当我们发现 Redis 并没有再执行一些类似于集合的全量遍历，执行集合的排序，交集，并集操作，KEYS 操作等这些慢操作，也没有同时删除过大量的过期的 keys 操作时，Redis 仍然还是变慢了，那么此时就需要考虑影响 Redis 性能的另外两个因素：文件系统及其操作系统。Redis 实例需要进行数据的持久化，就需要将数据保存在磁盘上，所以文件系统机制直接影响到了 Redis 的持久化方面的性能
# Redis 频繁更新 expire 的问题与解决方案
Redis 是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列等场景。在某些情况下，我们需要为 Redis 中的数据设置过期时间（expire），以避免数据长时间占用内存。但是，如果频繁地更新 expire，可能会带来一些问题。
## 问题
1. **性能问题**：频繁更新 expire 会增加 Redis 的负担，导致性能下降。
2.
# Shiro 减少频繁更新 Redis
## 简介
在开发中，我们经常会遇到需要频繁读取或更新 Redis 的场景。然而，频繁的更新操作会导致 Redis 负载过高，从而影响系统的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们可以利用 Shiro 的缓存功能来减少对 Redis 的频繁更新，提高系统的性能和稳定性。
## Shiro 缓存
Shiro 是一个强大且灵活的 Java 安全框架，提供了
1、redis和mysql怎么保证一致性redis缓存的数据用来快速读取，但是当数据库需要更新的时候，就需要考虑两者之间的一致性。1.1、先更新数据库，再更新缓存或者先更新缓存，再更新数据库这种方法在多并发的场景下都会有数据不一致的问题1.2、延时双删先删除缓存，再更新数据库，再延时删除缓存。一开始删除了缓存，请求读取数据库数据，可能读取了旧数据放在了缓存里，等更新完数据库，延时之后，删除缓存。请
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2023-09-15 19:40:36
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内容仅供个人学习所用，如有错误，多多包涵一、基本介绍Redis是一款C语言编写的经典的NoSql数据库，即非关系型数据库，支持单线程，Redis以Key-Value的存储方式，Value支持多种数据结构（String、List、Set、Hash、Zset），Redis为了保证效率，会将数据存储在内存中，与memcached不同的是，Redis会周期性地把更新的数据写入磁盘。（我的理解：在Java后
参考：<<Redis设计与实现>>：这本书是基于Redis3.0版本写的，和后面的版本有点差异Redis持久化：http://www.redis.cn/topics/persistence.htmlRedis是一个内存数据库，它将所有的数据都存储在内存中，所以一旦服务器进程退出，那么这些数据都将丢失。因此，需要将数据持久化到文件中，便于下次启动Redis服务时进行恢复。Re
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2023-08-25 11:43:13
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mysql (分支 mariadb)
1.安装mariadb
-yum
-源码编译安装
-下载rpm安装
yum和源码编译安装的区别？
1.路径区别-yum安装的软件是他自定义的，源码安装的软件./configure --preifx=软件安装的绝对路径
2.yum仓库的软件，版本可能比较低，而源码编译安装，版本可控
3.编译安装的软件，支持第三方功能扩展./configure 这里可以加上很多
目录一、简介二、Redis常用缓存更新策略1.内存淘汰策略2.超时剔除策略3.主动更新策略三、数据库缓存不一致解决方案四、缓存更新策略最佳实践1.删除缓存还是更新缓存？2.如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？3.先操作缓存还是先操作数据库？PS： 一、简介Redis 是一种快速、高性能的内存数据存储解决方案，常被用作缓存，以提高应用程序的响应速度和扩展性。在使用 Redis 作为缓存时，
# Redis发布订阅：更新太频繁的解决方案
## 1. 概述
在使用Redis进行发布订阅（Pub/Sub）模式时，如果发布的消息过于频繁，可能会导致订阅方处理不过来，从而造成性能问题或数据丢失。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相关代码示例。
## 2. 解决方案流程
下面是整个解决方案的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个发布者，负责发布
原创
2023-09-30 11:38:39
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# 如何在Redis中适合频繁更新的数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴帮助你了解如何在Redis中存储和处理频繁更新的数据。Redis是一种高性能的内存数据库，适用于对数据进行频繁更新的场景，例如实时计数、排行榜、消息队列等。以下是实现这个过程的步骤和相关代码示例。
## 步骤概述
在Redis中适用于频繁更新的数据，我们可以使用以下步骤进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| ---
# Java 频繁更新和获取 Redis 的方法
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，因其出色的性能和丰富的数据结构，频繁被用于缓存、消息队列等场景。Java 作为一种广泛使用的编程语言，配合 Redis 使用，可以为应用程序带来显著的性能提升。本文将以示例和图表的形式详细介绍在 Java 中如何高效地频繁更新和获取 Redis 数据。
## 项目背景
在某个电商平台上，用户的浏览记录
一、数据持久化Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力，包括RDB和AOF两种方案，两种方案分别有其长处和短板，可以配合起来同时运行，确保数据的稳定性。1、必须使用数据持久化吗？ Redis的数据持久化机制是可以关闭的。如果你只把Redis作为缓存服务使用，Redis中存储的所有数据都不是该数据的主体而仅仅是同步过来的备份，那么可以关闭Redis的数据持久化机制。但通常来说，仍然建议至少开
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2023-06-14 16:56:39
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1、概述Redis是基于内存的缓存数据库，为了提高性能，所有数据都是存放在内存中的。一旦发生故障，导致Redis服务器宕机，内存中的数据都会丢失。为了在故障发生后能够找回Redis内存中的数据，可以将Redis中内存数据以某种策略持久化到硬盘中，故障恢复时从硬盘中读取数据到内存中，就可以恢复Redis的数据，这就是Redis的持久化。Redis提供了两种方式的持久化，分别如下：RDB（Redis
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2023-08-11 20:27:18
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## 频繁读写 Redis 会更新失败吗？
### 1. 流程概述
在解答问题之前，我们首先需要了解 Redis 是什么以及什么情况下会导致 Redis 更新失败。Redis 是一个开源的内存键值存储数据库，它可以用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。Redis 的主要特点是快速和持久化，能够在内存中快速读写数据，并且支持将数据保存到磁盘中，以防止数据丢失。
在 Redis 中，频繁进行读
原创
2023-08-29 08:16:54
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Redis常用的数据类型Redis的五种常用的数据类型分别是：String、Hash、List、Set和Sorted setRedis的使用场景1.Counting（计数） 2.展示最近、最热、点击率最高、活跃度最高等等条件的top list 3.用户最近访问记录也是redis list的很好应用场景 4.通过list的lpop及lpush接口进行队列的写入和消费 5.Redis 的Lua的功能扩
# Redis大数据集频繁读写更新实现流程
## 1. 简介
在实际开发中，当我们面对大规模数据的读写和更新需求时，Redis是一种非常适合的解决方案。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等）的操作，并且具有高性能、高可靠性和可扩展性的特点。
本文将介绍如何使用Redis实现大数据集的频繁读写更新，让刚入行的小白能够快速上手。
## 2.
原创
2023-09-18 06:05:12
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## 如何实现Redis Key的频繁更新
Redis是一种开源的内存数据存储系统，广泛应用于作为数据库、缓存和消息代理。频繁更新Redis Key可能是针对高流量场景的需求。本文将逐步阐述如何实现Redis Key的频繁更新，适合刚入行的开发者学习和实践。
### 一、整体流程
在实现Redis Key的频繁更新之前，首先需要明确整体流程。请参考以下表格：
| 步骤 | 描述
2011 年，当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储，主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求。另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑，毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品。但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储，我们对其还是抱有幻想的。幻想要了解 Redis 的性能，我们先看看官方的基准性能测试数据，心里有个底。测试前提
Redis versi
影响 Redis 性能的 5 大因素Redis 内部的阻塞式操作；CPU 核和 NUMA 架构的影响；Redis 关键系统配置；Redis 内存碎片；Redis 缓冲区。 一、Redis 内部的阻塞式操作1.1 有哪些阻塞点？看看要与哪些对象交互以及有什么操作：逐个分析1.1.1 和客户端交互时的阻塞点Redis 使用了 IO 多路复用机制，网络IO将不是阻塞点（只考虑Redis本身而非
1、普通更新和增量更新首先了解一下应用普通更新的逻辑：新版本发布后将APK文件上传到服务器。然后由安卓客户端下载新的APK文件并安装。但是如果APK过大，普通更新的弊端就出现了。 比如：一个游戏的APK，老版本有480M。新版本添加了一个模块APK增加到500M。按照普通更新的逻辑，用户需要下载500M的APK，很显然比较费流量！这个并不是只针对用户，对服务器也是如此，服务器也需要节省带宽。假如有
