, "015"));
		hashTable.add(new Emp(2, "005"));
		hashTable.add(new Emp(14, "014"));
		hashTable.add(new Emp(100, "100"));
		hashTable.add(new Emp(20, "020"));
		hashTable.add(new Emp(51, "051"));
		hashTable.add(new Emp(38, "038"));
		/*
		 * Emp emp = hashTable.findEmpById(1000); System.out.println(emp);
		 */
		hashTable.list();
		Emp temp = hashTable.findEmpById(100);
		System.out.println("找到的用户信息为:"+temp);
	}

}

// 创建Hashtable
class HashTable {
	private EmpLinkedList[] empLinkedLists;
	private int size;

	// 构造器:初始化链表
	public HashTable(int size) {
		this.size = size;
		empLinkedLists = new EmpLinkedList[size];
		// 初始化每一条链表,每一条链表都需要初始化不然会报空指针异常
		for (int i = 0; i < size; i++) {
			empLinkedLists[i] = new EmpLinkedList();
		}
	}

	// 添加
	public void add(Emp emp) {
		// 根据员工的Id计算出所在的链表
		int index = hashFun(emp.id);
		// 将Emp加入到对应的链表上面去
		empLinkedLists[index].add(emp);
	}

	// 编写一个散列函数,使用取模法
	public int hashFun(int id) {
		return id % size;
	}

	// 遍历展示HashTable
	public void list() {
		int count = 0;
		for (int i = 0; i < size; i++) {
			System.out.println("第" + (++count) + "条链表的信息如下:");
			empLinkedLists[i].list();
			System.out.println("=================================");
		}
	}

	// 根据id查找雇员
	// 如果查找到,就返回Emp,否则返回null
	public Emp findEmpById(int id) {
		int index = hashFun(id);
		EmpLinkedList empLinkedList = empLinkedLists[index];
		Emp emp = empLinkedList.FindEmpById(id);
		return emp;

	}

	// 根据雇员id找到雇员并修改其基本信息
	public void updateEmpById(int id, String name) {
		Emp emp = findEmpById(id);
		if (emp == null) {
			System.out.println("对不起,要修改的用户不存在~~~~");
			return;
		}
		emp.name = name;
	}
}

/**
 * 创建EmpLinkedList表示一条链表
 * 
 * @author whr
 *
 */
class EmpLinkedList {
	private Emp head;// 头指针,指向第一个emp,所以head是有效的

	// 添加雇员到链表
	// 假定添加雇员的时候就将员工添加到链表末尾,id是自增长的
	public void add(Emp emp) {
		// 添加第一个雇员让头结点等于emp
		if (head == null) {
			head = emp;
			return;
		} else {
			Emp current = head;
			while (current.next != null) {
				current = current.next;
			}
			current.next = emp;
		}
	}

	// 找到Emp通过id
	public Emp FindEmpById(int id) {
		Emp temp = head;
		while (temp != null) {
			if (id == temp.id) {
				return temp;
			}
			temp = temp.next;
		}
		System.out.println("对不起,没有找到编号为:"+id+"的雇员");
		return null;
	}

	// 遍历链表的雇员信息
	public void list() {
		if (head == null || head.next == null) {
			System.out.println(head);
			return;
		}
		Emp current = head;
		while (current != null) {
			System.out.println(current);
			current = current.next;
		}
	}

}

// 雇员类
class Emp {
	public int id;// 员工Id
	public String name;// 员工名字
	public Emp next;// 下一个员工

	public Emp() {
	}

	public Emp(int id, String name) {
		// TODO Auto-generated constructor stub
		this.id = id;
		this.name = name;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Emp [id=" + id + ", name=" + name + "]";
	}
}

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
　　
3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
　　
4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
　　
5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

三.为什么设计时是单线程?

Redis设计为单线程的因素是因为单线程状态下，Redis基于内存就已经很快了，没必要设计为多线程。

四.安装使用

官网下载,一般会安装在linux上面,安装使用网上有教程

五.应用

在电商项目中秒杀,登录如果是cookie不安全,这个是重点需要自己练习,所以赶紧练习去吧,朋友们!!!!

标签：int,辣鸡,redis,id,链表,理解,Emp,public,emp
来源： https://www.cnblogs.com/whr-blogs/p/12809251.html