fwq

SpringBoot怎么整合Redis使用Cacheable和RedisTemplate 收藏 目前golang学习网上已经有很多关于数据库的文章了，自己在初次阅读这些文章中，也见识到了很多学习思路；那么本文《SpringBoot怎么整合Redis使用Cacheable和RedisTemplate》，也希望能帮助到大家，如果阅读完后真的对你学习数据库有帮助，欢迎动动手指，评论留言并分享~ 对之前网站做了一些很简单的优化，给用户列表加了一个分页功能。 分页就更好考虑加载速度，如果换一页就要等几秒，那体验感是非常差的。 因此想到了加一个redis缓存。 springboot整合redis有两种方式： 一、使用注解，@EnableCaching @Cacheable . . . 等 二、使用RedisTemplate 两者都能操作缓存，使用RedisTemplate 操作肯定是比使用注解灵活、方便。但是从理论上来讲注解方式速度应该更快，因为使用注解如果在缓存中有就直接从缓存中取，不用进入方法。而RedisTemplate 必须进入方法，而且执行写的逻辑判断。 下面记录一下我给分页做缓存的思路，肯定有很多不好的地方，希望大家可以给我指出。 业务场景是后台管理系统，不用过于注重实时数据刷新，就设置一个小时过期。 我的思路是：  第一次加载页面，就从数据库把前面四页的数据从数据库查询出来，这样第一次稍微多等一下，后面换页几乎不用等待，这样体验比较好。然后每次换页都换查看有没有在缓存中，没用就加入缓存。 @RequestMapping("/appUser/{currentPage}") public R  getTableData1(@PathVariable int currentPage) {     //第一次请求 前面几页用到的概率更大  把后面三页存入redis 减少后面分页请求的时间  以后每次加载页面都把那页放入redis     // 设置一个小时过期     Page  appUserPage = new Page…

利用Redis实现分布式全局ID生成 积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在数据库开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《利用Redis实现分布式全局ID生成》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~ 利用Redis实现分布式全局ID生成 随着互联网的发展，分布式系统的应用场景越来越多，如何生成全局唯一的ID成为了一个非常重要的问题。传统的自增ID，由于单点数据源的限制，无法满足分布式系统的需要。利用Redis作为分布式系统的全局ID生成器，可以解决这个问题。 Redis是一款高性能的键值存储系统，支持持久化和内存数据结构存储等功能。利用Redis的原子性操作和自增功能，可以实现一个高效的分布式全局ID生成器。 下面是一个利用Redis实现分布式全局ID生成的代码示例： import redis class RedisIdGenerator: def __init__(self, redis_host, redis_port, id_key): self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port) self.id_key = id_key def generate_id(self): return self.redis_conn.incr(self.id_key) 上述代码中，通过redis.StrictRedis连接到Redis服务器，并通过incr函数实现自增操作。generate_id函数调用incr函数生成全局唯一ID。 使用该代码可以在多个分布式节点上生成全局唯一的ID。多个节点之间通过访问同一个Redis服务器来保证ID的唯一性。Redis的incr函数是原子操作，可以保证多个节点同时生成ID时不会产生冲突。…

redis性能优化之生产中实际遇到的问题及排查总结 收藏 从现在开始，努力学习吧！本文《redis性能优化之生产中实际遇到的问题及排查总结》主要讲解了redis性能优化、生产等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！ 背景 redis-K,V数据库，因其高性能的操作性和支持丰富的数据结构，目前大量被用于衔接应用层和关系数据库中间的缓存层。 随着使用的场景越来越多，和数据量快速的递增，在生产环境中经常会遇到相关的性能瓶颈问题。 这时候就需要借助一些外部的手段来分析瓶颈根源在哪，对症下药提升性能。 常见性能问题及问题分析过程 1、生产系统刚开始运行阶段，系统稳定。但是运行一段时间后，发现部分时间段系统接口响应变慢。查看客户端日志经常会出现这样的错误： redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out。 2、生产环境长时间的运行后，经常会有接口返回数据失败的情况，或者是从监控上发现数据库压力某一时间暴增。查看客户端日志发现这样的错误： redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool 3、突然间服务不能访问，返回错误： redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis…

redis中hash数据结构及说明 收藏 golang学习网今天将给大家带来《redis中hash数据结构及说明》，感兴趣的朋友请继续看下去吧！以下内容将会涉及到数据结构、redisHash等等知识点，如果你是正在学习数据库或者已经是大佬级别了，都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家！ hash的数据结构 hash底层数据结构的实现包括两种：ziplist和字典当 保存的所有键值对字符串长度小于 64 字节并且键值对数量小于 512 时使用ziplist ，否则使用字典的方式 ziplist底层实现 ziplist是为了提高存储效率而设计的一种特殊编码的双向链表。它可以存储字符串或者整数，存储整数时是采用整数的二进制而不是字符串形式存储。 他能在O(1)的时间复杂度下完成list两端的push和pop操作。 但是因为每次修改操作都需要重新分配ziplist的内存，所以实际复杂度和ziplist的内存使用量相关 ziplist 中包含有zlbytes、zltail、zllen、entry、zlend等属性 zlbytes：表示整个ziplist所占的空间大小，占4个字节 zltail：压缩列表尾元素相对于压缩列表起始地址的偏移量，占4个字节 zllen：压缩列表的元素数目，占两个字节；那么当压缩列表的元素数目超过(2^16)-1怎么处理呢？此时通过zllen字段无法获得压缩列表的元素数目，必须遍历整个压缩列表才能获取到元素数目 zlend：压缩列表的结尾，占一个字节，恒为0xFF（255） entry：压缩列表存储的元素，可以为字节数组或者整数 entry 中包含有previous_entry_length、encoding、content等属性 previous_entry_length：记录前一个节点的长度 该属性根据前一个节点的大小不同可以是1个字节或者5个字节；如果数值小于254，那就只用一个字节来表示长度，如果长度大于等于254就用5个字节，第一个字节是固定值254(FE)来标识这是个特殊的数据，剩下的4个字节来表示实际的长度 为什么要这么设计？ 压缩列表目的是为了尽可能的节省存储空间，数据进行紧邻存储在一块连续的内存区域中；压缩表中元素的长度的是不同的，且为了减少存储空间，并没有保存前后节点的指针，无法通过后退指针来找到上一个元素，而通过保存上一个节点的长度，用当前的地址减去这个长度，就可以很容易的获取到了上一个节点的位置，通过一个一个节点向前回溯，来达到从表尾往表头遍历的操作…

Redis实战之Lettuce的使用技巧详解 收藏 学习数据库要努力，但是不要急！今天的这篇文章《Redis实战之Lettuce的使用技巧详解》将会介绍到RedisLettuce等等知识点，如果你想深入学习数据库，可以关注我！我会持续更新相关文章的，希望对大家都能有所帮助！ 一、摘要 Lettuce 是 Redis 的一款高级 Java 客户端，与 Jedis 并列成为最热门的客户端之一，目前已成为 SpringBoot 2.0 版本默认的 redis 客户端。 相比老牌 Jedis，Lettuce 属于后起之秀，不仅功能丰富，而且提供了很多新的功能特性，比如异步操作、响应式编程等等，同时还解决了 Jedis 中线程不安全的问题。 废话不多说了，如何使用呢？请看下文！ 二、Lettuce 2.1、基本使用 首先，创建一个 maven 项目，引入lettuce-core包，就可以使用了。…

Redis作为缓存数据库的分布式锁方案 亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《Redis作为缓存数据库的分布式锁方案》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。 Redis作为缓存数据库的分布式锁方案 随着实时性要求越来越高和负载越来越大，分布式系统的应用越来越广泛。在分布式系统中，访问共享资源可能会导致问题。例如，在一个分布式系统中，两个或多个线程或进程可能同时访问共享变量，从而导致竞态条件（race conditions）。要解决这些问题，开发人员需要考虑使用分布式锁。 分布式锁是指在分布式环境中实施的锁。它们可以防止由于多个进程同时访问共享资源而导致的竞态条件。分布式锁只允许一个进程或线程同时访问一个共享资源。分布式锁可以通过多种方式实现，其中之一是使用Redis作为缓存数据库的分布式锁方案。 Redis是一种基于内存的键值对数据库。Redis被广泛用于缓存、队列、计数器和分布式锁等场景。在Redis中，可以使用SET命令实现分布式锁。SET命令允许我们设置一个键值对，如果该键不存在，则设置成功，返回OK；如果该键已存在，则设置失败，返回nil。在Redis中，可以使用SET命令设置一个键为锁定状态的值，并设置过期时间，从而实现分布式锁。 下面我们来看一下使用Redis作为缓存数据库的分布式锁方案的示例代码。 import redis redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379) def acquire_lock(lock_name, expire_time=30): # Set a lock with the given name and expiration time…

使用Redis和Objective-C构建移动应用的高速缓存 “纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习数据库的朋友们，也希望在阅读本文《使用Redis和Objective-C构建移动应用的高速缓存》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新数据库相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！ 使用Redis和Objective-C构建移动应用的高速缓存 在移动应用的开发中，高速缓存是提高应用性能和响应速度的重要组成部分。Redis是一个开源的、基于内存的高性能键值存储系统，它可以轻松地与Objective-C语言集成，为移动应用提供高效的缓存解决方案。在本文中，我们将展示如何使用Redis和Objective-C构建一个高速缓存，以提升移动应用的性能。 首先，我们需要在移动应用中集成Redis客户端。Objective-C中有一个叫做”Hiredis”的Redis客户端库可以用来连接和操作Redis服务。我们可以通过Cocoapods将Hiredis集成到我们的项目中。首先，我们需要在项目的Podfile中添加以下内容： pod 'Hiredis' 然后，在项目根目录下运行以下命令，安装库文件： pod install 完成后，我们就可以开始使用Hiredis了。 首先，我们需要在项目中导入Hiredis头文件： #import <hiredis/hiredis.h> 接下来，我们创建一个Redis连接对象： redisContext *context = redisConnect("127.0.0.1", 6379); if (context == NULL || context->err) { if…

Redis为什么能抗住十万并发？揭秘性能优越的背后原因 收藏 珍惜时间，勤奋学习！今天给大家带来《Redis为什么能抗住十万并发？揭秘性能优越的背后原因》，正文内容主要涉及到底层、Redis、性能等等，如果你正在学习数据库，或者是对数据库有疑问，欢迎大家关注我！后面我会持续更新相关内容的，希望都能帮到正在学习的大家！ 1. Redis简介 Redis是一个开源的，基于内存的，高性能的键值型数据库。它支持多种数据结构，包含五种基本类型 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三种特殊类型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps（位图），可以满足各种应用场景的需求。 Redis还提供了多种特性，如持久化、事务、发布订阅、Lua脚本、管道、主从复制、哨兵机制、集群机制等，可以保证数据的安全性、一致性和可用性。 Redis的速度非常快，官方称其可以达到每秒10万次的读写操作。和其他数据库相比，Redis有着明显的优势。例如，和MySQL相比，Redis的速度大约快了100倍；和MongoDB相比，Redis的速度大约快了10倍。这些优势使得Redis成为了很多互联网公司和开发者的首选数据库。 那么，Redis为什么这么快呢？主要有以下几个原因： 使用内存存储数据，避免了磁盘IO的开销，提高了数据访问的速度。 丰富的对象类型，包含8种对象类型，满足不同场景的需求。 高效的数据结构，减少了内存占用和计算复杂度，提高了数据操作的效率。 单线程模型，避免了多线程之间的上下文切换和竞争条件，提升CPU利用率。 非阻塞IO多路复用机制，充分利用CPU和网络资源，提高了并发处理能力。 本文将详细介绍Redis为什么这么快的原理和机制，并给出一些实际应用和优化建议。 2. 内存操作 Redis是一种基于内存的数据库，与传统的基于磁盘的数据库（例如MySQL）不同，它将所有的数据都存储在内存中。 那么，Redis为什么选择内存存储数据呢？主要有以下几个原因： 内存的速度远远快于磁盘。内存读写速度可以达到每秒数百GB，而磁盘读写速度通常只有数十MB，万倍的差距。 内存可以支持更多的数据结构和操作。常见的数据结构如数组、链表、树、哈希、集合等，常见的操作如排序、查找、过滤、聚合等。内存是一个灵活介质，满足各种复杂和高效的功能，不是磁盘操作可比的。 内存可以支持更高的并发和扩展性。内存是一种分布式和并行的存储介质，它可以支持多个CPU核心同时访问同一块内存区域，也可以支持多个服务器之间共享同一块内存区域。磁盘是一种集中式和串行的存储介质，它只能支持一个CPU核心或一个服务器访问同一块磁盘区域，也不能支持多个服务器之间共享同一块磁盘区域。 当然，Redis使用内存存储数据也有一些缺点和限制： 内存限制：内存是非常昂贵的，容量通常只有几十GB或几百GB，而磁盘目前都是TB起步。所以我们通常只会把少量的、经常访问的数据存储在内存中。 数据类型限制：Redis不支持复杂的数据结构，比如用户对象，通常只能序列化成字符串后再存储，查询的时候再把字符串反序列化成用户对象。 数据备份问题：在服务器重启或崩溃时，存储的内存中的数据可能会丢失。通常采用持久化技术将数据保存到磁盘上，同时定期备份数据以防止数据丢失。…

Redis在推荐系统中的应用实例 IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Redis在推荐系统中的应用实例》，聊聊，我们一起来看看吧！ Redis在推荐系统中的应用实例 随着互联网的发展和信息的爆炸式增长，信息的过载已经成为了影响人们获取信息的一个主要问题。因此，推荐系统应运而生，它可以通过算法预测用户的行为，提供个性化的推荐服务，大大提高了用户体验和产品利润。 推荐系统在实现中需要使用大量的数据存储、处理和计算，而Redis正是一个非常优秀的解决方案。Redis是一个高性能的NoSQL数据库，它的特点是速度快、支持多种数据结构、支持事务等特性。因此，在实现推荐系统过程中，Redis的应用非常普遍。本文将介绍Redis在推荐系统中的应用实例。 一、存储用户行为数据 推荐系统的核心是对用户行为数据进行建模和分析，因此存储用户行为数据是推荐系统的首要任务。Redis的持久化支持和高效的内存存储使得它成为存储用户行为的优选方案。在Redis中，用户行为可以使用hash结构进行存储，其中key为用户的ID，value为用户的行为信息。比如： HSET user_1 item_1 1HSET user_1 item_2 0HSET user_1 item_3 1HSET user_2 item_1 0HSET user_2 item_2 1HSET user_2 item_3 1 上述代码表示用户1对物品1和物品3感兴趣，对物品2不感兴趣；用户2对物品1不感兴趣，对物品2和物品3感兴趣。这些信息可以很方便地通过Redis进行存储和访问。 二、生成推荐结果…

阿里云宣布推出兼容Redis的KV数据库 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《阿里云宣布推出兼容Redis的KV数据库》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~ 在7月22日的阿里云分享日上，阿里云宣布正式推出KVStore for Redis。Redis是当前***的键值对（key-value）存储数据库。目前包括Twitter、微博、GitHub、Flickr在内等众多IT互联网企业都在使用Redis。 阿里云KV数据库的对外开放，对游戏、电商、社交等行业用户和网站论坛用户都有重要的价值。 以游戏用户为例，游戏服务器中涉及到很多玩家排行信息，由于玩家的数量多，使用全表排序压力过大，而且过程比较繁琐。而KVStore for Redis很好的解决了这个问题，它提供的有序集合（SortedSet），支持每个键值（比如玩家id）拥有一个分数（score），每次往这个有序集合里添加元素， KVStore会对其自动进行排序，修改某一元素的score后，也会自动更新排序。 更重要的是，这个排序结果可以被KVStore持久化保存起来，不需要在服务器启动时重新计算。通过阿里云KV数据库可轻松实现玩家积分排行榜，保证游戏业客户的需求。 阿里云KV数据库产品负责人表示，阿里云KVStore for Redis是众多客户一直在期待的替代自建Redis的云产品。其采用主从（Master-Slave）双节点架构，内存+硬盘的存储方式，同时也支持分布式集群的架构，***可提供1TB的容量规格也是远超目前其他同类竞品的公开售卖规格，能够较好的满足大型企业用户的数据量需求。 阿里云KV数据库的优势主要体现在以下几点。 首先，KVStore即开即用，不需要客户自行部署，同时产品提供了完善的可视化统计监控与报警功能。KVStore也支持弹性扩容，当用户数据量随业务发展而增多时，用户只需通过KVStore控制台进行在线扩容即可，服务本身不中断。特别值得一提的是KVStore支持分布式集群，***规格可以达到1TB。 其次，自建Redis的容量往往受到服务器内存的限制，很难做到支持企业级应用海量数据的高性能读写。再加上使用快照等Redis功能会消耗掉额外的内存，使得服务器内存实际可利用率降低。 而KVStore提供的内存是完全归用户来存储有效数据的，快照等额外的内存占用是由阿里云服务器预留公用内存来解决的，不会占用用户配额，对用户更加实惠。 第三，KV数据库采取主从双节点架构，实现了主从透明切换。当主节点出现故障时，可以自动切换至从节点，整个过程对用户完全透明。 据了解，KVStore for Redis也是***个完全基于Open API实现控制台的阿里云产品，其Open API也将于近期对外正式发布，这将为第三方合作伙伴及开发者据此构建更多服务奠定良好基础。 在当天大会上，阿里云同时宣布推出RDS for PPAS等11款产品，支持了PostgreSQL并兼容Oracle。目前，阿里云为客户提供了国内最齐全的数据库类服务。包括MySQL、SQL…