niannujiao6的博客

Redis缓存的使用极大提高了应用程序的性能和效率，特别是数据查询的方面，但同时也带来了问题，其中最严重的就是数据一致性的问题，还有就是缓存穿和缓存雪崩。缓存穿透当用户想要查询一条Redis内存数据库不存在的数据时，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库中去发起查询，发现没有，于是本次查询失败。但是当用户很多时，都没有命中，于是都去请求了持久层的数据库，这会给持久层的数据库带来了很大的压力，这就相当于出现了缓存雪崩（秒杀）。解决方案1.布隆过滤器布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询到的数

概念：主从复制是将一台Redis的服务器数据，复制到其他的Redis服务器，前者称为主节点（master/leader）,后者称为从节点（slave/flower）,数据的复制是单向的，只能从主节点复制到从节点，master以写为主,slave以读为主。默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，且一个主节点可以有多个从节点，但一个从节点只能有一个主节点。主从复制的作用主要包括：数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式故障恢复：当主节点出现问题后，从节点可以代替

Redis发布订阅（pub/sub）是一种消息通信模式：发送者（pub）发送消息，订阅者（sub）接收消息。微信 微博 关注系统。Redis可以订阅任意数量的频道。订阅、发布消息图：

RDB持久化快照保存过程过程：在指定时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化结束后，再用这个临时文件替换掉上次持久化好的文件。整个过程中，主进程不进行任何IO操作，这样就确保了极高的性能，如果需要进行大规模的数据恢复，且对于数据恢复程度可以有容错，则RDB方式要比AOF的效率要高，RDB的缺点就是最后一次持久化的数据可能无法恢复，我们默认的

一 分析Redis.conf配置文件Redis配置文件如下

Redis事务的本质：一组命令的集合，一个事务的所有命令都会被序列化，在事务的执行过程中，会按照顺序执行。一次性、顺序性、排他性、执行一些命令Redis事务中没有隔离级别的概念所有的命令并没有直接执行，而是在发起执行命令的时候（exec）才会被执行Redis单条命令会保证原子性，但是Redis事务不会保证原子性Redi事务：开启事务（multi）命令入队（）执行事务（exec）1.正常事务执行127.0.0.1:6379> multi #开启事务OK127.0.0.1:

Springboot整合SpringBoot操作数据库：Springdata jpa jdbc mogodb redis说明：SpringBoot2.x之后Jredis被替换成了lettcureJredis采用的 是直连的方式，多个线程操作的话，是不安全的，如果想要避免这种情况，就要采用Jredis pool连接池，更像Bio模式lettcure:采用netty,实例可以再多个线程之间共享，不存在线程不安全的情况，可以减少线程数据了，更像Nio模式一：导入redis的相关依赖<!--

Hyperlog基数A{1 2 3 4 5}B{4 5 6 7 8}基数：8（统计去除重复元素的个数）优点占用内存是固定的，只需要占用12kb的内存！但是有0.81%的错误率，用于统计网页访问人数是可以接受度的。基数统计127.0.0.1:6379> pfadd key1 1 2 3 4 5 #向key1中添加值(integer) 1127.0.0.1:6379> pfcount key1 #统计key1值的个数(integer) 5127.0.0.1:6

添加城市的经纬度规则：两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过程序一次性导入有效的经度从-180度到+180度有效的纬度从-85到+85当输入的坐标超过上述指定范围后，会返回一个错误127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.30 beijing #添加北京城市经纬度(integer) 1127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai#添加上海城市经纬度(..

设置一个值或多个值127.0.0.1:6379> zadd zset 1 one #设置单个值(integer) 1127.0.0.1:6379> zrange zset 0 -1 #查看有序集合1) "one"127.0.0.1:6379> zadd zset 2 two 3 three 4 four #设置多个值(integer) 3127.0.0.1:6379> zrange zset 0 -1 #查看有序集合1) "one"2) "two"3) "..

相当于Map集合，key-map,这时候的值是一个map集合，本质和String没有区别，是一个key-value设置值127.0.0.1:6379> hset user1 name wangchangjun #设置user1 name(integer) 1127.0.0.1:6379> hget user1 name#获取user1 name"wangchangjun"127.0.0.1:6379> hmset user1 age 23 hobby swim loca

向set中插入值，查询所有的值，查询某个值是否存在127.0.0.1:6379> sadd set k1 k2 k3 k4 k5 #向set插入值(integer) 5127.0.0.1:6379> sadd set k5 #不可插入重复的㢝(integer) 0127.0.0.1:6379> smembers set #查询所有的值，随机存储，1) "k4"2) "k2"3) "k3"4) "k1"5) "k5"127.0.0.1:6379> sis..

所有的list命令都是以l开头push值（插入）可以push重复的值127.0.0.1:6379> lpush list one #向key头部插入列表(integer) 1127.0.0.1:6379> lpush list two(integer) 2127.0.0.1:6379> lpush list three(integer) 3127.0.0.1:6379> lrange list 0 1 #查看指定范围内的值（类似栈，先进后出）1) "thr

追加字符串 ，查看字符串长度127.0.0.1:6379> set k1 v1 #设置值OK127.0.0.1:6379> get k1 #获得值"v1"127.0.0.1:6379> keys *1) "k1"127.0.0.1:6379> append k1 hello #向某个字符串后面追加字符串，返回追加后的长度(integer) 7127.0.0.1:6379> get k1"v1hello"127.0.0.1:6379> strl..

架构演进第一阶段：单机Mysql年代第一阶段由于网站的访问量不大，所以单个数据库足以应付。第二阶段;Memcashed+Mysql+垂直拆分第二阶段的网站访问量增大，可以使用缓存来减轻网站压力，可以设置多个数据库，一些数据库用于修改内容并将内容同步到其他用于读的数据库中 ，在进行读数据的操作时，不涉及写的数据库。...