redis缓存应用(一)

Spring Boot WebFlux 结合 Redis 缓存和 Guava 的实现 缓存可以说是加速服务响应速度的一种非常有效并且简单的方式。在缓存领域,有很多知名的框架,如EhCache 、Guava、HazelCast等。Redis作为key-value型数据库,由于他的这一特性,Redis也成为一种流行的数据缓存工具。 在传统方式下对于缓存的处理代码是非常臃肿的。 一个查询函数加入缓存功能: 在函数执行前,我们需要先检查缓存中是否存在数据,如果存在则返回缓存数据。 如果不存在,就需要在数据库的数据查询出来。 最后把数据存放在缓存中,当下次调用此函数时,就可以直接使用缓存数据,减轻了 阅读详情

基本概述

对于网站首页每天有大量的人访问,对数据库造成很大的访问压力,甚至是瘫痪。那如何解决呢?我们通常的做法有两种:一种是数据缓存、一种是网页静态化
redis
redis是一款开源的Key-Value数据库,运行在内存中,由ANSI C编写。企业开发通常采用Redis来实现缓存。同类的产品还有memcache 、memcached 、MongoDB等。
jedis
Jedis是Redis官方推出的一款面向Java的客户端,提供了很多接口供Java语言调用。可以在Redis官网下载,当然还有一些开源爱好者提供的客户端,如Jredis、SRP等等,推荐使用Jedis。
Spring-data-redis
Spring-data-redis是spring大家族的一部分,提供了在srping应用中通过简单的配置访问redis服务,对reids底层开发包(Jedis, JRedis, and RJC)进行了高度封装,RedisTemplate提供了redis各种操作、异常处理及序列化,支持发布订阅,并对spring 3.1 cache进行了实现。
spring-data-redis针对jedis提供了如下功能:
1.连接池自动管理,提供了一个高度封装的“RedisTemplate”类
2.针对jedis客户端中大量api进行了归类封装,将同一类型操作封装为operation接口
ValueOperations:简单K-V操作
SetOperations:set类型数据操作
ZSetOperations:zset类型数据操作
HashOperations:针对map类型的数据操作
ListOperations:针对list类型的数据操作
RedisTemplate
spring 封装了 RedisTemplate 对象来进行对redis的各种操作,它支持所有的 redis 原生的 api
这个bean的配置在spring-redis.xml中
在这里插入图片描述

安装

因为Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写,所以需要虚拟机环境有gcc环境

rpm -qa | grep gcc
yum install gcc

上传redis-5.0.4.tar.gz
解压
进入解压目录执行编译命令:make
编译完成后会在src文件夹内生成文件redis-server、redis-benchmark、redis-cli
在这里插入图片描述
将redis-server、redis-benchmark、redis-cli拷贝到/usr/ redis-5.0.4

cp redis-server ../
cp redis-benchmark ../
cp redis-cli ../

因为我们需要远程连接,需要将bind项注释、保护模式改为no、设置密码
vim redis.conf
在这里插入图片描述
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启动方式一前台启动:在redis安装目录 ./redis-server redis.conf
启动方式二后台启动:在redis安装目录 ./redis-server redis.conf &
方式二启动完成后 输入ctrl + c 退出 使用ps -ef | grep redis 可以查询到进程
在这里插入图片描述

Spring Data Redis入门Demo

构建jar工程SpringDataRedisDemo
pom依赖信息
jar工程需要引入编译插件

<properties>
    <spring.version>4.2.4.RELEASE</spring.version>
    <junit.version>4.12</junit.version>
</properties>
<dependencies>
    <!-- Spring -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-beans</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-aspects</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context-support</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-test</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>${junit.version}</version>
    </dependency>

    <!-- 缓存 -->
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>2.8.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.data</groupId>
        <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
        <version>1.7.2.RELEASE</version>
    </dependency>

</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin><!--jar工程需要编译插件,进行编译-->
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.7.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
                <encoding>UTF-8</encoding>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

在src/main/resources下创建redis-config.properties

redis.host=192.168.2.123
redis.port=6379
redis.pass=root
redis.database=0#使用0号数据库
redis.maxIdle=300
redis.maxWait=3000
redis.testOnBorrow=true

在src/main/resources下创建spring-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
		http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
		http://www.springframework.org/schema/context
		http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">

    <context:property-placeholder location="classpath:redis-config.properties" />

    <!-- redis 相关配置 -->
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
        <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />
        <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
    </bean>

    <bean id="JedisConnectionFactory"
          class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
        <property name="hostName" value="${redis.host}" />
        <property name="port" value="${redis.port}" />
        <property name="password" value="${redis.pass}" />
        <property name="database" value="${redis.database}" />
        <property name="poolConfig" ref="poolConfig" />
    </bean>

    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="JedisConnectionFactory" />
    </bean>

</beans>

maxIdle :最大空闲数
maxWaitMillis:连接时的最大等待毫秒数
testOnBorrow:在提取一个jedis实例时,是否提前进行验证操作;如果为true,则得到的jedis实例均是可用的

创建测试类
Redis中存储数据是通过key-value存储的,对于value的类型有以下几种:

  • 字符串
    在这里插入图片描述

  • 字符串列表(list):List类型是按照插入顺序排序的字符串链表
    在这里插入图片描述

  • 字符串集合(set):和List不同,Set是没有记录顺序的字符集合,且不允许出现重复的元素

  • 哈希(hash):String Key和String Value的map容器,该类型非常适合于存储值对象的信息
    在这里插入图片描述

  • 有序字符串集合(sorted set):Sorted-Set和Set类型极为相似,主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations="classpath:spring-redis.xml")
public class Test1 {
	
	@Autowired
	private RedisTemplate redisTemplate;

	@Test
	public void setValue() {
		redisTemplate.boundValueOps("name").set("123");
	}

	@Test
	public void getValue() {
		String str = (String) redisTemplate.boundValueOps("name").get();
		System.out.println(str);
	}

	@Test
	public void deleteValue() {
		redisTemplate.delete("name");
	}	
}

在这里插入图片描述

集成Redis缓存的Java应用 本文将介绍如何在Java应用程序中集成Redis缓存,并提供相应的源代码示例。通过以上步骤,我们可以在Java应用程序中成功集成Redis缓存。使用Redis缓存可以显著提升应用程序的性能和响应速度,特别是对于那些需要频繁读取或计算结果的场景。在缓存数据到Redis时,我们还可以设置缓存的过期时间,以确保缓存数据的有效性。除了将数据缓存到Redis中,我们还可以从Redis中获取已缓存的数据。在使用Redis之前,我们需要首先连接到Redis服务器。方法将数据缓存到Redis中,并设置过期时间为60秒。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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1,mybatis的缓存首先我们要知道mybatis有一级缓存,和二级缓存的概念 1)、一级缓存是SqlSession级别的缓存。在操作数据库时需要构造 sqlSession对象,在对象中有一个(内存区域)数据结构 (HashMap)用于存储缓存数据。不同的sqlSession之间的缓存数据区域(HashMap)是互相不影响的。 2),级缓存是多个SqlSession共享的,是sq

eric_shaoqin的博客 2348

redis 做缓存的两种场景

redis 做缓存的两种场景 1.当多次访问同一类数据的时候,可以将此种类型的数据从pg或MySQL等关系型数据库中取出来,放入Redis里面,加快响应的速度 2.当从海量数据中查询一个数据时,比如从10万条数据中查询一条数据,如果直接查询pg或者MySQL响应速度慢,可以将数据直接全部缓存到Redis,加快响应的速度 字符串拼接 应用的场景:拼接sql 实例:a = [1,2,3] >...

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美团一面:项目中使用过Redis吗?我说用Redis做缓存。他对我哦了一声

Redis广泛应用于数据缓存、会话管理、排行榜、计数器、分布式锁、消息队列、社交网络、限流控制、位运算、电商、时间序列、地理位置索引等多样化业务场景。

俺叫赵小邪的博客 904

Redis缓存穿透和雪崩

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Redis缓存优化

Spring Cache:基于注解实现缓存,更加方便,也很简单

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redis分布式锁在项目中的应用总结

redis分布式锁应用

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redis 充当web缓存

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Redis: 提升Java应用性能的缓存利器

Redis是一款高效的内存数据结构存储系统,广泛用于Java应用的性能优化。本文介绍Redis的技术概述、应用场景、优缺点及其与其他技术的集成方式,并提供简单的示例代码,帮助读者更好地理解和使用Redis。

so_cai_的博客 473
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