junlinbo的专栏

最近项目组有用到这三个缓存，去各自的官方看了下,觉得还真的各有千秋！今天特意归纳下各个缓存的优缺点，仅供参考！  Ehcache 在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性（基于java开发）、被认证（具有apache 2.0  license）、充满特色（稍后会详细介绍），所以被用于

Web应用中为什么会需要消息队列？主要原因是由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，比如说，大量的insert，update之类的请求同时到达mysql，直接导致无数的行锁表锁，甚至最后请求会堆积过多，从而触发too many connections错误。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。在Web2.0的时代，高并发的情况越来越常见，从而使消息队列有成

应用场景 最近在公司做项目，需要对聊天内容进行存储，考虑到数据库查询的IO连接数高、连接频繁的因素，决定利用缓存做。 从网上了解到redis可以对所有的内容进行二进制的存储，而java是可以对所有对象进行序列化的，序列化的方法会在下面的代码中提供实现。 序列化 这里我编写了一个java序列化的工具，主要是对对象转换成byte[]，和根据byte[]数组反序列化成java对象；

前段时间，我花了不少时间来寻求一种方法，把新开发的代码推送到到生产系统中部署，生产系统要能够零宕机、对使用用户零影响。 我的设想是使用集群来搞定，通过通知负载均衡Nginx，取下集群中的Tomcat节点，然后对Tomcat上的应用进行升级，再通知负载均衡Nginx，把Tomcat节点重新加载上去。依次这么做，把集群中的所有Tomcat都替换一次即可。 那么问题来了，在取下Tomcat节

redis被大量用在分布式的环境中，自然而然分布式环境下的锁如何解决，立马成为一个问题。例如我们当前的手游项目，服务器端是按业务模块划分服务器的，有应用服，战斗服等，但是这两个vm都有可能同时改变玩家的属性，这如果在同一个vm下面，就很容易加锁，但如果在分布式环境下就没那么容易了，当然利用redis现有的功能也有解决办法，比如redis的脚本。        redis在2.6以后的版本中增加了

结合上一篇文章《redis在学生抢房应用中的实践小结》中提及的用redis实现DDOS设计时遇到的expire的坑。其实，redis官网中对incr命令的介绍中已经有关于如何用redis来做rate limit的探讨。这里将实现的两种模式翻译一下，并适当加了一些批注说明，原文可见官网。 模式：Rate limiter 频次限制器模式是一种特殊的计数器，它常被用来限制某个操作可以被执

背景： 项目中遇到有一系列对Redis的操作，并需要保持事务处理。 环境： Spring version 4.1.8.RELEASE Redis Server 2.6.12 （64位） spring-data-redis version 1.6.1.RELEASE jedis version 2.7.3   使用Spring的@Transaction