分布式缓存

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华为云分布式缓存服务（DCS）专家深度解析Valkey，助力openEuler峰会在数字化时代，开源技术已成为推动创新和协作的重要力量。11月15日，openEuler峰会将于北京中关村国际创新中心举行。本次峰会，华为云分布式缓存服务（DCS）的两位专家将为大家深入讲解Valkey的核心特性与优势。

【分布式微服务云原生】《Redis 分布式锁的挑战与解决方案及 RedLock 的强大魅力》摘要：本文深入探讨了使用 Redis 做分布式锁时可能遇到的各种问题，并详细阐述了相应的解决方案。同时，深入剖析了 RedLock 作为分布式锁的原因及原理，包括其多节点部署、获取锁、释放锁等关键步骤。读者将通过本文了解到如何在实际应用中正确使用 Redis 分布式锁，避免潜在问题，并充分发挥 RedLock 的优势，提升系统的可靠性和安全性。

【分布式微服务云原生】《Redis 缓存污染问题全解析及淘汰策略深度探索》摘要：本文将深入探讨 Redis 中的缓存污染问题，包括其定义、产生的影响以及解决方法。同时，详细介绍 Redis 支持的多种缓存淘汰策略，帮助读者更好地理解和应用 Redis 缓存，提升系统性能。读者将从本文中获得关于 Redis 缓存优化的实用知识和技巧。

【分布式微服务云原生】《Redis RedLock 算法全解析：应对时钟漂移与网络分区挑战》摘要：本文深入探讨 Redis 的 RedLock 算法，详细阐述其步骤及工作原理，同时重点分析该算法如何处理时钟漂移和网络分区这两个常见的分布式系统问题。读者将通过本文深入理解 RedLock 算法的强大之处与潜在挑战，为在分布式系统中正确使用该算法提供有力指导。

【分布式微服务云原生】《Redis 的高效之道：线程模型、IO 模型与 Reactor 模型全解析》摘要：本文深入探讨分布式缓存 Redis 的 I线程模型、IO 模型以及 Reactor 模型。详细介绍了 Redis 在不同版本中的线程变化、IO 模型的特点和工作流程，以及 Reactor 模型的基本概念、工作流程和特点。读者将深入了解 Redis 如何通过这些模型实现高性能和高并发处理，为更好地使用和优化 Redis 提供有力的理论支持。

高级java每日一道面试题-2024年10月13日-数据库篇[Redis篇]-怎么保证缓存和数据库数据的一致性?如果有遗漏,评论区告诉我进行补充在分布式系统中，保证缓存和数据库数据的一致性是一个常见的挑战。由于缓存的引入主要是为了提高系统的性能和响应速度，但这也带来了数据一致性的问题。以下是一些常用的方法来保证缓存和数据库之间的一致性：

redis分布式锁Redis主要有5种数据类型：String，List，Set，Zset，Hash应用场景1）缓存2）计数、分布式ID

不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？缓存是分布式系统开发中的常见技术，在分布式系统中的缓存，不止 Redis、Memcached 等后端存储；在前端页面、浏览器、网络 CDN 中也都有缓存的身影。

cache教程1.LRU 缓存淘汰策略这一节实现LRU算法，要理解明白其使用的数据结构。Cache的缓存全部存储在内存中，内存是有限的，因此不可能无限制地添加数据。当占用内存超过了给定的内存大小时候，就需要从缓存中移除一条或多条数据了。我们肯定希望尽可能移除“没用”的数据，那如何判定数据“有用”还是“没用”呢？

【实践篇】Redis最强Java客户端(四)之Ression分布式集合使用指南前两章我们了解了《【实践篇】Redis最强Java客户端(一)之Redisson入门介绍》和《【实践篇】Redis最强Java客户端(二)之Redisson基础概念》本章第四章主要介绍Ression分布式集合使用指南。上一章《Redisson 7种分布式锁使用指南》回顾。