【九】springboot整合redis实现启动服务时热点数据保存在全局和缓存

【九】springboot整合redis实现启动服务时热点数据保存在全局和缓存

       介绍:接下来我会把学习阶段学到的框架等知识点进行整合,每一次整合是在前一章的基础上进行的,所以后面的整合不会重复放前面的代码。每次的demo我放在结尾,本次是接着上一章的内容延续的,只增加新增的或者修改的代码。     &nb...

Redis 热点key

Redis 热点key

压测报redis 热点问题(1)本地缓存(2)redis分片(加随机值)参考:https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/10874537.html热点问题概述产生原因热点问题产生的原因大致有以下两种:用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。...

Redis入门及实战

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Redis入门到精通(进阶篇)

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开发者课程背景图
分布式系列教程(07) -分布式Redis缓存 (缓存雪崩&穿透&热点key)

分布式系列教程(07) -分布式Redis缓存 (缓存雪崩&穿透&热点key)

引言关于Redis:一般对数据库进行数据变更的时候(增加、删除、修改)的时候才会对Redis进行缓存更新,不建议再查询的时候把查询出来的数据进行redis缓存更新。比如某公司只会在晚上进行缓存同步基础数据(如:省份及下级市)1.缓存雪崩缓存雪崩通俗简单的理解就是:由于原有缓存失效&#x...

数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据

当数据库数据量很大而Redis容量有限时,确保Redis中缓存的数据都是热点数据需要采取一些策略。下面是几种常见的方法: LRU(Least Recently Used)算法:使用Redis的LRU算法,将最近最少使用的数据从缓存中淘汰出去,保留最常用的数据。这样可以确保Redis中的数据都是相对热...

Redis热点大Key的优化过程

概念介绍热点Key产生的背景用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、热门明星直播)。对于电商网站中,我们经常可以会遇到热门商品的抢购或者秒杀场景以及事先经过广告投放等措施进行定向引流,这样就会导致某个热卖商品在短时间内涌入大量流量。比如,双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其...

【Redis热点数据缓存】

【Redis热点数据缓存】

文章目录互斥锁(mutex)永远不过期本文内容:热点数据缓存当前key是一个热点key(例如一个热门的娱乐新闻),并发量非常大重建缓存不能在短时间完成,可能是一个复杂计算,例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等在缓存失效的瞬间,有大量线程来重建缓存,造成后端...

【Redis核心原理专题】(1)「技术提升系列」分析探究如何实现LFU的热点key发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理

【Redis核心原理专题】(1)「技术提升系列」分析探究如何实现LFU的热点key发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理

前言介绍业务中存在访问热点是在所难免的,redis也会遇到这个问题,然而如何发现热点key一直困扰着许多用户,redis4.0为我们带来了许多新特性,其中便包括基于LFU的热点key发现机制。Least Frequently UsedLeast Frequently Used——简称LFU,意为最不...

面试常见问题-Redis事务及热点数据

怎么理解Redis事务?事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的...

每日一面 - Redis程序设计中,上百万的新闻,如何实时展示最热点的top10条呢

每日一面 - Redis程序设计中,上百万的新闻,如何实时展示最热点的top10条呢

假设与要实现的功能假设可以使用 MySQL,redis,本地缓存以及MQ。用户量级千万,新闻数据百万,用户数比新闻数还多。用户的操作包括:关注某个新闻获取某个新闻的关注数量获取 top10 热点新闻查询自己关注的新闻。可以推测,获取 top10 热点新闻请求会远大于关注某个新闻的请求。这些请求都不能...

【Redis实战】面试热点:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别和解决方案

【Redis实战】面试热点:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别和解决方案

这个是大厂面试热点!只要问到Redis,没有不问这个的。一、正常处理流程  先读cache,如果数据命中则返回;如果数据未命中则读db;将db中读取出来的数据入缓存。private Map cache = new ConcrrentHashMap(); Object getFromCache(Str...

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