go操作redis
导学：如何学习？本人建议先安装redis,如何在命令敲一遍，最后再用go来实现效果更好。实战！实战！不实战就是凉凉！！！！！！！1.1什么是redis?redis：远程字典服务，是一种运行在内存上的非关系型数据库，它支持的数据类型有：字符串，哈希表，列表，集合（集合分有序/无序）。redisd的所有操作均是原子性的，redis不仅多个操作支持事务，而且还有非常高的读写性能。为什么redis性能比re...
redis（4）String字符串
前言Redis中有5大数据类型，分别是字符串String、列表List、集合Set、哈希Hash、有序集合Zset，本篇介绍Redis的字符串String Redis字符串 String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个valueString类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化对象。S...
redis实现分布式锁（包含代码以及分析利弊）
redis实现分布式锁（基础版）使用redis实现分布式锁的方法有多种，基础版本是基于setnx命令，即如果不存在则设置。这个命令可以保证只有一个客户端能够成功设置一个key，从而获得锁。设置key的时候需要设置一个过期时间，以防止死锁。释放锁的时候需要删除key，或者使用lua脚本来保证原子性。//导入jedis依赖import redis.clients.jedis.Jedis; //定义一个分布...
【Azure Cache for Redis】Python Django-Redis连接Azure Redis服务遇上(104, 'Connection reset by peer')
问题描述使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://xxxxxxxxx.redis.cache.chinacloudapi...
详解Redisson分布式限流的实现原理
据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。如果限流阈值太高，多机并发的时候，还是有可能压垮下游。 所以目前唯一可行的解决方案就是分布式限流。 我目前是选择直接使用Redisson库中的RRateLimiter实现了分布式限流，关于Redission可能很多人都有所耳闻，它其实是在Redis能力上构建的开发库，除了支持Redis的基础操作外，还封装了布隆过滤器、分布式锁、...
【Redis场景3】缓存穿透、击穿问题
场景问题及原因缓存穿透：原因：客户端请求的数据在缓存和数据库中不存在，这样缓存永远不会生效，请求全部打入数据库，造成数据库连接异常。解决思路： 缓存空对象 对于不存在的数据也在Redis建立缓存，值为空，并设置一个较短的TTL时间问题：实现简单，维护方便，但短期的数据不一致问题 缓存雪崩：原因：在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。解决思...
探讨下如何更好的使用缓存 —— Redis缓存的特殊用法以及与本地缓存一起构建多级缓存的实现
大家好，又见面了。 通过前面的文章，我们一起剖析了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景，也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值。现在的很多大型高并发系统都是采用的分布式部署方式，而作为高并发系统的基石，缓存是不可或缺的重要环节。项目中使用缓存的目的是为了提升整体的运算处理效率、降低对外的IO请求，而集中式缓存是独立于...
Redis分布式缓存、秒杀
目录 一、单点Redis的问题二、RDB三、AOF四、Redis优化秒杀流程1、秒杀步骤：2、Redis优化秒杀步骤：3、秒杀的lua脚本4、调用秒杀的lua脚本5、通过线程池，操作阻塞队列 五、基于Redis实现共享session登录NoSQL数据库进阶实战哪吒精品系列文章 一、单点Redis的问题 1、数据丢失问题 Redis数据持久化。 2、并发能力问题 大家主从集群，实现读写分离。 3、故障恢复问...
Redis网络模型究竟有多强
如果面试官问我：Redis为什么这么快？我肯定会说：因为Redis是内存数据库！如果不是直接把数据放在内存里，甭管怎么优化数据结构、设计怎样的网络I/O模型，都不可能达到如今这般的执行效率。但是这么回答多半会让我直接回去等通知了。。。因为面试官想听到的就是数据结构和网络模型方面的回答，虽然这两者只是在内存基础上的锦上添花。说这些并非为了强调网络模型并不重要，恰恰相反，它是Redis实现高吞吐量的重要底...
【Redis场景2】缓存更新策略(双写一致)
阶段，流量很少的情况下，通过直接操作数据是可行的操作，但是随着业务量的增长，用户的访问量也随之增加，在该阶段自然需要使用一些手段(缓存)来减轻数据库的压力；所谓遇事不决，那就加一层。在当前技术栈中，redis当属缓存的第一梯队了，但是随着缓存的引入，业务架构和问题也随之而来。缓存好处： 降低后端负载提高读写效率，降低响应时间 缓存成本： 数据一致性成本代码维护成本运维成本 场景选择缓存更新策略...