随笔分类 - Redis
摘要：推荐方案 采用更新前后双删除缓存策略 public void write(String key,Object data){ redis.del(key); db.update(data); Thread.sleep(1000); redis.del(key); } 先淘汰缓存 再写数据库 休眠1秒，
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摘要：首先说一下Redis Sentinel是怎么工作的？重点描述一下故障转移的过程 1)每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master，Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令。 2)如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过
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摘要：你刚才说主从复制，那你能具体聊聊主从复制的原理吗？ 在redis主从架构中，master负责接收写请求，写操作成功后返回客户端OK。 然后后将数据异步的方式发送给多个slaver进行数据同步，不过从redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量。 当启动一个slave
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摘要：一、Hash算法引入--分布式缓存 有一个电商平台，需要使用Redis存储商品的图片资源，key为图片名称，value为图片所在服务器的路径。利用随机分配的规则进行分库。总量3000w，以每台服务器存500w的数量，部署12台缓存服务器，并且进行主从复制，架构图如下图： 1.Hash算法优化 目的是
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摘要：第一，看看你到底有没有全面的了解Redis有哪些功能，一般怎么来用，什么场景用什么数据类型，就怕你只会最简单的kv操作 第二，看看你在实际项目里都怎么玩儿过Redis，经验是否丰富 要是你回答的不好，没说出几种数据类型，也没说什么场景，你完了，面试官对你印象肯定不好，觉得你平时就是做个简单的set和
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摘要：背景 最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。 后来经过我们排查日志发现一个现象，提出该问题的用户都是基础数据比较多的，因为我们是金融软件，所以当用户
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摘要：使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩，热点Key的问题。有些同学可能只是会用Redis来存取，基本都是用项目里封装的工具类来操作。但是作为开发，我们使用Redis时可能会遇到上述问题，可能你还不知道这几个名词是什么意思，那么现在就让我们一起来探讨下吧。 首先我们使用Redi
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摘要：随着互联网技术的不断发展，用户量的不断增加，越来越多的业务场景需要用到分布式系统。而在分布式系统中访问共享资源就需要一种互斥机制，来防止彼此之间的互相干扰，以保证一致性，这个时候就需要使用分布式锁。 分布式锁的特点 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁 锁超时。即使一个客户端持有锁的期间崩溃而
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摘要：滑动窗口算法 指定时间T内，只允许发生N次。我们可以将这个指定时间T，看成一个滑动时间窗口（定宽）。 我们采用Redis的zset基本数据类型的score来圈出这个滑动时间窗口。在实际操作zset的过程中，我们只需要保留在这个滑动时间窗口以内的数据，其他的数据不处理即可。 每个用户的行为采用一个zs
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摘要：首先我们来看一个常见 的简单的限流策略。系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？ # 指定用户 user_id 的某个行为 action_key 在特定的时间内 period 只允许发生一定的次数 max_count def
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摘要：布隆过滤器是什么？ 布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。 但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存
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摘要：Redis 命令以来第一次用到阻塞概念，什么是阻塞？就是在调用函数的时候，如果不能马上得到想要的，就开始等待的状态，并不返回数据，当条件满足后立即返回，这就是函数阻塞，这篇笔记之前总结的命令都是非阻塞的，也就是无论有无结果都会立即返回，接下来具体看一下今天的这两个阻塞命令。 BLPOP 命令是 LP
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摘要：python redis 中blpop返回的是元组对象，因此返回的时候注意 lpop返回的是对象
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摘要：第一种方法就是最传统的多进程并发模型 (每进来一个新的I/O流会分配一个新的进程管理。)第二种方法就是I/O多路复用 (单个线程，通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态，来同时管理多个I/O流 。) 其实“I/O多路复用”这个坑爹翻译可能是这个概念在中文里面如此难理解的原因。所谓的I/O多路复用
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摘要：我们在申请上游读接口调用权限时，往往会多问一句，这接口是否支持批量查询。正所谓，能批量绝不单个，能异步绝不串行。而读接口的底层大部分是通过Redis的批量Mget查询实现，没有人敢放心地将数据库查询暴露给非内部的系统。 但是，每次查询Key的个数如果不加以控制的话，将是一个隐患。比如，元素数目从10
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摘要：local c = 0 local resp = redis.call('SCAN',c,'MATCH','authToken*','COUNT',10000) c = tonumber(resp[1]) local dataList = resp[2] for i=1,#dataList do l
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摘要：Linux 配置优化 我们在使用 Redis 过程中，可能更多的关注 Redis 本身的一些配置优化，如 AOF、RDB 配置、数据结构配置优化等。 但是很少关心 Redis 的载体，服务器的优化。而这往往为我们的项目运行带来灾难性的打击。因此服务器优化也是必不可少的 内存分配控制 Redis启动时
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摘要：Redis 集群并没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念。 Redis 集群有16384（2^14）个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集
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摘要：为什么redis集群最少需要6个节点？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。 这也算个思考吧，通过redis-trib.rb可创建redis集群，然后通过--replicas后面接的数字，表示1个主节点对应几个从节点，那么我就
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摘要：1. 概述 Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。 但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，
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