Redis 和 Lua，两个看似风流马不相及的技术点，为何能产生“爱”的火花，成为工作开发中的黄金搭档？技术面试中更是高频出现，Redis 执行 Lua 到底能不能保证原子性？

面试官： 靠！手上活都没干完又叫我过来面试，这不耽误我事么，今儿又得加班补活了........咦，这小伙子简历不错啊，先考考它Redis......................

大多数数据库，由于经常和磁盘打交道，在高并发场景下，响应会非常的慢。为了解决这种速度差异，大多数系统都习惯性的加入一个缓存层，来加速数据的读取。redis由于它优秀的处理能力和丰富的数据结构，已经成为

重新回顾一下缓存击穿这个问题！ 因为目前网上流传的文章落地性太差(什么布隆过滤器啊，布谷过滤器啊，嗯，你们懂的)，其实这类方案并不适合在项目中直接落地，本文提供的是真正简便方案。

无论是在开发过程中还是在准备跑路的面试过程中，有关redis相关的，难免会涉及到四个特殊场景：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿以及数据一致性。如果在开发中不注意这些场景的话，在高并发场景下有可能会导致系统

本文正在参加「金石计划」 大家好，我是飘渺！今天给大家介绍一下如何在SpringBoot中解决Redis的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的问题。 缓存穿透 什么是缓存穿透 缓存穿透指的是一个缓存系统无法

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。 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。 在流…