目录 缓存 缓存穿透 缓存雪崩(缓存失效) 缓存击穿(热点key) 缓存并发竞争(并发set) 数据一致性 缓存(双写)一致性 Redis集群(Redis-cluster)一致性原理 哨兵(Sentinel)模式 Redis集群产生的背景 Redis-cluster特点 分布式一致性hash(Consistent hashing) 附录 缓存 redis除了可以作为db存储用,还有一些场景是做二级缓存(比如mysql+redis或者mysql+memcached),所以这里总结下作为缓存时需要考…

不管你是从事Python.Java.Go.PHP.Ruby等等… Redis都应该是一个比较熟悉的中间件.而大部分经常写业务代码的程序员,实际工作中或许只用到了set value.get value两个操作.对Redis缺乏一个整体的认识.今天就来对Redis的常见问题做一个总结.希望能够帮助到大家 Redis是什么 Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库.可用于缓存.事件发布订阅.高速队列等场景.而且支持丰富的数据类型:string(字符串).hash(哈希).…

一.需求起因 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MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能…

需求起因 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MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能出现…

public static class RedisCache { private static IRedisClient RCClient = null; /// <summary> /// 设置redis缓存 /// </summary> /// <typeparam name="T">泛型类</typeparam> /// <param name="key">缓存键</param> ///…

<整合 spring 4(包括mvc.context.orm) + mybatis 3 示例>一文简要介绍了最新版本的 Spring MVC.IOC.MyBatis ORM 三者的整合以及声明式事务处理.现在我们需要把缓存也整合进来,缓存我们选用的是 Redis,本文将在该文示例基础上介绍 Redis 缓存 + Spring 的集成.关于 Redis 服务器的搭建请参考博客<Redhat5.8 环境下编译安装 Redis 并将其注册为系统服务>. 1. 依赖包安装 pom.xml…

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,…

二.Redis Key失效机制 Redis的Key失效机制,主要借助借助EXPIRE命令: EXPIRE key 30 上面的命令即为key设置30秒的过期时间,超过这个时间,我们应该就访问不到这个值了.接下来我们继续深入探究这个问题,Redis缓存失效机制是如何实现的呢? 惰性淘汰机制 惰性淘汰机制即当客户端请求操作某个key的时候,Redis会对客户端请求操作的key进行有效期检查,如果key过期才进行相应的处理,惰性淘汰机制也叫消极失效机制. 我们看看t_string组件下面对get请求处…

1.缓存的受益和成本 1.1 受益 1.可以加速读写:Redis是基于内存的数据源,通过缓存加速数据读取速度 2.降低后端负载:后端服务器通过前端缓存降低负载,业务端使用Redis降低后端数据源的负载等 1.2 成本 1.数据不一致:后端数据源中的数据缓存到Redis,如果后端数据库中的数据被更新时,根据更新策略不同,Redis缓存层中的数据和数据源的数据有时间窗口不一致 2.代码维护成本:多了一层缓存逻辑,以前只需要读取后端数据库,现在还需要维护缓存的读写以及Redis与数据库的连接等 3.运…

为了提高系统吞吐量,我们经常在业务架构中引入缓存层. 缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题. 缓存更新一致性 先更新数据库,再删除缓存 先更新数据库,再更新缓存 先删除缓存,再更新数据库 先更新缓存,再更新数据库 异步更新 缓存穿透 集合式缓存 重建缓存 Check-Lock-Check 事务 Rename 乐观锁 离线数据处理 临时键的生成 SortedSet 延时队列 滑动窗口 一些常识 缓存更新一致…