一.前言 小伙伴们对Redis应该不陌生,Redis是系统必备的分布式缓存中间件,主要用来解决高并发下分担DB资源的负载,从而提升系统吞吐量. Redis支持多种数据类型,String(字符串).list(列表).hash(哈希).set(集合).zset(有序集合),不同的类型可以应用到不同的业务需求中. Redis的集群部署也增强了Redis的高可用性,以及对数据的易扩容. 上面都是Redis知识掌握的重点,这些知识点也是我们工作的时候,经常用到的,网上介绍的也挺多,老顾就不介绍了. 今天老

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

.NET基于Redis缓存实现单点登录SSO的解决方案 .NET基于Redis缓存实现单点登录SSO的解决方案   一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取s

<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,

项目是 星期三上线的 , 今天来的时候有个问题,  我觉得很有价值,所以就记录了一下. 问题描述:  我们是做app 开发 的, 这次开发是要 把 以前的app 的业务 分开,新建一 个app ,这个新 的app  的大部分service 接口都是调用 old app  de , so  开发的时间很快.  在 old app 的首页有个getGames 的 接口 这个接口的访问频率很高,返回的数据也很多,所以用到了 redis 缓存. 为这个首页服务的还有个定时任务,这个任务是查询数据库保存到

一.概述 由于架构设计一里面如果多平台公用相同Key的缓存更改配置后需要多平台上传最新的缓存配置文件来更新,比较麻烦,更新了架构设计二实现了缓存配置的集中管理,不过这样有有了过于中心化的问题,后续在看看如何修改 总体设计思路如下: 项目结构如下: 二.服务端(提供Key配置文件管理及将Key配置存到缓存中) KeyConfigList.xml缓存Key配置文件[与前一版一致] <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>

作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章,会先简单的谈一下缓存的应用场景.缓存的使用逻辑及注意事项,然后是Redis缓存与数据库间结合以进行系统优化,当然文章的最后也会给出具体的代码实现,不至于看到文章的你一头雾水,理论要讲,项目代码也要分享,这是我写博客的基本出发点. 应用场景 Redis能做什么呢? 这是个好问题,不同的人可能会给出不同的答案,因为它的应用

由于项目的业务需要,这两天折腾了一下Spring-redis配置,有了前面用Spring托管hibernate的经验,这次可以说是顺风顺水,大概说一下流程. ubuntu 安装 redis sudo apt install redis-server 安装后在/etc/redis目录下可以找到redis.conf文件,直接搜索PASSWORD可以找到设置密码的地方,出于安全考虑我设置了一个.默认端口6379通常不用改,之后用ubuntu默认开启服务的方法就可以运行redis. 此后可以用ubunt

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).

Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案 Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存不命中,接着查询数据库也无法查询出结果,因此也不会写入到缓存中,这将会导致每个查询都会去请求数据库,造成缓存穿透: 解决方案 布隆过滤 对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系

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

原文地址:spring-boot的spring-cache中的扩展redis缓存的ttl和key名 前提 spring-cache大家都用过,其中使用redis-cache大家也用过,至于如何使用怎么配置,本篇就不重点描述了.本篇主要解决2个问题,第一个问题使用redis做缓存时对每个key进行自定义的过期时间配置,第二个使用redis做缓存时@Cacheable(value = "value", key = "#p0") ,最后生成的key会在value和p0中间

使用本地缓存快还是使用redis缓存好? Redis早已家喻户晓,其性能自不必多说. 但是总有些时候,我们想把性能再提升一点,想着redis是个远程服务,性能也许不够,于是想用本地缓存试试!想法是不错的.那么就让我们来比较下二者的差别吧! 读写速度,不考虑并发问题,本地缓存自然是最快的.但是如果本地缓存不加锁,那应并发了咋办呢?所以,我们以加锁方式再比较一次. 场景使用,同一数据,从数据库取出来,放到redis只要一次,而放到本地缓存,则需要n个集群次 本地缓存无法用于重复点击,重复点击会分发请

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

在大型分布式系统架构中,必须选择适合的缓存技术以应对高并发,实现系统相应的高性能,酷客多小程序经过慎重选型,选择了采用基于腾讯云服务的Redis弹性缓存技术,结合Redis官方推荐的.NET驱动类库Service.Stack.Redis,实现Redis弹性缓存在系统中的应用. 现针对Redis在实际应用中需注意的要点,就如下几个方面进行总结: 一.    应用注意事项 在企业级应用过程,任何技术的引入都需要考虑可能产生的各种影响,对于缓存应用来说,首先需要考虑的是内存的占用状况.对于应用系统来说

Redis缓存设计及常见问题 缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要.下面会介绍缓存使 用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析.缓存更新策略的选择和使用场景.缓存粒度控制法.穿透问题优化.无底洞问题优化.雪崩问题优化.热点key重建优化. 缓存的收益和成本分析 下图左侧为客户端直接调用存储层的架构,右侧为比较典型的缓存层+存储层架构. 缓存加入后带来的收益和成本. 收益: ①加速读写:因为缓存通常都是全内存的,而存储层通常读写性能不够强悍

使用缓存是系统性能优化的第一黄金法则. 缓存的设计和使用对一个系统的性能至关重要,平时接触到项目无论多少也都会在某些层面用到缓存,比如用HashMap实现,Ehcache,memcached.redis等.Redis算是目前最火的方案之一,今天看了它相关的一些问题,总结汇总一下. 一.Redis的优缺点及适用场景 Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库.很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存.它的优

前言 开心一刻 小白问小明:“你前面有一个5米深的坑,里面没有水,如果你跳进去后该怎样出来了?”小明:“躺着出来呗,还能怎么出来?”小白:“为什么躺着出来?”小明:“5米深的坑,还没有水,跳下去不死就很幸运了,残是肯定会残的,不躺着出来,那能怎么出来?”小白:“假设没死也没残呢?”小明:“你当我超人了? 那也简单,把脑子里的水放出来就可以漂出来了.”小白:“你脑子里有这么多水吗?”小明:“我脑子里没那么多水我跳下去干嘛?” 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索! github:https://gith