参考这篇文章 基本配置操作: yii main.php中: return array( ... 'components'=>array( 'redis_cache' => array ( 'class' => 'system.caching.CRedisCache', 'hostname' =>'127.0.0.1', 'port' => 6379, 'password'=>'123456', 'database'=>1 ), ) ... ) 其中:class中的

系统: CentOS 7.4 64bit yum install python-pip gcc gcc-c++ python-devel git tmux -y pip install rdbtools python-lzf mkdir /iba/software/ -p cd /iba/software/ git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools cd redis-rdb-tools python setup.p

一.整合Druid数据源 Druid是一个关系型数据库连接池,是阿里巴巴的一个开源项目,Druid在监控,可扩展性,稳定性和性能方面具有比较明显的优势.通过Druid提供的监控功能,可以实时观察数据库连接池和SQL查询的工作情况.使用Druid在一定程度上可以提高数据库的访问技能. 1.1 在pom.xml中添加依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artif

spring cache,基本能够满足一般应用对缓存的需求,但现实总是很复杂,当你的用户量上去或者性能跟不上,总需要进行扩展,这个时候你或许对其提供的内存缓存不满意了,因为其不支持高可用性,也不具备持久化数据能力,这个时候,你就需要自定义你的缓存方案了,还好,spring 也想到了这一点. 本篇文章采用spring cache与Redis进行整合,实现自己想要的缓存. 我们先配置redis: 第一步,要安装redis,这个自行百度,我们主要是配置redis. 增加一个redis配置文件,可以放在

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wenjunwei/p/10779450.html spring基于注解的缓存 对于缓存声明,spring的缓存提供了一组java注解: @Cacheable:触发缓存写入. @CacheEvict:触发缓存清除. @CachePut:更新缓存(不会影响到方法的运行). @Caching:重新组合要应用于方法的多个缓存操作. @CacheConfig:设置类级别上共享的一些常见缓存设置. @Cacheable注解 顾名思义,@Cac

在Spring Boot中添加spring-boot-starter-data-redis依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在application.properties中指定redis服务器IP.端口和密码.

Spring 3.1引入了基于注解(annotation)的缓存(cache)技术,它本质不是一个具体的缓存实现方案,而是一个对缓存使用的抽象,通过在既有代码中添加少量它定义的个助攻annotation,就能够达到缓存方法的返回对象的效果. 特点 具备相当好的灵活性,不仅能够使用SpEL来定义缓存的key和各种condition,还提供开箱即用的缓存临时存储方案,也支持和主流的专业缓存例如EHCache.Redis.Guava的集成. 基于annotation即可使得现有代码支持缓存 开箱即用O

缓存注解概念 名称 解释 Cache 缓存接口,定义缓存操作.实现有:RedisCache.EhCacheCache.ConcurrentMapCache等 CacheManager 缓存管理器,管理各种缓存(cache)组件 @Cacheable 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其进行缓存 @CacheEvict 清空缓存 @CachePut 保证方法被调用,又希望结果被缓存与@Cacheable区别在于是否每次都调用方法,常用于更新 @EnableCaching 开启基于注解的缓存

0916自我总结 django自带cache结合redis创建永久缓存 1.redis库 1.安装redis与可视化操作工具 1.安装redis https://www.runoob.com/redis/redis-install.html 2.可视化操作工具 2.在服务中管理redis服务器的开启关闭 3.命令行简单使用redis -- redis-cli # 启动客户端 -- set key value # 设置值 -- get key # 取出值 4.redis支持 字符串:String

转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限.今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分.用 redis-cli keys '*'|wc -l 获取到的数据和实际情况是一样的.如下面两图: 对比发现,redis中key的

知识点:springboot中使用cache和redis (1)springboot中,整合了cache,我们只需要,在入口类上加 @EnableCaching 即可开启缓存 例如:在service层使用@Cacheable和CacheEvict //添加缓存@Cacheable(cacheNames = "TestCACHE",key = "#root.methodName +'_'+ #id")public Map<String, Object> t

在应用程序中,数据一般是存在数据库中(磁盘介质),对于某些被频繁访问的数据,如果每次都访问数据库,不仅涉及到网络io,还受到数据库查询的影响:而目前通常会将频繁使用,并且不经常改变的数据放入缓存中,从缓存中查询数据的效率要高于数据库,因为缓存一般KV形式存储,并且是将数据存在“内存”中,从内存访问数据是相当快的. 对于频繁访问,需要缓存的数据,我们一般是这样做的: 1.当收到查询请求,先去查询缓存,如果缓存中查询到数据,那么直接将查到的数据作为响应数据: 2.如果缓存中没有找到要查询的数据,那么

SpringBoot 是为了简化 Spring 应用的创建.运行.调试.部署等一系列问题而诞生的产物,自动装配的特性让我们可以更好的关注业务本身而不是外部的XML配置,我们只需遵循规范,引入相关的依赖就可以轻易的搭建出一个 WEB 工程 Spring 3.1 引入了激动人心的基于注释(annotation)的缓存(cache)技术,它本质上不是一个具体的缓存实现方案(例如 EHCache 或者 Redis),而是一个对缓存使用的抽象,通过在既有代码中添加少量它定义的各种 annotation,即

问题描述 关于Azure Redis的性能问题,在官方文档中,可以查看到不同层级Redis的最大连接数,每秒处理请求的性能. 基本缓存和标准缓存 C0 (250 MB) 缓存 - 最多支持 256 个连接 C1 (1 GB) 缓存 - 最多支持 1,000 个连接 C2 (2.5 GB) 缓存 - 最多支持 2,000 个连接 C3 (6 GB) 缓存 - 最多支持 5,000 个连接 C4 (13 GB) 缓存 - 最多支持 10,000 个连接 C5 (26 GB) 缓存 - 最多支持 15

问题描述 Redis根据定价层说明,不同级别支持的连接数最多可达4万(同时),但是当短时间又大量连接请求建立的时候,Redis服务的服务压力非常大,到达100%.严重影响了高响应的要求.最严重时,经常出现Redis Client Operation timeout错误. 问题分析 根据设计,Redis 只使用一个线程进行命令处理. Azure Cache for Redis 还利用其它核心进行 I/O 处理. 拥有更多的内核可能不会产生线性缩放,但可提高吞吐量性能. 而且,较大 VM 的带宽限制

问题描述 当 Azure Redis 服务器负载过高的情况下,使用时就会遇见连接超时,命令超时,IO Socket超时等异常.为了能定位是那些因素引起的,可以参考微软官方文档( 管理 Azure Cache for Redis 的服务器负载 : https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-best-practices-server-load#avoid-long-running-commands) 开始以下因素的分析: 值大小

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

最近做一产品,微博方面的.数据存储同时用到了DB(mysql),Cache(memcache),Redis.其实最开始架构设计的时候是准备用MongoDB的,由于学习成本太高,最终选择放弃了,采用了比较保守的方案.这款微博产品做了将近一年,涵盖了手机客户端(ios,android),web(刚上线不久),现在差不多有10多W用户,光DB的写操作也到了几十W每日,前段时间刚刚做了一个读写分离.目前感觉这套系统还比较稳定.下文主要就微博产品的一些数据存储的应用场景做个简要介绍.    DB     

package cn.com; import java.text.ParseException; import java.util.List; import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.SortingParams; public class Redis_Key { public static Jedis redis = new Jedis("localhost",

SmartSql Why 拥抱 跨平台 DotNet Core,是时候了. 高性能.高生产力,超轻量级的ORM.156kb (Dapper:168kb) So SmartSql TargetFrameworks: .NETFramework 4.6 & .NETStandard 2.0 SmartSql = SmartSql = MyBatis + Cache(Memory | Redis) + ZooKeeper + R/W Splitting +Dynamic Repository + ..