因为用户认证与授权需要从数据库中查询并验证信息,但是对于权限很少改变的情况,这样不断从数据库中查询角色验证权限,对整个系统的开销很大,对数据库压力也随之增大.因此可以将用户认证和授权信息都缓存起来,第一次缓存没有的时候会自动从数据库中获取,并添加到缓存中:如果缓存中已经有该登录用户的认证和权限信息就直接从缓存中拿. 使用CacheManager Cache的作用 用来减轻数据库的访问压力,从而提升查询效率. 流程 使用默认的EhCache实现缓存 1.引入Ehcache相关依赖 <!-- htt

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

问题背景 为什么要使用缓存?本地缓存/Redis缓存/数据库查询优先级? 一.为什么要使用缓存 原因:CPU的速度远远高于磁盘IO的速度问题:很多信息存在数据库当中的,每次查询数据库就是一次IO操作所以,提高响应速度,必须减少磁盘IO的操作,缓存就是为了提升系统性能而存在的 二.查询的优先级 1.本地缓存 2.Redis缓存 3.数据库查询 public static List<Content> getContentList(int positionId, String provCode, S

前言 最近在做智能家居平台,考虑到家居的控制需要快速的响应于是打算使用redis缓存.一方面减少数据库压力另一方面又能提高响应速度.项目中使用的技术栈基本上都是大家熟悉的springboot全家桶,在springboot2.x以后操作redis的客户端推荐使用lettuce(生菜)取代jedis. jedis的劣势主要在于直连redis,又无法做到弹性收缩. 一.配置文件 application.yml文件中的内容 spring: application: name: simple-lettuc

1.前言 本文主要介绍使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例. 使用技术:SpringBoot.mybatis.shiro.thymeleaf.pagehelper.Mapper插件.druid.dataTables.ztree.jQuery 开发工具:intellij idea 数据库:mysql.redis 基本上是基于使用SpringSecurity的demo上修改而成,地址 http://blog.csdn.net/poorcoder_/artic

一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.

一般缓存与数据库的配合使用是这样的. 1.查询缓存中是否有数据. 2.缓存中无数据,查询数据库. 3.把数据库数据插入到缓存中. 其实我们发现 1,3 都是固定的套路,只有2 是真正的业务代码.我们可以把1,3 抽取出来,封装到一个自定义注解@myCache 上,通过给2方法加一个注解,实现代码的解耦. package com.itbac.common.cache; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public cl

工作中,经常会遇到缓存和数据库数据一致性问题.从理论上设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案.这种方案下,我们可以对存入缓存的数据设置过期时间,所有的写操作以数据库为准,对缓存操作只是尽最大努力即可.也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存.因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案. 在这里,我们讨论三种更新策略: 1) 先更新数据库,再更新缓存 2) 先删除缓存,再更新数据库 3) 先更新数据库,再删除缓

一.源码安装Redis缓存服务 目标: 本案例要求先快速搭建好一台Redis服务器,并测试该缓存服务器: 1> 设置变量test,值为123 2> 查看变量test的值 3> 设置计数器mycounter 4> 对计数器mycounter进行增量加1操作 方案: 使用源码包安装Redis服务器,使用redis-cli客户端工具连接Redis服务器并测试缓存数据库. 使用redis-cli命令测试Redis服务时可以使用的命令列表如下表所示. 步骤: 步骤一:安装Redis服务器 1

目录 Django 配置缓存机制 缓存系统工作原理 Django settings 中 默认cache 缓存配置 利用文件系统来缓存 使用Memcache来缓存: 使用Local-memory来缓存: Django使用Redis作为缓存 安装django-redis settings配置 views视图中使用redis 全站缓存 单视图缓存 在页面中局部进行缓存 底层的缓存API Django 配置缓存机制 Django 是动态网站,一般来说需要实时地生成访问的网页,展示给访问者,这样,内容可以

今晚无聊,躺在床上,在刷技术文章时,看见了一篇关于redis缓存的文章 写的蛮好,这也就引起了我对于redis思考! 不如往深了说 引起了我对于追求探索技术本质的一些思考 平时在网上刷到很多关于redis的文章,我也在项目中经常用到redis这个缓存数据库 记得自己初学redis时 总是纠结技术如果去学 但是随着阅历以及学习能力和经验的提高 自己也对技术也有一些悟出来的道理 或者说是如何学好技术 往后有时间或者哪天心血来潮了写一篇关于自己对于技术的认知 还是进入主题,在网上经常刷到关于redis

Redis作为高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库,受到了广大用户的喜爱和使用,大家在项目中都用到了Redis来做数据缓存,但有些问题我们在使用中不得不考虑,其中典型的问题就是:缓存穿透.缓存雪崩.缓存击穿和与关系型数据库的一致性. 一.缓存穿透 1.概念 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. 大致流程如下图所

之前一篇随笔——Redis安装及主从配置已经详细的介绍过Redis的安装于配置.本文要讲的是如何在已经安装过Redis的机器上快速的创建出一个新的Redis缓存数据库. 一.环境介绍 1) Linux版本:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.1 (Santiago) 2) Redis版本:Redis 2.6.16  64 bit 3) Redis安装路径:/usr/local/webserver/redis 二.安装步骤 1) 将/usr/loca

shiro使用redis作为缓存,出现要清除缓存时报错 java.lang.Exception: Failed to deserialize at org.crazycake.shiro.SerializeUtils.deserialize(SerializeUtils.java:41) ~[shiro-redis-2.4.2.1-RELEASE.jar:na] at org.crazycake.shiro.RedisSessionDAO.getActiveSessions(RedisSessi

一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求. Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern. 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后

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

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

NOSQL概述 什么是NOSQL? NoSql(NoSQL=Not Only SQL),意思为"不仅仅是SQL",是一个全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库. 为什么需要NOSQL? 随着互联网的高速崛起,网站的用户群的增加,访问量的上升,传统数据库上都开始出现了性能瓶颈,web程序再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能.所以NOSQL数据库应运而上,具体表现为对如下三高问题的解决: High performance - 对数据库高并发读写的需求 web2.0网站要根据用户个性化信息来

数据库历险记(三) | 缓存框架的连环炮   文章首发于微信公众号「陈树义」,专注于 Java 技术分享的社区.点击链接扫描二维码,与500位小伙伴一起共同进步.微信公众号二维码 http://p3npq6ecr.bkt.clouddn.com/blog/chenshuyi_gongzhonghao_guide_full.jpg 最近在思考数据库以及缓存的问题,发现这些知识点其实是有一点关联的,于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来. 问:为什么要用 Memcached.Redi