OS: Ubuntu 16.04.4 x64 更新并安装必要的工具 apt update && apt upgrade -y && apt dist-upgrade -y apt autoremove apt autoclean apt install gcc redis-server mysql-server libmysqld-dev libhiredis-dev -y 验证redis 127.0.0.1:6379> hgetall w3ckey (empty l

redis缓存 在互联网应用中经常需要用redis来缓存热点数据. redis数据在内存,可以保证数据读取的高效,接近每秒数十万次的吞吐量 减少下层持久层数据库读取压力,像mongodb,每秒近千次读取就已经表示压力山大 redis单进程单线程运行,天然具备读写的原子性,避免并发导致脏读等问题 使用 一般的使用方式是 读取 先get读取redis,没有读到即未命中则读取db 将db读到的数据set写入redis,返回数据 更新 del掉redis的数据, 写数据库 之所以先del,是防止写数据成

使用redis作mysql数据库缓存时,需要考虑两个问题: 1.确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据; 2.在确定数据结构之后,用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的;更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(hash

用Redis作MySQL数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has

最近在自己的工作中,把其中一个PHP项目的缓存从以前的APC缓存逐渐切换到Redis中,并且根据Redis所支持的数据结构做了库存维护功能.缓存是在业务层做的,准确讲应该是在MVC模型中Model的ORM里面.主要逻辑就是先查缓存,查不到的话再查数据库.不过这些不是本文的主要内容,下面我把库存管理功能的缓存设计思路分享一下,希望能带给大家一些收获,有不足之处或者有更好方案的,也希望各位多多指教. 一.业务背景 为了略去我们公司项目背景,我决定把这次的问题类比成一个考卷上的问题.至于业务细节,大家

应用Redis实现数据的读写,同时利用队列处理器定时将数据写入mysql. 同时要注意避免冲突,在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中,往redis写数据时,对redis主键自增并进行读取,若mysql更新失败,则需要及时清除缓存及同步redis主键. 这样处理,主要是实时读写redis,而mysql数据则通过队列异步处理,缓解mysql压力,不过这种方法应用场景主要基于高并发,而且redis的高可用集群架构相对更复杂,一般不是很推荐. redis如何做到和mysql数据库

LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. 1 设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定Redis最大内存使用量.有多种方法设定它的大小.其中一种方法是通过CONFIG SET设定,如下: 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxme

前阵子开发了公司领劵中心的项目,这个项目是以redis作为关键技术落地的.       先说一下领劵中心的项目吧,这个项目就类似京东app的领劵中心,当然图是截取京东的,公司的就不截了...   其中有一个功能叫做领劵的订阅推送.什么是领劵的订阅推送?就是用户订阅了该劵的推送,在可领取前的一分钟就要把提醒信息推送到用户的app中.本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了.所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!.具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心

LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. 1 设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定Redis最大内存使用量.有多种方法设定它的大小.其中一种方法是通过CONFIG SET设定,如下: 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxme

前阵子开发了公司领劵中心的项目,这个项目是以redis作为关键技术落地的.       先说一下领劵中心的项目吧,这个项目就类似京东app的领劵中心,当然图是截取京东的,公司的就不截了...   其中有一个功能叫做领劵的订阅推送.什么是领劵的订阅推送?就是用户订阅了该劵的推送,在可领取前的一分钟就要把提醒信息推送到用户的app中.本来这个订阅功能应该是消息中心那边做的,但他们说这个短时间内做不了.所以让我这个负责优惠劵的做了-.-!.具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心

使用Redis做MyBatis的二级缓存 通常为了减轻数据库的压力,我们会引入缓存.在Dao查询数据库之前,先去缓存中找是否有要找的数据,如果有则用缓存中的数据即可,就不用查询数据库了. 如果没有才去数据库中查找.这样就能分担一下数据库的压力.另外,为了让缓存中的数据与数据库同步,我们应该在该数据发生变化的地方加入更新缓存的逻辑代 码.这样无形之中增加了工作量,同时也是一种对原有代码的入侵.这对于有着代码洁癖的程序员来说,无疑是一种伤害. MyBatis框架早就考虑到了这些问题,因此MyBati

一,为什么要使用二级缓存? 我们通常会使用caffeine做本地缓存(或者叫做进程内缓存), 它的优点是速度快,操作方便,缺点是不方便管理,不方便扩展 而通常会使用redis作为分布式缓存, 它的优点是方便扩展,方便管理,但速度上肯定比本地缓存要慢一些,因为有网络io 所以在生产环境中,我们通常把两者都启用, 这样本地缓存做为一级缓存,虽然容量不够大,但也可以把热点数据缓存下来, 把高频访问拦截在redis的上游, 而redis做为二级缓存,把访问请求拦截在数据库的上游, 归根到底,这样可以更有

用Redis作Mysql数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has

一.简介 1.因为Net Core默认是没有启动Session功能的,如果需要使用,需要通过代码开启. 2.本篇说明如果启用默认Session实现,即Session存到内存中. 3.本篇扩展说明如何用Redis做Sessoin服务器,实现分布式. 二.开启默认Session功能 1.编写一个api,先写Session,再读取Session返回. 2.Startup未启动Session功能,查看效果,报错. 3.在Startup中添加两处启用Session代码,查看效果,正常.这里有知识点,Use

1.前言 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.我们都知道,在日常的应用中,数据库瓶颈是最容易出现的.数据量太大和频繁的查询,由于磁盘IO性能的局限性,导致项目的性能越来越低.这时候,基于内存的缓存框架,就能解决我们很多问题.例如Memcache,Redis等.将一些频繁使用的数据放入缓存读取,大大降低了数据库的负担.提升了系统的性能. 有于Memcached,对于缓存对象大小有要求,单个对象不得

上一博客学习了SpringBoot集成Redis,今天这篇博客学习下Mybatis操作中使用Redis做缓存.这里其实主要学习几个注解:@CachePut.@Cacheable.@CacheEvict.@CacheConfig. 一.基础知识 @Cacheable @Cacheable 的作用 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 参数 解释 example value 缓存的名称,在 spring 配置文件中定义,必须指定至少一个 例如:@Cacheable(value=”

网上有很多例子了,执行源码起码有3个,都是各种各样的小问题. 现在做了个小demo,实现spring-boot 用redis做缓存的实例,简单记录下思路,分享下源码. 缓存的实现,分担了数据库的压力,在CRUD中 C:需要同时更新redis和mysql中的数据. R:看redis中 有无数据,有,就从缓存中取,没有就从数据库中取,同时更新缓存. U:删除redis中的数据,并update数据库. D:删除redis和mysql的数据. 1.基本步骤 (1)redis安装  http://down

一.概述 在构建高性能数据库缓存之redis(一)这篇文档中,阐述了Redis数据库(key/value)的特点.功能以及简单的配置过程,相信阅读过这篇文档的朋友,对Redis数据库会有一点的了解,此篇文档将讲解对Redis数据库的数据类型字符串(String)的操作,当然Redis支持的数据类型不只一种,还有哈希(Hashs).列表(Lists).集合(Sets).有序集合(Sorted Sets),在后续的篇章逐一介绍. 二.字符串(String) 字符串(String)是Redis数据库中

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的

本博客仅供参考,本人实现没有问题. 1.环境 先安装redis.mysql 2.springboot2.0的项目搭建(请自行完成),本人是maven项目,因此只需配置,获取相应的jar包,配置贴出. <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifact

当Redis用作缓存时,通常可以让它在添加新数据时自动逐出旧数据. 这种行为在开发人员社区中非常有名,因为它是流行的memcached系统的默认行为. LRU实际上只是支持的驱逐方法之一. 本页介绍了Redis maxmemory指令的更一般主题,该指令用于将内存使用限制为固定数量,并且它还深入介绍了Redis使用的LRU算法,实际上是精确LRU的近似值. 从Redis 4.0版开始,引入了新的LFU(最不常用,Least Frequently Used)驱逐策略. 本文档的单独部分对此进行了介