亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

我们经常使用隐藏控件或者是js全局变量来临时存储数据,全局变量容易导致命名污染,隐藏控件导致经常读写dom浪费性能.jQuery提供了自己的数据缓存方案,能够达到和隐藏控件.全局变量相同的效果,但是jQuery实现方式更优雅.为了更好地使用jQuery数据缓存方案,我们需要掌握$.data().$.cache.$.expando.$.hasData().$.removeData(). $.hasData()用来判断某个对象是否有附加的属性,可以给任何JavaScript对象和HTMLElemen

我们先看下$.fn.data()的使用,这个和$.data()是不一样的,前者是和某个jquery对象相关,后者则是全局方法.主要有data()和removeData()这2个实例方法.通过下面的例子和执行结果可以看到:$.fn.data()和$.fn.removeData()跟$.data的使用方式没有什么差别. // 支持任何数据类型 2. $( "body" ).data( "name", "xx" ); 3. $( "body&

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(

当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略: noeviction: 不删除策略.当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息.(redis默认淘汰策略) allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key. allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key. volatile-lru: 在设置了超时时间(exp

摘抄自java并发实战 有时候需要对数据缓存.用Map缓存数据比较合适.但是由于对吞吐量,一致性,计算性能的要求,对数据进行缓存的设计还是需要慎重考虑的. 一.利用HashMap加同步 (1)说明 把HashMap当作缓存容器.每缓存一个key的时候,都进行同步. (2)代码 package memory; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * Created by adrian.wu on 2018/12/12. */ pu

需求场景: 非推荐商品详情页返回的时候弹出弹窗推荐商品,点击弹窗按钮可以直接访问推荐商品: 只有直接进入商品详情页返回才会弹出推荐商品弹窗: 每个用户访问只能弹一次(除非清除缓存). 需求分析: 1. 判断是否直接进入商品详情页可以在商品详情页直接判断 history.length ,如果是则 history.length=2 : 2. 每个用户只能弹一次可以保存一个标志值 hasBeenRecommended=true 到缓存中,有了这个标志值就不再弹出: 3. 返回的监控,还是要监听页面的p

使用IBatis作数据缓存 1.SqlMapConfig.xml中<settingscacheModelsEnabled="true" //设置为trueenhancementEnabled="true"lazyLoadingEnabled="true"............./> 2.cacheModel cacheModel的属性值等于指定的cacheModel元素的name属性值.属性cacheModel定义查询mapped

目录 项目的Github地址 需求介绍 搭建Redis集群环境 下面先描述单机版redis的安装 下面将进行Redis3主3从集群环境搭建 基于SOA架构, 创建门户ashop-portal-web门户项目 实现门户首页商品类目显示 实现门户首页大广告轮播 实现商品类目缓存 实现大广告缓存, 缓存同步 缓存同步 项目的Github地址 需求介绍 为了缩短用户看到首页信息的时间, 我们把首页显示的类目信息, 广告等数据放到Redis缓存中, 这样就不用通过耗时的数据库操作获取数据, 而是直接从Re

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构 缓存雪崩 缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启

Ehcache在java项目广泛的使用.它是一个开源的.设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费.高延迟采取的一种缓存方案.正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发).被认证(具有apache 2.0 license).充满特色(稍后会详细介绍),所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中.1. 够快Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.2.

话不多说先贴代码 /** * 缓存工具 */ public class ConcurrentHashMapCacheUtils{ /** * 当前缓存个数 */ public static Integer CURRENT_SIZE = 0; /** * 时间一分钟 */ static final Long ONE_MINUTE = 60 * 1000L; /** * 缓存超时 */ private static final Long TTL_TIME = 60 * 1000L; /** * 缓存

mongodb和memcached不是一个范畴内的东西.mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题. 和memcached更为接近的是redis.它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高,缺点是数据类型有限,查询功能不强,一般用作缓存.在我们团队的项目中,一开始用的是memcached,后来用redis替代. 相比memcached: 1.redis具有持久化机

本篇目标:我们以爬取京东商城商品数据为例,展示Scrapy框架对接selenium爬取京东商城商品数据. 背景: 京东商城页面为js动态加载页面,直接使用request请求,无法得到我们想要的商品数据,故需要借助于selenium模拟人的行为发起请求,输出源代码,然后解析源代码,得到我们想要的数据. 第一步:设置我们需要提取的字段,也就是在Scrapy框架中设置Item.py文件. class ProductItem(scrapy.Item): # define the fields for y

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

Java对部分经常使用的数据采用缓存技术,即第一次使用该数据则创建该数据对象并对其进行缓存, 当再次使用等值对象时直接从缓存中获取,从而提高了程序执行性能.(只对常用数据进行缓存) Java中只是对部分基本数据类型对应包装类的部分数据进行了缓存: 1:Byte  Short Integer Long   只对-128——127具有缓存功能(包括-128  和127) 2:Float  Double  没有数据缓存功能 ,一直代表比较地址 3:Charater只对0——127具有数据缓存功能(包括

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.

转自:https://idig8.com/2018/09/22/xiaochengxujavashizhanxiaochengxushujuhuancunapi52/ 刚开始写小程序的时候,用户信息我是按照app.js增加全局变量的方式来做的,后来当看到搜索插件可以保存上次的搜索内容,让我知道了原来小程序还有缓存的API,来一起了解下.源码https://github.com/limingios/wxProgram.git 中No.15 数据缓存 官方网址>https://developers.

Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通

1. 前言 在高访问量的web系统中,缓存几乎是离不开的:但是一个适当.高效的缓存方案设计却并不容易:所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西,包括缓存的选型.常见缓存系统的特点和数据指标.缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等,以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速.系统的了解相关知识. 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的,以我们常用的MySQL为例,单表数据条数一般应该控制在2000w以内,如果业务很复杂的话,可能还要低一些.即便是

1 添加redis支持 在pom.xml中添加 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId> </dependency> 2 redis配置 package com.wisely.ij.config; import com.fasterxml.jackson.anno