zym_1321的博客

一、缓存雪崩1、概念缓存雪崩就是在某一时刻，缓存集大量失效。所有流量直接打在数据库上，对数据库造成巨大压力2、场景电商抢购、比如抢购0点开始1点结束，在1点时大量缓存同时失效，这个时候就会造成缓存雪崩的现象3、解决方案加锁/队列：虽然能降低数据库压力，但同时响应也很慢缓存标记：给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存缓存过期时间错开：设置缓存时间错开，可以在设置过期时间的时候，加一个一定范围内的随机值错开4、注意缓存雪崩强调的是多个ke

一、概念事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其它客户端发送来的命令请求所打断事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行二、命令1、MULTI标记一个事务块的开始事务块内的多条命令会按照先后顺序被放进一个队列当中，最后由EXEC命令原子性地执行。返回值：OK127.0.0.1:16379> MULTI # 标记事务开始OK127.0.0.1:16379> incr TEST-M # 多条命令按顺

一、持久化方式1、RDB指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）2、AOF记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集3、同时使用AOF和RDB4、关闭持久化功能但这样数据只在服务器运行时存在二、RDB1、优点a、文件紧凑、适用于灾难恢复、适合用于备份b、可以最大化Redis性能c、恢复大数据集时速度比AOF恢复速度快2、缺点a、故障停机，可能会丢失好几分钟数据b、数据集比较庞大时， fork(

一、delete XXX*public void deleteOne() { Boolean result = redisTemplate.delete("ZYM_TEST_*"); System.out.println("删除结果:" + result);}执行结果删除结果:false由此可见redis不支持 delete XXX*二、使用KEYS方法拿出所有KEY,然后DELETE所有KEYpublic void deleteTwo() { Set keys = redisTem