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Redis缓存穿透与雪崩 Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。 缓存穿透 简要概括：大量数据缓存查不到，造成直接去数据库查询 概念： 用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀！），于是都去请求持久层数据库，这就会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。 解决方案： 布隆过滤器 布隆过滤器是一种数据结

Redis主从复制 概念： 主从复制是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他Redis服务器。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。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（或者没有，但一个从节点只能有一个主节点） 主从复制的作用： 1、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。 2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，

Redis发布订阅 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，关注系统都可以 Redis客户端可以订阅任意数量的频道。 订阅/发布消息图： 第一个：消息发送者 第二个：频道 第三个：消息订阅者 下图展示了频道1，以及订阅这个频道的三个客户端之间的关系： 当有新消息通过PUBLISH 命令发送给频道1时，这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端： 命令 以下命令被广泛用于构建即时通信应用，比如网络聊天室和实时广播，实时提醒

Redis.conf详解 启动的时候，就通过配置文件来启动的！ 1、单位 配置文件单位对大小写不敏感 2、包含 将其他配置文件加载进来 3、网络 #bind 127.0.0.1 //绑定本机地址ip，远程访问 protected-mode yes //是否是受保护的模式：默认是yes port 6379 端口号 4、通用 daemonize yes //以守护进程的方式运行，默认为no，修改为yes，不然你一退出，进程就结束了 pidfile /var/run/redis

Jedis 我们要使用java 来操作redis 什么是Jedis： Jedis是Redis官方推荐的java连接开发工具，使用java操作Redis中间件。 1、导入jar包 <!--导入jedis的jar包--> <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --> <dependency>

Redis事务 Redis事务本质：一组命令的集合，一组命令一起执行。一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行！ 一次性（一次执行所有）、顺序性、排他性（不允许他人干扰） ----队列 set set set 执行----- Redis事务没有隔离级别的概念 所有的命令在食物中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行 Redis单条命令是保证原子性的，但是事务不保证原子性！（要么同时成功，要么同时失败) Redis的事务三个阶段： 开启事务（multi）

Redis基础知识 1、先开启redis服务器： redis-server /myredis/redis.conf 2、查看线程是否启动：ps -ef|grep redis 3、开启客服端：redis-cli -p 6379 redis默认有16个数据库， 可以进入配置文件查看 回顾linux命令：wq来保存，如果是q!则不保存的。 默认使用的是第0个， 可以使用select进行切换 常用命令： keys * #查看数据库所有的key flushdb #清空当前数据库内容 FLUSH

Redis入门 概述 Redis（Remote Dictionary Server）,即远程字典服务，是当下NoSQL技术之一，键值对型数据库 Redis能干吗？ 1、内存存储、持久化，内存是断电即失的，所以说持久化很重要（rdb,aof） 2、效率高，可以用于高速缓存 3、发布订阅系统 4、地图信息分析 5、计数器，计数器（微信的浏览量） 特性： 1、多样的数据类型 2、持久化 3、集群 4、事务 redis的官网：(https://redis.io/) redis的中文网：(https://www.re

Nosql概述 为什么要用Nosql 1、单机+mysql的时代： 大数据时代：一般的数据库无法进行分析处理了 之前互联网并不发达，网站更多使用静态网页，服务器没有太大压力。 这种情况下的网站瓶颈是什么？ 1、数据量如果太大，一个机器放不下了！ 2、数据的索引（B+Tree），一个及其内存也放不下 3、访问量（读写混合），一个服务器承受不了 只要开始出现上面的三种情况之一，就必须要晋级。 2、加了一个缓存Memcached + mysql + 垂直拆分 （读写分离） 网站80%的数据都是查询，如果每