Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。...Pattern 可靠性更高一点操作缓存和数据库时要考虑如下几个问题- 删除缓存还是更新缓存？...- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存（更优）- 如何保证缓存和数据库的操作的同时成功或失败？...（线程安全）- 先删除缓存，再操作数据库- 先操作数据库，再删除缓存- 由于 redis 的速度远比 MySQL 要快，所以方案二为优选图片缓存更新策略的最佳方案- 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制...- 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案- 读操作：- 缓存命中则直接返回- 缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间- 写操作：- 先写数据库，然后再删除缓存- 要确保数据库与缓存操作的原子性
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？ 方法A: 步骤：1....删除缓存，2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前，那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”； 方法B:...步骤：1.更新DB，2.更新缓存； 存在的问题：如果发生并发“更新数据”，程序不能保证“更新缓存”的先后顺序，存在“脏数据”的可能性； 方法C:...下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果在步骤1“更新DB”之前，有一个并发读任务没有命中缓存，从DB读取到“老数据”，在步骤2之后才把“老数据”更新到缓存，那么缓存中就是...“脏数据”； 思考：方法C采取的策略，在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多；但是怎么完全杜绝这种问题呢？
Redis 缓存淘汰策略 如何估算缓存容量大小 「二八定律」：百分之八十的访问会落到百分之二十的热点数据上 内存容量建议设置在总数据量的 15%~30% Redis 设置最大缓存容量： config set...maxmemory 4gb Redis 缓存淘汰策略 8 中淘汰策略： 1 种不进行淘汰策略： noeviction 7 种进行淘汰策略，按照是否设置过期时间，进行数据集淘汰进行分类 有设置过期时间...缓存使用超过 maxmemory，不进行数据淘汰，同时 Redis 不在提供写服务。...把最小的数据从缓存中淘汰删除。...配置项 maxmemory-samples 用于配置候选集 N 的数据个数： config set maxmemory-samples 100 Redis 缓存淘汰策略最佳实践 数据访问频率差异大（冷热数据区分明显
当数据库更新后，最好相关缓存也需要更新。一种简单的办法是删除相应的redis key。但是如果redis_key中包含变量呢？...所以设计一个简单的缓存更新策略就很必要了。 以资源为出发点 以上面的例子为示例： 以uid（用户）为资源的考量对象。引入版本的概念。...如果cache['version']小于 ut:1，说明缓存落后于数据库。此时，刷新缓存。并更新cache['version']为最新timestamp。...完成上面操作后，实作中，把所有和user task表相关的缓存都绑定到ut:{uid}这个key上。只要在更新表时更新这个key。就能引发所有的缓存惰性更新。...当这个版本标识变化，将引发关联的所有缓存更新， 所以确保version_key和约定的一致。
Redis是一个流行的内存缓存系统，由于内存有限，缓存系统必须遵循一些淘汰策略来删除一些不再需要的键，以便为新键腾出空间。...在Redis中，缓存淘汰策略是由maxmemory和maxmemory-policy两个配置参数控制的。本文将详细介绍Redis的缓存淘汰策略，并给出一些示例。...缓存淘汰策略当Redis的内存达到maxmemory配置的值时，Redis会尝试删除一些键，以便为新键腾出空间。...Redis支持以下五种缓存淘汰策略：noeviction: 当Redis的内存达到maxmemory时，不执行任何操作，而是返回错误。volatile-lru: 在过期的键中使用LRU算法进行淘汰。...示例以下是一些Redis缓存淘汰策略的示例：noeviction策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-policy noeviction在此示例中，当Redis的内存使用达到10MB时
在使用Redis时，我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小，不会让数据无限制的放入Redis缓存。...对于 Redis 来说，一旦确定了缓存最大容量，比如 4GB，你就可以使用下面这个命令来设定缓存的大小了： CONFIG SET maxmemory 4gb Redis设置了缓存的容量大小，那么缓存被写满是不可避免的...Redis有哪些淘汰策略 Redis共提供了8中缓存淘汰策略，其中volatile-lfu和allkeys-lfu是Redis 4.0版本新增的。...Redis 用作缓存时，实际的数据集通常都是大于缓存容量的，总会有新的数据要写入缓存，这个策略本身不淘汰数据，也就不会腾出新的缓存空间，我们不把它用在 Redis 缓存中。...这样，可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，我建议你使用 allkeys-lru 策略。
例如店铺详情查询的缓存 1、主动更新 Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务...PS：一般使用方案1，由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 2、Cache Aside Pattern 由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑： 删除缓存还是更新缓存...更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多 ❌ 如果更新数据库的次数多，而读取的次数较少，则每次更新时，都会增加无效的更新缓存操作 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存 ✔️ 2、...20 线程2更新数据库后，删除缓存 线程1写入缓存值为10，此时缓存写入的是旧数据 3、总结 缓存更新策略的最佳实践方案： 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案...Result queryById(Long id) { //从redis查询缓存 String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
例如店铺详情查询的缓存 1、主动更新 Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务...PS：一般使用方案1，由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 2、Cache Aside Pattern 由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑： 删除缓存还是更新缓存...更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多 ❌ 如果更新数据库的次数多，而读取的次数较少，则每次更新时，都会增加无效的更新缓存操作 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存 ✔️ 2、...10，此时缓存写入的是旧数据 3、总结 缓存更新策略的最佳实践方案： 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案 先写数据库，然后再删除缓存 要确保数据库与缓存操作的原子性...) { //从redis查询缓存 String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id; String shopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue
低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新 ，并以超时剔除作为兜底方案 读操作： 缓存命中规则直接返回 缓存未命中则查询数据库 ，并写入缓存 ，设定超时时间...写操作： 先写数据库 ，然后再删除数据库 要确保数据库与缓存操作的原子性
持久化就是把内存的数据转移到磁盘中，redis 的持久化策略有两种:RDB、AOF RDB RDB 是以快照的形式把内存里的数据生成一个 RDB 格式备份文件，定时保存。...这其中有三种策略：1-always aof_buf 数据全部同步到 AOF 文件、2-everysec 每秒同步一次、3-no 不同步 默认是 everysec 策略 如果 AOF 日志过大，redis...RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快 redis 内存淘汰策略 no-eviction redis 不再继续提供写请求 (DEL 请求可以，读请求也可以)。...key 对象是全体的 key 集合，而不只是过期的 key 集合 allkeys-random 从所有键中随机淘汰 key allkeys-lfu 从所有键中淘汰使用频率最少的键 redis 过期键删除策略...因为是批量操作，并限定了执行时长和频率，可以有效减少删除操作对CPU的响应，也避免了内存长久不删除的导致的浪费 redis 的过期键删除策略 redis 实际使用了惰性删除和定期删除两种策略，合理地在CPU
用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决办法 （1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； （2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； （3）定时刷新缓存； 四、缓存更新 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外...（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的 业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： （1）定时去清理过期的缓存； （2） 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期...，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。...服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。...因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
前言查看redis最大占用内存1）命令查看 config get memory2）进入redis配置文件，查看maxmemory vim /myredis/redis.conf3）redis...1，报OOM command2）要防止内存被占满，所以就要内存过期淘汰内存淘汰策略1.定时删除（对CPU不好，用处理器的性能换取存储空间）： redis不可能时时刻刻遍历所有被设置生存时间的key...上面两种方案极端情况：定期删除:每隔一段时间执行一次删除过期操作，主要考虑确定删除的key、定期扫描的时长，什么时候扫描，内存淘汰策略就可以解决这个问题。...1）redis天生自带淘汰策略：redis6默认有8种两个维度：过期key volatile，全部key allkey四个方面： LRU，Least Recently Used ，最近最少使用的...Less Frequently Used ，一直以来最少被使用的元素会被被清理掉 random ttl + noeviction默认等待打满，noeviction，不在驱除，报OOM2）配置淘汰策略修改
缓存数据同步策略示意图在大多数情况下，我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。...所以，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。缓存数据同步策略缓存数据同步，常见的有三种方式：1：设置有效期给缓存设置有效期，到期后自动删除。...2：同步双写同步双写策略就是在修改数据库的同时，也修改缓存。...可以使用MQ，异步特性来更新缓存，这样更新数据库和更新缓存就解耦了，而且一次可以更新多个服务，同时，代码入侵也是很少的(只有发送MQ少量代码)甚至是零入侵就可以实现；缺点：时效性一般，可能存在中间不一致的状态...但是可以保证最终一致性使用场景：时效性要求一般的，有多个服务需要同步更新缓存的。事实上，大多数场景下，我们都可以通过异步通知这种策略来更新缓存。所以，我们就来深入的讲讲异步通知。
3、缓存的更新策略具体有哪些？...这是大家经常用到的一种策略模式。...如果应用要更新某个数据，也是先去更新数据库中的数据，更新完成之后，则通过指令让缓存Cache中的数据失效。 这里为什么不让更新操作在写完数据库之后，紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢？...初始状态缓存中是没有数据的，当请求A读到数据之后，准备往回写的时候，此刻，请求B正好要更新数据，更新完了数据库之后，又去把缓存更新了，那请求A再往缓存中写的就是旧数据了，属于脏数据。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略，另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。
更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存，然后更新操作更新了数据库。于是，缓存中的数据还是老数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去。...针对不同的业务场景，实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论，这里假定更新数据库、缓存都成功。...这是标准的design pattern，包括Facebook的论文《Scaling Memcache at Facebook》也使用了这个策略。为什么不是写DB后更新缓存？...比如在向磁盘中写数据时采用的也是这种策略。无论是： os层面的 Page Cache 日志的异步刷盘 消息队列中消息的异步写入磁盘 大多采用了这种策略。...因为这个策略在性能优势明显，直接写内存，避免了直接写磁盘造成的随机写。
3、缓存的更新策略具体有哪些？...模式 这是大家经常用到的一种策略模式。...如果应用要更新某个数据，也是先去更新数据库中的数据，更新完成之后，则通过指令让缓存Cache中的数据失效。 这里为什么不让更新操作在写完数据库之后，紧接着去把缓存Cache中的数据也修改了呢？...初始状态缓存中是没有数据的，当请求A读到数据之后，准备往回写的时候，此刻，请求B正好要更新数据，更新完了数据库之后，又去把缓存更新了，那请求A再往缓存中写的就是旧数据了，属于脏数据。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略，另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。
Redis，作为一款高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、计数器等多种场景中。其高效的数据管理和过期策略是保证系统稳定运行的关键因素之一。...本文将深入探讨Redis中缓存失效的几种策略——定时删除、惰性删除、定期删除，以及如何结合LRU和LFU策略进行内存管理，并分析它们各自的应用场景，帮助开发者更好地根据实际需求选择合适的策略。...定时删除 (Timed Expiration) 定时删除策略允许在设置键值对时指定一个过期时间，一旦到达这个时间点，Redis会自动删除相应的键。...策略选择与应用场景分析 高时效性需求场景：如实时交易系统中的订单状态缓存，应优先考虑定时删除或定期删除结合惰性删除，确保数据的即时更新与准确性。...总之，Redis的缓存失效策略并非孤立存在，而是根据具体的应用场景灵活组合使用。开发者需深入理解每种策略的优缺点，结合业务需求与系统特性，制定出最适合的缓存管理策略，从而最大化Redis的性能与效率。
Redis是一个用的比较广泛的Key/Value的内存数据库，新浪微博、Github、StackOverflow 等大型应用中都用其作为缓存，Redis的官网为http://redis.io/。...文件介绍： 文件名 简要 redis-chmark.exe 基准测试 redis-benchmark为redis性能测试工具 redis-check-aof.exe aof AOF是AppendOnly...File的缩写，是Redis系统提供了一种记录Redis操作的持久化方案 redischeck-dump.exe dump redis的备份和还原，借助了第三方的工具，redis-dump...redis-cli.exe 客户端 redis-server.exe 服务器 redis.windows.conf 配置文件 接下来就可以简单的写一些代码测试redis的功能相当于c#中的Dictionary...缓存的存取成功
在设计更新策略时，我们需要考虑多个方面的问题: 对系统吞吐量的影响：比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载 并发安全性：并发读写时某些异常操作顺序可能造成数据不一致，如缓存中长期保存过时数据...两两组合共有四种更新策略，现在我们逐一进行分析。...下面我们逐一分析四种策略中“抢跑”带来的错误。 先更新数据库，再删除缓存 若数据库更新成功，删除缓存操作失败，则此后读到的都是缓存中过期的数据，造成不一致问题。...v2 v1 先更新数据库，再更新缓存 同删除缓存策略一样，若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。...我们可以采用API服务器只写入数据库，而另一个线程订阅数据库 binlog 增量进行缓存更新的策略。
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