集群版本的redis主从复制 也可以实现集群 但是不是很好 集群版redis主从复制版本集群 Spring Boot整合Redi事务 Spring Boot+Redis+Ehcache实现二级缓存 Sprin Boot +整合Redis注解版本 Redis3.0分片集群方式 Spring Boot项目中整合Redis集群 Redis雪崩效应 击穿 穿透解决方案 Redis 实现企业级分布式锁方案 分布式多级缓存(架构) Nginx Lua redis3.0之后会有 分片集群了! redis里面也…

非常高兴有机会和大家在这里交流Redis5.0之Stream应用.今天的分享更多的是一个抛砖引玉,欢迎大家提出更多关于Redis的思考. 首先,我们来个假设,这里有个杯子,这个杯子是去年我老婆送的,送的原因是我以前的杯子保温性能太好,导致我很少能喝上水,而这样敞口的杯子能促使我多喝水.虽然这杯子在商家的货架上只是千千万万只杯子中的一只,但是它对我来说仍然是不同的.不同的是过往,是记忆.这记忆说起来是数据的一类,这类数据也让我们生活更美好. 这种数据的特点是什么呢?产生是一次产生的,但是我们会希望…

之前我有博客也尝试过使用redis,在实际的项目中确实作用挺大的.至少对于数据的频繁读取来说都起着至关重要的作用. 但是随着技术的学习,慢慢的业务要复杂起来,以后也许会用到redis集群,所以在这边查询了一些资料,做了一些思考和理解. 如果有问题,请提出,虚心接受,认真学习. 一般的redis逻辑 请求过来,redis里面有没有?有就给用户 没有查询数据库 数据库里面有没有?没有告诉用户没有 有就查询出来,给用户,并且存放到redis redis缓存会出现什么问题? redis缓存数据库的数据,…

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保,在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法.变量. 在一个进程中,也就是一个jvm 或者说应用中,我们很容易去处理控制,在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁, 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁,都可以处理. 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大,而瘫痪. 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红…

之前同事反馈说线上遇到Redis反序列化异常问题,异常如下: XxxClass1 cannot be cast to XxxClass2 已知信息如下: 该异常不是必现的,偶尔才会出现: 出现该异常后重启应用或者过一会就好了: 序列化协议使用了hessian. 因为偶尔出现,首先看了报异常那块业务逻辑是不是有问题,看了一遍也发现什么问题.看了下对应日志,发现是在Redis读超时之后才出现的该异常,因此怀疑redis client操作逻辑那块导致的(公司架构组对redis做了一层封装),发现获取/…

今晚无聊,躺在床上,在刷技术文章时,看见了一篇关于redis缓存的文章 写的蛮好,这也就引起了我对于redis思考! 不如往深了说 引起了我对于追求探索技术本质的一些思考 平时在网上刷到很多关于redis的文章,我也在项目中经常用到redis这个缓存数据库 记得自己初学redis时 总是纠结技术如果去学 但是随着阅历以及学习能力和经验的提高 自己也对技术也有一些悟出来的道理 或者说是如何学好技术 往后有时间或者哪天心血来潮了写一篇关于自己对于技术的认知 还是进入主题,在网上经常刷到关于redis…

热身:系统级命令 1. 获得符合规则的键名列表 KEYS pattern 模式匹配 产品的缓存:product+"."+....;  => keys product* 订单的缓存:order+"."+...;    => keys order* 使用 KEYS *能获得Redis中的所有键 提示:KEYS命令需要遍历Redis中的所有键,当键的数量较多时会影响性能,不建议在生产环境中使用.Redis不区分命令大小写. 2. 判断一个键是否存在 EXIST…

在进行副本集部署时我们会添加一个或多个仲裁节点,仲裁节点不用于备份数据,由于它职责的职责是负责选举主节点,所以对硬件没有太高要求,可以将它部署在单独的服务器上,这个服务器可以是监听服务器,也可以部署在虚拟机上,但是有一点仲裁节点一定不能备份数据．仲裁节点和注解点都可以参与选举,而选举对象是各个非投票成员,也就是需要备份数据的从节点． 图列 这让我想起了以前了解过的zookeeper集群中的选举方案,它和MongoDB有所不同． ZooKeeper采用一种称为Leader election的选举算…

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发. 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果.如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它. 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到…

redis数据库中有以下几种数据类型: 字符串,哈希,列表,集合,有序集合 它们应用的场景如下: 字符串用法单一,用于存储一个key的值,用于一一对应的场合 列表作为数组来使用 对于哈希,特别适用于存储对象.比如,用于面向对象的思维方式,key可以作为对象名,field作为property的名字,value作为property的内容 集合具有去重的性质,单纯的集合用于对某个key中互不相同的成员. 有序集合可用于一些对数据大小敏感的场合.比如,key作为对象名,score作为成员的分数值,mem…