本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
Redis和Memcached都是流行的内存缓存解决方案。它们都可以提高应用程序的性能，但它们之间有一些重要的区别。在本文中，我们将比较Redis和Memcached，并讨论哪一个更适合你的应用程序。
在Redis中放入 1.假数据 2.set集合，里面放入所有mysql中的id，再通过布隆过滤器过滤，没有这个id的请求就不在mysql中找了
Redis的位数组是由字符串实现的，每个位的索引是从0开始的。当使用较大的索引值时，可能会出现索引溢出的问题。例如，当使用索引值为10的位时，实际上会修改字符串的第11个字节，而不是第11个位。这可能导致错误的结果。
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。
派大星：Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，用于高性能应用程序。它的主要用途包括缓存、会话存储、消息队列、排行榜/计数器和分布式锁等。
到这我们的Redis的数据类型就全部讲完了，那么我们这篇文章就来看两个综合案例吧。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外，Redis还支持各种操作，如读取和写入数据、删除和更新数据等。
Redis 目前绝对算是当前市场的宠儿，大到 BAT，小到初创公司都在使用。一说到 Redis，我们就会想到它的高性能、数据结构丰富、API 功能强大、高可用性以及架构可伸缩等特点。正是这些特点，让 Redis 受到越来越多的关注。
你好，我是猫头虎，今天我们将深入探讨在使用 Spring Data Redis 时遇到的序列化和反序列化异常，并通过实战案例来解决这些问题。在企业级应用开发中，Redis 作为一种高性能的内存数据存储解决方案，被广泛应用于缓存、消息队列等场景。而 Spring Data Redis 则为开发者提供了一套简洁明了的操作接口。但在实际应用中，序列化异常是个常见但棘手的问题。本文将从实际案例出发，逐步深入探讨如何有效解决序列化异常，以期为广大开发者提供实用的参考。
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀，在大流量的前提下，将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀（技术实现）。
在现代软件开发中，Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于提升系统性能和减轻数据库压力。然而，由于Redis的特性和数据库的异步写入机制，可能导致Redis缓存与数据库双写不一致的问题。本文将详细介绍Redis缓存与数据库双写不一致问题的原因，并提供相应的解决方案和代码示例。
Redis 简简单单的几种数据类型，一个 key/value 数据库，现在又是分布式锁、又是限流工具、又是消息队列......，感觉都要被玩坏了。不过话说回来，Redis 在这么多场合被开发者们喜欢，还是得益于它极高的性能与使用的简洁性。
在当今大数据、高并发的互联网时代，分布式系统已经成为了许多企业架构设计的首选。而在分布式系统中，实现并保证数据一致性和线程安全性是一个极具挑战性的问题。Redlock分布式锁作为一种解决方案，在高并发场景下能够提供可靠的分布式锁服务。然而，Redlock分布式锁也并非完美无缺，它在高并发环境下仍面临一些问题。本文将深入探讨Redlock分布式锁在高并发场景下的问题，并给出解决方案。
1.1 用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。
解决方案一：基于Nginx的ip_hash 负载均衡 其实就是对请求过来的ip地址对你的多少台可用的服务器进行取模，然后就会把你的请求通过Nginx的反向代理给分发到对应的服务器上。（这里会把可用的服务器放到一个数组中，如果取模得到的结果是几，就把请求分到服务器数组中的下标为几的服务器上） 具体实现：需要你在Nginx.conf文件中进行对应的修改，根据自己的可用服务器 upstream backend{ ip_hash; server 192.168.128.1:8080 ; se
缓存穿透(查不到)：查询一个数据时Redis内存数据库没有，缓存未命中，于是向持久层数据库查询发现也不存在，查询失败。当多次缓存未命中时，都去请求持久层数据库造成压力，若用此进行攻击可能压垮数据库。
记得在《【高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统？看完这篇我彻底懂了！！》一文中，我们以高并发秒杀系统中扣减库存的场景为例，说明了Redis是如何助力秒杀系统的。那么，说到Redis，往往更多的场景是被用作系统的缓存，说到缓存，尤其是分布式缓存系统，在实际高并发场景下，稍有不慎，就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
Redis 是一种使用非常广泛的内存型键值数据库，具有高效、高可用和高扩展性等优势。但是，在实际应用中也存在着一些性能问题，在这里我们将介绍 Redis 常见性能问题以及相应的解决方案。
我的业务场景是这样的，我们服务有库存模块，而我的服务又是多节点部署，要高峰期会存在库存差异，后面分析问题之后，打算采用redis实现分布式锁（主要的原因是服务已经集成了redis，不需要做额外的配置）
来源：https://www.cnblogs.com/jojop/p/14106671.html
Session共享是分布式架构设计中的一大难点，尽管session共享的解决方案不少，但是.net 下的解决方案还是比较少，而且说明文档也很少。
在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
前面介绍了Spring Boot如何使用Redis缓存。接下来从项目实战出发，介绍使用Redis实现Session共享。
在现代应用程序中，缓存是提高性能和减少数据库负载的重要组成部分。然而，缓存和数据库之间的一致性问题一直是开发者们面临的挑战之一。本文将深入探讨缓存和数据库一致性问题，并提供一些解决方案和示例代码，帮助您构建高性能、一致性的应用程序。
参加过面试的同学们都应该知道，Redis常见面试题：Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一，搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩，接下来就这几个点进行详述。
如何有效的理解并且区分 Reids 穿透、击穿和雪崩之间的区别，一直以来都挺困扰我的。特别是穿透和击穿，过一段时间就稀里糊涂的分不清了。
最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身
一、磁盘 1、告警：Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
来源：blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506
上篇文章谈到了Redis分布式锁，实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map /guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 JVM 的销毁而结束。而且在多实例状态下缓存不具有唯一性。使用 Redis 作缓存称为分布式缓存，在多实例状态下共用一份缓存数据，缓存具有一致性。所以说在分布式下最合适的缓存方案就是采用Redis实现分布式缓存。
由于机器故障导致redis集群停止，再次重启集群出现如下错误：Redis Cluster集群重启出现的问题：[ERR] Node 192.168.3.1:7004 is not empty. Either the node already knows other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0.
从字面意思理解，所谓秒杀，就是在极短时间内，大量的请求涌入，处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
随着互联网公司的项目在微服务和分布式的环境下进行的搭建，导致一个项目可能分别部署在几个甚至很多的服务器集群下，此时就会出现一个问题：
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
与分布式锁相对应的是本地锁，像我们熟悉的synchronized和ReentrantLock都是本地锁，本地锁是作用于JVM内部，单个进程内的操作共享资源互斥。而现在主流都是分布式和微服务架构，会部署多个服务(多个JVM)，为此分布式锁也就应运而生了。 分布式锁主流实现有3种：基于Redis、Zookeeper或Mysql等数据库。 Redis实现分布式锁使用得非常广泛，也是面试的重要考点之一，很多同学都知道这个知识，也大致知道分布式锁的原理，但是具体到细节的掌握上，往往并不完全正确。所以下面就让我们手写Redis分布式锁，以版本迭代的方式，渐进式的解读遇到的问题和对应的解决方案，帮你彻底理解Reids分布式锁。
缓存雪崩指的是在某个时间点，缓存中的大量数据同时失效，导致大量请求直接落到数据库上，造成数据库压力过大，甚至引发系统崩溃。
在现代应用程序开发中，缓存技术是提升系统性能的关键手段之一。Spring Data Redis作为Spring框架的一部分，为Java开发者提供了便捷的Redis集成方案，使得在应用中使用Redis作为缓存变得简单高效。本文将深入浅出地介绍Spring Data Redis的基本使用、常见问题及其解决方案，并通过代码示例加以说明。
使用docker挂载宿主机的redis.conf配置文件的方式启动redis容器，但是在启动之后，想给redis设置个密码，config rewrite命令一直提示没有权限 容器启动命令：docker run --privileged=true -p 6379:6379 -d -v /root/redisconf:/usr/local/etc/redis --name myredis redis:6.2.3 redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
为什么需要缓存淘汰？你需要缓存30G的数据，但是Redis本身只能使用10G的内存，那你就得做个取舍了，毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。
随着互联网业务的发展，面对逐渐增长的数据量和并发访问量，我们常常需要使用Redis等内存数据库来解决高并发请求问题。然而，在某些情况下，我们可能会遭遇Redis高负载的问题，这时就需要进行相应的排查和解决。
前段时间，看到这个BigKey的问题，因为理解的模糊不清的不太舒服，于是就有了下文的总结。
你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决？无非就是布隆过滤器，缓存空值什么的。
Redis Sentinel是一个高可用性解决方案，它能够监控Redis服务器集群，当主服务器下线时，自动将从服务器升级为主服务器，继续提供服务。
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