Redis 从入门到实战:高并发场景下的缓存利器(一)

一、Redis 基础入门:概述与应用场景 Redis(Remote Dictionary Server)是一个基于内存的Key-Value存储系统,支持多种数据结构,并且可以持久化到磁盘。它最初由在 2009 年开发,最早的目的是用于 LRU 缓存系统,后来演化为一个功能强大的 NoSQL 数据库。Redis 具有以下特点基于内存:所有数据存储在内存中,提供毫秒级的访问速度。高吞吐量:单线程模型避免了并发控制开销,每秒可处理上百万级别的请求。丰富的数据结构。 阅读详情

一、为什么要用 Redis?(重点)

1️⃣ 适用场景

✅ 数据量小​

✅ 查询频繁

📌 典型例子:首页广告轮播数据

2️⃣ 为什么不用 MySQL?

存储方式

性能瓶颈

MySQL

硬盘 IO,并发能力有限

Redis

内存读写,速度极快

Redis 官方性能:

🚀 读:110000 次/秒

🚀 写:81000 次/秒

✅ 结论:Redis 用来扛高并发,MySQL 用来存最终数据。


二、Redis 是什么?

  • 使用 C 语言编写

  • Key-Value​ 型 NoSQL 数据库

  • 数据存储在 内存

  • 支持持久化

  • 高性能、低延迟

一句话总结:

👉 Redis = 内存中的高速 KV 数据库


三、Redis 安装与启动(Linux)

1️⃣ 上传并解压

cd /usr/upload
tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz

2️⃣ 安装 C 语言环境

yum install gcc-c++

3️⃣ 编译并安装

cd /usr/upload/redis-3.0.0
make
make install PREFIX=/usr/local/redis

4️⃣ 配置 Redis

cp redis.conf /usr/local/redis/bin/
vim redis.conf

修改:

daemonize yes

5️⃣ 启动 & 关闭

# 启动
./redis-server redis.conf

# 客户端测试
./redis-cli

# 关闭
./redis-cli shutdown

四、Redis 常用命令

命令

作用

keys *

查看所有 key

exists key

判断 key 是否存在

expire key 60

设置过期时间

ttl key

查看剩余时间

incr num

自增

decr num

自减

示例:

set str sb
incr count
expire str 30

五、Redis 多数据库机制

  • Redis 默认 16 个数据库

  • 下标:0 ~ 15

  • 不可修改数量

常用操作

select 1        # 切换数据库
flushdb         # 清空当前库
flushall        # 清空所有库

⚠️ 生产环境慎用 flushall


六、Redis 持久化(重点)

1️⃣ RDB(默认,存数据)

策略
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

✅ 优点:

  • 不影响性能

❌ 缺点:

  • 可能丢失最后一次快照后的数据

实验验证
rm -f dump.rdb
set str sb
./redis-cli shutdown
cat dump.rdb

✅ 数据已持久化


2️⃣ AOF(存命令)

策略
appendfsync always
appendfsync everysec
appendfsync no

✅ 优点:

  • 数据完整性高

❌ 缺点:

  • 性能略低

实验验证
appendonly yes
set str1 sb
# 等待 1 秒
cat appendonly.aof

✅ 命令被记录


七、总结

✅ Redis 适合 高频、小数据、高并发​

✅ 数据存在内存,速度快

✅ 支持 RDB / AOF 持久化

✅ 常用于缓存、首页数据、计数器

如果你也在准备面试或刚接触 Redis,这篇笔记值得收藏 👍


📌 优快云 发布建议

  • 标签:Redis缓存Linux数据库

  • 封面图:Redis Logo

  • 分类:后端 / 中间件

ASP.Net Core使用分布式缓存Redis从入门到实战演练 一、课程介绍 人生苦短,我用.NET Core!缓存在很多情况下需要用到,合理利用缓存可以一方面可以提高程序的响应速度,同时可以减少对特定资源访问的压力。所以经常要用到且不会频繁改变且被用户共享的数据很适合放在缓存中。为了提高程序效率,我们经常将一些不频繁修改,但是使用了还很大的数据进行缓存。尤其是互联网产品,缓存可以说是提升效率优化第一利器。微软为我们实现了两种缓存方式:内存缓存、分布式... 阅读详情

相关推荐

Stm32L0 STM32CUBE中UART和使用LPUART1以及串口不进中断问题解决

/* 开启串口1中断 */ LL_USART_EnableIT_RXNE(LPUART1); /* 开启串口2中断 */ LL_USART_EnableIT_RXNE(USART2);

シ❤゛甜虾的个人博客 7686

[Redis]缓存常见问题解决(缓存穿透、击穿、雪崩一文解决!通俗易懂、代码实战!手把手教你解决缓存问题三兄弟!)

缓存基本原理的实践揭示了缓存机制的核心优势,包括时间与空间局部性、高速存储介质的使用、命中与未命中的处理机制、多样化淘汰策略以及确保一致性的方法。通过简单的Java示例,我们直观体验了缓存对提升数据访问效率的显著作用。缓存击穿问题通过模拟高并发访问热点数据,发现即使使用了缓存,数据过期时仍会导致数据库负载激增。采用永不过期策略和互斥锁(Mutex)解决了这一问题,有效降低了数据库压力,但需要注意永不过期策略需谨慎使用,以免造成内存压力。缓存穿透现象。

愿你有前程可奔赴,亦有青春可回顾 1221

Vivado安装教程:多版本共存的配置技巧

详解Vivado安装教程中的多版本共存配置技巧,帮助用户在同一系统中管理不同版本的Vivado开发环境,提升开发效率与兼容性,适用于需要切换版本的FPGA开发者。

weixin_35257663的博客 1774

【高并发场景下的C#缓存利器】:Redis 7.2+MemoryCache最佳实践全曝光

解决高并发下缓存性能瓶颈,本文深入讲解C# 实现分布式缓存(Redis 7.2+MemoryCache)的完整方案。涵盖多级缓存架构设计、数据一致性处理与性能优化技巧,适用于电商、金融等高负载场景,提升系统响应速度与稳定性,值得收藏。

BreakNexus的博客 710

博途AI助手演示,完成简单且重复的梯形图代码,并导入到博途

自写个博途AI助手,下面演示AI帮我生成完善多个模拟量输入转换的代码,

gsjkwg的博客 1525

字节跳动已上岸测试工程师的面试经验

这个时候发面经已经有点晚了,所以现在打算让这篇面经主要面向即将秋招的童鞋,当然现在还在春招的童鞋也可以看哈,我和大家一起聊聊关于测试的二三事。   一、测试工程师的工作是什么?   测试工程师简单点说就是找bug,然后反馈给开发人员,不要小看这个工作。   首先很明显的bug开发人员有时候自己就能找到,测试人员要有比开发人员更加全面的想法才能找到深层次的问题点,   其次,要端正一个态度就是测试人员不是一个电脑小白,相反国外顶级的测试开发工程师同时也是顶级的开发工程师甚至更厉害,所以作为一个测试工程师一定要

m0_60745607的博客 2933

高并发系统三大利器之缓存(原理到应用场景)

一、高并发系统三大利器 保护高并发系统的三大利器:限流、熔断降级、缓存。 限流是指在面临瞬时巨大流量访问系统时(商品秒杀等)为了保证系统的可用性的一个限制手段。 熔断降级一般一起使用,是为了在某些大流量业务场景(双11双12等)下保证核心业务可用的解决方案。(降级是主动的,熔断是被动的。熔断是指当上游服务调用下游服务出现不可用时,暂时切断请求,防止系统雪崩;降级是指某些情况下保证核心业务,将边缘业务服务暂时关闭。) 缓存是为了缓解数据库的查询压力,对某些热点数据和核心业务数据添加缓存层进行访问...

Harrison 2288

LAN8720芯片硬件设计避坑指南:从晶振选择到PHY地址配置的5个关键细节

本文深入解析LAN8720以太网PHY芯片硬件设计的五个关键细节,涵盖晶振模式选择、PHY地址配置、复位电路设计、电源滤波与接口布线。重点阐述了REF_CLK Out与REF_CLK In两种时钟模式的配置逻辑与应用场景,提供了避免通信失败与信号完整性问题的实战方案,是嵌入式网络硬件开发的实用避坑指南。

i1j2k的博客 513

高并发场景下的缓存利器

本文介绍了一个专为高并发系统设计的Redis缓存工具类,可有效解决缓存穿透、击穿和雪崩问题。该工具类提供多重保护机制:通过分布式锁防止缓存击穿,采用空值缓存避免穿透,设置随机过期时间预防雪崩。核心方法包括带锁缓存获取、防穿透处理、多级缓存支持和预热机制,均采用线程安全设计并配备完善的异常处理。该工具已在实际电商和秒杀场景中验证,能显著提升系统稳定性与性能,具有开箱即用、灵活配置和易于扩展等优势。

REID丶Beginner的博客 476

PCB制造工艺参数到AD规则设置

本文提供了PCB设计与制造的落地指南,强调需先了解PCB厂的工艺参数,再在Altium Designer中设置相应规则。核心步骤包括:获取PCB厂的关键工艺参数(线宽/线距、过孔尺寸等),在AD中设置电气规则、布线规则、阻焊规则等,并进行DRC检查。文章还给出了常见问题避坑建议和快速落地模板,帮助设计师确保设计符合生产要求,避免因工艺不匹配导致的报废或成本增加。

qq_37999850的博客 292

YOLOv11改进策略【损失函数篇】| WIoU v3:针对低质量样本的边界框回归损失函数

是一种基于IoU的损失函数,旨在解决目标检测中边界框回归损失函数在处理低质量训练数据时的问题。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.10051 源码链接:https://github.com/Instinct323/wiou此处需要查看的文件是中定义了模型的损失函数和计算方法,我们想要加入新的损失函数就只需要将代码放到这个文件内即可将下方的函数替换原本的函数即可: 用于计算各种损失。在内修改如下代码,使模型调用此损失函数。 tal.py中是一些损失函数的功能应用。在内修改如下代码,

Limiiiing的博客 3794

【高并发架构设计】高并发三大利器:缓存、限流和降级,必须掌握

为了应对高并发带来的挑战,在高并发的场景下,系统需要处理大量并发请求,如果处理不当可能会导致系统响应缓慢、甚至崩溃。例如,在电商网站中,可以将热门商品的信息缓存到内存中,这样当用户查询热门商品时,就可以直接从缓存中获取数据,而不需要访问数据库。如果队列已满,则新的请求被拒绝。例如,在抢购活动中,可以对每个用户的请求进行限流,限制每个用户在单位时间内只能发送一定数量的请求。缓存的应用:可以将该商品的信息缓存到 Redis 等高速缓存中,当用户访问商品页面时,直接从缓存中获取商品信息,减少对数据库的访问。

赖德发的博客 1358

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Java实习模拟面试之Redis写缓存:高并发场景下的数据一致性与性能优化

为什么用:规避数据库I/O瓶颈、连接数限制、锁竞争,利用Redis内存高速特性。怎么用:核心是Write-Behind(后写缓存)模式,写操作先写Redis,后台异步落库。数据安全:通过Redis持久化(RDB+AOF)和消息队列(MQ)降低数据丢失风险。读取一致性:读操作直接从Redis读取,保证读到最新数据,接受最终一致性。通用缓存问题:警惕穿透、击穿、雪崩,并采用相应策略(空值缓存、布隆过滤器、互斥锁、随机TTL、高可用)进行防御。

吾为热爱计科,致力于知识分享的践行者,此博客是我在这条道路上留下的足迹。 788

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Redis vs Memcached:缓存双雄的终极对决

最终结论Memcached:极致简单、高并发大块数据缓存的首选!Redis:功能全面、数据安全、复杂业务场景的终极武器!🔧附赠配置口诀小数据复杂用Redis,大块数据高频用MC!要持久化选Redis,临时缓存选MC!#缓存技术 #架构设计 #高并发系统。

全栈开发工程师 2547

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

SpringBoot的Web应用开发——Web缓存利器Redis的应用!

SpringBoot的Web应用开发——Web缓存利器Redis的应用!

IT_1024的博客 1100

Redis批量查询的四种技巧,应对高并发场景的利器!

简单直接,适用于批量获取字符串值的场景。适用于批量获取哈希表中的字段值,可以在一个命令中获取多个字段。最小化网络开销,一次性发送多个不同的命令,管道中的命令按照执行顺序依次执行,减少往返时间。高并发场景下,可以显著提高性能。使用 Lua 脚本的好处 :减少网络开销。将多个请求通过脚本的形式一次发送,减少网络时延。原子操作。Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入。复用。客户端发送的脚本会永久存在 Redis 中,其他客户端可以复用这一脚本而不需要使用代码完成相同的逻辑。

sjkflw121150的博客 1006

【架构实战】Redis集群与缓存策略:高并发场景的数据利器

Redis Cluster是生产必备:通过Slot分片实现水平扩展,通过从节点实现高可用,故障自动转移。缓存三剑客必须同时治理:穿透用BloomFilter或空值缓存,击穿用互斥锁或永不过期+异步更新,雪崩用TTL随机化+熔断降级。分布式锁必须用成熟框架:Redisson的WatchDog自动续期机制解决了锁超时释放的核心痛点。三级缓存是性能最优解:本地缓存+Redis+DB,根据业务一致性要求选择合适的TTL策略。监控是运维的"眼睛"

分享技术应用、实践场景等,评论区开放技术难题讨论,共同成长进步。 1054

【分布式利器:Redis】4、Redis缓存实战:穿透/击穿/雪崩的5种解决方案(附代码实现)

本文系统讲解了Redis缓存三大问题(穿透/击穿/雪崩)的解决方案,包含完整Java代码实现: 缓存穿透(查不存在数据): 方案1:缓存空值(适合中小场景) 方案2:布隆过滤器(适合大数据量) 缓存击穿(热点key失效): 方案1:互斥锁(通用方案) 方案2:永不过期+异步更新(适合极热点数据) 缓存雪崩(大量key同时失效): 方案:错峰过期时间(基础随机数+分层扩展) 每个方案都包含: 问题本质剖析 Java实现代码(Spring Boot+Redis) 适用场景选择建议 实际生产踩坑点 通过&quot

2025博客之星Top81。专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署,用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。 3056

Redis100篇 - 秒杀系统用Redis怎么扛高并发 库存扣减方案实战

Redis秒杀系统库存扣减方案实战 摘要 本文深入探讨如何利用Redis构建高并发秒杀系统,解决库存超卖问题。主要内容包括: 传统数据库方案的缺陷分析,揭示高并发下超卖的根源 Redis库存预热实现,将库存提前加载到内存 四种Redis库存扣减方案对比: DECR原子操作(最简单高效) Lua脚本(复杂业务场景) 分布式锁(强一致性保证) Redis事务(不推荐) 通过完整的Java代码示例,展示了每种方案的实现细节和适用场景。文章还提供了性能优化建议和异常处理策略,帮助开发者构建稳定可靠的秒杀系统。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

Redis 在互联网高并发场景下的应用--个人总结

缓存热点数据→ 缓解数据库压力,提升响应速度。限流→ 防止突发流量冲击系统。分布式队列→ 实现削峰填谷,支撑异步处理。分布式锁→ 保证数据一致性,防止并发冲突。实时统计与排行榜→ 提供快速的聚合计算能力。Redis 不仅仅是一个缓存,更是一个高并发场景下的基础设施。合理利用其数据结构与特性,可以极大提升系统的可扩展性与稳定性。

Harry的博客 901

Java面试-Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案

本文系统梳理了Redis缓存三大灾难问题——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的解决方案。针对缓存穿透,提出布隆过滤器、缓存空值等防御策略;对于缓存击穿,采用互斥锁和热点数据永不过期等方法;应对缓存雪崩,建议设置随机过期时间、集群部署等方案。文章通过15+架构图解、7+故障推演和25道面试题,构建了一套完整的缓存防御体系,帮助开发者打造高可用的系统架构。全文从原理到实战,深入浅出地解析了缓存问题的本质与应对之道。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》图书目录

《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》目录 高并发研习社群 : 疯狂创客圈 【博客园 总入口 】 简介 机械工业出版社出版,尼恩编著的《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》一书, 从操作系统底层的IO原理入手,同时提供高性能开发的实战案例,是一本高并发Java编程应用基础图书。 本书共分为12章。 第1~5章为高并发基础,浅显易懂地剖析高并发IO的...

架构师尼恩 6402

Redis对象缓存:为WordPress加速的利器

**Redis Object Cache for WordPress** 是一个由Redis®¹驱动的持久化对象缓存后端。它支持多种Redis客户端,包括[Predis](https://github.com/predis/predis/)、[PhpRedis (PECL)](https://github.com/phpredis/phpredis)、[Relay](https://relayca

gitblog_00715的博客 1104

如何实现 Redis 高并发缓存?架构设计、实战案例与优化策略全解析

在高并发系统架构中,Redis 是当之无愧的“守门员”。它凭借超高的内存访问速度、丰富的数据结构和灵活的部署模式,成为众多互联网平台实现高可用、高性能缓存架构的首选。但 Redis 真的能“扛住一切并发”吗?如果你经历过双十一、春运售票、热门微博热搜等峰值流量时刻,可能就会意识到:光有 Redis 还不够,它需要“设计得好”,更需要“用得对”。本文将从实际工程视角出发,结合架构原理、常见问题与解决方案、案例分析,全面剖析 Redis 如何助力系统应对千万级并发压力,助你构建真正“顶得住”的缓存系统。

2401_89221867的博客 786
上一篇: Spring Boot 整合 MyBatis + 自动配置原理详解
下一篇: Redis 核心知识梳理:主从复制、集群搭建与数据类型详解(二)
StackNoOverflow
博客等级 码龄1年 22粉丝 48原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值