redis應用之快取雪崩
快取雪崩：快取命中率很低導致大量的資料請求被分發到資料庫，效果就是響應時間變的很長以至於客戶端體驗感降到了冰點。 導致命中率很低的一個重要的原因就是大量的快取在同一個時間節點失效。另外就是快取掛掉。 那麼解決方案呢？ 1、當我們從快取中取不到值的時候，則給這個key加鎖。是的後續的請求進行排隊，在排隊的過程當中，從資料庫中把資料載入到快取。 2、過期時間的設定，儘量分散，避免在同一個時間節點出現大面積快取過期的情況。 3、針對於快取掛掉這個原因。首先redis絕對不是單點的，至少是一個一主兩從的叢集模式。 其次，做多級快取。多級快取的目的有兩個：一、使用不同的快取中介軟體快取不同型別的資料；二、保證當其中一個快取失效的時候，會有另一個快取繼續做支撐。
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redis應用之——關註、被關註
redis粉絲表：fans:myUid oUid1 oUid2 oUid3 關註表：follow:myUid oUid1 oUid2 oUid3點擊關註某用戶，若未關註，則將其id寫入對應的follow:myUid（這裏的myUid是關註者的id）集合裏。同時，將我的id寫到我關註的用戶的fans:oUid（
redis應用之--命中率
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Redis快取設計之快取穿透、快取雪崩
使用快取的優缺點： 優點： 提高系統響應速度，加速讀寫，Redis將數全都存放在記憶體中，響應速度更快。 降低了後臺的負載，減少了對後端的直接訪問 缺點： 資料一致性問題，快取層的資料與儲存層的資料可能存在不一致的問題 維護複雜度高了，加入快取後要同時處理快取曾和持
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redis快取功能 SpringBoot結合redis 實現sql 查詢結果快取 前提：配置並連線了redis資料庫 實體類實現了Serializable介面 第一步：在啟動類Application 上新增@EnableCaching 開啟快取 第二步：在業務邏輯層service層中的事務方
Redis總結（五）快取雪崩和快取穿透等問題
前面講過一些redis 快取的使用和資料持久化。感興趣的朋友可以看看之前的文章，http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html 。今天總結總結快取使用過程中遇到的一些常見的問題。比如快取雪崩，快取穿透，快取預熱等等。 快取雪崩
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