缓存

Redis Cluster 分布式缓存架构设计与实践技术主题：Redis Cluster 分布式缓存架构的设计原理与实践应用核心观点：Redis Cluster 通过分片技术和高可用设计，成功解决了单机 Redis 的性能瓶颈和单点故障问题，为大规模应用提供了可靠的分布式缓存解决方案。其去中心化的设计理念和自动故障转移机制，使其成为构建高并发、高可用系统的理想选择。

redis缓存预热、缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩双检加锁（互斥锁）思路：只让一个请求去访问数据库，并写缓存示例热点 key 永不过期 / 逻辑过期思路：热点 key 不设 TTL，或设逻辑过期时间，到期后异步刷新，读时仍返回旧值。

redis图形化客户端功能对比redis的客户端真的很多，而安装起来很多不是我们想要的。因此，这里列举下我对这些客户端的使用感受，谈谈他们的优缺点。

历程里程碑

21:重谈重定义理解一切皆“文件“及缓存区🔥个人主页：Milestone-里程碑❄️个人专栏: <<力扣hot100>> <<C++>><<Linux>>

[Redis从零到精通|第三篇]：缓存更新指南目录前言一、什么是缓存二、为什么要使用缓存三、缓存更新策略数据库缓存不一致解决方案：3.先操作缓存还是先操作数据库？

卷卷的小趴菜学编程

项目篇----仿tcmalloc的内存池设计(page cache)我们先梳理一下，当我们要申请x byte内存时，会先在thread cache中进行申请，如果申请到了就返回，申请不到就去central cache中申请，在central cache中，不会说你要x byte就给你x byte，它会通过慢启动以及一系列方法多给你开辟一些回去，剩下的就存到central cache中，那问题来了，如果central cache中也没有内存了咋办呢？此时就要向page cache申请，那么我们先来了解一下page cache的结构~

秒杀场景下如何处理redis扣除状态不一致问题在秒杀等高并发场景中，Redis因其高性能常被用作库存缓存。但在主从复制或集群模式下，Redis的异步复制机制会引发严重的数据不一致问题。当主节点库存扣减后，从节点可能尚未同步更新，导致后续请求读到过期数据，造成超卖或少卖的严重后果。

Redis 超详细入门教程：从零基础到实战精通本文全面讲解 Redis 核心概念、数据类型、使用场景及持久化方案，适合初学者系统学习，也适合有经验的开发者查漏补缺。

优惠卷秒杀集群环境下的并发问题很多团队在本地或单机测试时，优惠券秒杀逻辑“完美运行”。但一旦部署到多实例集群环境，立刻出现：根本原因：单机锁（如 synchronized）在集群下完全失效！

可涵不会debug

Redis魔法学院——第四课：哈希（Hash）深度解析：Field-Value 层级结构、原子性操作与内部编码优化在Redis中，哈希结构还有一层更深的意义，跟我们习以为常的key-value的哈希结构有所不同的是，还有一层更深的意义，我们由此来引入filed这个概念~

【黑马点评实战篇|第一篇:基于Redis实现登录】在点评的登录页面有一个发送验证码，打开发现请求为post，路径如下实现流程在实现代码时找到UserController

我待_JAVA_如初恋

Redis常用的数据类型之String2种：flushdbflushall返回的是追加值以后。整个value的长度不存在该key就设置一个key

分布式缓存与微服务架构的集成技术主题：分布式缓存在微服务架构中的应用与集成策略核心观点：分布式缓存作为微服务架构中的关键组件，通过提供高性能、低延迟的数据访问能力，有效解决了微服务间的通信开销和数据一致性问题。合理的缓存策略和集成方案，可以显著提升微服务架构的整体性能和可靠性，同时降低系统复杂度和运维成本。

分布式缓存安全最佳实践技术主题：分布式缓存系统的安全设计与最佳实践核心观点：分布式缓存作为系统中的关键组件，其安全性直接影响整个应用的安全态势。通过合理的安全架构设计、访问控制、数据保护和监控审计，可以有效防范缓存系统面临的各种安全威胁，确保系统的安全性和可靠性。安全是一个持续的过程，需要与系统开发和运维紧密结合，不断适应新的安全挑战。

数据库与缓存的一致性之间的终极博弈！大家好，今天程序员阿亮在整理简历的知识点的时候回忆了一下数据库更新时缓存保持一致性的策略！在实践过程中，数据库与缓存之间的一致性问题是一个讨论了很久的课题，比较常见的做法，有先更数据库再删缓存、延迟双删、大厂常用的基于binlog监听的更新策略。

JAVA缓存的使用RedisCache、LocalCache、复合缓存概念： RedisCache 是基于 Redis 的缓存，数据存储在内存中，并且可以被多个应用实例共享，属于分布式缓存。

【Redis】zset数据类型相关指令有序集合相对于字符串、列表、哈希、集合来说会有一些陌生。它保留了集合不能有重复成员的特点，但与集合不同的是，有序集合中的每个元素都有一个唯一的浮点类型的分数（score）与之关联，着使得有序集合中的元素是可以维护有序性的，但这个有序不是用下标作为排序依据而是用这个分数。这里的有序和 list 的有序又是不同的有序，zset 的有序是明确的升序降序的顺序（默认查询是升序，但是也能降序，所以我们认为其就是有顺序，升序降序都是），list 的有序是按照下标的顺序。有序集合中的元素是不能重复的，但分数允许重复。类

【Redis】set数据类型相关指令集合类型也是保存多个字符串类型的元素的，但和列表类型不同的是，集合中元素之间是无序的（顺序不重要，元素交换一下顺序，元素还是那个元素），元素不允许重复。一个集合中最多可以存储 2^32 - 1 个元素。Redis 除了支持集合内的增删查改操作，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多问题。

缓存与数据库的数据同步机制失效的处理策略步骤：更新数据库 → 删除缓存中对应 key → 后续读请求触发缓存重建。优势：避免 “删缓存失败导致的旧数据残留”（若数据库更新成功但删缓存失败，可通过重试机制补删）。

分布式缓存性能优化策略技术主题：分布式缓存系统的性能优化策略与实践核心观点：分布式缓存系统的性能直接影响整个应用的响应速度和用户体验。通过合理的架构设计、缓存策略优化、连接管理和资源配置，可以显著提升分布式缓存的性能和可靠性。性能优化是一个持续的过程，需要根据实际应用场景和业务需求进行针对性调整。