08 2019 档案
摘要：如果缓存服务在本地的ehcache中都读取不到数据。 这个时候就意味着，需要重新到源头的服务中去拉去数据，拉取到数据之后，赶紧先给nginx的请求返回，同时将数据写入ehcache和redis中 分布式重建缓存的并发冲突问题 重建缓存：数据在所有的缓存中都不存在了（LRU算法弄掉了），就需要重新查询
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摘要：//对象转换为Json字符串 public static string ToJson(object jsonObject) { object objectValue = string.Empty; string jsonString = "{"; if (jsonObject==null) ...
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摘要：因为用nginx+lua去开发，所以会选择用最流行的开源方案，就是用OpenResty nginx+lua打包在一起，而且提供了包括redis客户端，mysql客户端，http客户端在内的大量的组件 1、部署第一个nginx，作为应用层nginx （1）部署openresty （2）nginx+lu
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摘要：时效性要求很高的数据，库存，采取的是数据库+缓存双写的技术方案，也解决了双写的一致性的问题 缓存数据生产服务，监听一个消息队列，然后数据源服务（商品信息管理服务）发生了数据变更之后，就将数据变更的消息推送到消息队列中 缓存数据生产服务可以去消费到这个数据变更的消息，然后根据消息的指示提取一些参数，然
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摘要：缓存数据生产服务的工作流程分析 （1）监听多个kafka topic，每个kafka topic对应一个服务（简化一下，监听一个kafka topic） （2）如果一个服务发生了数据变更，那么就发送一个消息到kafka topic中 （3）缓存数据生产服务监听到了消息以后，就发送请求到对应的服务中调
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摘要：pox文件： Application： 更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中 读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中 一个队列对应一个工作线程 每个工作线程串行拿到对
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摘要：采用三级缓存：nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据：库存 一般来说，显示的库存，都是时效性要求会相对高一些，因为随着商品的不断的交易，库存会不断的变化 时效性要求不高的数据：商品的基本信息（名称、颜色、版本、规格参数，等等） 商品价格/库
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摘要：一、节点间的内部通信机制 1、基础通信原理 （1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信 跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的 维护集群的元数据用得，集中式，一种叫做gossip 集
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摘要：1、单机redis在海量数据面前的瓶颈 2、怎么才能够突破单机瓶颈，让redis支撑海量数据？ 3、redis的集群架构 redis cluster 支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node 读写分离的架构，对于每个master来说，写
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摘要：缺少更多功能，如更多执行，定期执行，线程中断 线程池中的状态： import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; import java.util.concurrent.ExecutorService
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摘要：得到别的线程任务的返回值 实现代码示例： 线程安全，用于生产消费者模式。 允许插入空对象
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摘要：一主一从，往主节点去写，在从节点去读，可以读到，主从架构就搭建成功了 1、启用复制，部署slave node 使用redis-3.2.8.tar.gz （1）redis utils目录下，有个redis_init_script脚本（2）将redis_init_script脚本拷贝到linux的/et
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摘要：1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系 redis，要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好 mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列复杂的分库分表，订单系统，事务要求的，QPS到几万，比较高了 要做一些电商的商品详情页，真正的超高并发，QPS上十万，甚至是百万，一秒钟百万的
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摘要：1、AOF持久化的配置 AOF持久化，默认是关闭的，默认是打开RDB持久化 appendonly yes，可以打开AOF持久化机制，在生产环境里面，一般来说AOF都是要打开的，除非你说随便丢个几分钟的数据也无所谓 打开AOF持久化机制之后，redis每次接收到一条写命令，就会写入日志文件中，当然是先
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