导语 Redis是一款高效的K-V数据库，本文主要是对redis中淘汰数据的机制进行一个简单的介绍。在redis中淘汰数据有俩种，一种是过期淘汰，另外一种是基于LRU淘汰算法的数据淘汰。...因为最近项目需要，打算实现一个简单的LRU算法缓存，来用作服务器中缓存最新访问的图片。...初期想造轮子的时候感觉还是挺简单的，但是后来细想发现需要考虑的东西还是很多的： 多线程访问 淘汰时机 淘汰机制 不知如何实现，那就看已有轮子是如何造的，所以抽时间看了一下redis中lru。...在讲解redis的缓存淘汰之前，先简单提一下redis的事件库—ae。 ae事件库 ae一个非常小巧而又精巧的事件库，它可以处理文件、定时俩种事件。细节和原理就不说了，发现km上有很多介绍的。...processCommond->freeMemoryIfNeeded 下一篇文章《Redis 缓存淘汰机制 -LRU 淘汰》就对过期淘汰数据和基于lru的淘汰机制进行详细的介绍。
可见我们在没有写任何redis代码的同时，就将数据存储进了redis 此时我们再此查询 ? 则后端日志没有打印SQL语句，说明再次查询是从redis中获取而不是mysql中获取的。...数据库中同时更新了数据 ? redis中的数据依然存在 ? 此时我们重新查询第一条数据 ?...现在我们来增加防止缓存高并发的功能 缓存高并发的一般性原则可以参考建立缓存,防高并发代码demo 现在我们要通过标签来完成这个功能，新增一个标签 @Target({ ElementType.METHOD...，那就是当用户查询了数据库中不存在的id的时候，缓存系统依然会将空值添加到redis中。...这里需要注意的是，当我们查询出来的对象为null的时候抛出异常，这样可以避免在Redis中建立缓存。
redis中可以对键设置过期时间，只要是设置了过期时间的键都会存放在redis中专门的一个数据结构。 淘汰逻辑 lru淘汰的主要执行逻辑是在方法freeMemoryIfNeeded（void） 。...key 释放资源 ｝ ｝while（freed < tofreed）//已经释放的小于需要释放的 选择最合适的key这一步操作就要结合上面所说的，redis...根据redis设置的淘汰策略，选择出需要淘汰的key，然后通过key释放起资源。...server.lruclock在定时事件中会被定时循环更新，会更新成和当前时钟值有个倍数关系的值。...REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION; } }
文章目录 概述 Redis 和数据库读 Redis和数据库写 使用 Spring 缓存机制整合 Redis 工程结构 pom.xml DB Script & Redis Address POJO类 搭建...写入业务数据，先从数据库中读取最新数据，然后进行业务操作，更新业务数据到数据库后，再将数据刷新到 Redis 缓存中，这样就完成了一次写操作。...---- 使用 Spring 缓存机制整合 Redis 工程结构 ?...在方法结束后，它就会去更新 Redis 对应的 key 的值了。...对于 updateRole 方法而言，则是先去执行SQL ， 更新数据后 ， 再执行 Redis 的命令，这样更新到数据库的数据就和 Redis 的数据同步了。
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
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。
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。 因为涉及到数据库和缓存两步操作，难以保证更新的原子性。...更新缓存有两种方式: 删除失效缓存: 读取时会因为未命中缓存而从数据库中读取新的数据并更新到缓存中 更新缓存: 直接将新的数据写入缓存覆盖过期数据 更新缓存和更新数据库有两种顺序： 先数据库后缓存 先缓存后数据库...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。...v2 v2 null 5 将v1写入缓存 v2 v1 先更新缓存，再更新数据库 若缓存更新成功数据库更新失败， 则此后读到的都是未持久化的数据。
第一篇记录一下在springboot中，redis的基础用法，自动缓存新增的数据，自动修改及删除。 在本机安装好mysql和redis。...，那同样，redis会覆盖id相同的Post对象的值，也完成一次更新。...下面做一个更新操作，看看是否会同步到redis里。http://localhost:8080/save?content=1&weight=2&id=1 把weight改为2，访问地址看看结果。...说明数据已经被更新了。然后再查询http://localhost:8080/query/1 发现查到的数据已经改变，并且控制台没有走select语句，说明在update时，redis已经更新了。...这样我们就完成了一个最简单的整合redis的demo。包括了对单个对象的增删改查的缓存。 那么下面来讲几个疑问： 1.为什么不用配置redis的地址，port，密码什么的？
Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。...目录 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 缓存预热 缓存更新 缓存降级 缓存穿透 当查询Redis中没有的数据时，该查询会下沉到数据库层，同时数据库层也没有该数据，当这种情况大量出现或被恶意攻击时，接口的访问全部透过...缓存更新 缓存服务（Redis）和数据服务（底层数据库）是相互独立且异构的系统，在更新缓存或更新数据的时候无法做到原子性的同时更新两边的数据，因此在并发读写或第二步操作异常时会遇到各种数据不一致的问题。...先更新数据库后失效缓存：并发场景下，推荐使用延迟失效（写请求完成后给缓存设置1s过期时间），在读请求缓存数据时若redis内已有该数据（其他写请求还未结束）则不更新。...当redis内没有该数据的时候（其他写请求已令该缓存失效），读请求才会更新redis内的数据。这里的读请求缓存数据可以加上失效时间，以防第二步操作异常导致的不一致情况。
redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩 虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可...，在 redis 中查询不到，即没有在缓存中命中，那么就会直接去持久化的 mysql 中进行查询，发现也没有这个数据，那么本次查询就失败了 当用户巨多的时候，查询缓存都没有查询到，那么这些全部都去查询持久化的...key，那么就需要等待获取锁 这种方式，锁的压力就非常大了，访问 redis 前先去访问锁，相当于锁给 redis 挡了一层 什么是缓存雪崩 缓存雪崩就是在某一个时间段，缓存集中过期，或者 redis...，偏偏是在 redis 异常宕机，一挂挂一片，这就很有可能将后方的持久化数据库全部打挂，这是毁灭性的压垮 缓存雪崩的解决方案： 将 redis 做成高可用的 搭建 redis 集群，异地多活，既然担心...redis 会挂，那么我们就多准备一些 redis ，做成主备，或者异地多活 限流降级 就是在缓存失效的时候，通过锁的方式来限制访问数据顺序，或者关掉一些不重要的服务，让资源和性能全力提供给我们的主要服务
Java项目冷更新数据双缓存方案 应用场景 双缓存方案前言 需要考虑的点 1、缓存数据的大小 2、本地缓存的缓存时机 3、并发情况下，首次缓存数据的性能浪费问题 4、心跳检测redis是否可用 方案思路...2、本地缓存临时为redis分担压力，缓存热点数据到本地 3、缓存数据一般涉及大量运算，耗时较大，而且不会频繁的更新，多用于计算后进行展示 本人以下方案着重场景1： 本人的项目遇到的问题的是，某个数据展示的接口...而对于后台来说，一共就是10*N的开销，也会有N次的更新缓存操作。而我们知道，实际上更新缓存只需要1次即可，其余N-1次都是没有意义的。并且其余的N-1次的数据计算也是没有意义的。...上述再次举例：（此处有锁机制的情况） 假设无缓存情况下，N个请求并发，数据计算代码耗时10s。 那么： 只有1个线程拥有数据计算和更新缓存的权利，其余N-1个线程会被阻塞，直到缓存更新完毕。...可用的话走2，不可用走3 2、redis缓存是否存在， 存在的话直接读数据，结束； 不存在的话，从数据库获取数据进行计算，然后更新redis缓存，返回结果，结束； 3、设置标记，标记redis不可用
Redis内再提供出去使用，这种操作就成为"缓存预热"。...肯定不可能将所有数据都写入redis，因为数据量太大了，第一耗费的时间太长了，第二redis根本就容纳不下所有的数据。 所以，就.需要更具当天的具体访问情况，统计出频率较高的热数据。...然后将访问频率较高的热数据写入到redis，如果说热数据也比较多，我们也得多个服务并行的读取数据去写，并行的分布式的缓存预热。...缓存更新 缓存服务（Redis）和数据服务（底层数据库）是相互独立且异构的系统，在更新缓存或更新数据的时候无法做到原子性的同时更新两边的数据，因此在并发读写或第二步操作异常时会遇到各种数据不一致的问题。...如何解决并发场景下更新操作的双写一致是缓存系统的一个重要知识点。 即数据一致性，在开头的那篇博客里已经讲得挺详尽了。 那就再提一嘴，延时双删，这里就不展开了，挺多的。
什么是Redis ---- NoSQL 分布式缓存中间件 key-value存储 提供海量的数据存储访问 所有数据放在内存中，读取速度非常快 非关系型，分布式、开源，支持水平扩展 2....为什么使用内存缓存数据库 分布式缓存中间件选型 因为在我们的基础架构，我们的数据库一般都是第一节点（主从、MMM、MHA） 一遍导致数据库缓慢或宕机的都是查询导致的，update、delete，80%的...SQL都是查询，如果能够将这80%SQL抽离到缓存中； Redis VS Memcache VS Ehcache Ehcache 不支持集群，单点 不支持分布式，存储容量不支持扩展 基于Java开发的，...被apache认证 基于JVM缓存的 简单、轻巧、方便（广泛的应用于hibernate，Mybatis） 优点 缺点 Memcache 无法容灾 无法持久化 简单的key-value存储 内存使用率比较高...摇一摇georadiusbymember china:city beijing 1300 km withdist withcoord asc count 2 ---- 那么下一节课就会集中给大家分享分布式缓存
SpringBoot 集成 Redis 缓存 查询操作是应用中最常见的操作，如果每次查询都从 MySQL 中查询则会影响效率，通常需要引入缓存来实现查询性能的优化。...缓存可以选择本地缓存，远程缓存或本地缓存结合远程缓存。本地缓存可以使用 Guava 或 Caffeine 提供的解决方案，而远程缓存则可以选择 Redis 这样的内存数据库。...本文记录一下 SpringBoot 集成 Redis 做缓存的相关配置。 1 引入依赖 引入相应 Starter。...dependency> org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis...Redis 操作，但之前只是配置缓存相关配置，直接使用RedisTemplate 时不会生效，需要单独配置。
5、redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？若果先更新数据库再更新缓存会涉及什么问题 基础部分： 1、hashMap底层？...---- redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？...这也是缓存更新策略（2）里留下的最后一个疑问。 如何解决？ 提供一个保障的重试机制即可，这里给出两套方案。...另外，重试机制，博主是采用的是消息队列的方式。如果对一致性要求不是很高，直接在程序中另起一个线程，每隔一段时间去重试即可，这些大家可以灵活自由发挥，只是提供一个思路。...尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上 本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉 假如已经崩溃了：也可以利用redis的持久化机制将保存的数据尽快恢复到缓存里
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。...试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，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中，然后更新操作更新了数据库。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。...1、上面讲的这些Design Pattern，其实并不是软件架构里的mysql数据库和memcache/redis的更新策略，这些东西都是计算机体系结构里的设计，比如CPU的缓存，硬盘文件系统中的缓存，
2.2 缓存击穿2.2.1 缓存击穿介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时如果有大量并发请求，这些请求发现缓存中的数据已经过期，此时就会直接从数据库中查询写入到Redis中，如果这个阶段存在大量的请求...2.3 缓存雪崩2.3.1 缓存雪崩介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时若有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期，这个时候就会查询数据库重新写到 Redis 中，这个时候大并发请求可能会把数据库瞬间压垮...缓存雪崩和缓存穿透的区别：缓存雪崩是针对的大量的key，缓存击穿是针对的某一个 key2.3.2 解决缓存雪崩问题构建多级缓存架构 ：nginx缓存 + redis缓存 + 其他缓存( ehcache...设置过期标志更新缓存 ：记录缓存数据是否过期(设置提前量)，如果过期回触发通知线程，被通知的线程去后台更新实际的 key 到缓存中。...也就是每个key的失效事件设置为不一样的，在不同的时间更新ley，而不是在某个时间点更新所有的key。Redis核心：单线程 + IO多路复用技术
1、先更新数据库，然后更新 redis 这个策略在多线程可能会因为更新快慢产生问题，具体问题看下图：在数据库中更新数据因为多线程更新顺序不一致导致数据库缓存有差别。...2、先更新缓存然后更新数据库这种策略一般不用，因为数据库的数据一般需要数据库持久化，需要将其保持数据顺序。...3、先更新数据库然后删除缓存如果没有第三方组件介入，一般采用这样的更新策略，只不过如果在数据库更新之前读取数据，在缓存删除之后更新缓存也会产生数据不一致。...BG SAVE 利用了操作系统 COW（写时拷贝） 机制。...缓存穿透缓存击穿和缓存雪崩这三个方面内容基本是很多都讲烂的东西，这里也就简单提及一下。缓存穿透就是客户端发来大量没有的 key ，这时 redis 也没有缓存，然后对数据库造成大量的请求压力。
一、什么是redis缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿 1、缓存穿透 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。...二、redis是单进程单线程的，解决并发问题 Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。...Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成...你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。 工作原理 ． Redis forks. ．...这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。 2、AOF 快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。
Nginx缓存的基本思路 利用请求的局部性原理，将请求过的内容在本地建立一个副本，下次访问时不再连接到后端服务器，直接响应本地内容 Nginx服务器启动后，会对本地磁盘上的缓存文件进行扫描，在内存中建立缓存索引...，并有专门的进程对缓存文件进行过期判断、更新等进行管理 对于缓存，我们大概会有以下问题： （1）缓存文件放在哪儿？...（2）缓存的空间大小是否可以限定? （3）如何指定哪些请求被缓存？ （4）缓存的有效期是多久？ （5）对于某些请求，是否可以不走缓存？...的参数为之前指定的缓存名称 缓存管理的相关进程 在缓存工作中有两个附加进程： （1）缓存管理器 定期检查缓存状态，看缓存总量是否超出限制，如果超出，就移除其中最少使用的部分 （2）缓存加载器 加载器只在...GET HEAD POST; 缓存有效期 默认情况下，缓存内容是长期存留的，除非缓存的总量超出限制 可以指定缓存有效时间，例如 proxy_cache_valid 200 302 10m; //响应状态码为
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