缓存失效策略(FIFO .LRU.LFU三种算法的区别) 当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,

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

Redis缓存失效的故事要从EXPIRE这个命令说起,EXPIRE允许用户为某个key指定超时时间,当超过这个时间之后key对应的值会被清除,这篇文章主要在分析Redis源码的基础上站在Redis设计者的角度去思考Redis缓存失效的相关问题. Redis缓存失效机制 Redis缓存失效机制是为应对缓存应用的一种很常见的场景而设计的,讲个场景: 我们为了减轻后端数据库的压力,很开心的借助Redis服务把变化频率不是很高的数据从DB load出来放入了缓存,因此之后的一段时间内我们都可以直接从缓存

关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 redis 持久化 redis 的数据是保存再系统内存里面的.持久化就是把内存的数据转移到磁盘中,redis 的持久化策略有两种:RDB.AOF RDB RDB 是以快照的形式把内存里的数据生成一个 RDB 格式备份文件,定时保存.保存的是数据的压缩过数据结构 有两个命令 SAVE.BGSAVE 可以生成 RDB 文件,SAVE 会阻塞主服务进程,直到 RDB 文件创建完毕.BGSAVE 则是派生一个子进程去执行 RDB 的生成 RDB 会在 red

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 一.内存回收策略 maxmemory配置用于配置Redis存储数据时指定限制的内存大小.我们可以通过redis.conf配置或者使用CONFIG SET命令来进行运行时配置. 例如在redis.conf文件中,配置内存限制为100mb maxmemory 100mb 设置maxmemory为0代表没有内存限制.对于64位的系统这是个默认值,对于32位的系统默认内存限制为3GB. 当目前使用的内存超过了设置的最大内存,就要进行内存释放了, 当需要进行

首先下载redis_fdw,这里要注意下载的版本.(https://github.com/pg-redis-fdw/redis_fdw) 一开始,我下载了REL9_4_STABLE_pre2.8版本,安装成功后只能进行查询,不能增删改,联系上德哥后才知道未开发写接口,于是我换成了REL9_4_STABLE版本,终于成功了... hiredis在redis的目录下是有的,可以直接拷贝到postgres的包路径下.(redis_fdw-1.0.0下面是hiredis文件)

当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: 1. FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. 2. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. 3. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,优先被淘汰.

前言 Redis缓存淘汰策略与Redis键的过期删除策略并不完全相同,前者是在Redis内存使用超过一定值的时候(一般这个值可以配置)使用的淘汰策略:而后者是通过定期删除+惰性删除两者结合的方式进行内存淘汰的.缓存,不是存储,无法保证以前设置的缓存绝对存在.因为缓存容量是有上限的,即使set值的时候不设置过期时间,在内存不够的时候,会根据内存淘汰策略删除一些缓存.设置过期时间的key是如何删除的?过期后会立即释放内存吗? 过期删除策略 定期删除 Redis过期Key清理的机制对清理的频率和最大时

作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章,会先简单的谈一下缓存的应用场景.缓存的使用逻辑及注意事项,然后是Redis缓存与数据库间结合以进行系统优化,当然文章的最后也会给出具体的代码实现,不至于看到文章的你一头雾水,理论要讲,项目代码也要分享,这是我写博客的基本出发点. 应用场景 Redis能做什么呢? 这是个好问题,不同的人可能会给出不同的答案,因为它的应用

使用缓存是系统性能优化的第一黄金法则. 缓存的设计和使用对一个系统的性能至关重要,平时接触到项目无论多少也都会在某些层面用到缓存,比如用HashMap实现,Ehcache,memcached.redis等.Redis算是目前最火的方案之一,今天看了它相关的一些问题,总结汇总一下. 一.Redis的优缺点及适用场景 Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库.很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存.它的优

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

如约而至,Java 10 正式发布!   3 月 20 日,Oracle 宣布 Java 10 正式发布. 官方已提供下载:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html . 在 Java 9 之后,Java 采用了基于时间发布的策略,每 6 个月一个版本.这是采用新的发布策略之后的第一个版本. Java 10 主要有 12 个新特性. 具体来看看. JEP 286: Local-Variable Type I

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

一.缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),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,造成整个系统崩溃. 缓存正常从Redis中获取,示意图如下: 缓存失效瞬间示意图如下: 缓存雪崩的解决方案: (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下: 加锁排队只是为

为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里读,读回来之后更新到Redis里作为下一次的缓存.写数据的时候回产生数据不一致的问题,无论是先写到Redis里再写MySQL还是先写MySQL再写Redis,这两步写操作不能保证原子性,所以会出现Redis和MySQL里的数据不一致.无论采取何种方式

避免Redis/Memcached缓存失效引发Dogpile效应 Redis/Memcached高并发访问下的缓存失效时可能产生Dogpile效应(Cache Stampede效应). 推荐阅读:高并发下的 Nginx 优化方案 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78791.htm 避免Memcached缓存的Dogpile效应 Memcached的read-through cache流程:客户端读取缓存,没有的话就由客户端生成缓存.Memcached缓

缓存:第一种是内存缓存 比如Map(简单的数据结构),以及EH Cache(Java第三方库),第二种是缓存组件比如Memached,Redis:Redis(remote dictionary server)是一个基于KEY-VALUE的高性能的存储系统,通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求. Redis官网下载链接:https://redis.io/download (备注Redis约定版本号(第一个小数点后的数字)为偶数,是稳定版,反之)  1.Redis五种数据类型 s

转:http://api.crap.cn/index.do#/web/article/detail/web/ARTICLE/7754a002-6400-442d-8dc8-e76e72d948ac 目前高并发项目会在数据库之上引入数据缓存: 1. 缓存雪崩,什么是雪崩效应? 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中,当一个较为基础的服务a因某种原因不可用

Redis缓存设计及常见问题 缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要.下面会介绍缓存使用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析.缓存更新策略的选择和使用场景.缓存粒度控制法.穿透问题优化.无底洞问题优化.雪崩问题优化.热点key重建优化. 缓存的收益和成本分析 下图左侧为客户端直接调用存储层的架构,右侧为比较典型的缓存层+存储层架构. 缓存加入后带来的收益和成本. 收益:①加速读写:因为缓存通常都是全内存的,而存储层通常读写性能不够强悍(例

最近通过同学,突然知道服务器的缓存有很多猫腻,这里通过网上查询其他人的资料,进行记录: 缓存策略 比较简单的缓存策略: 1.失效:应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中. 2.命中:应用程序从cache中取数据,取到后返回. 3. 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效. 4. 数据库不存在:缓存中存放null值,避免继续请求数据库,设置较短的过期时间 5. 过期时间:每次缓存设置过期时间,避免意外的脏数据 说明: 1. 为什么不先删除缓存数据,

redis 缓存策略配置项:maxmemory <bytes>maxmemory-policy noeviction 触发时机:每次执行命令(processCommand)的时候会检测 while 循环条件是 (mem_freed < mem_tofree),每次选择一个 bestkey 进行删除. 1. 确定 dict如果是 MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU, MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM使用 dict 键空间否则使用 expires 空间 2. 确定 b