附redis关于缓存雪崩和缓存穿透,热点key 穿透 穿透:频繁查询一个不存在的数据,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. 解决办法: 持久层查询不到就缓存空结果,查询时先判断缓存中是否exists(key) ,如果有直接返回空,没有则查询后返回, 注意insert时需清除查询的key,否则即便DB中有值也查询不到(当然也可以设置空缓存的过期时间) 雪崩 雪崩:缓存大量失效的时候,引发大量查询数据库.解决办法:①用锁/分布式锁或者队列串行访问 ②缓存失效时间均匀分布 热点ke

基于python+mysql浅谈redis缓存设计与数据库关联数据处理 by:授客  QQ:1033553122 测试环境 redis-3.0.7 CentOS 6.5-x86_64 python 3.3.2 基于Python操作Redis 1.创建示例数据库表 CREATE TABLE tb_signin_rank( id INT, user_name VARCHAR(10) COMMENT '用户名', signin_num INT COMMENT '签到次数', signin_time D

mysql数据库同步  1.1. Master 设置步骤 配置 my.cnf 文件 确保主服务器主机上my.cnf文件的[mysqld]部分包括一个log-bin选项.该部分还应有一个server-id=Master_id选项 # vim /etc/mysql/my.cnf server-id = 1 log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log expire_logs_days = 10 max_binlog_size = 100M binlog_do_db =

一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务

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

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

一.     概述  MySQL从3.23.15版本以后提供数据库复制(replication)功能,利用该功能可以实现两个数据库同步.主从模式.互相备份模式的功能.本文档主要阐述了如何在linux系统中利用mysql的replication进行双机热备的配置. 二.     环境 操作系统:Linux 2.6.23.1-42.fc8 # SMP(不安装XEN) Mysql版本:5.0.45-4.fc8 设备环境:PC(或者虚拟机)两台 三.     配置 数据库同步复制功能的设置都在MySQL

大多数情况下我们的数据都存放在了数据库中,但是elasticsearch它有自己的索引库,那么如果我们在做搜索的是时候就需要将数据库中的数据同步到elasticsearch中,在这里我们使用logstash的logstash-jdbc-input的插件进行与数据库的同步,对于logstash与数据库同步,我们可以设置elasticsearch与数据库同步的时间,使用这种方式进行同步还是很方便的. 1.下载并安装logstash 注意下载的版本要和你的elasticsearch的版本号一致,我的版

一.背景 在测试过程中,对于不同的测试团队,出于不同的测试目的,我们可能会有多套测试环境.在产品版本迭代过程中,根据业务需求,会对数据库的结构进行一些修改,如:新增表.字段.索引,修改表.字段索引等操作,在一些流程不规范的公司,开发人员不按照规范操作,不及时将这些修改数据库的 SQL 提交到 SVN/Git,当修改后的业务代码部署到新环境时就会引起错误,从而影响测试效率.换个角度再说,就算流程规范的大公司,核心业务都采取分库分表的架构,上千张表难道我们都采用手工执行 SQL 的方式去添加和修改字

我们在做web系统部署的时候往往涉及到两台甚至多台数据库的备份,为了数据安全考虑(虽然说到底不过是一堆0 1,但是价值千金啊),所以我们还是乖乖做同步把! 1.准备两台Linux服务器(主.从) 2.安装好Mysql 3.在配置文件/etc/my.cnf(MySQL中为mysql.ini)修改开启二进制日志 log-bin=mysql-bin 修改方法:打开配置文件后在 [mysqld]中添加内容: server-id = #确保在整个MySQL集群中唯一 log-bin=/var/log/my

前言   安装了mysq数据库,最终时为了实现在一个树莓派上实现多用户多进程操作的同步问题,避免数据并发出现一些错误,本篇安装了远程服务并且讲述了使用Qt进行悲观锁for update操作,命令行进行同步查询的示例.   其他操作   这里只是稍微提一下,具体参照博主的树莓派系列博客,非常详细.  远程登陆界面 sudo apt-get install tightvncserver sudo apt-get install xrdp sudo service xrdp restart sudo

1.报错如下: Got fatal error from master when reading data from binary log: 'The slave is connecting using CHANGE MASTER TO MASTER_AUTO_POSITION = 1, but the master has purged binary logs containing GTIDs that the slave requires.' 2.问题解决: 查看master gtid_pu

(1)在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc (名称随意) (2)文件夹下创建mysql.conf (名称随意) ,内容如下: input { jdbc { #sc表 jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/1706b?characterEncoding=UTF8" jdbc_user => "root" jdbc_password => "r

连接地址http://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/77936970

Redis缓存与MySQL数据库与同步 什么场景用到了Redis缓存? 1.广告数据 2.搜索时,分类品牌名称,分类名称和规格数据 3.购物车 4.支付 问题:如何实现? 1.广告数据 先查询Redis-->Redis中没有数据-->查询数据库,并将数据放入Redis中 不要忘了,数据库数据进行更新后,要把Redis中的数据清空 然后再重新开始:查询Redis-->Redis中没有数据-->查询数据库,并将数据放入Redis中 2.搜索时,分类品牌名称,分类名称和规格数据 在Red

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1. 索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MYSQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行. 是数据管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询.更新数据库表中数据.索引的实现通常使用B树及其变种B+树.该数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法. 2.那么,索引是创建越多越好还是越少越好? ①合理的简历索引能够加速

[1]缓存穿透与缓存雪崩 [1.1]缓存和数据库间数据一致性问题 分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存. 我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性. 合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例如MQ模式的消息队列. [1.2]缓存击穿(缓存穿透)问题 缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存

from: http://www.cnblogs.com/zhxilin/archive/2016/09/30/5923671.html 在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为

在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为MySQL的缓存层.为什么MySQL最好有缓存层呢?想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜.好友关系.队列等直接关系数据的情景