最大内存可配置： 缓存淘汰策 Redis集群，数据存储在不同的机器上 算法原理：一致性has算法，每个key值进行has计算。 一致性has算法能对字符串记性计算吗 动态增加减少服务器时，redis服务器会进行重定向分配
缓存雪崩 数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。 比如一个雪崩的简单过程： 1、redis集群大面积故障 2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis 3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库 4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机 5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪...
Redis–可视化管理客户端工具 应用较多的是redis-desktop-manager，安装非常简单，傻瓜式安装 下载地址：https://redisdesktop.com/download 界面介绍 安装完成，打开界面，右下角有增加链接的按钮name：链接名（可随便起名），Host：数据库所在的IP地址，Port：redis端口8代表当前库中有8个redis数据对象双击你要修改的数据，就可以在右侧对此数据进行增删改查啦。是不是很简单呢
https://blog.csdn.net/Myuhua/article/details/81215209 搭建n个节点 https://www.jianshu.com/p/f5591af6859d在每个节点上部署redis https://blog.csdn.net/xianzhixianzhixian/article/details/82391609 中间遇到的问题解决 Mac连接oscent节点的 连接命令是 ssh root@ip 可以控制操作远程节点 粘贴复制方便 如果提示有redis节点数据不是空的，连接7001端口redis这个数据库redis-cli -p 7001 flushdb 或者删除 和redis。conf在...
缓存穿透缓存穿透，是指查询一个缓存和数据库中都没有的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。 解决方案：1.接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做...
. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy、codis等，其中twemproxy为单进程单线程模型，只支持memcache单机版和redis单机版，都不支持集群版功能。 由于twemproxy无法利用多核特性，因此性能低下，短连接QPS大约为3W，长连接QPS大约为13W，同时某些场景时延抖动厉害。 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求，因此决定借助于twemproxy来做二次开发，把nginx的高性能、高可靠、高并发机制引入到twempr...
默认使用ConcurrentMapCacheManager?将数据保存在下面的Map中 docker： 安装Redis： 查看官方文档： 添加约束 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 此时redis就引入再容器中 可以查看自动配置的类：RedisAutoConfiguration.classpublic class RedisAutoConfiguration {public RedisAutoConfiguration() {}@Bean@ConditionalOnMis...
缓存穿透 原因：用户查询数据库中根本就没有的数据，缓存中自然也就没有，这样每次用户的查询都会去数据库查一次 解决办法：第一次从数据库没查到，则设置一个默认值在缓存，并返回默认值；这样后面的请求就不会再查数据库了缓存雪崩 原因：大量缓存同一时间集中失效，导致所有的请求都跑去查数据库，导致数据库IO、内存、CPU压力过大，甚至系统崩溃 解决办法：对查数据库加锁（主要应对缓存并发问题）对缓存的更新放到队列中处理对...
一、Redis为什么是单线程 注意：redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。 因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽，既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求 二、Redis为什么这么快 1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存...
一、需要了解的基础1、Redis实现数据持久化的两种实现方式： RDB：指定的时间间隔内保存数据快照 AOF：先把命令追加到操作日志的尾部，保存所有的历史操作 二、RDB 实现 Redis数据持久化（默认方式） 1、编辑 redis.conf注：使用whereis redis命令查看redis安装在哪个位置，然后进入redis安装目录的etc目录下，编辑redis.conf。 7、缺点：因为是特定条件下进行一次持久化（每隔一段时间），就可能会导致一旦redis崩溃，再...
01 — 数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。 不管是先写...
为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？在提高应用程序速度和性能上，每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。缓存是让分布式应用程序加速的重要技术之一。存储的信息越接近 CPU，访问速度就越快。从 CPU 缓存中加载数据比从 RAM 中加载要快得多，比从硬盘或网络上加载要快得多得多。要存储经常访问的数据，分布式应用程序需要在多台机器中维护缓存...
为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？ 在提高应用程序速度和性能上，每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。 缓存是让分布式应用程序加速的重要技术之一。存储的信息越接近 CPU，访问速度就越快。从 CPU 缓存中加载数据比从 RAM 中加载要快得多，比从硬盘或网络上加载要快得多得多。 要存储经常访问的数据，分布式应用程序需要在多台机器中...
简介 处理并发问题的重点不在于你的设计是怎样的，而在于你要评估你的并发，并在并发范围内处理。你预估你的并发是多少，然后测试r+m是否支持。缓存的目的是为了应对普通对象数据库的读写限制，依托与nosql的优势进行高速读写。 redis本身也有并发瓶颈。所以你要把读写和并发区分开来处理。只读业务是不是可以用mysql分布做只读库和只读表，进行读写分离+库分布， 拆库拆表不能搞定再考虑上多级缓存 任何设计，你外面套一层，就多一...
setnx命令 将 key 的值设为 value，当且仅当 key 不存在。 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。 SETNX 是SET if Not eXists的简写。 redis> SETNX mykey “hello” (integer) 1 redis> SETNX mykey “hello” (integer) 0 redis> GET mykey “hello” getset命令 将键 key 的值设为 value ， 并返回键 key 在被设置之前的旧值。 返回给定键 key 的旧值。 如果键 key 没有旧值， 也即是说， 键 key 在被设置之前并...