随笔分类 - Redis系列教程
Redis系列教程
摘要:缓存数据同步策略示意图 在大多数情况下,我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据,如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话,可能会产生比较严重的后果的。所以,我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性,这就是缓存与数据库的同步。 缓存数据同步策略 缓存数据同步,常见的有三种方式: 1:设置有效期
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摘要:在上一篇中Redis实战之session共享,我们知道了通过Redis实现session共享了,那么token怎么续命呢?怎么刷新用户呢?本来咱们就通过拦截器来实现这两个功能。 登录拦截器优化: 凯哥自己开发的,领取外卖、打车、咖啡、买菜、各大电商的优惠券的公¥众¥号。如下图: 正文开始 先来看看现
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摘要:当线上集群时候,会出现session共享问题。 虽然Tomcat提供了session copy的功能,但是缺点比较明显: 1:当Tomcat多的时候,session需要大量同步到多台集群上,占用内网宽带 2:同一个用户session,需要在多个Tomcat中都存在,浪费内存空间. 凯哥自己开发的,领
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摘要:分库分表之后,ID主键如何处理? 当业务量大的时候,数据库中数据量过大,就要进行分库分表了,那么分库分表之后,必然将面临一个问题,那就是ID怎么生成?因为要分成多个表之后,如果还是使用每个表的自增长ID,意味着每个表都是从1开始累加的,这样肯定是不对的。需要一个全局唯一的ID来支持。所以这也是你实际
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摘要:Redis快速入门,分两个客户端:Jedis和SpringDataRedis 使用Jdedis 1、引入依赖 <!--jedis--><dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <versi
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摘要:发布优惠券的时候,每个店铺都可以发布优惠券,当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题: 1:id的规律太明显,容易被刷 2:当数据量很大的时候,会受到单表数据的限制 缺点场景分析: id规律场景:如果我们的id具有太明显的规则,用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的
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