目录一.缓存技术与RedisRedis作为缓存的原因二.缓存更新策略场景示例三.缓存问题缓存穿透解决方案：缓存空对象解决方案：布隆过滤缓存雪崩解决方案缓存击穿解决方案：互斥锁解决方案：逻辑过期一.缓存技术与Redis缓存是计算机中的一种技术，用于存储临时数据，以便在后续访问相同数据时能够更快地获取。在数据被缓存后，将会被存储在一个临时的快速存储介质中，例如计算机内存或专门的高速缓存存储器中。缓存可
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。 首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。不会发生死锁
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2023-09-03 17:08:34
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看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。视图分析：写流程（更新策略）先淘汰 ca
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2023-08-30 12:58:17
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# 使用Redis实现Java加锁
当多个进程或线程对共享资源进行操作时，可能会出现数据不一致的问题。为了避免这种情况，我们通常使用锁机制来保证同一时间只有一个操作可以对共享资源进行操作。Redis作为一个高效的内存数据库，可以很方便地实现分布式锁。本文将详细介绍如何在Java中使用Redis加锁。
## 工作流程
在开始编写代码之前，我们先明确一下实现加锁的流程：
| 步骤
原创
2024-09-07 04:27:27
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# Redis缓存加锁排队实现
## 流程概述
在实现Redis缓存加锁排队的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建Redis实例 | 创建一个Redis实例，用于存储缓存和控制并发访问 |
| 2. 获取锁 | 在访问共享资源之前，需要获取一个锁来保证只有一个线程可以访问 |
| 3. 检查缓存 | 在缓存中检查所需的数据是否
原创
2024-01-21 10:33:23
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# 如何实现“redis key 加锁 更新”
## 1. 流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 尝试获取redis锁 |
| 2 | 如果获取成功，进行业务操作 |
| 3 | 释放redis锁 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤1: 尝试获取redis锁
首先，在代码中使用redis的setnx
原创
2024-06-20 03:33:50
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当我们做项目时，总会遇到一些数据经常被查询，但是不会经常修改，对于这样的数据大家都会想到使用缓存处理。今天对使用redis更新缓存整理几个方案，有不足的地方还望多多指正。第一种：方案 ：后台设置更新缓存按钮由操作人员操作或者使用定时任务，从DB查找最新数据集合，删除原缓存数据，存储新数据到缓存；问题：更新过程中删除掉缓存后刚好有业务在查询，那么这个时候返回的数据会是空，会影响用户体验；总
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2023-08-14 13:19:21
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目录缓存更新策略缓存穿透解决办法-缓存空对象缓存击穿解决方案-互斥锁Redis实现秒杀代码实现Redis实现分布式锁redis分布式锁原理Redisson解决redis持久化RDB持久化AOF持久化（默认是关闭的）总结Redis到底是单线程还是多线程？redis过期策略redis淘汰策略 缓存更新策略redis做缓存数据要和mysql数据库保持一致。 都是修改mysql数据库时把缓存清空，下一次
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2023-09-18 22:49:59
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# 如何实现redis加锁代码
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
判断锁是否存在 -->|不存在| 创建锁
判断锁是否存在 -->|存在| 等待
创建锁 --> 加锁
加锁 --> 执行业务逻辑
执行业务逻辑 --> 释放锁
释放锁 --> 结束
等待 --> 判断锁是否存在
```
原创
2024-06-06 05:27:37
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## Java更新Redis缓存
### 1. 简介
Redis是一个高性能的内存数据库，广泛用于缓存和持久化数据。在Java应用程序中，我们经常使用Redis缓存来提高数据读取的性能。当数据发生变化时，我们需要更新Redis缓存，以确保数据的一致性。本文将介绍如何使用Java更新Redis缓存，并提供相应的代码示例。
### 2. 更新缓存的流程
下面是更新Redis缓存的一般流程：
``
原创
2023-10-23 15:59:18
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前言：为什么要有缓存更新策略呢？主要是因为把数据保存在缓存与数据库当中，如果对数据库数据做修改，缓存并不知道。也不会去更新，用户去查询的时候就查到了旧数据，造成数据的不一致。 缓存更新策略则是为了解决上述的问题。 文章目录内存剔除超时剔除主动更新业务场景 内存剔除说明
原本是Redis用来解决内存不足的问题，因为Reids是基于内存存储的，内存不像磁盘，内存是有限的。Redis内存会设置一个
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2023-07-08 01:38:11
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文章目录1. 什么是缓存更新2. 更新方式3. 数据库缓存不一致解决方案4. 数据库和缓存不一致怎么解决4.14.25. 实现商铺和缓存与数据库双写一致 1. 什么是缓存更新缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西，主要是因为内存数据宝贵，当我们向redis插入太多数据，此时就可能会导致缓存中的数据过多，所以redis会对部分数据进行更新，或者把他称为淘汰更为合适。2. 更新方式内存
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2023-05-25 12:28:34
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缓存预热缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题,用户直接查询事先被预热的缓存数据。实现思路：直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；定时刷新缓存；缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自
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2023-08-30 08:10:33
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1. redis加锁分类redis能用的的加锁命令分别是 INCR、SETNX、SET
2. 第一种锁命令INCR
这种加锁的思路是， key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作进行加一。 然后其它用户在执行 INCR 操作进行加一时，如果返回的数大于 1 ，说明这个锁正在被使用当中。1、 客户端A请求服务器获取key的值为1表示获取了锁
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2023-08-14 20:08:07
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redis缓存机制一、缓存更新 缓存更新的策略有很多，这里介绍两种比较主要的情况： 第一种情况，先更新数据库再同步更新缓存或者先更新缓存再同步更新数据库，其实都属于write through，同步更新的好处在于可以很好的保持数据的一致性，但是缺点在于同步更新时，必然会影响性能。 第二种情况，先更新缓存，然后再异步写回数据库，也就是write back，异步写回的好处在于不会影响缓存的高性能，能够快
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2023-05-29 15:25:48
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redis做缓存 , 提高读写速度,缓解sql的压力频繁操作数据库可以做缓存操作(提高效率) --> 敏感数据谨慎用缓存redis常用命令:(1真0假)String类型:set key value -> 存入键值对
get key -> 根据键取出值
incr key -> 把值递增1
decr key -> 把值递减1
del key -> 根据键删除键值
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2024-02-02 19:33:11
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情景： 当查询数据库的时候，把查询结果保存到Redis中，下次再查询的时候，先查询redis缓存中是否存在用户查询的数据，有则直接返回，没有再去查数据库，结果再保存到数据库中。现实中的应用场景，比如某明星，很多粉丝都查询这个明星的信息，同样的信息一条可能查几百万次，这种情况就可以用这种缓存。步骤： &nb
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2024-07-24 12:18:04
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缓存中的数据通常都是有生命周期的，需要在指定时间后被删除或更 新，这样可以保证缓存空间在一个可控的范围。但是缓存中的数据会和数据 源中的真实数据有一段时间窗口的不一致，需要利用某些策略进行更新。下 面将分别从使用场景、一致性、开发人员开发/维护成本三个方面介绍三种 缓存的更新策略。 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除 使用场景。剔除算法通常用于缓存使用量超过了预设的最大值时候，如 何对现有的数据
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2023-07-08 14:53:07
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Redis缓存相关问题 1.1 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个数据库一定不存在的数据。 我们以前正常的使用Redis缓存的流程大致是： 1、数据查询首先进行缓存查询 2、如果数据存在则直接返回缓存数据 3、如果数据不存在，就对数据库进行查询，并把查询到的数据放进缓存 4、如果数据库查询数据为空，则不放进缓存 例如我们的数据表中主键是自增产生的，所有的主键值都大于0。此时如果用户传入的参数为-1，会
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2023-09-04 10:57:03
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一般常用的缓存方案有两种：第一种读的时候，先读缓存，缓存没有的话，读数据库，取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先删除缓存，在更新数据库。第二种读的时候，先读缓存，缓存没有的话，读数据库，取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，再删除缓存。第二种是Cache Aside Pattern的原本思路，用的比较多，第一种也有在用。为什么会造成这两种分歧勒？原因在于：第一种方
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2023-06-14 17:02:49
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