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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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
导论曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在架构师群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。秒杀系统的架构设计秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路： 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redi
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2024-10-14 11:25:08
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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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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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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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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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redis学习-第二天 数据类型hashhash类型一.存储的困惑二.hash 类型三.hash 类型数据的基本操作四.hash 类型数据扩展操作五.hash 类型数据操作的注意事项六.hash 类型应用场景6.1.解决方案6.2Tips 4：6.3.解决方案6.4.Tips 5： hash类型一.存储的困惑对象类数据的存储如果具有较频繁的更新需求操作会显得笨重二.hash 类型 新的存储需求
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2024-04-07 16:52:43
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普通队列说明利用list 的push 和pop命令代码public class Charpter06_3 {
public static void main(String[] args)
throws Exception {
Jedis conn = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
conn.flushDB
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2023-06-29 14:43:48
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# Redis多级嵌套：使用哈希表和有序集合
