1.Redis 双写不一致导致的问题背景:使用到缓存,无论是本数据库做缓存还是使用Redis 做缓存,那么就会存在数据同步的问题,因为配置信息缓存在内存中,而内存是无法感知到数据在数据库的修改。这样就造成数据不一致性的问题。 共有四种方案: 1.先更新数据库,后更新缓存。 2.先更新缓存,再更新数据库。 3.先删除缓存,后删除数据库。 4.先更新数据库,后更新缓存。第一种和第二种方案,没有人使用的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-07 23:52:02
                            
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            1.Can't chdir to '/redisdata': No such file or directory配置了dir 目录为redisdata,在当前系统不存在/redisdata目录,手工创建目录2.Error reply to PING from master: '-DENIED Redis is running in protected mode becaus...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.Can't chdir to '/redisdata': No such file or directory配置了dir 目录为redisdata,在当前系统不存在/redisdata目录,手工创建目录2.Error reply to PING from master: '-DENIED Redis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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			phalcon 在读取数据的时候如果说reids数据库没有连接成功的话,则会显示一下错误: 











		  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            phalcon 在读取数据的时候如果说reids数据库没有连接成功的话,则会显示一下错误:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在分布式缓存中,面对高并发要求有两个问题非常重要:热key问题(hot key)和大value(big key)问题。热key问题:是指缓存集群中的某个key在瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆。大value问题:是指某个key对应的value可能有gb级别的大小,导致查询value的时候会引发网络相关的故障问题。不管是hot key,还是big key都有可能是压垮服务的最后一根稻草。本节我们重点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Redis主要的功能?1、哨兵(Sentinel)和复制(Replication)Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要哨兵和复制。 Sentinel可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能,Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。 Redis也是利用这两个功能来保            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、redis为什么这么快:1、纯内存操作 2、单线程操作,避免了频繁的上下文切换 3、采用了非阻塞I/O 多路复用机制二、redis使用中有哪些问题;1、缓存和数据库双写一致性问题 2、缓存雪崩问题 3、缓存击穿问题 4、缓存并发竞争问题三、redis问题解决方案:1、缓存和数据库双写一致性问题解决方案前提是对数据有强一致性要求,不能放缓存; 只能降低不一致发生的概率,无法完全避免; 只能保证最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、什么是Redis?Redis是一个开源、高性能、基于键值对的缓存与存储系统。2、Redis相比memcached有哪些优势?劣势:Redis是单线程,Memcached是多线程,在多核服务器上后者的性能理论上会更高一些。
优势:随着Redis3.0的推出,标志着memcache的所有功能都已经成了Redis的子集。同时Redis对集群的支持使得Memcache原有的第三方集群工具不再成为优势。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.缓存和数据库双写一致性问题一致性问题还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写,就必然会存在不一致的问题。前提是如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。另外,我们所做的方案从根本上来说,只能降低不一致发生的概率。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。首先,采取正确更新策略,先更新数据库,再删缓存。其次,因为可能存在删除缓存失败的问题,提供一个补偿措施            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿,其中缓存穿透和击穿类似,都是不经过缓存直接到数据库,不过前者主要强调缓存命中不了问题后者主要是强调缓存失效瞬间大量查询攻击            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            RedisRedis缓存篇一、为什么使用缓存?二、使用缓存的好处三、缓存可能出现的问题1)缓存穿透2) 缓存击穿3)缓存雪崩小结 Redis缓存篇一、为什么使用缓存?Redis作为内存型的非关系型数据库,每秒可以支撑更大的读写操作。(Redis官网测试读写能到10万左右,是不是很吸引人?)二、使用缓存的好处缓存可以解决大访问量下的数据库产生的压力。三、缓存可能出现的问题1)缓存穿透描述: 缓存穿            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言 作为一名后端开发工程师,在给前端同事写接口的时候,经常碰到他们讲,你的接口跨域了,那么什么是跨域,这里来研究下。什么是跨域 先来看下跨域的定义跨域的广义定义:跨域是指一个域下的文档或脚本试图去请求另一个域下的资源。我们经常遇到的跨域是由浏览器同源策略限制的一类请求场景。例如,下面的请求就发生了跨域,在京东的 H5 页面中请求淘宝的接口redis 上面栗子中跨域最终的罪魁祸首就是浏览器的同源策            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis概述Redis(Remote Dicitionay Server):远程字典服务Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。目前主要用途是作为:效率高,可高速缓存和发布订阅量及地图信息分析缓存穿透 缓存穿透
如果            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            BigKey问题常困扰着Redis用户,其影响不容忽视。本文将深入探讨BigKey问题的本质及解决方案,帮助你优化Redis性能,提升系统稳定性。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            业务场景:高并发场景下的减库存代码实现方案一:使用JVM或JDK级别的锁【synchronized】问题:使用synchronized的加锁,如果是单机环境的话没有问题,但是对于集群/分布式环境则会出问题,对于跨tomcat就会锁不住。@RestController
public class IndexControlelr {
    @Autowired
    private Redisso            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            乐观锁描述:大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的。即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1。此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。悲观锁:锁数据记录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            redis三大问题及解决方案1.16.1.缓存穿透 key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若利用此进行可能压垮数据库。一个一定不存在缓存及查询不到的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩问题 1.redis缓存穿透:           缓存穿透,是指缓存和数据库中都没有的数据(也就是数据库中一定不存在的数据),而用户不断发起请求,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层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存储层去查询,失去了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-26 12:07:29
                            
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            事情的起因是这样的,我看到了channel有阻塞的特性,我最开始内心的想法是 ??????,实际上是??????iChan := make(chan int)
<-iChan
fmt.println("输出")
//或者 iChan<-1
//fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
终端会一直阻塞,会出现光标一直闪烁的情况,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-30 09:05:33
                            
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