Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
众所周知,缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说,也是得益于MySQL缓存机制,才能够提高MySQL数据库的性能,减少数据的内存占比。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
最近接触到很多面试相关的内容,所以就专门整理了以下,内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题,欢迎关注。
项目中的技术栈一定要搞清楚,用到了xx技术,要知道为什么要用它,同时还要结合你的业务场景来说。很多人就是把之前的项目忘了,更不用说xx技术在项目中是用来干什么了。
Memcached 是一个开源的 ,高性能的内存绶存软件 ,从名称上看 Mem 就是内存 的意思, 而 Cache 就是缓存的意思。 Memcached 的作用: 通过在事先规划好的 内存空间中临时绶存数据库中的各类数据, 以达到减少业务对数据库的直接高并 发访问, 从而达到提升数据库的访问性能, 加速网站集群动态应用服务的能力。
小知识:在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息,其中keyspace_hits为总的命中中次数,keyspace_misses为总的miss次数,命中率=keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)。
磁盘读写,并不是按需读取,而是按页读取,一次至少读一页数据(一般是4K),如果未来要读取的数据就在页中,就能够省去后续的磁盘IO,提高效率。
传统项目若不是sass这种的,给企业来应用,用户一般在1000左右,并发的话很少出现,一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
应用系统分层架构,为了加速数据访问,会把最常访问的数据,放在缓存(cache)里,避免每次都去访问数据库。 操作系统,会有缓冲池(buffer pool)机制,避免每次访问磁盘,以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统,同样具有缓冲池(buffer pool)机制,以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天,和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么?有什么用? 缓存表数据与索引数据,把磁盘上的数据加载到缓冲池,避免每次访问都进行磁盘IO,起到加速访问的作用。 速度快,那为啥不把
每个模块的设计目标并不一样,在做这次重建之前,有一个至关重要的前提是,新建系统要兼容旧系统,那就意味着有些组件不能被替换掉,尤其是数据库部分。
在进行业务系统开发时,缓存的引入可以显著提升系统性能,但是也会带来一致性问题。本文将介绍缓存不一致的原因,以及如何实现缓存与数据库的强一致性。
顾名思义,MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说,Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲,就是将 SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存,会用很简单,用好才是技术活》中,我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨,浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式,也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
在Spring中,事务的传播机制定义了在多个事务方法之间如何传播事务。当一个方法调用另一个方法时,如果被调用方法需要事务支持,那么事务的传播机制决定了是否使用调用方的事务或创建一个新的事务。
须要根据Query Cache失效机制来判断哪些表适合使用Query哪些表不适合。 由于Query Cache的失效主要是因为Query所依赖的Table数据发生了变化,可能造成Query的Result Set已经有所改变而导致相关的Query Cache全部失效,那么就应该避免在查询变化频繁的Table的Query上使用,而应该在那些查询变化频率较低的Table的Query上使用。 MySQL中针对Query Cache有两个专用的SQL Hint(提示):SQL_NO_CACHE和SQL_CACHE,分
现在的CPU都是多核的CPU,每个CPU内核都有着自己的L1、L2级缓存,多个CPU内核共享L3级缓存和计算机的组主内存。CPU在加载数据的时候,首先会尽可能的从 Cache 中取加载,并不是一开始就从主内存中取加载数据。当 Cache 中没有数据的时候,才会从内存中去加载数据。
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中,小鱼介绍了SQL 更新语句的执行流程,文章中考虑初次介绍MySQL 架构,涉及到服务层的流程并没有展开介绍。
在系统设计时,如果能预先看到一些问题,并在设计层面提前解决,就会给后期的开发带来很大的便捷。
虽然说 MySQL 的数据是存储在磁盘里的,但是也不能每次都从磁盘里面读取数据,这样性能是极差的。
缓存是计算机系统中应用非常广泛的技术,最经典的,操作系统中处处是缓存,缓存可以大大提升数据访问速率。
IN 子句通常用于在WHERE子句中指定多个可能的值,但是不当的使用in会导致索引失效,具体有以下场景:
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题,但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下,同一个事务内的多次读取结果是一致的,不同事务之间的读取结果互不干扰。
Bbuffer 与 Cache 非常类似,因为它们都用于存储数据数据,被应用层读取字节数据。在很多场合它们有着相同的概念:
最近一段时间,分享了很多互联网大厂的面经,有同学反馈压力有点大,一场面试 1 小个小时八股,没认真准备,真扛不住。
1. 缓存是什么 1.1. 存储宕机的致命代价 1.2. 数据库性能为什么会下降 1.3. 缓存的类型
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据(比如连mysql都没得数据,Redis怎么也查不到啊),由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。 在流量大时,可能数据库就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
2019年快结束了,给大家整理了今年来最经典的面试真题100道,每个题目都有详细的解答,收集了java基础、RabbitMQ,微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM,Redis、设计模式,Spring / Spring MVC,等专题的经典面试真题,和详细分析。
像我们去面试一些大公司的时候,就会遇到一些关于缓存的问题。可能很多同学都是接触过,多多少少了解一些,但是如果没有好好记录这些内容,不熟练精通的话,在真正面试的时候,就很难答出来了。
本篇文章会介绍Redis在项目开发中会有那些应用场景,对每个应用场景会有一个简要概述,并且会在接下来的时间对每个场景整理出文章与对应代码供开发者阅读。
文档免费下载: https://download.csdn.net/download/zixiao217/24146305
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取,并实现了可观的性能提升,包括 P75 延迟减少 75%,P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
「上述结构图中展示了Buffer Pool作为InnoDB内存结构的四大组件之一,不属于MySQL的Server层,是InnoDB存储引擎层的缓冲池」。因此这个跟MySQL8.0删掉的【查询缓存】功能是不一样的。
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
Java面试通关手册(Java学习指南,欢迎Star,会一直完善下去,欢迎建议和指导):https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
1.调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行,判断 id 值是不是 1,如果不是则跳过,如果是则将这行存在结果集中; 2.调用引擎接口取“下一行”,重复相同的判断逻辑,直到取到这个表的最后一行。 3.执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
SQL性能下降原因: 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,七八张表关联一块) 4. 服务器调优及各个参数设置不合理(缓存,线程数等) ...
缓存雪崩是指缓存中key大批量到过期时间,而这时大量请求同时打过来,引起数据库压力过大甚至down机
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
可以将热点数据设置为永远不过期;或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁,等待第一个请求构建完缓存之后,再释放锁,进而其它请求才能通过该 key 访问数据。
在实际的开发当中,我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索,因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候,过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈,甚至是压垮整个数据库,导致系统卡死等严重问题。
联合索引中,在创建索引的顺序中的索引必须左边索引都必要出现,先后顺序无关,但必须出现,不能跳过,例如 name,status,address只能出现以下情况
提到mysql查询优化,很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等,可是这些优化技巧是怎么来的?
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
大家好呀~ 我是捡田螺的小男孩,今天跟大家聊聊日常开发中,如何减少bug?本文将从数据库、代码层面、缓存使用篇3个大方向,总结出一共50多个注意点,助大家成为开发质量之星。
作者:jaskeylin,腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性,然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战,本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往不能满足大型流量下的性能要求,像是 MyS
近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布,这是 Redis 历史上最大的一次版本更新,包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
(含:JVM类加载机制,JVM内存模型,垃圾收集机制,类字节码实现机制,JVM调优案例,GC日志详解等)
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