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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 InnoDB 存储引擎的默认事务隔离级别是「可重复读」，但是在这个隔离级别下，在多个事务并发的时候,会出现幻读的问题，所谓的幻读是指在同一事务下，连续执行两次同样的查询语句，第二次的查询语句可能会返回之前不存在的行。 因此 Inn 阅读全文
posted @ 2025-04-10 16:37
Tsukinor
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 唯一索引等值查询： 当查询的记录是「存在」的，在索引树上定位到这一条记录后，将该记录的索引中的next-key lock会退化成「记录锁」 当查询的记录是「不存在」的，在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后，将该记录的索引中的n 阅读全文
posted @ 2025-04-09 15:09
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 InnoDB引擎是支持行级锁的，而MyISAM引擎并不支持行级锁。 普通的select语句是不会对记录加锁的，因为它属于快照读。如果要在查询时对记录加行锁，可以使用下面这两个方式，这种查询会加锁的语句称为锁定读。 //对读取的记录 阅读全文
posted @ 2025-04-09 13:38
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据，，一旦缓存恢复相对应的数据，就可以减轻数据库的压力，而缓存穿透就不一样了。 当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数 阅读全文
posted @ 2025-04-08 16:42
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如秒杀活动，这类被频地访问的数据被称为热点数据 如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就 阅读全文
posted @ 2025-04-08 16:37
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里，这样后续请求 阅读全文
posted @ 2025-04-08 16:34
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 AOF和RDB这两个持久化技术保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失数据（或少量损失）。 不过，由于数据都是存储在一台服务器上，如果出事就麻烦了，比如 如果服务器发送了宕机，由于数据恢复是需要点时间，那么这个期间是无法服务新的请 阅读全文
posted @ 2025-04-08 14:23
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 LFU内存淘汰算法是Redis4.0之后新增内存淘汰策略，那为什么要新增这个算法？那肯定是为了解决LRU算法的问题。 什么是LRU算法 LRU全称是Least Recently Used翻译为最近最少使用，会选择淘汰最近最少使用的 阅读全文
posted @ 2025-04-08 13:23
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 如何设置过期时间 先说一下对 key 设置过期时间的命令。 设置 key 过期时间的命令一共有 4个: expire <key> <n>: 设置 key 在n秒后过期，比如 expire key 100 表示设置 key 在 10 阅读全文
posted @ 2025-04-08 12:52
Tsukinor
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悲观者从机会中看到困难。乐观者从困难中看到机会。 ——温斯顿·丘吉尔 Redis内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」两类策略。 1、不进行数据淘汰的策略 noeviction (Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略):它表示当运行内存超过最大设置内存时，不 阅读全文
posted @ 2025-04-08 12:51
Tsukinor
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