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redis缓存穿透解决方法 0浏览 收藏 怎么入门数据库编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《redis缓存穿透解决方法》，涉及到Redis缓存穿透，有需要的可以收藏一下 缓存技术可以用来减轻数据库的压力，提升访问效率。目前在企业项目中对缓存也是越来越重视。但是缓存不是说随随便便加入项目就可以了。将缓存整合到项目中，这才是第一步。而缓存带来的穿透问题，进而导致的雪蹦问题都是我们迫切需要解决的问题。本篇文章将我平时项目中的解决方案分享给大家，以供参考。 一、缓存穿透的原理 缓存的正常使用如图： 如图所示，缓存的使用流程： 1、先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户。这样不用访问数据库，减轻数据库的压力。 2、如果缓存中没有数据，就会访问数据库。 这里面就会存在一个BUG，如图： 如图，缓存就像是数据库的一道防火墙，将请求比较频繁的数据放到缓存中，从而减轻数据库的压力。 但是如果有人恶意攻击，那就很轻松的穿透你的缓存，将所有的压力都给数据库。比如上图，你缓存的key都是正整数，但是我偏偏使用负数作为key访问你的缓存，这样就会导致穿透缓存，将压力直接给数据库。 二、导致缓存穿透的原因 缓存穿透的问题，肯定是再大并发情况下。依此为前提，我们分析缓存穿透的原因如下： 1、恶意攻击，猜测你的key命名方式，然后估计使用一个你缓存中不会有的key进行访问。 2、第一次数据访问，这时缓存中还没有数据，则并发场景下，所有的请求都会压到数据库。 3、数据库的数据也是空，这样即使访问了数据库，也是获取不到数据，那么缓存中肯定也没有对应的数据。这样也会导致穿透。 三、解决缓存穿透 缓存穿透在于一步步规避穿透的原因，如图： 如上图所示，解决的步骤如下： 1、再web服务器启动时，提前将有可能被频繁并发访问的数据写入缓存。—这样就规避大量的请求在第3步出现排队阻塞。 2、规范key的命名，并且统一缓存查询和写入的入口。这样，在入口处，对key的规范进行检测。–这样保存恶意的key被拦截。 3、Synchronized双重检测机制，这时我们就需要使用同步（Synchronized）机制，在同步代码块前查询一下缓存是否存在对应的key，然后同步代码块里面再次查询缓存里是否有要查询的key。 这样“双重检测”的目的，还是避免并发场景下导致的没有意义的数据库的访问（也是一种严格避免穿透的方案）。 这一步会导致排队，但是第一步中我们说过，为了避免大量的排队，可以提前将可以预知的大量请求提前写入缓存。 4、不管数据库中是否有数据，都在缓存中保存对应的key，值为空就行。–这样是为了避免数据库中没有这个数据，导致的平凡穿透缓存对数据库进行访问。 5、第4步中的空值如果太多，也会导致内存耗尽。导致不必要的内存消耗。这样就要定期的清理空值的key。避免内存被恶意占满。导致正常的功能不能缓存数据。…

Redis实现分布式爬虫的方法与应用实例 收藏 大家好，我们又见面了啊~本文《Redis实现分布式爬虫的方法与应用实例》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习数据库相关知识，欢迎关注我，以后会给大家带来更多数据库相关文章，希望我们能一起进步！下面就开始本文的正式内容~ 随着互联网的普及和数据规模的不断增大，爬虫技术的应用越来越广泛。然而，随着数据量的不断膨胀，单机爬虫已经难以满足实际需求。分布式爬虫技术应运而生，其中Redis是一种非常优秀的分布式爬虫工具。本文将介绍Redis实现分布式爬虫的方法和应用实例。 一、Redis分布式爬虫的原理 Redis是一个非关系型数据库，在分布式爬虫中，它被用作数据的缓存和队列，实现分布式的重要手段是通过实现先进先出（FIFO）队列的形式，进行任务分配。 在Redis中，可以使用List类型来实现队列。Redis提供了LPUSH和RPUSH命令来实现将数据插入队列头和队列尾。同时，还提供了LPOP和RPOP命令来弹出队列中的数据，并删除弹出的数据。 通过Redis，可以实现多个爬虫进程的任务分配，提高爬虫效率和速度。 二、Redis分布式爬虫的具体实现 利用Redis存储待抓取的URL 在抓取网页数据时，首先要确定待抓取的URL队列。使用Redis时，我们可以通过RPUSH将待抓取的URL加入到队列末尾。同时，通过LPOP命令实现从头部弹出队列，获取待抓取的URL。 具体代码如下： import redis # 初始化Redis数据库 client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 将待抓取的URL加入到队列末尾 client.rpush('url_queue', 'http://www.example.com') # 从队列头部弹出URL url…

如何利用Redis实现分布式任务队列 收藏 你在学习数据库相关的知识吗？本文《如何利用Redis实现分布式任务队列》，主要介绍的内容就涉及到，如果你想提升自己的开发能力，就不要错过这篇文章，大家要知道编程理论基础和实战操作都是不可或缺的哦！ 如何利用Redis实现分布式任务队列 引言：随着互联网应用的快速发展，分布式系统成为了企业追求高性能和高可扩展性的重要选择。而在分布式系统中，任务队列被广泛应用于各种场景，例如消息发布、数据同步、任务调度等。Redis作为一款快速的内存数据库，具备高并发、高性能的特点，成为了实现分布式任务队列的理想选择。本文将详细介绍如何利用Redis实现分布式任务队列，并提供具体的代码示例。 一、任务队列的特点与需求任务队列的基本需求是将任务队列中的任务依次处理，并保证任务的可靠性和实时性。在分布式系统中，任务队列的特点包括：任务由多个消费者并行处理，消费者有可能下线或失败，任务队列中可能出现任务重复和任务丢失的情况。因此，我们在设计分布式任务队列时需要考虑这些需求和特点。 二、Redis的基本特性Redis作为一款内存数据库，具备以下几个重要的特性： 内存存储：数据存储在内存中，读写性能非常高。 高并发：Redis采用单线程模型，通过队列和事件驱动机制实现了高并发。 持久化支持：Redis支持持久化机制，可以将内存中的数据保存到磁盘中，以实现数据的持久化存储。 发布订阅机制：Redis提供了发布订阅机制，可以实现消息的发布和订阅。 Lua脚本支持：Redis支持使用Lua脚本编写复杂的操作，例如事务和批量操作。 三、基本原理和流程 生产者向队列中添加任务，将任务封装为消息，使用Redis的消息发布功能将消息发送给消费者。 消费者通过Redis的订阅功能订阅任务队列中的消息，并从队列中取出任务进行处理。 消费者处理完任务后，通过Redis的消息发布功能将任务处理结果发送给生产者或其他消费者。 四、代码示例以下是使用Java语言结合Redis实现分布式任务队列的代码示例： 生产者代码： import redis.clients.jedis.Jedis; public class Producer { private static final String…

从MySQL到Redis的简单数据库迁移方法 0浏览 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《从MySQL到Redis的简单数据库迁移方法》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~  从mysql搬一个大表到redis中，你会发现在提取、转换或是载入一行数据时，速度慢的让你难以忍受。这里我就要告诉一个让你解脱的小技巧。使用“管道输出”的方式把mysql命令行产生的内容直接传递给redis-cli，以绕过“中间件”的方式使两者在进行数据操作时达到最佳速度。 一个约八百万行数据的mysql表，原本导入到redis中需要90分钟，使用这个方法后，只需要两分钟。不管你信不信，反正我是信了。 Mysql到Redis的数据协议 redis-cli命令行工具有一个批量插入模式，是专门为批量执行命令设计的。这第一步就是把Mysql查询的内容格式化成redis-cli可用的数据格式。here we go! 我的统计表：   CREATE TABLE events_all_time ( id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, action varchar(255) NOT NULL, count int(11)…

Redis Bitmaps怎么用 0浏览 收藏 一分耕耘，一分收获！既然都打开这篇《Redis Bitmaps怎么用》，就坚持看下去，学下去吧！本文主要会给大家讲到等等知识点，如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处，非常欢迎大家积极提出！在后续文章我会继续更新数据库相关的内容，希望对大家都有所帮助！ Redis版本：6.2.6 一、简单介绍 Bitmaps 位图不是实际的数据类型，而是在 String 类型上定义的一组面向位的操作。由于字符串是二进制安全的 blob，并且它们的最大长度为 512 MB，因此它们适合设置多达 2^32 个不同的位。       上述是Redis官网对 Bitmaps 的介绍，简单理解 Bitmaps 就是 Redis 提供的一系列直接操作 String…

如何使用注解方式实现 Redis 分布式锁 0浏览 收藏 在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《如何使用注解方式实现 Redis 分布式锁》，聊聊分布式、Redis、锁、实现、注解方式，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。 引入 Redisson org.redisson redisson-spring-boot-starter 3.14.1 初始化 Redisson @Configuration public class RedissonConfiguration { // 此处更换自己的 Redis 地址即可 @Value("${redis.addr}") private String addr; @Bean public RedissonClient redisson()…

Redis消息队列发展历程 0浏览 收藏 在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Redis消息队列发展历程》，聊聊Redis、消息队列、数据库，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。 作者 | 丕天 Redis是目前最受欢迎的kv类数据库，当然它的功能越来越多，早已不限定在kv场景，消息队列就是Redis中一个重要的功能。 Redis从2010年发布1.0版本就具备一个消息队列的雏形，随着10多年的迭代，其消息队列的功能也越来越完善，作为一个全内存的消息队列，适合应用与要求高吞吐、低延时的场景。 我们来盘一下Redis消息队列功能的发展历程，历史版本有哪些不足，后续版本是如何来解决这些问题的。 一、Redis 1.0 list 从广义上来讲消息队列就是一个队列的数据结构，生产者从队列一端放入消息，消费者从另一端读取消息，消息保证先入先出的顺序，一个本地的list数据结构就是一个进程维度的消息队列，它可以让模块A写入消息，模块B消费消息，做到模块A/B的解耦与异步化。但想要做到应用级别的解耦和异步还需要一个消息队列的服务。 1.list的特性 Redis 1.0发布时就具备了list数据结构，应用A可以通过lpush写入消息，应用B通过rpop从队列中读取消息，每个消息只会被读取一次，而且是按照lpush写入的顺序读到。同时Redis的接口是并发安全的，可以同时有多个生产者向一个list中生产消息，多个消费者从list中读取消息。 这里还有个问题，消费者要如何知道list中有消息了，需要不断轮询去查询吗。轮询无法保证消息被及时的处理，会增加延时，而且当list为空时，大部分轮询的请求都是无效请求，这种方式大量浪费了系统资源。好在Redis有brpop接口，该接口有一个参数是超时时间，如果list为空，那么Redis服务端不会立刻返回结果，它会等待list中有新数据后在返回或是等待最多一个超时时间后返回空。通过brpop接口实现了长轮询，该效果等同于服务端推送，消费者能立刻感知到新的消息，而且通过设置合理的超时时间，使系统资源的消耗降到很低。 #基于list完成消息的生产和消费 #生产者生产消息msg1lpush listA msg1(integer) 1 #消费者读取到消息msg1rpop listA“msg1” #消费者阻塞式读取listA，如果有数据立刻返回，否则最多等待10秒brpop listA 10 1)…

Redis日志之无畏宕机快速恢复 0浏览 收藏 本篇文章向大家介绍《Redis日志之无畏宕机快速恢复》，主要包括日志、Redis、宕机，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 特立独行是对的，融入圈子也是对的，重点是要想清楚自己向往怎样的生活，为此愿意付出怎样的代价。 我们通常将 Redis 作为缓存使用，提高读取响应性能，一旦 Redis 宕机，内存中的数据全部丢失，假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL  可能会带来更加严重的问题。 另外慢慢的从数据库读取放到 Redis 性能必然比不过从 Redis 获取快，也会导致响应变慢。 Redis 为了实现无畏宕机快速恢复，设计了两大杀手锏，分别是 AOF(Append Only FIle)日志和 RDB 快照。 学习一个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃力，而且会出现一看好像自己会，过后就忘记，一脸懵逼。 跟着「码哥」一起吃透 Redis，深层次的掌握 Redis…

解决linux下redis数据库overcommit_memory问题 0浏览 收藏 对于一个数据库开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《解决linux下redis数据库overcommit_memory问题》，主要介绍了问题、linuxredis、overcommit memory，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！ 背景 公司的redis有时background save db不成功，通过log发现下面的告警，很可能由它引起的： [13223] 17 Mar 13:18:02.207 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition.…

Redis总结笔记（二）：C#连接Redis简单例子 0浏览 收藏 本篇文章向大家介绍《Redis总结笔记（二）：C#连接Redis简单例子》，主要包括C#Redis，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 注：C#在调用Redis是不要使用ServiceStack.Redis驱动的4.0版本，因为这个版本已经商业化了，会出现每小时6000条数据的限制 1、引用驱动 代码如下:     using ServiceStack.Redis; 2、数据库连接 代码如下:     RedisClient client;             //连接服务器   6379是redis的默认端口             client = new RedisClient(“127.0.0.1”, 6379);     client.Password = “”;//设置密码…