热点数据更新对于有限的数据库资源，如果有大量请求去消费的话，肯定会产生大量的锁竞争（数据库对一条数据的更新会导致在索引上给这条记录加行锁，如果没有索引，会导致锁表），消耗服务器资源，而且请求的成功率也不高（换句话说就是你在浪费服务器资源，性价比不高）。例如：在大促某件商品时，库存只有 1000，用户请求数 100 w，如果都让这个 10 w 用户请求去访问数据库，会带来大量的锁竞争，最终抢到商品的
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2024-04-10 21:49:42
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我是?廖志伟?，一名?Java开发工程师?、?Java领域优质创作者?、?CSDN博客专家?、?幕后大佬社区创始人?。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。?博主：java_wxid ?博主：Java廖志伟 ?社区：幕后大佬文章目录互斥锁（mutex）永远不过期本文内容：热点数据缓存当前key是一个热
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2023-07-21 20:09:40
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什么是缓存与数据库双写不一致？怎么解决？1. 热点缓存重建1.1 什么是热点缓存重建1.2 基于 DCL(double check lock) 双重检测锁解决热点缓存并发重建问题1.3 分布式锁解决热点缓存并发重建问题2. 缓存与数据库双写不一致2.1 Cache Aside Pattern2.2 缓存与数据库双写不一致2.2.1 数据不一样场景（1）双写不一致情况（2）读写并发不一致2.2.2
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2023-12-13 20:39:38
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我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、博客专家。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。博主：java_wxid文章目录互斥锁（mutex）永远不过期本文内容：热点数据缓存当前key是一个热点key（例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大重建缓存不能在短时间完成，可
原创
2022-05-17 10:35:03
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Spring Boot的热部署一、前言二、模板引擎的热部署三、使用Spring-boot-devtools进行热部署四、IDEA准备工作1、开启代码自动编译2、允许程序运行的时候自动编译五、代码测试热部署1、创建SpringBoot Web应用ch9_12、在配置文件application.properties中添加如下内容：3、创建控制器类4、测试运行一、前言在开发中，业务变化、代码错误等发生时
文章目录1、缓存击穿的概念以及原因2、预防缓存击穿的思路3、解决方案一：互斥锁 (mutex key)3-1、具体做法3-2、风险4、解决方案二：只做逻辑过期5、一个小的处理技巧 1、缓存击穿的概念以及原因给缓存中的数据添加过期时间，既可以加速数据读写，又能够保证数据定期更新。但是在一些场景下数据过期会给系统造成重大伤害：条件1：该数据为热点内容，并发读取量非常大。条件2：重建缓存无法在短期内完
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2024-02-23 10:29:59
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1、最近最少使用算法LRU (Least recently used，最近最少使用）【实现】：最常见的是使用一个链表保存缓存数据1、新数据插入到链表头部；2、每当缓存命中（即缓存数据被访问），将数据移动到链表头部；3、当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃； 【代价】命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。 【改变】基于以上代价，我们将
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2023-06-13 21:53:08
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你真的学会Redis了吗？（一）一、Redis的应用场景Redis作为一个用C开发、基于内存结构进行 键值对 数据存储的、高性能的、非关系型（NoSQL）数据库。Redis是基于内存存储的，所以对数据的读写效率很高，被广泛应用在缓存方向。Redis也支持对数据的持久化，保证了数据的安全，而且Redis的操作是原子性的。那么Redis一般回应用在哪些方面呢？缓存热点数据：缓解数据库的访问夜里，并且提
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2024-03-11 09:15:07
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首先理解缓存的概念，缓存通常用于什么场景呢，比如说你正在刷微博，这时候突然出现一个热点事件，比如某"多人运动事件"，由于是焦点话题，一传十，十传百，查看该话题的人会越来越多，如果将该条热点消息放在数据中，每次查看该消息都需要和数据库进行一次交互，而使用微博的人群庞大，数据库承担的压力就会非常大，这也就是微博经常在出现热点消息时就崩的原因。因此当出现热点新闻的时候，及时将该消息放入缓存中存储，后面的
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2023-12-15 10:55:51
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# 实现Java Redis缓存热点数据
## 一、流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 获取数据: 从数据库中获取热点数据
获取数据 --> 判断数据是否存在: 如果存在则返回数据，否则继续
判断数据是否存在 --> 从缓存中获取数据: 尝试从Redis缓存中获取数据
从缓存中获取数据 --> 缓存
原创
2024-06-03 05:44:02
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# 实现热点数据自动缓存redis
## 一、流程概述
为了实现热点数据自动缓存到redis中，我们需要按照以下流程进行操作。首先，我们需要确定哪些数据是热点数据，并设置合适的缓存时间。然后，在数据查询时，先从redis中查找，如果不存在则从数据库中获取，并将数据存入redis中。最后，需要设置定时任务来更新缓存中的数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -
原创
2024-04-04 06:21:55
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一、缓存处理流程 前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。二：缓存雪崩 概念：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候由于查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。 
最近系统多次因对数据库锁使用不当引起问题，故从基础学习一下mysql锁机制。基本概念：共享锁共享锁的代号是S，是Share的缩写，共享多的锁粒度是行或者元组（多个行），一个事务获取了共享多之后，可以对锁定范围内的数据执行读操作。排它锁排它锁的代号是X，是eXclusive的缩写，排他锁的粒度是行或元组，与共享锁相同，一个事务获取了排它锁之后，可以对锁定范围内的数据执行写操作。例：假设有两个事务t1
一、业务场景 Web项目开发中，为了加快数据处理的的效率，大量的使用了各种缓存，缓存技术主要使用的是redis。导致出现的小小的问题是对redis缓存形成了一个比较强的依赖，并且有的数据暂时是没有同步到业务数据库当中进行存储的，有不少数据都是直接从缓存中获取。这种处理方式确实加快了数据的处理效率，可是也存在一些问题。二、需求分析 当前由于系统要进行迁移，以前保存在一台服务器上面的redis中的
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2023-08-10 13:36:13
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背景众所周知，redis是纯内存的操作。所以速度极快。然而内存的大小是有限的。如:mysql中有2000w的数据，redis中只存20w的数据，那么如何保证redis中的数据都是热点数据呢？答案：redis内存数据集达到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略，内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存写在淘汰策略之前：reids 过期策略我们在设置一个key的时候，一般会给这个key设置一个过期时间（
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2023-09-23 18:01:18
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windows平台MySQL双机热备实施方案 一、准备：1.主从服务器确保关闭防火墙或者开放MySQL端口，默认3306。2.从服务器版本确保等于大于主服务器版本。3.确保主从服务器拥有相同的初态，即所有数据相同。4.过程中锁表FLUSH TABLES WITH READ LOCK;，解锁LOCK TABLES;二、主服务器配置文件添加以下内容（建议连中文注释一同写入，方便后期维护）★配
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2023-06-24 15:54:20
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## Redis如何实现热点数据缓存
在现代应用中，热点数据缓存是应对高并发请求的重要策略。热点数据是指在短时间内被频繁访问的数据，因其访问频率太高，若依赖后端数据库，将导致性能瓶颈。Redis作为高效的内存数据库，能够有效缓存热点数据，从而减轻数据库压力，提高应用性能。
### 实际问题
假设我们有一个电商平台，用户经常浏览和购买某些热门商品。如果每次用户请求商品信息都要访问后台数据库，会
1 引言当我们在原有的系统中引入缓存机制之后，我们的业务系统大概的调用流程如下图所示：当业务系统发起某一个查询请求时，首先判断缓存中是否有该数据；如果缓存中存在，则直接返回数据；如果缓存中不存在，则再查询数据库，然后返回数据，并同时将数据缓存起来。这是我们使用缓存最常见的方式，但是这种方式下会存在一些问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、热点数据失效。2 缓存穿透2.1 什么是缓存穿透缓存穿透是指查
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2024-10-15 21:21:40
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如何使用缓存，怎么才能更加合理？今天的话题，讨论下使用缓存合理性问题。热点数据，缓存才有价值对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存数据更新前至少读取两次，
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2024-04-01 13:52:49
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保证redis都是热点数据假说说1000w条数据，redis只能存20w我们这时候就用拒绝策略去保证存的都是热点数据我们先来看一下几种拒绝策略检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ） ① volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰 ② volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰 ③ volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰 ④ v
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2024-06-11 21:51:44
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