使用本地缓存快还是使用redis缓存好? Redis早已家喻户晓,其性能自不必多说. 但是总有些时候,我们想把性能再提升一点,想着redis是个远程服务,性能也许不够,于是想用本地缓存试试!想法是不错的.那么就让我们来比较下二者的差别吧! 读写速度,不考虑并发问题,本地缓存自然是最快的.但是如果本地缓存不加锁,那应并发了咋办呢?所以,我们以加锁方式再比较一次. 场景使用,同一数据,从数据库取出来,放到redis只要一次,而放到本地缓存,则需要n个集群次 本地缓存无法用于重复点击,重复点击会分发请

问题背景 为什么要使用缓存?本地缓存/Redis缓存/数据库查询优先级? 一.为什么要使用缓存 原因:CPU的速度远远高于磁盘IO的速度问题:很多信息存在数据库当中的,每次查询数据库就是一次IO操作所以,提高响应速度,必须减少磁盘IO的操作,缓存就是为了提升系统性能而存在的 二.查询的优先级 1.本地缓存 2.Redis缓存 3.数据库查询 public static List<Content> getContentList(int positionId, String provCode, S

1. 使用Redis 在使用redis之前,首先要保证安装或有redis的服务器,接下就是引入redis依赖. pom.xml文件如下 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 由于在SpringBoot中默认提供了一套配置,

    积少成多 ----  仅以此致敬和我一样在慢慢前进的人儿 相关内容: https://blog.51cto.com/14230003/2369413?source=dra                https://www.iteye.com/blog/jinnianshilongnian-2001040                https://www.jianshu.com/p/931484bb3fdc https://www.jianshu.com/p/734d0e0419c

1. Cache缓存 1.1 缓存的概念&缓存注解 Cache 缓存接口,定义缓存操作.实现有:RedisCache.EhCacheCache.ConcurrentMapCache等 CacheManager 缓存管理器,管理各种缓存(Cache)组件 @Cacheable 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 @CacheEvict 清空缓存 @CachePut 保证方法被调用,又希望结果被缓存. @EnableCaching 开启基于注解的缓存 keyGenerator

目录 1.问题场景及说明 2.Redis 缓存是深拷贝 3.Guava本地缓存直接获取则是浅拷贝 4.如何实现Guava获取本地缓存是深拷贝? 1.问题场景及说明 系统中同时使用 Redis 缓存和 Guava本地缓存.用 Guava 缓存将 Redis 缓存包了一层.可以提升效率,但是也会引出一些问题. 问题:同一个本地缓存Map,获取到的值有时会不一致. 不同机器可能不一致,同一机器也可能不一致.很神奇,但是数据库里都是对的. 后来发现,因为有一个请求会对该缓存进行remove操作,导致缓存

1.缓存穿透(不存在的商品访问数据造成压力) 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. Redis缓存流程 代码流程 参数传入对象主键ID根据key从缓存中获取对象如果对象不为空,直接返回如果对象为空,进行数据库查询如果从数据库查询出的对象不为空,则放入缓存(设定过期时间)想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc 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,业界也都有比较流行的解决方案.本篇文章,并不是要更加完美

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc 缓存穿透 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. Redis缓存流程 代码流程 参数传入对象主键ID根据key从缓存中获取对象如果对象不为空,直接返回如果对象为空,进行数据

项目中的传统架构在服务启动时 读取数据库的大部分数据到本地内存,在看到redis的作用时发出疑问,到底有什么样的区别以及怎么选择呢,下面是别人的回答 使用本地缓存快还是使用redis缓存好? Redis早已家喻户晓,其性能自不必多说. 但是总有些时候,我们想把性能再提升一点,想着redis是个远程服务,性能也许不够,于是想用本地缓存试试!想法是不错的.那么就让我们来比较下二者的差别吧! 读写速度,不考虑并发问题,本地缓存自然是最快的.但是如果本地缓存不加锁,那应并发了咋办呢?所以,我们以加锁方式

 1.简单介绍Fun C#中Fun和Action有点类似,都是一个委托方法,不同的是Func是有返回值的,而Action没有. (T)此委托封装的方法的参数类型. 备注:详情了解Fun到(https://www.cnblogs.com/LipeiNet/p/4694225.html)   2.简单例子介绍        这面全局定义了一个字典,封装一个方法定义两个参数为string类型,一个委托.假设调用方法传入一个key,如果存在字典返回一个Value,如果不存则通过委托返回key!    这

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取session看看是否有登录就可记录用户的登录状态. 同理多个站点用一个凭证,可以用分布式session,我们可以用r

Redis 是一个高性能的key-value数据库.redis的出现, 很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用. 它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 目前Redis已经发布了3.0版本,正式支持分布式,这个特性太强大,以至于你再不用就对不住自己了. 性能测试 服务器配置:Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz SET操作每秒钟110000次,GET操作每秒钟81000次

一.简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合)和zset(有序集合). 这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记

.NET基于Redis缓存实现单点登录SSO的解决方案 .NET基于Redis缓存实现单点登录SSO的解决方案   一.基本概念 最近公司的多个业务系统要统一整合使用同一个登录,这就是我们耳熟能详的单点登录,现在就NET基于Redis缓存实现单点登录做一个简单的分享. 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一.SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. 普通的登录是写入session,每次获取s

spring(三.spring中的eheche缓存.redis使用) 本文主要介绍为什么要构建ehcache+redis两级缓存?以及在实战中如何实现?思考如何配置缓存策略更合适?这样的方案可能遗留什么问题?JUST DO IT! GO! 问题描述 场景:我们的应用系统是分布式集群的,可横向扩展的.应用中某个接口操作满足以下一个或多个条件: 1. 接口运行复杂代价大, 2. 接口返回数据量大, 3. 接口的数据基本不会更改, 4. 接口数据一致性要求不高(只需满足最终一致). 此时,我们会考虑将

使用缓存是系统性能优化的第一黄金法则. 缓存的设计和使用对一个系统的性能至关重要,平时接触到项目无论多少也都会在某些层面用到缓存,比如用HashMap实现,Ehcache,memcached.redis等.Redis算是目前最火的方案之一,今天看了它相关的一些问题,总结汇总一下. 一.Redis的优缺点及适用场景 Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库.很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存.它的优

Redis是一个高性能的key-value数据库,现时越来越多企业与应用使用Redis作为缓存服务器.楼主是一枚JAVA后端程序员,也算是半个运维工程师了.在Linux服务器上搭建Redis,怎么可以不会呢?下面楼主就带着大家从0开始,依次搭建:Redis单机服务器 -> Redis主从复制 -> Redis-Sentinel高可用.逐步搭建出高可用的Redis缓存服务器. 搭建Redis1. 下载并解压 首先从Redis官网下载Redis并解压,楼主使用的版本是4.0.2.依次执行如下命令:

Redis缓存的设计.性能.应用与数据集群同步 http://youzhixueyuan.com/design-performance-and-application-of-redis-cache.html Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存. 因为是纯内存操作,Redis