几个原理：主从复制原理、哨兵原理、集群模式工作原理 redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从。主从后要高可用，就要加哨兵，可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。高并发高可用后想容纳大数据，要redis集群 1.主从复制原理 （1）主从结构：主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。这样可以水平扩容，支撑读高并发
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2023-07-07 16:42:58
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（一）什么是redisredis -cache 缓存：是一个软件（service层） 高能并发读取 基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，每秒处理请求几十万（常用来做数据缓存）（二）为什么用redis当十几万/几十万/秒的请求量（QPS：每秒访问次数）时，使用redis可以提高性能。性能高的原因？redis缓存中的内容存到内存（三）如何使用redis1.先在service层写如下代
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2023-10-09 08:45:41
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Redis缓存问题解决方案1.缓存穿透1)什么是缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,通常出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。2)造成缓存穿透的原因1.自身业务出现问题或者数据有问题。2.黑客攻击,制造大量不存在的key 利用压测工具等进行攻击3)解决方案1.缓
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2023-08-15 17:15:16
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每个系统都会生成新的数据，那么就有新的单据编号，而且单据编号要求唯一，编号可能是随机的，可能是递增的数字。如果是数字，那么在多用户同时访问的时候就会导致生成相同的编号，这时候利用Redis做一下缓存，设置表字段的唯一索引就可以实现小并发量的要求。分析：用户发起请求，读取Redis的值（如果没有就从数据库中加载），在该值的基础上+1，先更新到Redis，再更新到MySQL数据库。因为Redis读写速
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2023-10-20 15:31:44
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Redis的简介 简单来说 redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。 为什么要Redis做缓存？主要从“高性能”和“
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2023-08-15 15:46:28
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说到分布式缓存，我们不得不说到两个数据库--memcache、redis，曾经我们使用缓存一般使用memcache，现在我们一般使用redis。那为啥我们从memcache迁移到redis呢？因为redis比memcache更加优秀。memcache支持的类型比较单一，redis支持多种类型。数据库支持
# Redis高并发查询
## 引言
在现代互联网应用中，高并发是一个非常重要的指标。数据库作为应用的核心组件之一，对于高并发查询的支持能力至关重要。而Redis作为一款高性能的内存数据库，其在高并发查询方面有着独特的优势。
本文将介绍Redis高并发查询的原理和使用方法，并通过代码示例演示如何利用Redis实现高并发查询的应用。
## Redis简介
Redis是一个开源的、基于内存的
1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案问题:先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了(比如网络问题)，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致解决思路:先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中 2、比较复杂的数据不一致问题分析数
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2023-07-07 01:24:04
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目录什么是缓存为什么要用缓存Redis为什么这么快实现一个用户信息的缓存方式一：利用RedisTemplate实现导入依赖添加配置添加redis工具类及配置类开发mapper接口service层controller层测试方式二：采用SpringBoot注解开启缓存在启动类添加`@EnableCaching`注解修改service层实现类代码修改RedisConfig配置类 什么是缓存缓存是⼀个高
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2023-08-15 12:48:36
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Redis的优缺点Redis、Memcached、Ehcache的区别 官方的bench-mark数据：测试完成了50个并发执行100000个请求。设置和获取的值是一个256字节字符串。结果：读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。redis尽量少写多读，符合缓存的适用要求。单机redis支撑万级，如果10万+可以采用主从复制的模式。原理Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存
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2023-05-30 15:16:25
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起因在接口设计之初，没有考虑到用户访问量的问题，造成在大量并发请求的情况下，造成数据库的负载压力过于庞大（接口每2分钟上报一次，且活跃用户有20W以上），有造成数据库瓶颈的危险目标在保证原有接口正常的情况下，尽可能的减少数据库查询、更新、插入的SQL运行次数，以减轻数据库负载设计日志表原有日志表采用请求一次就插入一条数据，现改成队列的形式，达到插入条件后，则采用批量插入的形式，提高执行效率数据统计
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2023-09-26 16:41:53
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一、为什么要使用缓存缓存的读写性能是介于内存与硬盘/数据库之间的，适用于查询频繁，更新较少或者不更新的数据。内存、分布式缓存、数据库三者的读性能大概是这样的。1、直接读内存数据，耗时0ms。如：ecache缓存2、读redis里面的数据，耗时5ms。如：redis、memecache缓存3、读数据库数据，耗时35ms。如：mysql等比较下来，从内存读写数据，性能最好，但是有一些缺点：占用系统内存
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2023-05-29 15:40:30
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1.引入依赖 <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2.配置#启动redis
#redis的数据库索
原创
2020-11-05 11:32:45
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## 实现"springboot+redis缓存，高并发"的步骤
为了实现"springboot+redis缓存，高并发"的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
步骤 | 操作 | 代码示例
--- | --- | ---
1 | 引入spring-boot-starter-data-redis依赖 | 在pom.xml文件中添加如下依赖：```org.springframework.boot
原创
2023-08-21 10:00:10
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1.引入依赖 <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2.配置#启动redis
#redis的数据库索
原创
2021-02-06 13:03:15
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高并发情景下的缓存问题总结缓存一致性问题为了保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，保证缓存节点和副本中的数据也保持一致。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时候，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。缓存并发问题在高并发场景下，缓存失效后，有可能多个请求会并发的去从数据库获取数据，可能对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致“缓存雪崩问题”。当某个缓存key在被更新时，同时也可能
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2023-07-04 22:11:14
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文章目录前言一、场景二、商品超卖的场景三、使用分布式锁解决超卖四、使用Redis事务乐观锁解决超卖 **前言Redis事务 Redis事务是一种将多个命令打包执行的机制，确保这些命令要么全部执行成功，要么全部执行失败。Redis事务通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH这四个命令来实现。MULTI：该命令标志着事务的开始，之后的命令会被缓存起来而不会立即执行。 EXEC：该命令
SpringBoot结合Redis 自定义数据缓存缓存的主要目的是提升系统的性能、处理高并发情况，并减少对数据库的压力。通过将数据存储在内存中，当数据没有本质变化时，我们可以避免频繁地连接数据库进行查询。相反，我们可以首先尝试从缓存中读取数据，只有当缓存中未找到数据时，才会去数据库中查询。这样做可以显著减少数据库的读写操作，提高系统的性能和并发能力。接下来我将写一个简单的缓存小栗子。。。 spri
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2023-08-30 09:19:42
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前言同样我们以上一篇文章为例子，搭建好环境之后，我欧美可以模拟高并发场景下，我们的缓存效率怎么样，到底能不能解决我们实际项目中的缓存问题。也就是如何解决缓存穿透？Spring Boot集成Redis缓存高并发条件下处理方式一、针数据量不是很大的情况下之间加入同步锁synchronized、也能解决问题@Override
public synchronized List<User> fi
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2023-09-18 22:35:13
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缓存机制说明：所有的查询结果都放进了缓存，也就是把MySQL查询的结果放到了redis中去， 然后第二次发起该条查询时就可以从redis中去读取查询的结果，从而不与MySQL交互，从而达到优化的效果， redis的查询速度之于MySQL的查询速度相当于 内存读写速度 /硬盘读写速度@Cacheable(value=“xxx” key=“zzz”)注解：标注该方法查询的结果进入缓存，再次访问时直接读
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2023-08-10 23:16:32
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