EXPIRE key seconds 为给定 key 设置生存时间,当 key 过期时(生存时间为 0 ),它会被自动删除. 在 Redis 中,带有生存时间的 key 被称为『易失的』(volatile). 生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除,或者被 SET 和 GETSET 命令覆写(overwrite),这意味着,如果一个命令只是修改(alter)一个带生存时间的 key 的值而不是用一个新的 key 值来代替(replace)它的话,那么生存时间不会被改变. 比

原文(缓存更新的套路):看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中.然而,这个是逻辑是错误的.试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库.于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了. 视图分析: 写流程(更新策略) 先淘汰 cache(删除缓存): 再写 DB(更新数据库). 读流程 先读 cac

0.前言 有我联系方式的那些半吊子的人私信问我:安装Redis有没有更简单的方式,网上那些文章和视频,没找到满意的方法,所以我搞篇博客出来说明一下我的安装方式吧 1.准备工作 保证自己的linux中已经安装了docker和docker-compose 我的是Centos7,docker和docker-compose的安装教程链接:docker和docker-compose安装教程 2.使用docker-compose安装Redis 3.编辑docker-compose.yml文件 编辑内容如下:

1.================================================================================================================================ 高并发架构系列:分布式锁的由来.特点及Redis分布式锁的实现详解 2018年12月21日 16:18:49 mikechen优知 阅读数:53 标签: 程序员架构技术互联网IT 更多 个人分类: 高并发架构系列   标题Redis内存回

本篇主要讲的是 AOF 持久化,了解 AOF 的数据组织方式和运作机制.redis 主要在 aof.c 中实现 AOF 的操作. 数据结构 rio redis AOF 持久化同样借助了 struct rio. 详细内容在<深入剖析 redis RDB 持久化策略>中有介绍. AOF 数据组织方式 假设 redis 内存有「name:Jhon」的键值对,那么进行 AOF 持久化后,AOF 文件有如下内容: *2 # 2个参数 $6 # 第一个参数长度为 6 SELECT # 第一个参数 $1 #

1.虚拟机环境 使用的Linux环境已经版本: Centos 7   64位系统 主机ip: 192.168.56.180 192.168.56.181 192.168.56.182 每台服务器是1主1从,实验3台服务器课成为3主3从. Redis安装的项目目录.日志.配置文件等都存放在/root/svr/目录下. 2.下载相关的安装包以及解压 首先在192.168.56.180机器操作: cd /root/svr wget http://download.redis.io/releases/r

Redis提供了两种持久化的方式: (1)RDB(Redis DataBase)模式,就是在不同的时间点,将Redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上: (2)AOF(Append Only File)模式,则换了一个角度来实现持久化,那就是将Redis执行过的所有写指令记录下来,在下次Redis重新启动时,只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍,就可以实现数据恢复了. RDB和AOF两种方式可以同时使用,在这种情况下如果Redis重启,则会优先采用AOF方式来进行数据恢复,这是因为AOF

Redis数据类型 基本类型(String int): 如 set key value .get key 等 所有命令都是按照 key value keys * 可以将全部数据列出,其中后面的 " * " 表示数据的匹配. setnx key value 不覆盖设置,返回0表示失败(原来这个key已经有值),返回1表示成功. setex key time value 设置数据保存的有效时间(time 单位是秒) ttl key 查看当前数据的有效时间 flushdb 清空仓库数据. 基

使用redis已几年有余,之前写过Redis关于master-slave(主从)同步原理的文章.这里介绍下安装过程,因为前前后后有些命令也记不住了,所以此篇文章和之前文章一样起个备注记录作用,也供屏幕前的你参考.如果喜欢麻烦点赞 -_- 环境: 安装到CentOS 7.2 服务器 xshell远程工具 说明: 个人比较喜欢yum安装(rpm包安装),因为比较方便 输入命令就搞定,嘻嘻嘻 yum安装redis //更新yum仓库,如有需要 yum update //下载fedora的epel仓库,

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

一.Redis基本认知 1.含义: REmote DIctionary Server(Redis) | 是一个key-value存储系统 2.特性: 2.1 持久化:可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用: 2.2 支持丰富的数据类型,如:Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets : 2.3 多个操作支持事务,任意单个操作都是原子性的,即要么成功执行要么失败完全不执行: 2.4 丰富的特性:支持发布/订阅 , 通知 ,Key过

Redis更新的正确方法 https://www.cnblogs.com/westboy/p/8696607.html redis做缓存,怎么更新里面的数据 https://blog.csdn.net/lppl010_/article/details/79971140

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 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,都有可能出现数据不

对Memcached和Redis有兴趣的同学不妨花几分钟读一读本文,否则请飘过. Why Redis beats Memcached for caching | 在cache化方面,为何Redis胜过Memcached? Memcached is sometimes more efficient, but Redis is almost always the better choice. 有时候Memcached效率更高,但是Redis却总是更好的选择. Memcached or Redis?

1.分布式锁解决方案  1.采用数据库 不建议 性能不好 jdbc  2.基于Redis实现分布式锁(setnx)setnx也可以存入key,如果存入key成功返回1,如果存入的key已经存在了,返回0. 3.基于Zookeeper实现分布式锁 Zookeeper是一个分布式协调工具,在分布式解决方案中. 多个客户端(jvm),同时在zk上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够获取到锁,没有创建成功节点,就会进行等待,当释放锁的时候,采用事件通知给客

http://blog.csdn.net/hpb21/article/details/7852934 找了点资料看了下.学习心得如下: 1 Mysql更新Redis Mysql更新Redis借鉴memcache与mysql通信,利用mysql udf,每有更新操作触发更新redis操作.不足在高并发时mysql压力较大,且针对每张表均需增删改触发,且Redis服务器不好更换(不知道有没有方法). 2 Redis更新Mysql 最简单的就是读redis->写mysql.但是在高并发下,这样就不太适

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

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里读,读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存.写数据的时候回产生数据不一致的问题,无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis,这两步写操作不能保证原子性,所以会出现Redis和MySQL里的数据不一致.无论采取何种方式

本来昨天就打算写这篇了,但是熬到忘了,至于为什么要写这个是因为我昨天在写 redis 的时候突然想到的 注:此篇文章并没有讲解 redis 内部的使用 或 如何使用redis写代码,等等..仅仅只是突然想到的,如果各位大佬有什么想说的,有什么想补充的,再或者我说的有什么不对的,请不要客气,直接讲出来,我会非常认真的看的 正片开始... 当时想的是,如果一个用户在一个商城系统点击了一个商品添加购物车,并点击自己的购物车,然后购物车展示已添加的商品,这都可以放到redis,看似好像没什么问题,但是我

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 首先需要考虑到:更新数据库或者更新缓存都有可能失败,在这种前提下分析业务带来的影响. 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况