刷新/更新策略
原创
2018-01-17 09:58:09
1568阅读
文章目录先删缓存再更新数据库--不用先更新数据库再删缓存--应用比较广泛先更新数据库再更新缓存read write throughwrite behind 先删缓存再更新数据库–不用大概率缓存中是脏数据先更新数据库再删缓存–应用比较广泛只有很小的概率会造成脏数据，当缓存中还没有数据的时候例如线程A，读 线程B 写 A先进入数据库，读取到老数据 B进入数据库，并更新数据数据，清除缓存 A将老数据读
转载
2023-05-25 16:34:13
108阅读
对于登录的用户签发其对应的jwt，我们在jwt设置他的固定有效期时间，在有效期内用户携带jwt访问没问题，当过有效期后jwt失效，用户需要重新登录获取新的jwt。这个体验不太好，好的体验应该是：活跃的用户应该在无感知的情况下在jwt失效后获取到新的jwt，携带这个新的jwt进行访问，而长时间不活跃的用户应该在jwt失效后需要进行重新的登录认证。这里就涉及到了token的超时刷新问题，解决方案看...
转载
2021-07-26 17:30:10
992阅读
对于登录的用户签发其对应的jwt，我们在jwt设置他的固定有效期时间，在有效期内用户携带jwt访问没问题，当过有效期后jwt失效，用户需要重新登录获取新的jwt。这个体验不太好，好的体验应该是：活跃的用户应该在无感知的情况下在jwt失效后获取到新的jw
转载
2022-03-16 13:34:57
1324阅读
缓存更新策略设置缓存的过期时间，一致性差主动更新，更新数据库时主动更新缓存建议主动更新为主，过期淘汰兜底，因为主动更新也不能完全保证一致性主动更新策略
Cache Aside Pattern
由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存
Read/Write Through Pattern
缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题。
Write Beh
转载
2023-05-22 13:46:02
81阅读
Redis之3种常用的缓存读写策略这3 种缓存读写策略各有优劣，不存在最佳，需要我们根据具体的业务场景选择更适合的。Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。Cache Aside Pattern 中服务端需要同时维系 DB 和 cache，并且是以 DB 的结果为准。下面我们来
说明 默认情况下ElasticSearch索引的refresh_interval为1秒，这意味着数据写1秒才就可以被搜索到。 每次索引refresh会产生一个新的 lucene 段，这会导致频繁的 segment merge 行为，对系统 CPU 和 IO 占用都比较高。 如果产品对于实时性要求不高
转载
2021-05-26 17:01:00
1090阅读
2评论
前言：如果定时设置token过期时间的话，用户的体验会很不好的，所以有了无感刷新token需求。1.先说一下我们的登陆在我的家乡的一个部落，用户输入用户名密码，我们加密传给后台，后台解密验证，返回两个token和一个过期时间，我们把token放到每一次网络请求的头，如果token失效，那么重新登陆。// service统一出口
import HYRequest from './request'
i
本文重点解决刷新页面数据丢失的问题，一般情况下，调试过程中，数据会变空；部署到服务器后，如果刷新，可能会报404 NOT FOUND.一开始解决，思路大概是将数据存储到piniaStore中，但是interesting，刷新页面Store照样清空刷新，它并不是一个永久存在的仓库。解决这类方法需要用到老朋友：localStorage 和 sessionStorage对于服务器返回
起因：增删改之后，马上查找，数据不会发生变化发现elasticsearch执行增删改之后，是不会立即进行刷新的，需要配置refresh这个参数Lucene的一个Index会由一个或多个sub-index构成，sub-index被称为Segment，每个segment中包含多个documents文件，一个segment中会有完整的正向索引和反向索引；在搜索时，Lucene会遍历这些segments，
EBGP之间建立邻居（通过环回接口建立） 1 ：环回接口相互通信 2 ：关闭更新源检测（两边 例如：AS 200 RID 4.4.4.4 与 AS 300 RID 5.5.5.5 之间通过环回接口建立邻居bgp 200 router-id 4.4.4.4 peer 5.5.5.5 as-number 300 peer 5.5.5.5 ebgp-max-hop 5 -------修改TTL 值 并关
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎，支
环境说明以下针对linux操作系统，在centos/RHEL6、centos/RHEL7上测试有效。相关参数和文件系统写缓存策略相关的主要是下面两个参数，其它相关参考可自行谷歌：/proc/sys/vm/dirty_ratio文件系统写缓冲区的大小，单位是百分比，表示系统内存的百分比，表示当写缓冲使用到系统内存多少的时候，开始向磁盘写出数据。增大之会使用更多系统内存用于磁盘写缓冲，也可以极大提高系
原创
2018-05-07 15:37:48
9689阅读
点赞
ElasticSearch——刷盘原理流程刷盘原理流程名词和操作解释相关设置 刷盘原理流程整个过程会分成几步：数据会同时写入buffer缓冲区和translog日志文件buffer缓冲区满了或者到时间了（默认1s），就会将其中的数据转换成新的segment并写入系统文件缓存，这一步叫 refresh其中后台会自动合并小的segment成大的segment； 这一步叫段合并当translog达到
在使用Ansible进行系统管理时，更新策略是至关重要的一环。通过合理的更新策略，可以确保系统的稳定性和安全性，同时提高管理效率。本文将重点介绍Ansible更新策略的相关内容。
首先，更新策略应该包括定期更新和紧急更新两部分。定期更新是指按照预定的计划进行系统更新，通常是每周、每月或每季度进行一次，以确保系统中的软件包、补丁和依赖库是最新的。这有助于避免系统漏洞和性能问题的发生，提高系统的安全
缓存用于缓解后端db的压力，策略指的是更新缓存以及db的方式。主要可以分为两个大类：调用方主动更新缓存以及db：这种是最最常见也是最最容易想到的方式。即调用端需要同时维护db和缓存的调用，调用端逻辑比较复杂。读取：先读缓存，缓存未命中读取db然后回写缓存；写入：同时写入，有很多种。分类标准：db和缓存的先后；缓存失效还是更新。其实，对写入而言，不论使用什么方式，都会有一些问题存在，因为无法保证db
原创
2022-11-11 12:15:22
296阅读
为什么会有快照？没有快照之前： 检查B的时间戳，如果
原创
2023-06-28 14:18:34
72阅读
# 实现redis list更新策略教程
## 流程图
```mermaid
pie
title Redis List更新策略实现步骤
"步骤一" : 25
"步骤二" : 25
"步骤三" : 25
"步骤四" : 25
```
## 教程
### 步骤一：连接到Redis服务器
首先，你需要连接到Redis服务器。下面是连接到Redis服务器的
# 实现“redis异步更新策略”的指导
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现“redis异步更新策略”的整体流程。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
```mermaid
pie
title 实现“redis异步更新策略”流程
"初始化Redis连接" : 20
"获取需要更新的数据" : 30
"异步更新数据" : 40
"处理更新结果" : 10
`
引子缓存的更新策略实现主动更新的3个方案Cache Aside Pattern实现先操作数据库还是先操作缓存？代码实现完整代码，需要自取 引子缓存的好处不言而喻，但是也带来了一系列问题。我们数据是保存在缓存（Redis）与数据库（MySQL）中，在使用缓存的时候，我们要如何保证数据的一致性？当我们对数据库数据进行修改时，而缓存没有及时的更新，那么程序中查询的结果就会有出入！如何解决？自然
转载
2023-05-27 11:32:51
285阅读
