MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
本文章主讲思想，不限于使用什么缓存 但为了写作方便，故中间件缓存采用redis，本地缓存采用guava cache
一般的 web 服务都会设置缓存机制，特别是那些大型的服务，因为请求多，所以为了减少对数据库的查询，可以使用缓存来存储一些必要的信息给请求调用。Django 自身也有一套相对完善的缓存系统，这篇文章来介绍一下使用 redis 作为 Django 缓存的使用方法，并且说一下我在使用缓存的过程中遇到的问题。
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
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。
如果你还没有 redis 集群，可以参考笔者的另一篇文章：搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
在日常的工作中，Redis最常用的场景就是缓存场景，为什么Redis能作为缓存呢？
思考：很明显，小明同学在面试过程中关于Redis的表现和回答肯定是比较失败的。Redis是我们工作中每天都会使用到的东西，为什么一到面试却变成了丢分项呢？
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API，Redis也是技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是「Remote Dictionary Service」首字母缩写，也就是「远程字典服务」。
方式二：在不修改Redis配置文件的前提下，在第一次连接redis时，输入命名 Config set requirepass 密码 后再次操作操作redis时，需要做auth校验。auth 123456
对于缓存大家都不会陌生，但如何正确和合理的使用缓存还是需要一定的思考，本文将基于Java技术栈对缓存做一个相对详细的介绍，内容分为基本概念、本地缓存、远程缓存和分布式缓存集群几个部分，重点在于理解缓存
最近在学Redis，相信大家对Redis这个技术都有所耳闻，前段时间通过搜狗手机助手与合作方流量合作需求的测试过程中需要用到Redis，当时对Redis也是处于初级的了解阶段，想要学好Redis处于了解阶段是远远不够的，我们需要的就是系统的学习Redis。下面是我系统学习Redis的第一步，希望大家看完能有所收获。
Redis 是一个开源的键值存储，既可以作为内存存储也可以作为缓存运行。Redis 是一种数据结构服务器，可以单独用作数据库服务器，也可以与 MySQL 等关系数据库配对以加快速度，就像我们在本教程中所做的那样。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
每场后端面试，似乎都少不了关于 redis 的话题，比如项目使用过哪些分布式缓存服务，为什么要使用 redis，有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
Redis和MongoDB都是非常流行的NoSQL数据库。Redis通常用于缓存和高速读取，而MongoDB则适用于数据存储和快速检索。在这篇文章中，我们将介绍如何将Redis与MongoDB集成，以实现更好的性能和可伸缩性。
在现代的数据库应用中，Redis 已经占据了很重要的位置。关于 Redis 的优点相信也不用我多说了，快速的内容访问也能够充当缓存数据库来使用。早前几年还有不少的公司在使用 Memcached ，但是现在就已经屈指可数了。毕竟在同样的功能下，Redis 拥有更多的数据类型，也能适应更多的场景。Laravel 也是可以完美支持 Memcached 的，不过这个就不在我们的学习范围里了，有兴趣的同学可以自己研究一下。注意，是 Memcached 不是 Memcache 哦，Memcache 是已经相当于被淘汰的技术了。
应用缓存通常分两种，本地缓存和远程缓存。本地缓存就是内存缓存 LocalCache，远程缓存就是分布式共享缓存比如 Redis。本地缓存在访问性能上远胜过远程缓存，但是在一致性上要弱一些。我们平时经常会用到的 Guava Cache 就是内存缓存技术框架。
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。
redis是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了主从同步。简单来说 Redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
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。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
Redis[1] （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
在之前我们介绍了如何使用Redis或者Caffeine来做缓存，那么肯定会有人问，我用了redis已经很快了，为什么还要结合使用其他的缓存呢，缓存最大的作用确实是提高效率，但是随着业务需求的发展，业务体量的增大，多级缓存的作用就凸显了出来，接下来让我们盯紧了哦！
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
Redis是一种内存中的数据结构存储系统，被广泛用于缓存、消息队列等场景。Spring提供了对Redis的整合，使得在Spring应用中使用Redis变得更加方便和灵活。本文将介绍如何使用Spring注解来整合Redis。
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上一节学习spring的cache缓存，介绍了spring缓存的基础： https://cloud.tencent.com/developer/article/1060047 现在学习使用redis实
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
Redis相关面试题确实很多，主要是因为知识点很多，但是面试的时候，不可能都问个遍，所以本文就来总结一下，面试被问频率最高的几道Redis的面试题。
也是在整合redis的时候偶然间发现spring-cache的。这也是一个不错的框架，与spring的事务使用类似，只要添加一些注解方法，就可以动态的去操作缓存了，减少代码的操作。如果这些注解不满足项目的需求，我们也可以参考spring-cache的实现思想，使用AOP代理+缓存操作来管理缓存的使用。 在这个例子中我使用的是redis，当然，因为spring-cache的存在，我们可以整合多样的缓存技术，例如Ecache、Mamercache等。 下面来看springcache的具体操作吧！ 附上官方的文档： https://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/html/cache.html
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value 数据库。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
Redis 缓存是 Redis 的一种主要应用场景。通过将热点数据存储在内存中，可以大大提高应用的读取速度，从而提高应用的性能。
是一个NOSQL类型数据库， 是一个高性能的key-value数据库， 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案， 是一个非关系型的数据库， 但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
前面几篇已经对Redis中几个关键知识点做了介绍，本篇主要对Redis系列做一下总结以及对Redis中常见面试题简单进行介绍一下。首先我们对前面几篇谈到的Redis知识点进行总结。
本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Redis在大数据环境下的缓存策略与实践方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Redis缓存相关的技术考察。
Redis是一个开源的高性能键值对存储系统，具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets）等。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
一：前言 设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。
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
作者：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是与缓存相关的常见问题，它们有一些共同点，并可以采用类似的解决方法：
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
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