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。
这里推荐几个自己写的范例项目，主要采用SSM（Spring+SpringMVC+Mybatis）框架，分布式架构采用的是（dubbo+zookeeper）。范例项目的好处是简单易懂，在架构一个新的项目的时候可以直接当成脚手架来用，方便快速开发，另外项目中涉及到以及未来可能涉及到的知识点都会不断完善。 三个项目是互相发展而来的，依次为（不断完善中）： 一、优雅的SSM架构(Spring+SpringMVC+Mybatis） Github地址：https://github.com/wosyingjun/beau
接下文：https://blog.csdn.net/aa2528877987/article/details/128235791
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。
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
Github地址：https://github.com/wosyingjun/beauty_ssm
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
今年的618气氛有点冷，各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传，到目前为止还不清楚今年618的各种数据，我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术，比如每年峰值成交订单，印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何，可以想到的是，在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的，这里说的优化不是说单纯的增加云服务器，而是对系统的各个维度，比如： Java应用层，底层JVM，缓存层(Redis)、数据库层(Mysql)，中间件层，网
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Redis在大数据环境下的缓存策略与实践方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Redis缓存相关的技术考察。
缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。
指某些热点key到达了过期的那个时间点，这个时候刚好有大量的并发请求需要查询这个key，从而导致并发请求直接打到了数据库，这就是缓存击穿。
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。
会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。
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会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)
0x01.大型网站演化 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为：高可用集群(High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster，nginx即可实现)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群
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。
（含：JVM类加载机制，JVM内存模型，垃圾收集机制，类字节码实现机制，JVM调优案例，GC日志详解等）
Redis是一种高性能的内存数据库，支持多种数据结构和高级功能，可以用于数据缓存、消息队列、实时计算等场景。Redis可以将数据缓存到内存或者磁盘中，支持数据持久化和集群部署，具有很高的可扩展性和可靠性。以下是一个使用Redis的缓存示例：
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。
11.Redis的缓存优化方向有哪些？你们怎么理解的？对热点键的注意事项设计什么？
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
原文链接：http://t.cn/EAlQqQD
缓存是系统性能提升优先法宝，在互联网应用系统中，屡试不爽。网上有很多资料介绍缓存理论及使用策略，本文就不再涉及了，今天简单将缓存做个归类，重点分享以前在实际业务中碰到场景以及如何使用。
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身
1 问基本的操作技能，这里当然不会直接问sql语法，而会挑些点来问，比如左连接怎么做，with语句或merge语句的含义和用法。
秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。
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。
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
导语 | Redis作为一个高性能的内存中的key-value数据结构存储系统，在我们日常开发中广泛应用于缓存、计数器、消息队列、排行榜等场景中，尤其是作为最常用的缓存方式，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了不可磨灭的作用，但实际应用中，可能会出现一些Redis缓存异常的情况，本文主要对Redis缓存异常及处理方案进行了总结。 一、背景 Redis是一个完全开源的、遵守BSD协议的、高性能的key-value数据结构存储系统，它支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，而且不仅仅支持简单的k
负载均衡 负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 负载均衡（Load Balance）其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务 session共享 Session 是客户端与服务器通讯会话跟踪技术，服务器与客户端保持整个通讯的会话基本信息 由于负载均衡会把任务分摊到不同的机器上，因此当用户进行页面刷新时会从机器A跳转到机器B，此时用户所进行的所有操作数据可能会丢失，因此需要通过集群的session共享机制来实现数据跟踪
Redis是什么大家都知道，一个非关系型数据库。大部分情况下我们使用Redis做缓存。使用缓存的情况一般是这样的：
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。
这篇文章主要介绍“怎么解决redis雪崩和穿透”，在日常操作中，相信很多人在怎么解决redis雪崩和穿透问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么解决redis雪崩和穿透”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
传统项目若不是sass这种的，给企业来应用，用户一般在1000左右，并发的话很少出现，一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
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。
来自：cnblogs.com/java-spring/p/9488227.html
最近在研究Redis 作为服务器缓存配置的可行性问题，今天我们测试高并发下的写入数据。 不管对于单服还是集群服务器组，同样涉及到数据缓存的问题，对于我们一般的开发人员，我们并不能想大师那样定义一个变量都小心又小心，生怕影响到服务器性能方面；所以在定义变量或者集合数据块的时候，我们要么利用文件要么利用内存亦或者数据库存储。 今天就给大家讲下，利用redis缓存数据问题，看可行性高不？ 首先我们在服务器高并发下存储数据，暂时不读取数据。服务器我是用Go语言写的。
大家好，最近一周，我花了不少时间，给大家整理了一套 2022 跳槽涨薪的技术编程面试资料（前 200 名粉丝可免费领取）。 包括各大厂最新面试题以及面经（22份）还有涉及JVM，Mysql，并发，Spring，Mybatis，Redis，RocketMQ，Kafka，Zookeeper，Netty，Dubbo，ElasticSearch，Flink，Spring Boot，Spring Cloud，高并发项目，大数据系列，数据结构与算法，设计模式，网络与操作系统等20个技术栈的大厂面试题及详解文档（接近20
一位粉丝去了京东面试，挂在了三面上，实在太可惜。 看了一下他的面试经历和发给我的面试题，然后花了一周时间和几个一线的大佬合作汇总了一些其他大厂的面试题和相关技术资料。 在这期间有大厂面试的，可以根据下面的面试资料抓紧准备一下，对冲刺大厂和升职涨薪非常有用！！！ 大家可以加下面的微信获取： 同时还有一份重磅的技术资料也在最近面世了！ 包含了Java基础知识，JVM，Mysql，并发，Spring，Mybatis，Redis，RocketMQ，Kafka，Zookeeper，Netty，Dubbo，Elas
在今天的互联网里，高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词，那么我们的系统也承受着巨大的压力，首当其冲的解决方案就是redis。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value 数据库。
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