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Redis实战
Asthenian
创建于2025-03-17
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RedisBloom插件:让你的Redis支持布隆和布谷鸟!缓存穿透-URL映射(不可删)/黑名单管理(可增删)
一、Bloom Filter 的原理 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种高效的概率型数据结构,1970 年由 Burton Howard Bloom 提出,用于快速判断一个元素是否可能存在于
SpringBoot+Redis实践——使用逻辑过期削弱缓存击穿的负面影响
一、核心数据结构设计 1.1 Key设计规范 1.2 Value数据结构 1.3 Redis存储示例 二、Spring Boot集成实现 2.1 配置RedisTemplate 2.2 核心服务实现
基于Jackson注解的JSON工具封装与Redis集成实战
基于Jackson注解的JSON工具封装与Redis集成实战 一、深度整合Jackson注解的领域对象 1.1 完整商品类示例 二、增强型JsonUtil工具类 2.1 支持注解的配置 2.2 自定义
超详细大白话讲解:RedisTemplate 和 Jackson 配置细节
大家好,今天我们来聊聊 Spring 项目中 Redis 和 Jackson 的配置细节,尤其是 RedisConfig 和 CacheWrapper 这两个类的代码。这俩家伙在缓存系统中特别常见,理
RBAC和Redis咋整到一块儿的?MySQL和Redis的旁路缓存在代码层面怎么实现的?
RBAC(基于角色的访问控制)和Redis的集成是个效率活儿,用Redis当“速查手册”,把权限相关的“账本”记下来,省得每次都翻数据库那本“大账本”,既快又省力。今天咱拿这段代码开刀,聊聊这俩是怎么
分布式 ID 方案盘点:单机自增主键/UUID/SnowFlake/Redis/ZooKeeper/Leaf-Segment
分布式 ID 方案大盘点:从常见方案到美团 Leaf-Segment 的亮点 Hey,大家好,今天咱们来聊聊分布式 ID 这个分布式系统里绕不开的话题。分布式 ID 的设计目标是全局唯一、高效生成,还
Redis与MySQL协同:旁路缓存机制
在现代分布式系统中,为了提升性能和降低数据库的压力,缓存机制被广泛应用。旁路缓存(Cache-Aside Pattern)作为一种经典的缓存策略,因其简单性和灵活性而备受青睐。本文将详细讲解旁路缓存的
万字长文,最全Redis数据结构场景应用——基于电商平台
1.String 1. 电商社交平台中的业务场景 在电商社交平台中,String 类型的 Redis 数据结构通常用于存储和管理简单的数据项,比如用户信息、商品信息、订单状态、会话标识、计数器等。由于
[项目拆解]基于Redis的双加密Token实现
深入分析基于Redis的Token管理实现 在现代分布式系统中,Token管理是身份验证和授权的核心部分。本文将深入分析一个基于Redis的Token管理实现,探讨其设计思路、关键代码逻辑以及实现细节
为什么 Redis的SortedSet用跳表而不是二叉树:从简单到复杂的探索之旅
为什么 Redis 用跳表而不是二叉树:从简单到复杂的探索之旅 Redis 作为一个高性能的内存数据库,它的很多设计都让人眼前一亮,比如它在有序集合(Sorted Set)里选择了跳表(Skip Li
[Redis原理]3种常用的读写缓存策略
1.(Redis辅)Cache Aside Pattern A.为什么旁路缓存叫旁路? "Cache Aside Pattern"(旁路缓存模式)之所以被称为“旁路”,是因为在这种模式中,数据的读取和
Redis数据结构之String->SDS分析
1.先导: String是最基本的key-value结构,其中key是唯一标识。value为具体的值。而value不仅仅是字符串,也可以是数字(整数or浮点数)。value最多可以容纳的数据长度是51
基于Spring Data Redis的Redis客户端封装分析
在现代的分布式系统中,Redis作为一种高性能的键值存储系统,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景。Spring Data Redis是Spring框架提供的一个用于简化Redis操作的模块,它
Redis缓存淘汰策略源码解析:LRU、LFU与TTL的实现分析
一、Redis内存淘汰全景图 Redis通过maxmemory-policy配置淘汰策略,核心策略分为三类: LRU(Least Recently Used):淘汰最久未访问的键。 LFU(Least
从sexnx到Redission:成功的分布式锁做对了什么?锁续期/可重入/共识确保一致性。but:时钟跳跃挑战!
咱们今天就来聊聊Redission这个分布式锁的利器,从最简单的想法开始,一步步拆解它的演进过程,最后逼近如今最牛的方案。 从最简单的锁说起:单点Redis锁 咱们先从最基础的玩意儿入手,假设你有个分
[图书查询场景-Redis查询图书+记录用户查询行为到MySQL:写速度慢造成了抗QPS能力低]同步转异步,单条转批量:QPS优化从2000到8000
批处理步骤概述 收集用户数据:每次用户查询时,将查询行为数据存储在内存中的 List 结构中。 定时批量写入:每5分钟触发一次批量写入操作,将内存中的数据(即 List 中的数据)一次性写入数据库。
如何优雅地封装缓存工具类?基于RedisTemplate的实践
在现代分布式系统中,Redis 作为一种高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、分布式锁、消息队列等场景。为了简化 Redis 的使用,我们通常会对其进行封装,提供一个统一的工具类。本文将介绍如何借助H
Jedis,Lettuce,Redisson——RedisTemplate和他们的关系
主流Redis客户端介绍 Jedis 优点: 简单直观,学习成本低 API与Redis命令的风格非常相似 轻量级,依赖少 缺点: 使用阻塞的I/O,且其方法调用都是同步的 线程不安全,需要使用连接池来