Redis缓存清理 学习了:https://www.cnblogs.com/ZnCl/p/7116870.html 使用 redis-cli.exe登录, 使用flushall 命令: 或者key * 查询key,然后del key01进行删除:…

Redis缓存清理   1.访问redis根目录    cd  /usr/local/redis-2.8.19 2.登录redis:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 3.查看所有key值:keys * 4.删除指定索引的值:del key 5.清空整个 Redis 服务器的数据:flushall 6.清空当前库中的所有 key:flushdb…

<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…

二.Redis Key失效机制 Redis的Key失效机制,主要借助借助EXPIRE命令: EXPIRE key 30 上面的命令即为key设置30秒的过期时间,超过这个时间,我们应该就访问不到这个值了.接下来我们继续深入探究这个问题,Redis缓存失效机制是如何实现的呢? 惰性淘汰机制 惰性淘汰机制即当客户端请求操作某个key的时候,Redis会对客户端请求操作的key进行有效期检查,如果key过期才进行相应的处理,惰性淘汰机制也叫消极失效机制. 我们看看t_string组件下面对get请求处…

StackExchange.Redis 使用名为 synctimeout 的配置设置进行同步操作,该设置的默认值为 1000 毫秒. 如果同步调用未在规定时间内完成,StackExchange.Redis 客户端会引发类似于以下示例的超时错误. System.TimeoutException: Timeout performing MGET 2728cc84-58ae-406b-8ec8-3f962419f641, inst: 1,mgr: Inactive, queue: 73, qu=6,…

1. 依赖包安装 pom.xml 加入: <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.6.0.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>redis…

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高…

Redis缓存能够有效地加速应用的读写速度,就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别.今天主要讲讲在使用Redis时经常遇到的几个问题.缓存雪崩.缓存击穿.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级. v缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效.所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁反应…

Redis 是什么?简单来说,Redis是一个开源的内存数据库,支持Key-Value等多种数据结构,可用于缓存.事件发布或订阅.高速队列等场景.Redis使用ANSIC语言编写,支持网络,提供字符串.哈希.列表.队列.集合结构直接存取,基于内存,可持久化. 在游戏应用中,可以将一些非角色数据,如排行榜等存储在Redis中以提升用户访问速度.但在云计算环境下,日益增长的海量数据与用户请求为缓存服务带来新的挑战.比如一款新游戏上线后,经常在凌晨迎来业务爆发.运维人员必须紧盯着屏幕监控游戏运行数据,…

缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力. (查询一个必然不存在的数据.比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响.) 由于缓存不命中,每次都要查询持久层.从而失去缓存的意义. 解决方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化:给个空值过期时间) –存储层更新代码了,缓存层还是空值.(优化:后台设置时主动删除空值,并缓存…