缓存

Redis--模糊查询--方法实例原文网址：Redis–模糊查询–方法/实例_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客说明本文介绍Redis模糊查询的方法。

阿里Tair本地缓存实现机制解析本文我们来详细解析一下阿里分布式缓存中间件Tair 的本地缓存（Local Cache）的实现机制。首先，要明确一个核心概念：Tair的本地缓存不是一个独立的产品，而是Tair为了提供更高性能和更强一致性而集成在其客户端SDK中的一个功能特性。它主要用于解决分布式缓存中常见的“热点Key”问题，并保证数据在多个本地节点间的一致性。

面试redis篇———缓存击穿和缓存雪崩问题及解决策略缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来。这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存。这个时候高并发的请求可能会瞬间把DB压垮。如上图所示，数据库在返回结果之前通常用重建缓存，如果其中涉及到多表查询，重建缓存通常需要一定时间，如上图比如重建缓存的过程需要50ms，但是就在这50ms的时间有大量请求发过来，就会直接压垮数据库

redis主从复制主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

互联网大厂Java全栈面试故事：从Spring Boot、分布式到AI业务场景深度剖析Asom是一名想进互联网大厂的搞笑程序员，这天他来到了知名科技公司的Java开发面试现场，与超级严肃的面试官展开了三轮迭代面试。故事全文复现真实问答，涵盖核心主流技术栈、全链路业务场景和实战解答。

redis分页查询redis不仅可以存普通文本，还可以存入List，这里就整理了下用redis做分页查询的功能。首先定义一个redis工具类，这里只贴出了需要的方法。

Redis18-实践-签到统计

Redis17-实践-探店关注

redis 使用无密码链接:有密码链接:无密码删除 (没有选择数据库的情况下默认第0个数据库 )有密码删除 (删除bai-开头的)

Redis的优势和特点Remote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

redis服务启动与停止启动服务：双击redis-server.exe 连接服务：双击redis-cli.exe当双击redis-server.exe出现闪退时，解决步骤如下： 1、在redis目录下查看配置文件redis.windows.conf，查看bind 127.0.0.1这行前面是否有#，若有，删除#（#代表注释，注释掉的那行时不能起作用的）

7_线程安全_线程间的内存可视性2缓存_内存屏障_读写排序接着上次的问题——并不意味着最终的结果是“2”。为什么？因为涉及到高速缓存与内存总线的工作细节。处理器可能有高速缓存，用来保存最近从主存中读出数据的拷贝的快速本地内存。在一个“回写”(write-back)高速缓存系统中，数据最初只是保存在高速缓存中，而在后面的时间写入(刷新)主存。在不保证写顺序的系统中，高速缓存中的数据块可能在任何处理器认为方便的时候写入主存。如果两个处理器向同一内存地址写不同的数据，则不同的数据将分别保存在二者的高速缓存中。最终两个值将写到主存中，但是是在随机的时刻写入，与写到相应的

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安卓临时缓存sp工具类

redis基本类型 5种基本类型Redis所有的key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash

Nginx 缓存清理Nginx 作为一个高效的 Web 服务器和反向代理服务器，在提供快速的页面响应和优化 Web 性能方面起着至关重要的作用。Nginx 的缓存机制通过存储来自后端服务器或客户端的请求和响应数据，减少了数据的重复处理，从而大幅提高了系统的响应速度和吞吐量。然而，随着缓存数据的不断积累，如何有效地管理和清理缓存变得非常重要。合适的缓存清理策略不仅可以释放磁盘空间，还能确保缓存数据的时效性，防止缓存穿透和数据过时等问题。

Redis的String 底层实现本文将介绍有关 redis 的 string 底层实现的内容redis 的的 String 类型底层主要是依靠 redis 的SDS 结构，同时通过 int, embstr, raw 等不同编码方式进行存储。首先我们来看 redis 中进行数据存储的 redisObject 源码

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如果用户反映页面跳转得非常慢，该如何排查页面跳转慢是典型的全链路性能问题，排查需遵循「先定位范围→再分环节深挖→最后验证优化」的核心逻辑，从用户端到后端服务、数据库、中间件逐步缩小问题边界。以下是结构化、可落地的排查流程，适合面试中展现系统性思维：

redis批量删除namespace下的数据在开发中为了更好的管理数据，对redis进行了分组存储操作，在存值时加了命名空间来实现，如下：@Cacheable的value来实现分组