使用Node.js和Redis建立線上投票應用程式:如何處理高並發
使用Node.js和Redis建立線上投票應用程式:如何處理高並發
隨著網路的發展,越來越多的應用程式需要處理高並發的情況。線上投票應用程式是一種典型的高並發場景,用戶在短時間內提交大量的投票請求,應用程式需要能夠快速處理這些請求並保持資料一致性。本文將介紹如何使用Node.js和Redis建立一個高並發的線上投票應用。
- Redis簡介
Redis是一種基於記憶體的鍵值資料庫,因其高速讀寫和豐富的資料結構支援而備受青睞。在本文中,我們將使用Redis來儲存投票數據,並利用其原子操作來確保數據一致性。
- 架構設計
為了回應高並發的投票請求,我們採用了以下的架構設計:
- 前端頁面:使用HTML和CSS建立使用者介面,透過Ajax發送投票請求到Node.js伺服器。
- Node.js伺服器:處理每個投票請求,利用Redis進行投票資料的讀寫操作。
- Redis資料庫:儲存投票數據,並提供原子操作用於實現並發控制。
- 程式碼實作
const express = require('express'); const redis = require('redis'); // 创建Express应用 const app = express(); // 创建Redis客户端 const redisClient = redis.createClient(); // 处理投票请求 app.post('/vote', (req, res) => { const { option } = req.body; // 增加投票计数 redisClient.incr(option, (err, result) => { if (err) { // 投票失败的处理 res.status(500).json({ error: '投票失败' }); } else { // 投票成功的处理 res.status(200).json({ success: '投票成功' }); } }); }); // 启动服务监听 app.listen(3000, () => { console.log('服务器已启动'); });
app.post('/vote', ...)函數用於處理投票請求,透過呼叫
redisClient.incr(option, ...)實現對對應選項的投票計數增加。投票成功後回傳200狀態碼,投票失敗則回傳500狀態碼。
- 並發控制
// 获取锁 redisClient.get('vote_lock', (err, result) => { if (result) { // 已经有其他用户正在投票,处理投票失败的逻辑 res.status(500).json({ error: '投票失败' }); } else { // 获取锁成功,可以进行投票 // 设置超时时间,防止异常情况下锁没有被释放 redisClient.setex('vote_lock', 10, 'locked'); // 增加投票计数 redisClient.incr(option, (err, result) => { if (err) { // 投票失败的处理 res.status(500).json({ error: '投票失败' }); } else { // 投票成功的处理 res.status(200).json({ success: '投票成功' }); } // 释放锁 redisClient.del('vote_lock'); }); } });
get和
setex操作實現了簡單的鎖定機制,保證同一時間只有一個用戶能夠進行投票,並在投票結束後釋放鎖。
- 總結
以上是使用Node.js和Redis建立線上投票應用程式:如何處理高並發的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Redis集群模式通過分片將Redis實例部署到多個服務器,提高可擴展性和可用性。搭建步驟如下:創建奇數個Redis實例,端口不同;創建3個sentinel實例,監控Redis實例並進行故障轉移;配置sentinel配置文件,添加監控Redis實例信息和故障轉移設置;配置Redis實例配置文件,啟用集群模式並指定集群信息文件路徑;創建nodes.conf文件,包含各Redis實例的信息;啟動集群,執行create命令創建集群並指定副本數量;登錄集群執行CLUSTER INFO命令驗證集群狀態;使

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在Debian系統中,readdir系統調用用於讀取目錄內容。如果其性能表現不佳,可嘗試以下優化策略:精簡目錄文件數量:盡可能將大型目錄拆分成多個小型目錄,降低每次readdir調用處理的項目數量。啟用目錄內容緩存:構建緩存機制,定期或在目錄內容變更時更新緩存,減少對readdir的頻繁調用。內存緩存(如Memcached或Redis)或本地緩存(如文件或數據庫)均可考慮。採用高效數據結構:如果自行實現目錄遍歷,選擇更高效的數據結構(例如哈希表而非線性搜索)存儲和訪問目錄信
