缓存与分布式锁 哪些数据适合放入缓存 即时性.数据一致性要求不高的 访问量大且更新频率不高的数据 选择redis做为缓存中间件 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 问题记录与分析 产生堆外内存溢出:OutOfDirect

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

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.

https://blog.csdn.net/qq_20597727/article/details/85235602 在这片文章中,使用Jedis clien进行lua脚本的相关操作,同时也使用一部分jedis提供的具有原子性set操作来完成值和过期时间的同时设置.使用lua脚本根本原因也是为了保证我们两个redis操作之间的原子性,使分布式锁更加可靠. JedisCluster相关代码配置在博主的实现例子中使用redis集群实现分布式锁,所以在开始分布式锁实现之前需要进行JedisCluste

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

介绍 redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset) Redis用作缓存,主要两个用途:高性能,高并发,因为内存天然支持高并发 应用场景 分布式锁(string) setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1.若给定的 key 已经存在,则setnx不做任何动作,返回0. 当setnx返回1时,表示获取锁,做完操作以后del key

环境:之前一直是使用serverStack.Redis的客服端,今天来使用一下StackExchange.Redis(个人感觉更加的人性化一些,也是免费的,性能也不会差太多),版本为StackExchange.Redis V2.1.58 ,Core3.1 简单的说明(专业的术语参考资料网络和官网):官网地址:https://www.redis.net.cn/ Redis是一个开源的 ,由C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Red

redis实现分布式锁和全局唯一id应该是较为常见的应用. 实现基于redis的setNX,以及incr命令.还是比较简单的! 搭建环境以及配置好sping整合,做了下测试,有兴趣的载下来看看,自己做个记录,便于回忆== 地址:http://git.gupaoedu.com/jinjian/redisDemo

使用第三方开源组件Jedis实现Redis客户端,且只考虑Redis服务端单机部署的场景. 前言 分布式锁一般有三种实现方式:1. 数据库乐观锁:2. 基于Redis的分布式锁:3. 基于ZooKeeper的分布式锁.本篇博客将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁.虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁. 可靠性 首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以

一.硬编码方式 1.场景 由于首页数据变化不是很频繁,而且首页访问量相对较大,所以我们有必要把首页数据缓存到redis中,减少数据库压力和提高访问速度. 2.RedisTemplate Jedis是Redis官方推荐的面向Java的操作Redis的客户端,而RedisTemplate是Spring Data Redis中对Jedis api的高度封装. Spring Data Redis是spring大家族的一部分,提供了在srping应用中通过简单的配置访问redis服务,对reids底层开发

https://blog.csdn.net/aussme/article/details/80660443

redis缓存 在互联网应用中经常需要用redis来缓存热点数据. redis数据在内存,可以保证数据读取的高效,接近每秒数十万次的吞吐量 减少下层持久层数据库读取压力,像mongodb,每秒近千次读取就已经表示压力山大 redis单进程单线程运行,天然具备读写的原子性,避免并发导致脏读等问题 使用 一般的使用方式是 读取 先get读取redis,没有读到即未命中则读取db 将db读到的数据set写入redis,返回数据 更新 del掉redis的数据, 写数据库 之所以先del,是防止写数据成

1.最近最少使用算法LRU (Least recently used,最近最少使用) [实现]:最常见的是使用一个链表保存缓存数据 1.新数据插入到链表头部: 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),将数据移动到链表头部: 3.当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃: [代价] 命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部. [改变] 基于以上代价,我们将维护的链表改为一个双向链表(即每个节点都有个prev和next),另外需要再多维护一个map,将缓存对象的引用放入map中: 1

1.分布式锁 分布式锁一般用在分布式系统或者多个应用中,用来控制同一任务是否执行或者任务的执行顺序.在项目中,部署了多个tomcat应用,在执行定时任务时就会遇到同一任务可能执行多次的情况,我们可以借助分布式锁,保证在同一时间只有一个tomcat应用执行了定时任务. 2.分布式锁的实现方式 1.使用redis的setnx()和expire() 2.使用redis的getset() 3.使用zookeeper的创建节点node 4.使用zookeeper的创建临时序列节点 3.使用redis的se

Redis Java客户端有很多的开源产品比如Redission.Jedis.lettuce等. Jedis是Redis的Java实现的客户端,其API提供了比较全面的Redis命令的支持:Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构,和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序.事务.管道.分区等Redis特性.Redisson主要是促进使用者对Redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上.由于常用的是jedis,所以这边使用jedis作为演

针对分布式锁的实现,目前比较常用的有以下几种方案: 基于数据库实现分布式锁 基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下,我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例,资源锁同理) 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可用的获取锁和释放锁功能 获取锁

最近有小伙伴发消息说,在Springboot系列文第二篇,zookeeper是不是漏掉了?关于这个问题,其实我在写第二篇的时候已经考虑过,但基于本次系列文章是实战练习,在项目里你能看到Zookeeper相关内容的也只有dubbo注册地址了.因为Zookeeper在项目中,我们不需要做任何配置和代码,只需要在服务器上安装一个Zookeeper应用即可. 包括对Zookeeper的依赖,我们在SpringBoot项目中只需要依赖Dubbo就ok了.在本次系列实战中,我是本着少说多动手的原则,如果有些

Redsi常见问题 缓存在高平发和安全压力下的一些问题 缓存击穿 是某一个热点key在高并发访问的情况下,突然失效,导致大量的并发大金mysql数据库的情况 缓存穿透 是利用redis和mysql的机制(redis缓存一旦不存在,就访问mysql),直接让过缓存访问mysql,而制造的db请求压力 一般在代码中防止 解决: 为防止缓存穿透,将null或者空字符串设置给redis 缓存雪崩 缓存是采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时全部失效,导致的db崩溃 解决:设计不同的缓存失效时间 如

前言 以前在学校做小项目的时候,用到Redis,基本也只是用来当作缓存.现在博主在某金融平台实习,发现Redis在生产中并不只是当作缓存这么简单.在我接触到的项目中,Redis起到了一个分布式锁的作用,具体情况是这样的: 该项目在金融平台中负责某块业务,是一个分布式系统,线上大概跑着10个左右的实例.其中有一个步骤需要用户支付一定的费用,Redis分布式锁在其中大概处于这么一个位置: 可以看到在上分布式锁之后,系统做了两个查询校验,然后向数据库中插入了一条订单记录,接着才解锁进入支付流程. 从业

缓存穿透的解决方案(空标记) 缓存穿透是指,在数据存储系统中不存在的记录,不会被存储到缓存中.这种记录每次的查询流量都会穿透到数据存储层.在高流量的场景下,不断查询空结果会大量消耗数据查询服务的资源,甚至在恶意流量攻击下可能拖垮数据库系统. 以机票订单为例,有些订单购买了保险,也有的订单没有购买保险的记录.没有保险产品的订单每次查询时都会从数据库中查到空的结果,命中不了缓存,消耗了大量的Batch Request. 针对这种情况,我们采取了设置空标记的措施,针对查询正常返回但是记录为空的数据,将

作者:小林coding 计算机八股文网站:https://xiaolincoding.com 哈喽,我是小林. 今天跟大家聊聊两个问题: 如何用 Redis 实现分布式锁? Redis 是如何解决集群情况下分布式锁的可靠性问题的? 如何用 Redis 实现分布式锁的? 分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制,用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用.如下图所示: Redis 本身可以被多个客户端共享访问,正好就是一个共享存储系统,可以用来保存分布式锁,而且 Redis 的读写性能高,