保暖透气大裤衩LeoLee的博客

前言在实际项目开发过程中，相信很多人都有用到过 redis 这个NoSQL,这篇文章就详细讲讲springboot如何整合 redisRedis 简介简单介绍下Redis：Redis是一个开源的使用 ANSI C语言编写，支持网络，可基于内存也可持久化的日志型，Key-Value数据库，并提供了多种语言的 API ,相比Memcached它支持存储的类型相对更多 (字符，哈希，集合，有序集合，列表等)，同时Redis是线程安全的。Redis 连接池简介在后面 springbo..

什么是Redisson以下是我在github上找到的介绍：Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet,Set,Multimap,SortedSet,Map,List,Queue,BlockingQueue,Deque,BlockingDeque,Semaphore,Lock,AtomicLong,CountDow...

不适用分布式锁会怎样？以抢购商品的高并发场景为例，通常单体的应用可以通过同步代码来实现顺序对数据库的操作，保证程序是按照预想来执行扣减操作的，不发生超卖情况。但是在分布式系统中，同一个服务多实例部署，同步代码就不能解决该问题，简单来讲就是同步代码在多实例的情况下只能管好自己，管不了别人，而且因为synchronized的粗粒度，单线程执行造成请求挤压情况。使用redis实现分布式锁使用redis实现分布式锁主要是使用其SETNX操作：SETNX [key] [value]，当key不存在时，

一.什么是哨兵机制?答：Redis的哨兵(sentinel) 系统用于管理多个 Redis 服务器,该系统执行以下三个任务: 监控(Monitoring): 哨兵(sentinel) 会不断地检查你的Master和Slave是否运作正常。 提醒(Notification):当被监控的某个 Redis出现问题时, 哨兵(sentinel) 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。 自动故障迁移(Automatic failover):当一个Master...

为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，主服务负责写数据，从服务负责读请求，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。主从数据同步全量同步当Slave启动时发生全量同步，该Slave会向Master发出全量数据同步请求：从服务器连接主服务器，发送SYNC命令 主服务器接收到SYNC命名后，开始执行BGSAVE命令生成RDB文件，并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令 主服务器BGSAVE执行完后，向所有从服务器发送快照

一般情况下缓存和DB访问的关系缓存穿透指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有该查询对象（缓存始终无法命中对应的数据），这时会去数据库查询数据，如果数据库中也没有对应的数据也无法写入缓存，在这种情况下，每一次查询不存在数据的请求都将去查询数据库，这就是缓存穿透。造成影响：当在高并发的情况下，缓存穿透可能会拖慢数据库，进而拖慢整个系统，甚至宕机。解决办法：当在缓存中无法命中对应数据时，且访问数据库也没有查询到目标数据，这时向缓存中存入空结果。这样的情况下，每一次查询首先判断red

转载于：https://blog.youkuaiyun.com/diweikang/article/details/94406186缓存已经在项目中被广泛使用，在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。但是在更新缓存方面，对于更新完数据库，是更新缓存呢，还是删除缓存。又或者是先删除缓存，再更新数据库，其实大家存在很大的争议。所以参考了网上一些资料对这块进行讲解。先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时

大家都知道，Redis之所以性能好，读写快，是因为Redis是一个内存数据库，它的操作都几乎基于内存。但是内存型数据库有一个很大的弊端，就是当数据库进程崩溃或系统重启的时候，如果内存数据不保存的话，里面的数据就会丢失不见了。这样的数据库并不是一个可靠的数据库。所以数据的持久化是内存型数据库的重中之重。它不仅提供数据保存硬盘的功能，还可以借此用硬盘容量扩展数据存储空间，使得Redis的可以存储超过机器本身内存大小的数据。Redis对于数据持久化提供了两种持久化的方案，RDB与AOF。它们的原理和使用场

基本概念Redis事务与其他关系型数据库的事务有很大的区别，Redis事务的本质是一组命令的集合，一次事务的执行实质上就是一组不可被打断、不可被插入的命令的顺序执行，不受其他客户端命令执行的影响。Redis事务没有隔离级别的概念，所有事务内的操作在事务执行的命令发送前，都被缓存在一个队列中等待，并没有真正的执行，也就不存在事务内的查询看到事务里的更新，事务外查询不能看到事务内的结果。Redis事务是非原子性的，我们都直到Redis单条命令由于Redis单线程的原因，都是满足原子性的，但是Redi

HyperLogLog是什么HyperLogLog 是大数据基数统计中的常见方法，用于在一定的误差范围内，用最小的空间复杂度来估算一个数据流的基数，Redis，Spark 还是 Flink都提供与之相关的功能。什么是基数估算基数估算（Cardinality Estimation）在数学层面，基数估算描述的是：基数是指一个集合中，不同的数的个数。比如说一个集合｛0, 1, 2, 2, 4, 5}，其基数是5，而个数是6，因为1重复出现了两次，基数是个去重统计。 基数估算是估计一个集合中不

Redis占用内存Redis作为内存型数据库，在业务量过大的情况下，会出现内存不够的情况（达到[maxmemory]设置值），当然机器内存足够强大，数据可承受范围会更大，但是这不是解决问题的方法。Redis提供了两种解决方法：设置key的超时时间 LRU算法设置数据的超时时间（TTL）关于设置数据的超时时间这个方法，是我们经常用到的，同时设置超时时间还可以在某些场景下满足我们的业务需要：验证码的失效时间 用户token的失效时间 ......但是有没有想过TTL的过期策略是什么