随笔分类 - redis
摘要：Redis突然性能变慢可能由多种因素导致，以下是一些常见的原因及其解决方案： 一、大键（Bigkey）问题 原因：如果Redis实例中存储了bigkey，那么在淘汰删除bigkey释放内存时，会耗时比较久，从而影响性能。 解决方案：避免存储bigkey，降低释放内存的耗时。可以使用Redis提供的一
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摘要：Redis缓存淘汰策略是在Redis内存达到最大限制时，决定哪些数据需要被移除以便为新数据腾出空间的策略。这些策略旨在保证Redis在有限的内存环境下能够平稳运行。以下是Redis提供的几种主要淘汰策略： 一、不淘汰策略 noeviction：当内存达到限制时，Redis不再接受新的写入请求（包括插
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摘要：Redis大键问题是一个常见的性能瓶颈和潜在的问题源。以下是对Redis大键问题的详细解析： 一、什么是Redis大键 Redis大键并不是指存储在Redis中的某个Key的大小超过一定的阈值，而是指该Key所对应的value过大。对于string类型来说，一般情况下超过10KB则被认为是大键；对于
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摘要：1 https://gitee.com/kekingcn/spring-boot-klock-starter 2 锁概念 2.1 公平锁:公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，线程直接进入队列中排队，队列中的第一个线程才能获得锁。公平锁的优点是等待锁的线程不会饿死。缺点是整体吞吐效率相对非公平
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摘要：基本原理 我们可以同时去一个地方“占坑”，如果占到，就执行逻辑。否则就必须等待，直到释放锁。“占坑”可以去redis，可以去数据库，可以去任何大家都能访问的地方。等待可以自旋的方式。 阶段一 public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonDbW
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摘要：引言 讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。其实生活中也是有不少这样的例
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摘要：首先是项目地址： https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID，这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL，EVALSHA命令： https://www.runoob.com/red
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摘要：一、主从复制模式 主数据库可进行读写，当写操作导致数据变化时会自动将数据同步到从数据库；从数据库一般是只读的，并接受主数据库同步过来的数据 1、工作原理 （1）Slave从节点服务启动并连接到Master之后，它将主动发送一个SYNC命令（2）Master服务主节点收到同步命令后，开始执行BGSAV
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摘要：之前一直在用Spring Cache进行接口数据的缓存，主要是Spring Cache在对具体key缓存失效时间的设置不是很方法，还要自己去扩展，无意中发现了阿里的JetCache。大部分的需求都能满足，并且有一些很实用的功能，今天给大家介绍下。 JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，提
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摘要：话说，中间件的选择上，Spring（SpringBoot）一直是业界的风向标。比如Spring一直使用「Jackson」，而没有使用Gson和fastjson。SpringBoot2.0默认数据库连接池从TomcatPool换到了「HikariCP」。在本地缓存方面，SpringFramework5
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摘要：在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine、LocalCache等。 一、ehcache 在Java项目广泛的使用。它是
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摘要：1. 缓存淘汰算法1.1. FIFO先进先出：最先进入的缓存被最先淘汰掉，这个基本不会有人用来做缓存 1.2. LRU最近最少未使用：每次访问就把这个元素放到队列头部，队列满了淘汰队列尾的元素，也就是淘汰最长时间没有被访问的。 缺点也是很明显的，某一时刻大量数据的到来容易把热点数据挤出缓存，而这些数
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摘要：目录 1、布隆过滤器使用场景 2、布隆过滤器简介 3、Redis实现布隆过滤器 ①、bitmaps ②、Redisson 4、guava 工具 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。 1、布隆过滤器使用场景 比如有如下几
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摘要：Redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，Redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？ 面试官心理分析 在前几年，Redis 如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据，得借助一些中间件来实现，比如说有 codis ，或者 twempro
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摘要：Redis 的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？ 面试官心理分析 Redis 如果仅仅只是将数据缓存在内存里面，如果 Redis 宕机了再重启，内存里的数据就全部都弄丢了啊。你必须得用 Redis 的持久化机制，将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数
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摘要：Redis 主从架构 单机的 Redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现
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摘要：如何保证 redis 的高并发和高可用？redis 的主从复制原理能介绍一下么？redis 的哨兵原理能介绍一下么？ 面试官心理分析 其实问这个问题，主要是考考你，redis 单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发？redis 会不会挂？既然 redis 会挂那怎么保证 redis
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摘要：Redis 的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下 LRU 代码实现？ 面试官心理分析 如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进 Redis 的数据就一定会存在，后面导致系统各种 bug，谁来负责？ 常见的有两个问题： 往 Redis 写入
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摘要：Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？ 面试官心理分析 除非是面试官感觉看你简历，是工作 3 年以内的比较初级的同学，可能对技术没有很深入的研究，面试官才会问这类问题。否则，在宝贵的面试时间里，面试官实在不想多问。 其实问这个问题，主要有两个原因： 看看你到底有没有全面的了解
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摘要：Redis 和 Memcached 有什么区别？Redis 的线程模型是什么？为什么 Redis 单线程却能支撑高并发？ 面试官心理分析 这个是问 Redis 的时候，最基本的问题吧，Redis 最基本的一个内部原理和特点，就是 Redis 实际上是个单线程工作模型，你要是这个都不知道，那后面玩儿
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