两台服务器使用同一个微信账号(同一个app id) 时,当其中一台服务器向微信请求access token时,会造成另一台服务器的access token过期

使用缓存能够让我们的程序访问起来更加快速,缓存可以减少对数据库的操作,体验起来更好一些,对服务器的压力也小一些,当然服务速度很快 php文件执行完之后产生的解析完的数据,保存成静态的网页,下次打开的这个文件的时候,如果发现之前执行过了,就可以把之前保存的静态网页拿出来显示了 它也有个缺点,就是不能时时的与数据库同步 适用范围,一般的小程序都可以用缓存,对时间要求特别苛刻的,比如抢购什么的就不能使用缓存文件了 写缓存文件, 一样要有php文件 php文件还是放在main目录下 相对应的html文件

缓存理流程: 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果. 1.缓存雪崩 解决方案3:如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中. 解决方案4:设置热点数据永远不过期. 2.缓存穿透 解决方案3:接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截: 解决方案4:从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存

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

google guava中有cache包,此包提供内存缓存功能.内存缓存需要考虑很多问题,包括并发问题,缓存失效机制,内存不够用时缓存释放,缓存的命中率,缓存的移除等等. 当然这些东西guava都考虑到了. guava中使用缓存需要先声明一个CacheBuilder对象,并设置缓存的相关参数,然后调用其build方法获得一个Cache接口的实例.请看下面的代码和注释,注意在注释中指定了Cache的各个参数. public static void main(String[] args) throw

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

一.前言 开始先扯点别的: 估计很多前端er的同学应该遇到过:在旧项目中添加新的功能模块.或者修改一些静态文件时候,当代码部署到线上之后,需求方验收OK,此时你送了一口气,当你准备开始得意于自己的masterpiece时候,突然需求方跑来和你说,很多用户反应还是没有看到新的效果,或者某个图片还是旧的....what? 估计你第一反应就是,肯定是可恶的缓存搞的鬼.我遇到这样几种情况: 1.在某个旧项目中,我们的静态资源部署主要是在每次更新的时候自动添加版本号的形式,比如在后面加上版本?v=时间戳,

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

一.原理: 要缓存的 Java 对象必须实现 Serializable 接口,因为 Spring 会将对象先序列化再存入 Redis,比如本文中的 com.defonds.bdp.city.bean.City 类,如果不实现 Serializable 的话将会遇到类似这种错误:nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but r

django中应用redis:pip3 install django-redis - 配置 CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": &quo

首先要说下缓存是什么?缓存,就是在取出数据结果后,暂时将数据存储在某些可以快速存取的位置(例如各种NoSQL如Redis,HBase,又或MemoryCache等等),于是就可以让这些耗时的数据结果多次重复的利用, 不必每次重复请求相同的数据,节省CPU和I/O,加速程序的响应.使用缓存能有效降低加载数据时的延迟,减少I/O操作,从而显著提高应用程序的性能. 假设我们需要调用某个 API.查询某数据库服务器或者只是简单的将几个百万位的数字进行相加.这些所需要占用的资源都大到难以想象,所以最好是把

redis简介 redis作为一种非关系型数据库,读写非常快,应用十分广泛,它采用key-value的形式存储数据,value常用的五大数据类型有string(字符串),list(链表),set(集合),zset(有序集合)和hash(哈希表). redis的特性决定了它的功能,它可以用来做以下这些事情! 排行榜,利用zset可以方便的实现排序功能 计数器,利用redis中原子性的自增操作,可以统计到阅读量,点赞量等功能 简单消息队列,list存储结构,满足先进先出的原则,可以使用lpush/r

今天编写了一个采用ASP.NET Caching的组件,在为它编写Unit Test的过程中发现了一个有趣的问题,接下来我通过一个简单的实例说明这个问题.我们在一个控制台应用中编写了如下一段程序,这个段程序很简单:我们通过HttpRuntime的静态属性Cache得到表示当前缓存的Cache对象,并调用其Insert方法对当前的时间实施缓存.需要注意的是,我们采用"滑动时间"过期策略,并将这个滑动时间设置为1秒. 1: class Program 2: { 3: static void

一.问题描述: 主要解决一个问题,就是两个表做join,两个表都够大,单个表都无法装入内存. 怎么做呢?思路就是对做join的字段做排序两个表都排序,然后针对一个表a逐行读取,希望能够在内存中加载到另一个表b的数据,针对表a当前记录希望b的对应记录在内存中,这就是缓存的作用,希望命中率越高越好! 这个问题其实关键就是做缓存! 如下的情形是针对两个表做join的字段是两个,比如字段1字段2,做法是将表b 按照字段1分成多个文件,然后每个文件内按照字段2做好排序:表a也是同样的操作! 表b做晚切割后

关于Redis的概念和应用本文就不再详解了,说一下怎么在java应用中设置过期时间. 在应用中我们会需要使用redis设置过期时间,比如单点登录中我们需要随机生成一个token作为key,将用户的信息转为json串作为value保存在redis中,通常做法是: //生成token String token = UUID.randomUUID().toString(); //把用户信息写入redis jedisClient.set(REDIS_USER_SESSION_KEY + ":"

方法一:直接用MysqlMysql有缓存,实现了类似的功能,如果需要缓存的东西很多,可以把缓存的内存设置大一点.这样的好处就是不用去控制缓存的失效,确保数据一致性. 方法二:启用用DAO框架的缓存比如Mybatis.Hibernate都是可以直接开启二级缓存,一般是用ehcache作为实现,只要配置一下就行,无需额外操作. 方法三:自行实现用AOP去在Dao层做一个切面,把调用的“类名+方法名+参数”作为key,查询结果作为value,每次调用去看一下是否已经缓存,如果没有再去调用Dao的实现类

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

flask配置redis 首先得下载flask的缓存插件Flask-Cache,使用pip下载. sudo pip install flask_cache 为应用扩展flask_cache   app = Flask(__name__) config = { 'CACHE_TYPE': 'redis', 'CACHE_REDIS_HOST': '127.0.0.1', 'CACHE_REDIS_PORT': 6379, 'CACHE_REDIS_DB': '', 'CACHE_REDIS_PAS

背景 页面采用ajax获取数据时,每访问一次就会发送一次请求向服务端获取数据,可是呢. 有些数据更新的又不频繁,所以我就想着使用localStorage进行本地存储,然后在固定间隔时在去更新数据.(下载地址:https://gitee.com/whnba/data_storage) 结构设计 expires:用于保存数据到期时间 data:用于保存数据 { expires: "到期时间" data:"数据" } 设置缓存数据 采用JSON把数据结构进行序列化保存,如

企业是使用Memcached还是选Redis? 在构建一款现代且由数据库驱动的Web应用程序并希望使其拥有更为出色的性能表现时,这个问题总会时不时出现.并给每一位开发人员带来困扰.在考虑对应用程序的性能表现进行提升时,缓存机制往往是解决问题的重要起点,而Memcached与Redis则经常被作为初步方案来加以比较. 这两套声名显赫的缓存引擎拥有着诸多相似之处,但它们同样也具备大量显著差异.作为二者当中更年轻也更加灵活的方案,Redis被大部分技术人员视为首选目标--但请别掉以轻心,不容忽视的重要

有时我们需要为PC浏览器及移动浏览器生成不同的页面,为了提高性能,不能每次请求都去判断User-Agent,通常用一个 Cookie 标记一下客户端是否是移动客户端,这样只需要读取这个 Cookie 的值就知道这个请求是否是移动端. 这里主要通过 OutputCacheByCustom 来实现对不同的 Cookie 值生成不同的页面,具体做法也比较简单: 1. 在 Global.asmx.cs 里重写 GetVaryByCustomString 函数 这个函数接受两个参数,第一个是 System