前言上一篇博客中介绍了
redis的基本数据，这篇博客就简单介绍通过客户端操作
redis。简单连接实例1、新建一个简单的项目，在pom.xml中引入如下依赖<dependencies>
<dependency>
<groupId>
redis.clients</groupId>
<ar
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2023-06-14 17:13:09
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Hibernate检索策略 一、类级别策略(1)load方法class元素上的lazy属性: ' true(默认值): 懒加载.使用数据时才加载数据.false:立即加载.无论是否使用.都会立即查询数据.注意:使用懒加载时,load方法返回的代理对象,如果在session关闭之后才访问属 性.进行初 ...
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2021-06-05 23:39:00
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Hibernate检索策略 一、类级别策略 (1)load方法 class元素上的lazy属性: true(默认值): 懒加载.使用数据时才加载数据. false:立即加载.无论是否使用.都会立即查询数据. 注意:使用懒加载时,load方法返回的代理对象,如果在session关闭之后才访问属 ...
原创
2022-01-13 11:26:10
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Hibernate检索策略一、类级别策略(1)load方法 class元素上的lazy属性: true(默认值): 懒加载.使用数据时才加载数据. false:立即加载.无论是否使用.都会立即查询数据.注意:使用懒加载时,load方法返回的代理对象,如果在session关闭之后才访问属 性.进行初始化.那么会抛出异常.提示没有Session. 结论: 确保数据的初始化工作要放到session关闭之
原创
2022-04-22 09:44:44
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http://blog.jobbole.com/79570/ 在前面一篇文章中，我们介绍了Runtime中与类和对象相关的内容，从这章开始，我们将讨论类实现细节相关的内容，主要包括类中成员变量，属性，方法，协议与分类的实现。 本章的主要内容将聚集在Runtime对成员变量与属性的处理。在讨论之前，我们先介绍一个重要的概念：类型编码。 类型编码(Type Encoding) 作为对Runtime的补
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2023-07-21 15:36:15
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eg.一个用户可有拥有多个订单，一个订单只能属于一个用户，一对多，在tb_order中使用外键user_id关联tb_user的id。 当删除、更新tb_user中的主键时，与之关联的tb_order要受到影响，比如 #tb_user中的一条记录 1 chy abcd #tb_order中一条记录， ...
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2021-05-02 22:05:26
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1.流关联1.1 joinDataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
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2023-11-17 15:41:24
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Redis 源码解读之逐出策略背景和问题本文想解决的问题：redis 触发逐出的时机是怎样的？redis 逐出策略有哪些?如何在海量的 key 中快速找到逐出评价值(idle)最高的key，并将之逐出？LFU 算法的频率是如何统计的？结论redis 触发逐出的时机是怎样的？如图，主要有两个地方会触发逐出。更新 maxmemory 参数，导致实际使用内存大于该限制。处理客户端请求，使用到的内存大于内
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2023-09-06 19:52:52
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一、Redis数据结构dict：键值对的存储空间 expires：存储某个键的过期时间，值为long long类型的绝对过期时间。二、过期键删除策略1.定时删除策略：Redis设置过期时间时，同时设置一个定时器，到时间删除键。优点：可以即时删除键值，对内存比较友好。 缺点：存在大量的定时器，对CPU行能不友好2.惰性删除策略：对过期的键不去处理，在下一次使用键的时候判断是否过期，若过期则删除。优点
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2023-08-07 22:33:24
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背景为提高系统性能、减小数据库压力，需要对频繁查询的数据进行缓存处理。为保证mysql和redis数据一致，网上博客一大堆缓存同步策略，最核心的问题其实还是数据修改时的数据一致性：先更新（删除）缓存再更新数据库、先更新数据库再更新(删除)缓存、延时双删等。以上所说的这些策略主要是考虑并发场景下db-redis之间的数据最终一致，如果业务场景没有多大的并发，或缓存的数据大多是配置之类不影响业务主流程
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2023-09-02 20:34:29
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一 引言缓存的引入后极大的提高了服务器的访问速率,但是当持久化数据发生变化时,如何更新缓存成为了研发中不可规避的问题,不同的方案决定缓存的最终的一致性,本文就redis的缓存读写策略,以及其他的缓存读写策略做简要概述二 Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）Cache Aside Pattern是一种比较常用的缓存模式,适合读比较多的场景Cache Aside Pattern 中服
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2023-06-25 09:31:51
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redis作为一个中间件，很多时候被视为一个缓存，缓存存在cache中，也就是高速内存。但是有时也需要可以长时间的保存数据，甚至打开项目的时候，可以在缓存中进行访问。也就是把数据放在磁盘中。有两种策略:RDB模式和AOF模式，其中的RDB模式是redis默认的长时间保存数据的模式。RDB模式：redis中的set操作,在规定的周期内执行了指定的次数时,redis 会自动的将内存中的数据持久化到硬盘
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2023-08-10 17:15:16
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安装了一主两从节点，启动之后发现有一个警告：大概是说overcommit_memory设置成了0，在低内存环境下后台保存可能会失败，设置成1重启可解决。然后，不太懂这个配置的含义，google一把： overcommit_memory参数说明：设置内存分配策略（可选，根据服务器的实际情况进行设置）/proc/sys/vm/overcommit_memory可选值：0、1、2。0， 表
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2023-07-04 16:13:18
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文章摘要：redis 作为一个高性能key-value 数据库，当内存不足是必然需要执行数据淘汰策略，本文只分析主动淘汰策略，讨论的版本是redis3.0 配置参数和相关数据结构：maxmemory_policy 设置淘汰策略取值如下：1、volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰2、volatile-ttl
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2023-06-29 11:41:16
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1. 删除策略1.1. 立即删除（过期后立即删除）原理：key 过期之后立即删除缺点：对CPU不友好，用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间），存在大量 key 同时过期占用大量 CPU 资源进行删除操作的情况1.2. 惰性删除原理：过期后先不删除，等下一次访问时判断是否过期，若过期则立即删除缺点：对CPU不友好，用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）,存在长时间未访问的过期 key 大量堆积
原创
2023-12-14 17:11:35
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Redis 提供了多种策略来管理内存，并确保其高效性和稳定性。以下是 Redis 的几种常见策略：
1. 最大内存限制 (maxmemory)
Redis 允许配置最大内存限制，当达到该限制时，它将依据配置的策略来清除一些数据。你可以通过 maxmemory 参数设置最大内存大小。例如：
maxmemory 100mb
当 Redis 达到这个内存限制时，会根据以下策略之一来决定如何处理内存溢出
Redis 提供了多种策略来管理内存、持久化、集群和高可用性等。以下是 Redis 常见的策略分类及详细说明：
1. 内存管理策略
Redis 作为内存数据库，当内存不足时，会根据配置的策略处理新写入的数据或淘汰旧数据。
内存淘汰策略（Eviction Policies）
通过 maxmemory-policy 配置，常见策略包括：
noeviction（默认）：拒绝新写入（返回错误），但允许
摘要：作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略。 >>EXPIRE主键失效机制 在Redis当中，有生存期的key被称为volatile， 在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略。>>EXPIRE主键失效机制在Redis当中，有
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2023-07-04 15:42:59
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缓存技术 下图左侧为客户端直接调用存储层的架构，右侧为比较典型的缓存层+存储层架构。收益：
①加速读写：因为缓存通常都是全内存的，而存储层通常读写性能不够强悍（例如MySQL），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。
②降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（例如很复杂的SQL语句），在很大程度降低了后端的负载。
成本：
①数据不一致性：缓存层和存储层的数据存在着一定时间窗口的不一致
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2023-06-29 10:53:11
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》LRULRU(Least Recently Used)，最近最少使用缓存淘汰算法，认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大，当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。
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2021-08-31 09:58:18
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