一、热点Key问题产生的原因 1、用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。2、请求分片集中，
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2024-01-15 10:03:52
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建造者模式概述使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象。换句话说就是当一个对象有多个子对象，通过子对象来组合成该对象的方式叫做建造者模式；使用场景1、需要生成的对象具有复杂的内部结构。
2、需要生成的对象内部属性本身相互依赖。意图将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示代码实现就拿网购来说，某个网店进行打折促销，当总价在大于200时打7折，在150到200之间时
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2024-07-19 09:55:45
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在高并发的系统中，缓存是提升性能的关键。然而，当面临热点缓存的问题时，即某些缓存数据频繁被请求，就可能导致缓存雪崩、穿透等问题。为了应对这种情况，需要制定合适的策略进行热点缓存的重建。1. 了解热点缓存问题热点缓存问题通常发生在某些特定数据被大量请求的情况下，如果这些数据在缓存中失效，可能导致大量请求直接打到数据库，增加数据库负载，降低系统性能。2. 合理设置缓存过期时间为了减轻热点缓存问题，首先
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2024-06-17 15:47:53
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Redis缓存系列：你所不知道的Redis热点问题以及如何发现热点前言
热点就是访问量特别大所形成的热点数据。
因此需要缓存，于是使用了redis缓存。
缓存化
使用了redis缓存会有以下一个问题：
1、热点数据过期，会导致大量请求访问DB，造成DB崩溃
解决方案：
1、使用分布式锁，只允许一个线程访问DB，其他阻塞
2、设置成永不过期，但是需要进行预热处理
以上两个方案还存在一个问题：
1
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2023-06-13 15:15:36
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本文作者：梁盼 一、热点问题产生原因热点问题产生的原因大致有以下两种：1.1 用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评
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2024-04-08 11:34:06
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简介： 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。前言业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。Least Freq
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2024-06-11 09:22:43
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热点数据的存放场景： 数据库中有2000w数据，而redis中只有100w数据，如何保证redis中存放的都是热点数据？方案： 限定redis占用的内存，redis会根据自身数据淘汰策略，留下热数据到内存。所以可以计算100w数据大约占用的内存，然后设置一下redis内存限制即可，并将淘汰策略设置为allkeys-lru或者volatile-lru.设置redis最大占用内存： 打开red
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2023-08-30 13:12:29
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热Key问题上面提到，所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。那么，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机。 那接下来这个key的请求，就会直接怼到你的数据库上，导致你的服务不可用。怎么发现热key方法一:凭借业务经验，进行预估哪些是热key 其实这个方法还是挺有可行性的。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是
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2023-09-21 07:37:24
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# 如何获取热点商品信息
在电商平台中，了解热点商品的信息对于制定营销策略和提高销售转化率非常重要。本文将介绍如何使用Java获取热点商品信息的方法，包括数据源选择、数据获取和处理等步骤。
## 数据源选择
获取热点商品信息的第一步是选择合适的数据源。常见的数据源包括数据库、API接口、日志文件等。在本文中，我们以数据库为例，假设我们的商品信息存储在名为`goods`的数据库表中。
##
原创
2024-07-09 04:25:27
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1. 介绍：存在问题：账务系统双十一44wtps，单账户记账仅30tps。原因：通过悲观锁保证记账的准确性和连续性。加锁却导致单账号的并发处理能力下降，俗称账户热点。热点账户广泛存在于大商户收单，代扣，营销、出资等场景，是行业普遍存在的技术问题。2. 解决方案2.1 xx解决方案：2.1.1 缓存方案（削峰填谷）针对热点账户，将记账请求放入缓存队列，做异步处理。存在问题：当针对某账户的请求过多时，
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2023-07-29 23:51:54
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一、缓存雪崩数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。比如一个雪崩的简单过程：1、redis集群大面积故障2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服
需求1.实现任意数据行的可以设计不同的延迟周期进行刷新或者同步任务2.最热的2000个商品缓存自动延迟调度加入调度列表/**
* 将需要主动更新的的数据加入自动调度列表
* @param conn
* @param row_id
* @param delay
*/
public static void scheduleRowCache(J
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2023-05-25 16:02:20
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目录一、说说过期删除的原理消极方法（passive way）积极方法（active way）二、说说Redis的发布订阅三、Redis的数据是如何持久化的？（1）RDB和AOF机制（2）RDB的优缺点（3）AOF机制的优缺点（4）RDB和AOF该如何选择？四、Redis内存回收策略五、Redis是单进程单线程？性能为什么这么快多路复用六、如何解决Redis缓存与数据一致性问题？七、如何解决缓存雪崩
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2024-04-19 10:00:24
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# 实现热点账户 Redis
## 简介
在本篇文章中，我将教会你如何实现“热点账户 Redis”。首先，我将介绍整个流程，并使用表格展示步骤。然后，我将逐步告诉你每一步需要做什么，并提供相应的代码示例，并对代码进行注释。
## 流程概览
下面是实现“热点账户 Redis”的整体流程概览。具体步骤将在后续章节中逐步进行介绍。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-09-19 09:44:39
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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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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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Redis缓存问题二---热点缓存key、缓存与数据库双写不一致的概念以及解决方案1、热点缓存key1.1、什么是热点缓存key1.2、解决方案---只允许一个线程重建缓存2、缓存与数据库双写不一致2.1、双写不一致2.2、读写并发不一致2.3、解决方案2.4、注意 1、热点缓存key1.1、什么是热点缓存key比如说有一个商品平时无人问津，但似乎突然有一个网红来代购，然后在这时候，大量的粉丝就
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2023-07-07 15:09:17
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热点问题概述产生原因热点问题产生的原因大致有以下两种：用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
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2023-09-28 18:32:45
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从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示缓存击穿：查询一个数据库中不存在的数据，比如商品详情，查询一个不存在的ID，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成过大地压力。由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。场景如下图所示:解决方案1、缓存层缓存空值。当通过某一个key去查询数据的时候，如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将
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2023-12-09 17:05:06
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三、Redis缓存问题 Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 1、缓存击穿（热点的key，大并发） &n
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2023-09-20 21:48:46
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