Redis如何防止雪崩？ 什么是Redis缓存雪崩：Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。这就是Redis缓存雪崩。缓存雪崩会造成数据库直接崩溃，从而导
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2023-08-15 14:06:18
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三.redis事务之watch 首先要了解redis事务中watch的作用，watch命令可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行。监控一直持续到exec命令（事务中的命令是在exec之后才执行的，所以在multi命令后可以修改watch监控的键值）。假设我们通过watch命令在事务执行之前监控了多
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2023-06-29 11:56:09
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一，简介1.概述Redis采用了乐观锁方式进行事务控制，它使用watch命令监视给定的key，当exec（提交事务）的时候,如果监视的key从调用watch后发生过变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。注意watch的key是对整个连接有效的，如果连接断开，监视和事务都会被自动清除。当然exec，discard，unwatch命令都会清除连接中的所有监视。2.基本指令re
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2023-10-07 16:23:13
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watch命令描述 WATCH命令可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行。监控一直持续到EXEC命令（事务中的命令是在EXEC之后才执行的，所以在MULTI命令后可以修改WATCH监控的键值）利用watch实现incr具体做法如下:  
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2023-11-06 16:22:44
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真实案例 Redis分布式锁的正确姿势很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是采用redisson这个客户端工具.如何回答 首先如果你之前用Redis的分布式锁的姿势正确,并且看过相应的官方文档的话,这个问题So ea
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2023-09-24 12:57:25
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如何使用Redis Watch命令使用Redis管理数据，理解如何使用事务存储键值对数据很重要。Redis事务与RDMMS事务有些类似，但也有差异。Redis主要通过几个命令有效管理事务，本文讨论Redis的Watch命令以及如何使用。1. 概述在阅读之前你最好安装好Redis环境，熟悉Redis常用命令。 Redis事务命令主要包括 WATCH, EXEC, DISCARD, MULTI。这些命
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2023-07-04 17:23:41
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Redis watch机制的分析我们常用redis的watch和multi来处理一些涉及并发的操作，redis的watch+multi实际是一种乐观锁，今天我们来分析一下它的实现机制。常用的代码段$key = 'xxxx';
$redis->watch($key);
$redis->multi();
// 更新了key
$redis->set($key);
$flag = $re
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2023-09-04 12:48:01
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redis的事务使用Redis管理数据，理解如何使用事务存储键值对数据很重要。Redis事务与RDMMS事务有些类似，但也有差异。Redis主要通过几个命令有效管理事务。严格意义来讲,redis的事务和我们理解的传统数据库(如mysql)的事务是不一样的。Redis中的事务（transaction）是一组命令的集合。Redis事务命令主要包括 WATCH, EXEC, DISCARD, MULTI
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2023-07-04 18:26:18
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WATCH 机制原理：WATCH 机制：使用 WATCH 监视一个或多个 key , 跟踪 key 的 value 修改情况，如果有key 的 value 值在事务 EXEC 执行之前被修改了，整个事务被取消。EXEC 返回提示信息，表示 事务已经失败。 WATCH 机制使的事务 EXEC 变的有条件，事务只有在被 WATCH 的 key 没有修改的前提下才能执行。不满足条件，事务被取消。使用 W
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2023-07-11 17:21:45
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在Redis的事务中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务执行失败。例如，我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增，如果要实现该功能，我们只能自
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2023-07-07 15:35:09
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引言Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位，一个事务中的命令要么都执行，要么都不执行。Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令，事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令，然后依次发送需要在本次事务中处理的命令，最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束。严格意义来讲,redis的事务和我们理解
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2024-06-29 16:56:08
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一、实现原理1.1 基本原理JDK 原生的锁可以让不同线程之间以互斥的方式来访问共享资源，但如果想要在不同进程之间以互斥的方式来访问共享资源，JDK 原生的锁就无能为力了。此时可以使用 Redis 来实现分布式锁。Redis 实现分布式锁的核心命令如下： SETNX SETNX 命令的作用是：如果指定的 key 不存在，则创建并为其设置值，然后返回状态码 1；如果指定的 key 存在，则直接
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2023-08-25 11:42:12
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WATCH命令的实现
• 概述
• 使用WATCH命令监视数据库键
• 监视机制的触发
• 判断事务是否安全
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2023-06-19 08:21:16
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世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。关于redis的事务是通过multi,exec,watch三个命令实现的。 具体过程如下1. 执行 watch key 监控事务中要操作的字段
2. 执行 multi 开启事务
3. 写入具体的业务操作
4. 执行 exec 并返回执行结果接下来解析原理首先 watch 监控 key 所起的作用实际上是一个乐观锁
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2023-08-26 15:56:35
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在 Redis 中使用 watch 命令可以决定事务是执行还是回滚。一般而言，可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对，然后使用 multi 命令开启事务，执行各类对数据结构进行操作的命令，这个时候这些命令就会进入队列。当 Redis 使用 exec 命令执行事务的时候，它首先会去比对被 watch 命令所监控的键值对，如果没有发生变化，那么它会执行事务队列中的命令，提交事
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2023-06-20 15:01:30
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一、缓存穿透1、概念缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进
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2023-07-09 22:05:43
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缓存击穿什么是缓存击穿 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透 缓存穿透原理流程 1.先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户，这样不用访问数据库，减轻数据的压力。 2.如果缓存中没有数据，就会访问数据库缓存穿透 缓存就像是数据库的一道防火墙，将请求比较频繁的数据放
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2023-08-07 22:44:19
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缓存穿透问题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。一般对于未命中的数据我们是按照如下方式进行处理的：1.缓存层不命中。2.存储层不命中，不将空结果写回缓存。3.返回空结果。 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。缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具
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2023-08-07 22:28:19
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缓存穿透缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。。解决方法1.缓存空对象当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会
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2023-09-19 00:35:19
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Redis 缓存主要缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩异常场景，今天我们来讲讲缓存穿透。1 场景描述缓存穿透是指客户端请求一个缓存和数据库中都不存在的 key。由于缓存中不存在，所以请求会透过缓存查询数据库；由于数据库中也不存在，所以也没办法更新缓存。因此下一次同样的请求还是会打在数据库上。好像缓存被穿透了一样，缓存形如虚设。所有的压力都在数据库之上，如果请求量巨大，可能造成数据库崩溃。2 解决方法缓存
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2023-06-13 14:23:32
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