redis 是一个基于内存的高性能 key-value数据库 支持丰富的数据类型(String,List , Set ,Sorted Set，Hash ) redis中的单个value的存储限制是1G，比 Memcached的1MB要强大太多 哎呀，还是以问答的方式来写这篇文章吧! 1.redis有什么优缺点 redis是内存数据库，所以当数据量达到一定程度的时候，单机版的必然是其瓶颈所在，这个时候我们就需要引入主从复制方案，用了主从复制之后我们就会发现，主库值负责读写，从库负责读，数据量...
1.复制通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下可以减少数据的损失，但是出现单点故障也会让数据丢失Redis不可用。所以Redis提供了复制功能，可以实现一台数据库的数据更新后，自动将更新的数据同步到其他的数据库上。 2.配置主从数据库在复制的概念中，数据库分为两类，一类是主数据库，另一类是从数据库。主数据库可以进行读写操作，当写操作导致数据变化时会自动将数据同步到从数据库中。而从数据库一般都是只读的...
消息队列 1、为什么使用消息队列？消息队列有什么优点和缺点？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么优点和缺点？ 2、如何保证消息队列的高可用？ 3、如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？ 4、如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？ 5、 如何保证消息的顺序性？ 6、如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说...
一、缓存 当系统的并发量上来了，如果我们频繁地去访问数据库，那么会使数据库的压力不断增大，在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象。所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题，用户访问进来，会先从缓存里查询，如果存在则返回，如果不存在再从数据库里查询，最后添加到缓存里，然后返回给用户，当然了，接下来又能使用缓存来提供查询功能。 而缓存，一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存。 常用的本地缓存有 ehca...
转自：https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html引言 为什么写这篇文章？ 首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家...
Redis的应用场景非常广泛。虽然Redis是一个key-value的内存数据库，但在实际场景中，Redis经常被作为缓存来使用，如面对数据高并发的读写、海量数据的读写等。 举个例子，A网站首页一天有100万人访问，其中有一个“积分商城”的板块，要直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。如果将这些数据储存到Redis（内存）中，要用的时候，直接从内存调取，不仅可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的IO开销，提高服务器...
在上一篇中我们使用了，Spring Cache 来做缓存，这一章我们使用Redis 分布式数据库来做缓存，达到中间件的作用。 不熟悉Redis的朋友，请看官方文档，或者看看教程，这里我列出一些。 Redis官方文档 菜鸟教程 接下来，我们使用SpringBoot 来整合Redis做缓存，先创建一个SpringBoot项目。 1.pom依赖：<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><...
1.使用场景 只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么，如何解决一致性问题？ 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 缓存 + 数据库 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案。即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系...
一、开启二级缓存 cache-enabled: true # mybatis-plus相关配置 mybatis-plus:# xml扫描，多个目录用逗号或者分号分隔（告诉 Mapper 所对应的 XML 文件位置）mapper-locations: classpath:mapper/*.xml# 以下配置均有默认值,可以不设置global-config:db-config:#主键类型 AUTO:"数据库ID自增" INPUT:"用户输入ID",ID_WORKER:"全局唯一ID (数字类型唯一ID)", UUID:"全局唯一ID UUID";id-type: auto#字段策略 IGNORED:"忽略判断" NO...
redis的String和hash数据类型 一、String数据类型 String：key-value（做缓存） Redis 中所有的数据都是字符串。命令不区分大小写，key 是区分大小写的。 Redis 是单线程的。Redis 中不适合保存内容大的数据。 数据的操作set:添加 get：获取 del：删除 key*：查询所有key incr：自动加一（int型） decr：自动减一（int型） *：通配符 二、hash数据类型 Hash：key-fields-values（做缓存） 相当于一个 key 对应一个 map，map 中还有...
Redis已经成为如今Java项目缓存方案的标准和绝大多数场景的解决方案，但本人在做一个新项目,这个项目一开始可能想以非常小的集群出现时，可能就两台应用服务器，但要做分布式缓存，至少要保存登录数据，这时候如果用Redis，那势必需要搭建一个Redis server，有点麻烦也有点浪费，搭建了就要维护监测，需要为Redis服务器提供近乎专有的内存空间，这时候还得思考，内存多大合适，单节点会不会当掉？改Redis集群？。。。干脆不用？以后...
要求是缓存大量(100,000到1,000,000)小对象,并根据未来事件控制单个对象的到期.到期时没有时间组件. 缓存必须可用于许多应用程序服务器(SpringSource dm Server),理想情况下应该是可分发的和容错的. 我一直在看Terracotta作为一种可能的解决方案.这是一条很好的道路吗？还有更好的吗？解决方法:我们一直在使用Terracotta,我们对它非常满意.它的带有Cache Evictors的分布式缓存是解决我们问题的一个很好的解决方案.
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。 本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负...
引言为什么写这篇文章？首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客，对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢，顶着被大家喷的风险，写了这篇文章。文章结构本文由以下三个部分组成...
public class RoundRectImageView extends ImageView{ private Paint paint; public RoundRectImageView(Context context) { this(context,null); } public RoundRectImageView(Context context, AttributeSet attrs) { this(context, attrs,0); } public RoundRectImageView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyle) { super(context, attrs, defStyle); ...