Redis的复制功能是完全建立在之前我们讨论过的基 于内存快照的持久化策略基础上的,也就是说无论你的持久化策略选择的是什么,只要用到了Redis的复制功能,就一定会有内存快照发生,那么首先要注意你 的系统内存容量规划,原因可以参考我上一篇文章中提到的Redis磁盘IO问题. Redis复制流程在Slave和Master端各自是一套状态机流转,涉及的状态信息是: Slave 端: Master端: 整个状态机流程过程如下: Slave端在配置文件中添加了slave of指令,于是Slave启动时读…

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在…

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在…

基于redis分布式缓存实现 第一:Redis是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用…

为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存? 在提高应用程序速度和性能上,每一毫秒都很重要.根据谷歌的一项研究,假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功,会有 53% 的手机用户会离开. 缓存是让分布式应用程序加速的重要技术之一.存储的信息越接近 CPU,访问速度就越快.从 CPU 缓存中加载数据比从 RAM 中加载要快得多,比从硬盘或网络上加载要快得多得多. 要存储经常访问的数据,分布式应用程序需要在多台机器中维护缓存.分布式缓存是降低分布式应用程序延迟.提高并发性和可伸缩性的一种重要…

c#实例化继承类,必须对被继承类的程序集做引用   0x00 问题 类型“Model.NewModel”在未被引用的程序集中定义.必须添加对程序集“Model, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null”的引用. C:\LF\UsingInherit\UsingInherit\Program.cs 13 13 UsingInherit\ 0x01 由来 程序的大致结构如下: <p "> BLL下的NewBll类 继承 …

最近在写一个天气数据推送的项目,准备用缓存来存储数据.下面分别介绍一下fourinone分布式缓存和Redis分布式缓存,然后对二者进行对比,以供大家参考. 1  fourinone分布式缓存特性 1.1  没有持久化,依靠主从备份来容灾: 1.2 依赖JVM,存储能力受JVM配置内存限制,插满之后拒绝再插入:…

工作中,经常会遇到分布式环境中资源访问冲突问题,比如商城的库存数量处理,或者某个事件的原子性操作,都需要确保某个时间段内只有一个线程在访问或处理资源. 因此现在网上也有很多的分布式锁的解决方案,有数据库.MemCache.ZoopKeeper等等的方式. 这次,我们要学习的是一个基于Redis分布式锁的插件,RedLock.Net. 首先必须要有一个Redis服务来支持此分布式锁,其次就当然是要获取此插件了. 可以从Nuget中获取,也可以直接去Github下载   https://github…

一.开启二级缓存 cache-enabled: true # mybatis-plus相关配置 mybatis-plus: # xml扫描,多个目录用逗号或者分号分隔(告诉 Mapper 所对应的 XML 文件位置) mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 以下配置均有默认值,可以不设置 global-config: db-config: #主键类型 AUTO:"数据库ID自增" INPUT:"用户输入ID",ID_WO…

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即…