一、缓存击穿定义： 缓存中的key一般设有过期时间，如果某个key过期了，恰在这个时候，有大量的并发请求访问这个key，则这些请求都会到达DB,导致DB瞬间压力过大，压垮DB。解决方案： 1.设置互斥锁，mutex。当缓存失效时不时立即去访问数据库，而是使用缓存工具的操作成功带返回值的操作，比如redis的setnx（set if not exit），memcache的add，利用setnx实现锁
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2023-09-16 00:13:15
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## Redis 并发读的实现指南
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，因其高并发读写能力而受到广泛欢迎。在本文中，我们将一起探讨如何实现 Redis 的并发读操作。对于刚入行的小白来说，理解这一过程并不复杂。
### 整体流程
下面的表格展示了我们实现 Redis 并发读的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------
原创
2024-09-29 05:54:24
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# Redis 读请求并发量的探讨
在现代应用开发中，性能和响应时间是用户体验的关键因素之一。为了能够提供高效的读操作，Redis已成为一种流行的选择，因其出色的性能和丰富的数据结构。本文将探讨Redis的读请求并发量，并通过代码示例帮助读者更好地理解如何优化Redis的性能。
## 1. Redis的基本概念
Redis是一种开源的键值存储系统，通常用于缓存和快速数据访问。由于其内存存储特
原创
2024-08-28 06:34:03
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将数据读写到MongoDBMongoDB is a cross-platform document-oriented database program. Classified as a NoSQL database program, MongoDB uses JSON-like documents with optional schemas. MongoDB is developed by Mon
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2023-08-22 13:08:57
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ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。（事实上，ConcurrentHashMap支持完全并发的读以及一定程度并发的写。）如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。但是ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每
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2023-07-26 20:29:25
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# Redis 并发读一个 Key
## 1. 引言
Redis 是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、队列、会话管理等场景。在并发读取 Redis 中的 Key 时，我们需要考虑并发读取的一致性和性能问题。本文将介绍如何在 Redis 中实现并发读取一个 Key，并提供相应的代码示例。
## 2. Redis 基本介绍
### 2.1 Redis 简介
Redis 是一个开源的内存数
原创
2023-10-16 03:22:21
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redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类型很丰富（例如有字符串、LIST、SET等），memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内存资源,而redis可以存储1G,最
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2023-05-29 10:28:55
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# Redis并发量设置
Redis是一种高性能的键值对存储系统，被广泛应用于诸如缓存、消息队列和实时统计等场景。在实际应用中，我们经常需要设置Redis的并发量，以提高系统的吞吐量和性能。本文将介绍Redis并发量设置的方法以及相关的代码示例。
## 并发量设置方法
Redis的并发量设置主要涉及到以下几个方面：
1. 连接池大小：通过设置连接池的大小，可以控制同时与Redis建立连接的
原创
2024-01-25 14:17:15
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# Java 读取 Redis 数据
Redis 是一种高性能的内存数据库，常用于缓存、队列等场景。在Java开发中，我们通常会使用 Redis 作为数据存储。本文将介绍如何使用 Java 读取 Redis 中的数据，并给出代码示例。
## Redis Java 客户端
在 Java 中，有多种 Redis 客户端可供选择，比如 Jedis、Lettuce 等。其中 Jedis 是一个常用的
原创
2024-07-03 06:50:15
62阅读
# Redis 读脏数据实现指南
## 概述
在开始讲述 Redis 读脏数据的实现之前，我们首先需要明确一些概念。Redis是一款基于内存的高性能键值对存储数据库，它具有持久化和缓存等多种功能。而脏数据指的是在缓存中存在但与实际数据源不一致的数据。读脏数据是指当数据源更新后，Redis缓存中的数据并未即时更新，导致读取到的数据与实际数据源不一致。
在实际开发中，为了提高读取性能和减轻数据源的
原创
2023-08-25 07:46:52
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现在都是“大数据”时代，大量的用户数据需要处理，如何保证大量数据在多线程下的安全，成了比较重要的问题。今天要学习的就是java.util.concurrent包下Locks接口的一个实现类，ReadWriteLock，读写锁。读写锁的出现是为了弥补传统同步方式synchronized的缺憾，使用synchronized同步的方法或语句，当多线程读取一个大数据时，每次只能有一个线程读取，其他线程都得
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2024-02-03 11:08:52
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数据库事务之mysql1 数据库并发问题及概念2 存储引擎是否支持事务2.1 mysql自动提交2.2 mysql隐式提交2.3 autocommit和START TRANSACTION辨析3 事务的ACID(acid)属性4 查看及设置mysql数据库事务隔离级别4.1 数据库的4种事务隔离级别5 mysql的MVVC5.1 版本链5.2 ReadView5.3 READ_COMMITED的实
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2023-11-27 17:08:01
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使用SpringBoot+Mysql+Redis+RabbitMQ+Jmeter实现高并发秒杀什么是高并发高并发(High Concurrency)通常是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。通俗来讲,高并发是指在同一个时间点,有很多用户同时的访问同一 API 接口或者 Url 地址。它经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中。简单分析秒杀所谓秒杀，就是网络卖家发布一些超低价格的商
一.读写分离1.对读写能力进行扩展，采用读写分离方式解决性能问题运行一些额外的服务器，让他们与主服务器进行连接，然后将主服务器发送的数据副本通过网络进行准实时的更新（具体的更新速度取决于网络带宽），通过将请求分散到不同的服务器上面进行处理，用户可以从新添加的从服务器上获得额外的读查询处理能力2.redis自身集成了读写分离供用户使用我们只需在从redis服务的配置文件里面加上一条，【slaveof
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2023-06-13 14:28:32
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# 如何实现“redis 并发获取设置key”
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，分享知识是一种责任和乐趣。在这篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何实现“redis 并发获取设置key”。我会使用表格展示整个过程的步骤，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 流程步骤
下面是实现“redis 并发获取设置key”的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-03-26 08:16:16
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读读:不存在任何安全问题，不需要并发控制 读写:有线程安全问题，脏读、幻读、不可重复读 写写:有线程安全问题，更新丢失为了解决读写的并发问题什么是MVCC只有InnoDB引擎支持mvcc，mysql默认支持可重复读，就是依赖mvcc实现的。多版本并发控制，主要是为了提高数据库的并发性能，在多事务、高并发的情况下数据不会错乱。同一行数据平时发生读写请求时，会上锁阻塞住。但mvcc用更好的方式去处理读
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2023-09-25 09:01:16
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首先先介绍两个概念：只读缓存：新增操作，直接写数据库。删除/修改，删除/修改数据库，查询缓存，命中缓存，标记缓存无效。读写缓存：同步写回：先修改缓存然后同步写回数据库（事务保证原子性） 异步写回：先修改缓存，后异步写回数据库读写缓存我们采用同步写回可以避免数据一致性问题只读缓存数据不一致问题新增数据: 无 （直接插入数据库，缓存中不存在数据） 删改：有 （发生删改操作用户需要先修改数据库后修改缓存
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2023-06-13 15:29:25
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由于现在对系统的性能要求越来越高，所以使用Redis基于缓存的数据库技术使用的越来越多。今天就来记录下使用Redis要注意的三大问题及对应解决方案：1、redis雪崩：缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。分为两种情况：(1)自然失效(缓存过期)之前缓存的数据都已经过期，再次去进行访问，势必再去数据库查询一遍，如果时间段内请求很多，势必对数据库造成很大的压力，这个压力即集中创建
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2023-07-10 20:04:28
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前面两篇博客一篇是实现了
redis做缓存，原理是在启动类中开启@EnableCaching注解，之后在需要缓存的地方使用@Cacheable和@CacheEvict注解；另一篇是实现了
redis处理
并发操作，原理是使用jedis的setnx命令操作。现在希望同时实现这两个功能，即可以在查询时使用缓存，也可以在更新时处理
并发，这里综合前两篇博客即可：一、项目：结构：1、pom:<project
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2023-05-29 10:24:02
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缓存和数据库的数据不一致是如何发生的？一致性包含了两种情况：缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。发生的原因也可以分成两类：在更新数据库或更新缓存的过程中，其中一个失败的情况高并发状态下，更新数据库或更新缓存这两个操作之间，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读到旧值1、更新数据库或Redis有一个失败当缓存的读写模式不同时，缓
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2023-07-04 16:14:48
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