thinkphp采用cache类提供缓存功能支持,采用驱动方式,在使用缓存之前需要进行初始化操作.支持的缓存类型包括file.memcache.wincache.sqlite.redis和xcache等, 默认情况下是file类型,配置redis缓存可以单一配置redis也可以同时使用多个缓存类型.配置方式分别如下: 一.仅配置redis缓存,在配置文件(app/config.php)中修改缓存设置如下: 'cache' => [ // 驱动方式 // 'type' => 'File', //

1.设置应用配置文件config.php type可以是很多分类File.Redis等等 2.thinkphp5使用redis新建application/index/controller/index.php <?php namespace app\index\controller; use think\Controller; use think\Cache; class Index extends Controller { public function index() { $han = new

笔者在开发时发现,thinkphp5的自带redis类方法,只有简单的读取缓存.写入缓存的基本方法,远不能满足我们业务的需求.redis本身支持五种数据类型,string(字符串).hash(哈希).list(列表).set(集合).zset(有序集合).redis的东西就不必再介绍了,接下来还是让我一起扩展thinkphp5的redis方法吧! 首先我们先找到缓存驱动类里的,handler()方法,这个方法是返回Redis类的实例化对象的. 这就是实例化对象,包括了options配置项.han

推测原因是老系统中有地方引用了旧版本的 StackExchange.Redis,原因是 StackExchange.Redis 1.2.6 版本未提供针对 .net 4.6 以上的支持,导致库引用会失败,目前已经发布了新版本,支持 .net 4.6.1,可以更新到最新的 Senparc.Weixin.Cache.Redis:https://www.nuget.org/packages/Senparc.Weixin.Cache.Redis 测试版已经打包,可以参考其中的必要设置,下载:https:

Cache为缓解DB装有重要数据,下面经常使用memcached和redis要总结,促进技术的选择. 1 memcached  (1) 有限支持的操作,持经常使用的set.get.delete和过期删除等. (2) 本身不支持分布式特性.分布式特性是通过client来提供,client须要维护多个server的信息,添加或者删除一个server节点,须要更新全部的client维护的信息. (3) client支持一致性hash算法,不提供持久化,不提供Replaction机制. (4) 性能高.

一.缓存的概念 1.Buffer,Cache的区别: buffer: 一般用于写操作,写缓冲. cache: 一般用于读操作,读缓存. 它们都是解决速度不一致的问题,都设计到IO操作. 2.Cache的重点关注点: 1.存放位置(多级cache): 客户端(浏览器缓存) 内存(本地或者远程服务器) 硬盘(本地或者远程服务器) 2.过期时间: TTL 3.强制失效 4.Cache的命中率(重点): 一个完全没有命中率的cache没有意义. 二.浏览器缓存 1.缓存协商的定义 浏览器和web服务器进

1.集成MyBatis 1.1.引入maven依赖 1.2.生成Mapper 具体可以看MyBatis Generator官网 http://www.mybatis.org/generator/running/running.html 这里用maven方式 首先,创建一个配置文件 接着,引入maven插件 最后,命令行运行指令 1.3.配置 2.集成Redis 2.1.引入maven依赖 2.2.配置 这样就可以了,最简洁的配置就是这个样子,接下来就可以使用StringRedisTemplate

thinkphp采用cache类提供缓存功能支持,采用驱动方式,在使用缓存之前需要进行初始化操作.支持的缓存类型包括file.memcache.wincache.sqlite.redis和xcache等,默认情况下是file类型,配置redis缓存可以单一配置redis也可以同时使用多个缓存类型.配置方式分别如下: thinkphp采用cache类提供缓存功能支持,采用驱动方式,在使用缓存之前需要进行初始化操作.支持的缓存类型包括file.memcache.wincache.sqlite.red

一.使用开源包(spring-data-redis) 1.引入jar包 <dependency>      <groupId>org.springframework.data</groupId>      <artifactId>spring-data-redis</artifactId>      <version>1.8.11.RELEASE</version>  </dependency> 2.配置Spr

spring Cache https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ spring+redis 缓存 http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48716161 http://www.cnblogs.com/vinozly/p/5459556.html

业务上需要把一些数据放到redis里面,但是系统逻辑代码差不多编写完成了,怎么整?用Spring Cache啊,对既有业务逻辑侵袭极小. 于是尝试调查了一下,遇到一些问题分享一下(本文使用Spring MVC,不使用Spring Boot) 1.配置: <!--启用缓存--> <cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager"/> <bean id="cacheManager" c

<?php namespace app\admin\controller; use think\cache\driver\Redis; use think\Controller; use \think\Db; class Index extends Controller { //获取redis public function getRedis() { $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $redis->aut

前言 之前已经写过一篇文章介绍SpringBoot整合Spring Cache,SpringBoot默认使用的是ConcurrentMapCacheManager,在实际项目中,我们需要一个高可用的.分布式的缓存解决方案,使用默认的这种缓存方式,只是在当前进程里缓存了而已.Spring Cache整合Redis来实现缓存,其实也不是一件复杂的事情,下面就开始吧. 关于Spring Cache的运用,请参考[快学SpringBoot]快速上手好用方便的Spring Cache缓存框架 新建一个Sp

如题,废话少说贴码为上↓ // 初始化redis数据列表 模拟库存50,redis搭建在centos中已开启 public function redisinit(){ $store=50; // 库存50 $redis=$this->redis(); //接入redis $redis->del('goods_store'); // 删除库存列表 $res=$redis->llen('goods_store'); //返回库存长度,这里已经是0 $count=$store-$res; fo

首先,因为秒杀这个环节在商城项目中比较常见,最近写商城项目,碰到这个功能模块,于是就拿出来给大家分享一波. 难点:高并发的情况下,正常逻辑写的话数据库的库存会出现负数,对付这类问题有很多解决方案,我就不一一赘述,我这次用的是redis的队列机制. 话不多说,进入正题 三张表做测试,分别是:商品表,日志表,订单表, goods,log,order 秒杀的入口: 采用队列的方式加入库存 本次采用ab压力测试: -r 指定接收到错误信息时不退出程序 -t 等待响应的最大时间 -n 指定压力测试总共的执

redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1 # 使用 1 号数据库

一.数据库表结构 1.  分类表:dict_type 2.  子项表:dict_entry 二.页面维护功能示意图: 1.  分类管理 点击子项管理进入子项管理页面 2.子项管理 三.数据字典添加到缓存: 数据字典为了读取效率高效,减少与数据库的交互,通常会把数据字典所有数据添加到缓存当中,如果是一台服务器部署,只需放到本机中就可以,如果需要部署到多台服务器分布式部署的话需要把数据字典同步到Redis服务器中. 1.  springboot 在dictTypeService中把数据字典放到本机缓

应用场景 我们希望通过缓存来减少对关系型数据库的查询次数,减轻数据库压力.在执行DAO类的select***(), query***()方法时,先从Redis中查询有没有缓存数据,如果有则直接从Redis拿到结果,如果没有再向数据库发起查询请求取数据. 序列化问题 要把domain object做为key-value对保存在redis中,就必须要解决对象的序列化问题.Spring Data Redis给我们提供了一些现成的方案: JdkSerializationRedisSerializer.

Redis是一个非常流行的基于内存的,低延迟,高吞吐量的key/value数据存储,被广泛用于数据库缓存,session的管理,热数据高速访问,甚至作为数据库方式提高应用程序可扩展性,吞吐量,和实施处理性能. Azure的Redis Cache是一个PAAS服务,开箱即用,完全兼容开源的Redis 3.0服务, 并且提供了更多增强的服务提供给企业级应用使用,比如SSL支持,主从服务器,Redis集群,虚拟网络支持,数据持久化备份等等,本文介绍如何使用这些高级特性并构建百万量级的缓存读写访问. 在

Redis(八)-- LRU Cache 在计算机中缓存可谓无所不在,无论还是应用还是操作系统中,为了性能都需要做缓存.然缓存必然与缓存算法息息相关,LRU就是其中之一.笔者在最先接触LRU是大学学习操作系统时的了解到的,至今已经非常模糊.在学习Redis时,又再次与其相遇,这里将这块内容好好梳理总结. LRU(Least Recently Used)是缓存算法家族的一员--最近最少使用算法,类似的算法还有FIFO(先进先出).LIFO(后进先出)等.因为缓存的选择一般都是用内存(RAM)或者计