1、缓存和数据库不一致 只要我们使用 Redis 缓存，就必然会面对缓存和数据库间的一致性保证问题，这里的“一致性”包含了两种情况：缓存中有数据且与数据库中的值相同、缓存中没有数据，最新值在数据库中。 对于读写缓存来说，要想保证缓存和数据库中的数据一致，就要采用同步直写策略，在业务应用中使用事务机制
生成全局唯一 ID 全局唯一 ID 需要满足以下要求： 唯一性：在分布式环境中，要全局唯一 高可用：在高并发情况下保证可用性 高性能：在高并发情况下生成 ID 的速度必须要快，不能花费太长时间 递增性：要确保整体递增的，以便于数据库创建索引 安全性：ID 的规律性不能太明显，以免信息泄露 从上面的要
Redis作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库，其性能优化是一个复杂且多面的话题。以下是V 哥整理的一些关键的优化点和相应的解决方案，提供给兄弟们参考。 Redis的性能优化涉及到硬件选择、配置调整、客户端优化、持久化策略等多个层面。 1. 硬件优化 解决方案：选择更快的CPU、更多的内存
Redis 分布式锁 分布式锁的演变 本地锁（单机用） 利用redis进行分布式锁 使用 set 防止死锁 加过期时间 使用 setnx 防止A请求未执行完 锁过期删除 B请求加锁后 A完成后误删该锁 使用 Hash结构， 规定每个请求只能删除自己的锁 保证并发安全，申请锁和加过期时间需要 原子性，
Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、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。 与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每...
1、缓存应用 一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十 ns 到 100ns，再到几 ms，性能的差异很大，如果每次 CPU 处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。 所以，计算机系统中，默认有两种缓存： （1）CPU 里面的末级缓存
环境 redis 7.2.5 主频 核心数 内存 2.5GHz 32 64GB 测试结论 当前场景下redis单线程、多线程表现差异不大 使用pipeline模式可以显著提高基准性能 非pipilie下redis性能再12~13w左右 pipiline下redis性能在35w左右 测试记录 单线程r
〇、都有哪些数据结构？ Redis 提供了较为丰富的数据类型，常见的有五种：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。 随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版
Redis是基于Reactor模式开发的网络事件处理器，这个处理器是单线程的，所 以redis是单线程的。 为什么它是单线程还那么快呢？ 主要有以下几个原因： 一、纯内存操作 由于Redis是纯内存操作，相比于磁盘来说，内存就快得多，这个是Redis快的主要 原因。 二、多路复用I/O机制（NIO）
今天工作群里，有小伙伴问了一个问题，从Redis获取的数据，一会是0，一会是OK。 这引起了我们对Redis数据存储和读写的疑问。 以下是整理的一些技术研究内容。 在 Redis 中，所有的数据存储都是基于字符串的。无论你插入的是 String、int 还是 DateTime 类型的数据，最终都会以
〇、前言 关于 Redis 在日常开发中还是用的比较多的，特别是在秒杀、消息队列、排行榜等数据交互时效要求较高的场景，Redis 都可以轻松应对。 本文将针对 Redis 进行简单介绍，以及如何安装，并罗列下全部配置项。后续还将另行发文汇总 Redis 的常用数据结构和常见问题等。 一、什么是 Re
1、值的数据类型 Redis “快”取决于两方面，一方面，它是内存数据库，另一方面，则是高效的数据结构。Redis 键值对中值的数据类型，也就是数据的保存形式有5种：String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）。这5种数据类型由6种底
theme: condensed-night-purple highlight: androidstudio 主从复制原理 建立连接 从节点在配置了 replicaof 配置了主节点的ip和port 从库执行replicaof 并发送psync命令 同步数据到从库 主库bgsave生成RDB文件，并
这一篇文章拖了有点久，虽然在项目中使用分布式锁的频率比较高，但整理成文章发布出来还是花了一点时间。在一些移动端、用户量大的互联网项目中，经常会使用到 Redis 分布式锁作为控制访问高并发的工具。
一、缓存过期 问题产生的原由： 内存空间有限，给缓存设置过期时间，但有些键值运气比较好，每次都没有被我的随机算法选中，每次都能幸免于难，这可不行，这些长时间过期的数据一直霸占着不少的内存空间！ 解决方案： redis提供8种策略供应用程序选择，用于我遇到内存不足时该如何决策： * noevictio
在这篇文章中，我们将揭示Redis集群的扩容和缩容操作，让您的Redis集群发挥最佳性能和可伸缩性。通过增加主节点和从节点，并将它们无缝添加到集群中，您将能够轻松扩展您的Redis集群以满足不断增长的需求。同时，我们还将探讨如何进行缩容操作，即删除节点，以优化集群资源的利用。无论您是初学者还是经验丰...
一、AOF1、AOF 是什么以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，Redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，Redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 2、AOF默认不开
1、Redis 单线程 通常说 Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外的线程执行的，所以严格来说，Redis 并不是单线程。 多线程开发会不可避免的带来并发控制和资源开销的问题，如果没有良好
问题背景 在一个风和日丽的下午，公司某项目现场运维同学反馈，生产环境3个Redis的Sentinel集群节点内存占用都很高，达到了17GB的内存占用量。 稍加思索，应该是某些Key的Value数据体量过大，占用了过多的内存空间，我们在使用Redis的过程中，单个Value或者单个集合中的元素应该保证
Redis 脑裂问题是指，在 Redis 哨兵模式或集群模式中，由于网络原因，导致主节点（Master）与哨兵（Sentinel）和从节点（Slave）的通讯中断，此时哨兵就会误以为主节点已宕机，就会在从节点中选举出一个新的主节点，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis
