redis多级别缓存按照粒度由粗到细:以商品详情页为例1,页面级别缓存（有时也叫url级别缓存，将页面手动渲染存到redis（key=商品id,val="商品详情页面，以后再次请求这个页面时，从redis中获取，直接向前端返回text/html,并且可以告诉浏览器在本地缓存该页面，缺点是页面数据更新不及时）2，对象级别缓存（如商品数据，（key= 商品id，val=“数据库查出的商品数据”）将查询
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2023-09-18 23:08:18
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本文主要讨论分布式环境下，缓存怎样在软件设计作用、原理、实现方式及注意问题。缓存的作用 减小原始数据訪问压力 提高资源利用率缓存的原理局部性原理缓存的实现方式查询算法 散列算法，Hash 、 MD5 等 B数、二叉树、有序二分查找等存储 仅仅将訪问量最高的部分数据放入缓存 将数据放到比原始IO速率更高的存储介质中缓存资源回收 RUL 算法 定时清理 设置资源有效时间缓存的存储介质 CPU 寄存器
项目运行过程中往往为了提升项目对数据加载效率，一般都会增加缓存，但缓存如何加载效率最高？如何加载对后端服务造成的压力最小？我们需要设计一套完善的缓存架构体系。1 多级缓存架构分析用户请求到达后端服务，先经过代理层nginx,nginx将请求路由到后端tomcat服务，tomcat去数据库中取数据，这是一个非常普通的流程，但在大并发场景下，需要做优化，而缓存是最有效的手段之一。缓存优化有，执行过程如
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2023-10-30 15:58:54
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# Java Redis 多级 Key
## 简介
Redis是一款高性能的键值存储数据库，它支持多种数据结构，并且具有丰富的功能和灵活的配置选项。在Java中使用Redis可以帮助我们更好地处理数据，提高应用程序的性能和可扩展性。
本文将为您介绍如何在Java中使用Redis的多级Key功能，并提供代码示例来说明其用法。多级Key可以帮助我们更好地组织和管理数据，提高数据的访问效率。
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原创
2024-01-26 10:55:38
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Redis应用问题1 缓存穿透1.1 原因 由于在缓存中并没有请求的数据，因此每次针对该key的请求都无法从缓存中获取到，只能去数据库中进行请求，从而使得压力变大崩溃1.2 解决方案（1）对空值缓存： 如果查询返回的数据为空，我们仍然将这个空结果进行缓存，设置空结果的过期时间很短，防止存储压力过大（2）设置可访问名单（白名单）： 使用bitmaps类型定义一个可以访问的白名单，名单id作为bitm
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2024-09-09 17:54:20
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分布式锁redisson的使用（并发场景下)1.基于缓存，对热点数据进行刷新过期时间，以实现“冷热数据分离”。2.可以对“热点数据进行缓存重建”（双层获取）3.使用分布式读写锁，可解决“数据库与缓存双写不一致”的场景4.分布式读写锁的机制（读读共享，读写互斥，写写互斥）读写锁底层实现的是读写操作都是抢同一把锁，已控制拿锁的顺序。  
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2024-10-14 10:57:07
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在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，
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2023-10-20 21:13:44
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# Redis如何设计多级Key
在现代应用中，Redis作为一个高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、消息队列和数据存储等场景。为了高效地管理数据，尤其是当数据结构复杂时，合理设计多级Key是非常重要的。本文将通过一个具体的例子，阐述如何使用多级Key来存储用户旅行记录。
## 问题描述
假设我们有一个在线旅游平台，用户可以记录他们的旅行经历。每条旅行记录包括用户ID、旅行时间、目的地和旅行
原创
2024-09-22 05:07:56
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# Redis 如何设置多级 Key
## 引言
Redis 是一个开源的键值数据库，在处理复杂数据结构和高并发场景中表现优异。本文将探讨如何使用 Redis 设置多级 Key，以更好地组织和管理数据。我们将通过一个具体的场景——用户管理系统，来说明如何利用多级 Key 存储用户信息和相关数据，并用代码示例加以阐述。
## 背景
在一个用户管理系统中，我们可能需要存储用户的基本信息、用户的
redis 数据库redis 不会频繁变动的数据，存储在redis里面，例如秒杀活动。实验环境rhel7.3主机名IPserver1172.25.60.1（master）server2172.25.60.2（slave）server3172.25.60.3（slave）redis 的主从复制首先主从复制需要分为两个角色：master(主) 和 slave(从) ，注意：redis里面只支持一个主，
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2024-02-08 14:57:39
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目录前言冗余设计理念多级缓存概述开启浏览器缓存① 配置 Cache-Control② 配置 Expires③ 配置 ETag④ 配置 Last-Modified整体配置2.2 开启 Nginx 缓存① 定义缓存配置② 启用缓存③ 设置缓存有效期④ 配置反向代理⑤ 重新加载配置2.3 使用分布式缓存① 添加依赖② 配置 Redis 连接信息③ 启动缓存④ 使用缓存2.4 使用本地缓存① 添加依赖②
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2024-09-19 20:35:11
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目录一、数据结构介绍二、通用命令2.1 KEYS：命令查看符合模板的所有key2.2 DEL命令：删除一个指定的key2.3 EXISTS：判断key是否存在2.4 EXPIPE：给一个key设置有效期，有效期到期时该key会被自动删除（key存在）2.5 TTL：查看一个KEY的剩余有效期三、String类型3.1 SET：添加或修改已经存在的一个String类型的键值对3.2 GE
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2023-11-20 01:57:33
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# 如何实现redisTemplate设置多级key
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个设置多级key的流程，具体步骤可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取redisTemplate实例 |
| 2 | 设置多级key |
| 3 | 执行相关操作 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 步骤1：获取
原创
2024-07-07 04:31:06
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静态代码块优先于主方法执行的，且只在类加载时执行一次。构造代码块优先于构造方法块执行。高内聚低耦合：内聚就是自己独立完成某件事情的能力，耦合就是类与类之间的关系。 jvm先加载Fu.class，再加载Zi.class，然后读取Zi z = new Zi();先输出父类的静态代码块，再输出子类的静态代码块，然后，先输出父类的构造代码块、父类的构造方法，再输出子类的构造方法块、子类的构造方法
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2024-07-16 01:25:43
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# Java 多级 key Map
在 Java 中，Map 是一种使用键值对存储数据的数据结构。通常情况下，Map 的 key 是唯一的，用来获取对应的 value。但是在某些场景下，我们可能需要使用多级 key 来组织和访问数据。本文将介绍如何在 Java 中实现多级 key Map，并提供代码示例。
## 1. 多级 key Map 概述
多级 key Map 是一种将多个 key 嵌
原创
2023-11-27 14:02:25
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redis最全详解-05-Redis缓存设计与性能优化多级缓存架构 缓存设计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。造成缓存穿透的基本原因有两个：第一， 自身业务代码或者数据出现问题。第二， 一些恶意攻击、
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2024-06-27 11:16:24
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目录多级缓存架构缓存设计缓存穿透缓存失效(击穿)缓存雪崩热点缓存key重建优化缓存与数据库双写不一致开发规范与性能优化一、键值设计二、命令使用三、客户端使用多级缓存架构缓存设计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。造
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2023-09-08 10:28:13
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多级缓存应用场景：我们知道redis的tps读写能力在10w/s左右，在大促或者双11场景，很多商品的访问高达百万千万级别，如果只使用redis缓存，是不能满足业务需要。缓存混合存在问题基于以上场景，我们需要使用多级缓存实现，利用本地缓存与redis缓存来实现：本地缓存 ，使用ehcache来实现，ehcache作为JVM级别的缓存，不能够保证分布式集群部署一致性，无法实现分布式场景下缓存共享；本
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2023-10-23 13:30:18
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# Python List多级Key排序
在Python中，`list`是一种非常常用的数据结构，它允许我们存储多个元素，并且可以进行各种操作。当我们需要对`list`的元素进行排序时，通常可以使用`sort`函数或`sorted`函数进行操作。这些函数默认会按照元素的大小进行排序，但是当我们需要按照多个属性进行排序时，就需要使用多级key排序。
## 多级Key排序的概念
多级Key排序是
原创
2023-07-31 11:23:46
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# Redis多级嵌套：使用哈希表和有序集合
