这几天生病了，也没有心情写博客，北京医院真心伤不起呀，钱不少花，病没治好，还增加了新病，哎不说了，周末还得去大医院检查一下，趁女盆友还没有回来，把前几天写的东西总结一下。本文也会接触一点webApi的东东，自己最近也一直在看，算是入门了吧。本文用到的知识点有MVC4、knockout.js、EntityFramework、WebApi、Redis缓存及基于Redis缓存的Session共享，都是很基础的操作，MVC我会介绍过滤器及错误捕捉，EntityFramework增删改数据，WebApi做为数据通信以及Redis的基本缓存操作等。
建设B2C电商平台采用Maven来管理和开发，属于java分布式，由nginx负载均衡，tomcat作为服务器，搭建tomcat集群，nosql redis作为缓存和数据库，Mysql作为后台数据库，主从结构，读写分离。B2C商城系统搭建服务器采用linux作为服务器。
我们平时在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库，采用数据库连接池来实现，但是如果我们的项目访问量过大或者访问过于频繁，将会对我们的数据库带来很大的压力。为了解决这个问题从而redis数据库脱颖而出，redis数据库出现时是以非关系数据库的光环展示在广大程序猿的面前的，后来redis的迭代版本支持了缓存数据、登录session状态（分布式session共享）等。所以又被作为内存缓存的形式应用到大型企业级项目中。 本章目标 实现SpringBoot项目中整合Redis非关系数据库作为内存缓存框架，
Typecho虽然轻量，但终究仍是PHP动态脚本，访问时需要频繁调取数据库的信息，导致并发值一高，CPU就100%占用，无法处理新的请求信息。这时，我们可以用Redis来设置缓存，从而不用频繁调动数据库，来达到加速访问的目的。注意：Redis仅支持 Linux 系统，如果你是Windows系统，可考虑其他软件。
美团一面（50分钟） 1、spring的理解。 1、项目相关 2、Redis缓存的应用 3、http解析的全过程 4、Java中的锁 5、Hashmap和concurrenthashMap源码 6、死锁的避免 7、osi网络七层协议 8、编程题：找出一个最长子序列，是子序列的和为k的整数倍。 美团二面（50分钟） 1、AOP和IOC。 2、项目相关难点 3、Redis缓存的应用 4、数据库底层索引数据结构和原理。 5、Hashmap和concurrenthashMap理解 6、SpringMVC执行过程 7
在现代软件开发中，Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于提升系统性能和减轻数据库压力。然而，由于Redis的特性和数据库的异步写入机制，可能导致Redis缓存与数据库双写不一致的问题。本文将详细介绍Redis缓存与数据库双写不一致问题的原因，并提供相应的解决方案和代码示例。
Redis介绍 Redis 是一个高性能的key-value数据库。我们平时在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库，采用数据库连接池来实现，但是如果项目访问量过大或者访问过于频繁，将会对
其实之前在学习java环境的时候，不可避免的就是如何在linux环境上面配置一些开发需要的环境，比如说tomcat这样的web应用服务器，将自己开发的项目放入里面进行跑起来，或者我们需要连接mysql数据库服务，就需要在linux环境上面进行解压，安装，然后各种配置，最后我们才可以进行mysql数据库服务的使用。
本文介绍了一种使用Spring Boot和Redis实现缓存和Spring Data Redis实现Redis缓存的方法，并给出了具体案例。通过这些步骤，开发者可以快速地在项目中集成Redis缓存功能，提高系统的性能和效率。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。
计划在Team的开源项目里加入Redis实现缓存处理，因为业务功能已经实现了一部分，通过写Redis工具类，然后引用，改动量较大，而且不可以实现解耦合，所以想到了Spring框架的AOP(面向切面编程)。 开源项目：https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎star(收藏)
应用程序升级或变更时，配置文件与数据库均可保留（使用sqlite方式时不保留任何信息）
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
接下文：https://blog.csdn.net/aa2528877987/article/details/128235791
Redis和MongoDB都是非常流行的NoSQL数据库。Redis通常用于缓存和高速读取，而MongoDB则适用于数据存储和快速检索。在这篇文章中，我们将介绍如何将Redis与MongoDB集成，以实现更好的性能和可伸缩性。
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
高并发意味着系统要应对海量请求。从笔者多年的面试经验来看，很多面试者在面对“什么是高并发架构”的问题时，往往会粗略地认为一个系统的设计是否满足高并发架构，就是看这个系统是否可以应对海量请求。再细问具体的细节时，回答往往显得模棱两可，比如每秒多少个请求才是高并发请求、系统的性能表现如何、系统的可用性表现如何，等等。
在Web应用中，安全性是一个至关重要的方面。Spring Security是Spring框架提供的安全框架，用于处理身份验证（Authentication）和授权（Authorization）等安全问题。在一些场景下，为了提高系统性能，我们需要将用户信息缓存起来，以减轻对数据库的访问压力。本文将介绍如何使用Spring Boot Security进行认证，并通过Redis缓存用户信息，实现更高效的身份验证。
Laravel框架的缓存服务提供了多种缓存驱动程序，可以满足不同的需求。我们可以在config/cache.php配置文件中配置使用哪种缓存驱动程序。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
获取安装包：https://github.com/MSOpenTech/redis
由于数据字典的变化不是很频繁，而且系统对数据字典的访问较频繁，所以我们有必要把数据字典的数据存入缓存，减少数据库压力和提高访问速度。这里，我们使用Redis作为系统的分布式缓存中间件。
一.Redis是什么？ redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
2019年7月17日 ⋅ 浏览量: 4
在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。
在java应用中，对于访问频率比较高，又不怎么变化的数据，常用的解决方案是把这些数据加入缓存。相比DB,缓存的读取效率快好不少。java应用缓存一般分两种，一是进程内缓存，就是使用java应用虚拟机内存的缓存；另一个是进程外缓存，现在我们常用的各种分布式缓存。相比较而言，进程内缓存比进程外缓存快很多，而且编码也简单；但是，进程内缓存的存储量有限，使用的是java应用虚拟机的内存，而且每个应用都要存储一份，有一定的资源浪费。进程外缓存相比进程内缓存，会慢些，但是，存储空间可以横向扩展，不受限制。
1 什么是redis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。直接点，你可以理解为我关注了你，你发布了信息，文章等，我就可以立马收的到。 2 发布订阅的场景在哪里 比如以下几个场景： 2.1 典型的网页上的消息可以做到实时通知 2.2 订单下单以后 通过redis订阅实时通知库存改变 2.3 接口需要做一些比如发送邮件 写日志等功能的时候可以运用到redis订阅了 这样会加快接口返回时间 3 php如何实现 实时发布订阅 知道了什么是
Sorted(苏特) set 有序集合 每一个元素关联一个double分数 成员是唯一的 分数可以重复
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
对于Web来说，并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况：
最近，面试了几家大厂，基本都会问到中间件相关技能，问的比较多的就是消息中间件mq和redis缓存数据库。
一款企业信息化开发基础平台，可以用于快速构建企业后台管理系统，集成了OA(办公自动化)、SCM(供应链系统)、ERP(企业资源管理系统)、CMS(内容管理系统)、CRM(客户关系管理系统)等企业系统的通用业务功能。Github链接：https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎下载或者star(收藏)
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
本文章主讲思想，不限于使用什么缓存 但为了写作方便，故中间件缓存采用redis，本地缓存采用guava cache
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1. 引言 创建任务时我们需要指定分配给谁，Demo中我们使用一个下拉列表用来显示当前系统的所有用户，以供用户选择。我们每创建一个任务时都要去数据库取一次用户列表，然后绑定到用户下拉列表显示。如果就单单对一个demo来说，这样实现也无可厚非，但是在正式项目中，显然是不合理的，浪费程序性能，有待优化。 说到优化，你肯定立马就想到了使用缓存。是的，缓存是提高程序性能的高效方式之一。 这一节我们就针对这一案例来看一看Abp中如何使用缓存来提高程序性能。
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
因为只要大家技术和能力过关，八股文能帮助大家在面试时有很好的表现和稳定的发挥，让面试官预估到你能带来的价值，从而实现薪资高涨幅。
应届生朋友或Java程序员在找Java方面的工作时，一定会需要准备Java项目经验，但事实上不少求职者，是没有项目经验，或者只具有开源社区等的学习项目经验，这样的话，就很有可能在面试时无法有效地证明自己在Java方面的能力。
有了key，先查询一遍redis，如果有值就直接返回；异步调用方法，并更新redis缓存；
在Redis中放入 1.假数据 2.set集合，里面放入所有mysql中的id，再通过布隆过滤器过滤，没有这个id的请求就不在mysql中找了
Redis缓存数据结构，数据同步问题（双删策略），缓存雪崩，缓存穿透，热点缓存重构，缓存失效，哨兵机制，持久化，redis 淘汰机制
Redis 缓存是 Redis 的一种主要应用场景。通过将热点数据存储在内存中，可以大大提高应用的读取速度，从而提高应用的性能。
秋招过去，整体的感受是：面试难度和拿offer的难度比往年难多了，而且互联网还有较大的裁员风险，网上各种消息不断，有时候真是焦虑到不行。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
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