JavaCoder_juejue的博客

一、前言 这一节主要 就是 一些发展 比较 介绍 大致看看就好 1.1redis诞生历程 它是为了记录用户访问记录而诞生的，最开始的数据结构就是下面这种，就是简单的队列 1.2 关系型数据库与非关系型数据库的区别 1.2.1关系型数据库 我们都知道 一般数据都存在关系型数据库 mysql oracle 这些里面 那么 为什么 还要用到 非关系型数据库 redis呢？ 看看下面俩图 特点 不足 1.2.2 非关系型数据库 非关系数据库具有的特点 非关...

一、发布订阅模式 1.1 直接订阅与发送 如下是订阅指定频道后 然后发送消息的命令 1.2 按规则订阅然后发送 lua脚本 阻塞其它客户端和命令的执行

1.做了啥，咋做的 标题写的ThreadLocal，阅读它的源码会发现，他就是一个线程Thread对象作为键的实现了map接口的类。 之前我们说了分布式session解决方案springsession其实就是把session保存到redis中，这里在拦截器的预处理中取到session，判断是否包含用户信息， 从而确定是否登录，若是没登录可以让跳转到登录页面，也可以就保存到离线购物车，之前京东还有离线购物车，但是现在好像没有了 这里为什么要用threadlocal对象呢，因为拦截器与对应拦截方...

1.什么是单点登录 SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统 实现方式，下面摘录自百度百科，可能大家对cookie与session都不明白什么意思，下面我简单介绍下 cookie:是本次实现单点登录的核心参与人员，它通常是保存在内存中的，有失效性，有域名关联,在浏览器f12能看到 这里就是 2.简要单点登录系统 体验 （1）配置域名映射 （2）访问客户端1 跳转到认证服务器，填写用户信息后进行认证 (3)认证成功后成功跳转到..

这里完成主体功能,省略部分细节了，比如对手机号与用户名的重复校验，后面赶着面试，得做快点 1.前端注册表单核心代码 <form method="post" action="/regist" class="one"> <div class="register-box"> <label class="username_label">用 户 名 <input maxlength="20" name="userName" type.

1.auth服务引入redis依赖 2.添加redis主机与端口的配置端口默认为6379 3.添加验证码前缀 4.添加验证码刷新频率异常 5.后端代码 6.前端代码 7.发送短信直接在通过feign调用第三方服务中打印或者存到redis中算了这样来测试，就不用真实的验证码短信服务了 ...

1.原理 分布式锁的一个基本原理就是多个服务内的多个线程访问某资源时，全都到同一个地方占坑，这个地方就是缓存，被所有服务共享的缓存，第一个访问的线程会去缓存中设置 一个keyvalue缓存，由于是原子性的操作，后面的线程设置同样key时缓存失败，从而实现一个分布式的锁 2.linux命令实现方式 指令参考 http://www.redis.cn/commands/set.html 从上链接可以看到当给set指令添加NX选项时，只有当key不存在时才能缓存该数据 （1）复制四个链接 ..

1.模拟分布式环境 我们一般的项目都是分布式应用而不是单机的 拷贝配置 拷贝三次设置不同端口号然后启动 2.压测及问题分析 这里要访问gulimall.com为了经过nginx监听然后负载均衡 结果分析 查看到几个应用打印的结果，可以看到有两台机器查询了数据库，为啥呢， 这是因为我们加的锁是加在this对象的，他虽然是单例的，但只是在单机应用中，若是个应用，对象是不一样的 所以出现查询多次数据库的情况,所以我们需要使用分布式锁，来保证加的同一把锁 ...

1.加锁 @Override public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() { //先从缓存中尝试获取，若为空则从数据库中获取然后放入缓存 ValueOperations<String, String> opsForValue = stringRedisTemplate.opsForValue(); String catalogJson = o

使用缓存时，分布式环境下可能出现很多问题，下面我来说典型的三个 1.穿透 2.雪崩 3.击穿 4.总结 缓存穿透：查询一个数据库与缓存都永不存在的数据，导致每次都要查db 解决方法=》从db查出null结果也缓存，并加上短暂的过期时间 缓存雪崩：大面积缓存同时失效 解决方法=》缓存加过期时间时加随机值，别都加一样的，比如1-5分钟随机 缓存击穿：某一个缓存key，单点失效后，导致数据库被高并发请求同时访问 解决方法=》加锁，第一个请求进来时就加锁，后面的请求自然从缓存中能查.

1.压测 查看聚合报告 填表发现使用缓存后，获取三级分类比之前快了很多，吞吐量多了几百 2.出现内存泄露问题分析及解决 我上面压测没报错是因为我使用的springboot版本高点，视频内的springboot版本低些，所以带的lettuce版本也低，该lettuce有个bug，会报下面错误，直接内存不够分配 分析：解决方式有两种，使用高版本lettuce，或者切换使用jedis 使用jedis前记得屏蔽data-redis内携带的lettuce依赖，jedis版本无需指名，...

1.三级分类业务代码改造 将原本一个方法改为俩方法,代码如下 @Override public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson(){ //先从缓存中尝试获取，若为空则从数据库中获取然后放入缓存 ValueOperations<String, String> opsForValue = stringRedisTemplate.opsForValue();

1.为什么及什么时候使用缓存 前面对三级分类请求已经做了几方面的优化，然而吞吐量还不算太理想，这个时候我们就需要使用缓存了 什么场景需要使用缓存呢？ 读模式下基本的流程 伪代码及注意设置过期时间 写模式下基本的流程 这个我就不多说了，就是在写入数据库的同时把缓存也同时更新 2.本地缓存与分布式缓存 本地缓存适用于单机应用，比如map做本地缓存，就是 如果是分布式情况下 分布式本地缓存带来的问题 1）缓存不共享 在这种情况下，每个服务都有一个缓存，但是这个缓存并不