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redis缓存设计方案[redis缓存key设计]

作者:admin 发布时间:2024-05-26 11:32 分类:资讯 浏览:14


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SpringBoot的cache缓存,是针对返回值的一种操作 springboot使用redis做缓存时,默认只需要导入redis依赖,即可实现使用redis做缓存 不需要导入cache依赖 在启动类上加上 @EnableCaching 即可开启缓存功能 关于各个注解的使用,这里不再细说,网上详细的教程很多,这里主要讲一下如何指定过期时间 默认;选择与局限性lt Cache Aside Pattern强调一致性与复杂性之间的权衡在高并发和异常情况下,单纯依赖缓存可能不够,需要结合其他技术理解业务需求和系统限制是成功应用Redis缓存的关键Redis缓存并非万能,它有自己的局限,但在恰当的场景下,无疑能大幅提升系统性能总之,Redis缓存系统通过精心设计的。

在现代互联网应用中,保持数据库和Redis缓存的一致性至关重要,尤其是在高并发场景下面对这一挑战,有四种常见的解决方案,每一种都有其优缺点,让我们一一剖析1 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性,避免因网络异常导致的缓存数据不准确然而,在高并发情况下,若两个请求同时;应用Redis实现数据的读写,同时利用队列处理器定时将数据写入mysql同时要注意避免冲突,在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中,往redis写数据时,对redis主键自增并进行读取,若mysql更新失败,则需要及时清除缓存及同步redis主键这样处理,主要是实时读写redis,而mysql数据则通过队列异步处理。

直接运行命令 redisserver usrredis603redisconf redisconf 配置文件里 bind 0000 设置外部访问, requirepass xxxx 设置密码 redis高可用方案有两种 常用搭建方案为1主1从或1主2从+3哨兵监控主节点, 以及3主3从6节点集群 1sentinel哨兵 usrredis603srcredissentinel;大方向两种方案1脚本同步自己写脚本将数据库数据写入到redismemcached这就涉及到实时数据变更的问题mysql row binlog的实时分析,binlog增量订阅Alibaba 的canal ,以及缓存层数据 丢失失效 后的数据同步恢复问题2业务层实现先读取nosql缓存层,没有数据再读取mysql层,并写入数据到no。

redis缓存key设计

网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,需要快速响应,前端发送请求后端和mysql数据库交互,进行sql查询操作,读写比较慢,这时候引入Redis ,把从mysql 的数据缓存到Redis 中,下次读取时候性能就会提高当然,它也支持将内存中的数据以快照和日志的形式持久化到硬盘。

redis缓存设计方案[redis缓存key设计]

方案一?sort=created 程序实现mysql更新添加删除就删除redis数据程序查询redis,不存在就查询mysql并保存redis redis和mysql数据的同步,代码级别大致可以这样做读 读redis没有,读mysql把mysql数据写回redis 写 写mysql成功,写redis捕捉。

本期到这里就结束了,总结一下,我们了解了什么是 redis ,以及在 springboot 中如何去使用它们,很简单,没什么复杂的东西但这里想多说一点的是,缓存的设计却是很复杂的,因为工具是死的,人是活的,我们如何正确设计,需要我们在项目中不断的积累我们之前教大家查询列表数据,都是所有。

1首先我们创建一个Spring Boot 2x的项目,在applicationproperties配置文件中添加Redis的配置,Spring和Redis的整合可以参考小编其他的文章,此处不再详解我们设置服务端口serverport为8080端口用于启动第一个服务2接下来我们需要在pom文件中添加springbootstarterdataredis和springsessiondata。

redis做缓存优点缺点

一脚本同步1自己写脚本将数据库数据写入到redismemcached2这就涉及到实时数据变更的问题mysql row binlog的实时分析,binlog增量订阅Alibaba 的canal ,以及缓存层数据 丢失失效 后的数据同步恢复问题二业务层实现1先读取nosql缓存层,没有数据再读取mysql层,并写入数据到nosql。

假设有个这样的需求,优先级不是简单的高中低或者010这些固定的级别而是类似0这么多级别那么我们第三种方案将不太合适了虽然redis有sorted set这样的可以排序的数据类型,看是很可惜它没有阻塞版的接口于是我们还是只能使用list类型通过其他方式来完成目的。

4索引+缓存方案缓存事先没有要查询的数据,在一万的并发下测试数据库毫无压力,程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力,即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力,但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程,4核CPU处理不过来,很多redis连接不。

站点缓存settingspy MIDDLEWARE = # 站点缓存 , 注意必须在第一个位置 #39#39, # 站点缓存, 注意必须在最后一个位置 #39#39,视图缓存viewspy from djangoshortcuts import renderfrom。

2程序内部的合理构架,调用逻辑,内存管理redis在采用纯C实现时,整体调用逻辑很短,但在内存方面,适当的合并了一些对象和对齐,比如sds等,在底层使用了内存池,在不同情况下使用的不太一样但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙,当然二者不太一样,NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的,因此针对。

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