返回目录 本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存(可控更新,WEB端数据缓存)的续篇,事实上,有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式,而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则.(在多web服务器时(web端实现负载均衡,反向代理),EnterpriseLibrary.Cachin…

返回目录 上一讲主要是说如何将数据集存储到redis服务器里,而今天主要说的是缓存里的键名,我们习惯叫它key. redis或者其它缓存组件实现的存储机制里,它将很多方法对应的数据集存储在一个公共的空间里,这个空间足够大,当然它也是共享的,没有具体的分区,也就是说,如果你的key重复了,那这事就有点坏味道了,对于一个项目肯定没什么问题,只要做到方法名不相同就可以,但是,如果是多个项目共享一个缓存服务器(缓存中间件,这是很正常的,没有什么公司一个项目对应一个缓存服务器,没必要,当你的项目足够大时,…

返回目录 这一讲中主要是说EnterpriseLibrary企业级架构里的caching组件,它主要实现了项目缓存功能,它支持四种持久化方式,内存,文件,数据库和自定义,对于持久化不是今天讨论的重要,今天主要说,如何使用AOP的思想再配合Caching组件来实现可更新的,可插拔的,松耦合的,基于数据集(结果集)的缓存方案,之所以叫它方案,确实,在实现上有一定难度,我自己对于微软的NLayerApp架构里用到的Attribute注入方式也对一定修改,因为NLayerApp里的缓存数据集并不支持方法…

一.什么 RedisREmote DIctionary Server,简称 Redis,是一个类似于Memcached的Key-Value存储系统.相比Memcached,它支持更丰富的数据结构,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型),并提供了数据持久化机制,在某些场景下,你完全可以把它当做非关系型数据库来使用.它是一个高性能的存储系统,能支持超过 100K+ 每秒的读写频率.同时还支持消息的发布/订阅,…

返回目录 今天写缓存篇的第一篇文章,在写完目录后,得到了一些朋友的关注,这给我之后的写作带来了无穷的力量,在这里,感谢那几位伙伴,哈哈! 书归正传,今天我带来一个Static静态成员的缓存,其实它也不是什么缓存,就是C#语言里的一个特性,静态成员在被初始化后它将不会再被执行,即,他里面的内容只会被执行一次,直到你的网站被重启后(只考虑在单线程情况下).相信大家都在做网站时,遇到了网站导航面包屑功能点吧,一般,我们把它写死在页面上,这种作法没有任何可扩展性和可维护性,所以,今天我们要改善一下这个功…

Redis提供了高性能的数据存取功能,所以广泛应用在缓存场景中,既能有效地提升业务应用的响应速度,还可以避免把高并发压力发送到数据库层. 因为Redis用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用,所以需要系统地掌握缓存的一系列内容,包括工作原理.替换策略.异常处理和扩展机制. 今天我们了解缓存的特征和Redis缓存的工作机制. 缓存特征 主要有两个特征: 一是在一个层次化的系统中,缓存一定是一个快速子系统,数据存在缓存中时,能避免每次从慢速子系统中存取数据. 二是缓存系统的容量大小总是小于后端…

昨天晚上钓鱼回来,大发神经,写了篇概括程序员生活现状的文章,没想到招来众多人的口诛笔伐,大有上升到政治层面的趋势. 我也许不会再发表任何冲击心灵的文章,我希望给大家带来更多的正能量,所以那篇文章已被我删除. 我的本意只是想让各位看过文章之后能冷静地思考自己的程序人生,不管是对是错,人都有选择的权力,走好自己的路. 我没有你们想象中那么悲观,我也在不懈的努力,哪怕一时的跌倒,我也要重新站起. 生活无时无刻不是压力,让我们背起行囊,迈出踏实的一步,走起! 我们继续我们的 redis 缓存之旅. 前一…

在上一篇中我简单的介绍了如何利用redis自带的客户端连接server并执行命令来操作它,但是如何在我们做的项目或产品中操作这个强大的内存数据库呢?首先我们来了解一下redis的原理吧. 官方文档上是这样说的:Redis在TCP端口6379上监听到来的连接,客户端连接到来时,Redis服务器为此创建一个TCP连接. 意思就是 redis的server端和client端是通过TCP/IP协议进行通信的,server默认在6379端口上监听客户端的连接,所以我们只需要通过 TcpClient 类创建…

集群技术是构建高性能网站架构的重要手段,试想在网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,并快速响应,我们必然想到的是将数据进行切片,把数据根据某种规则放入多个不同的服务器节点,来降低单节点服务器的压力. 上一篇我们讲到了 Redis 的主从复制技术,当实现了多节点的 master-slave 后,我们也可以把它叫做集群,但我们今天要讲的集群主要是利用切片技术来组建的集群. 集群要实现的目的是要将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点,这里我们需要一个规则或…

Redis 的主从复制配置非常容易,但我们先来了解一下它的一些特性. redis 使用异步复制.从 redis 2.8 开始,slave 也会周期性的告诉 master 现在的数据量.可能只是个机制,用途应该不大. 一个 master 可以拥有多个 slave,废话,这也是业界的标配吧. slave 可以接收来自其他 slave 的连接.意思是不是就是说 slave 在接收其他的slave的连接之后成为 master ?等下我们来验证. redis 复制在 master 这一端是非阻塞的,也就是…