jedis

作者：CodeBear的园子 www.cnblogs.com/CodeBear/p/10911177.html 本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。 不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，仿佛身在互联网，做着开发的，无人不知，无人不晓，哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。 我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，无奈不是科班出身，又没有那么聪明的头脑，又比较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”的无限轮回，应该算是了解了布隆过滤器的核心思想，所以想给大家分享下。 布隆过滤器的应用 我们先来看下布隆过滤器的应用场景，让大家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。 缓存穿透 我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存，比如产品详情。这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，而不用读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。面试常问，缓存三大问题及解决方案！ 一般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放入缓存，一切看起来很美好。 但是如果现在有大量请求进来，而且都在请求一个不存在的产品Id，会发生什么？既然产品Id都不存在，那么肯定没有缓存，没有缓存

分布式锁可以解决在分布式环境下的多资源竞争问题，常见的分布式锁实现有以下3种： 基于数据库的唯一索引方式或乐观锁方式。 基于Redis单线程特性的原子操作。 基于Zookeeper的临时有序节点。 本文主要介绍Redis如何实现分布式锁的获取和解除以及实现的正确姿势是什么。 一、前言 　　在我们日常工作中，除了Spring和Mybatis外，用到最多无外乎分布式缓存框架——Redis。但是很多工作很多年的朋友对Redis还处于一个最基础的使用和认识。所以我就像把自己对分布式缓存的一些理解和应用整理一个系列，希望可以帮助到大家加深对Redis的理解。本系列的文章思路先从Redis的应用开始。再解析Redis的内部实现原理。最后以经常会问到Redist相关的面试题为结尾。 二、分布式锁的实现要点 为了实现分布式锁，需要确保锁同时满足以下四个条件： 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁 不会发生死锁。即使一个客户端持有锁的期间崩溃而没有主动释放锁，也需要保证后续其他客户端能够加锁成功 加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给释放了。 容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以进行加锁和解锁操作。 三、Redis实现分布式锁的错误姿势 3.1 加锁错误姿势 　　在讲解使用Redis实现分布式锁的正确姿势之前，我们有必要来看下错误实现方式。 　　首先

最强面试题推荐： 2020Java面试题及答案，命中率高达90% 五一期间原计划是写两篇文章，看一本技术类书籍，结果这五天由于自律性过于差，禁不住各种诱惑，我连电脑都没打开过，计划完美宣告失败。所以在这能看出和大佬之间的差距，人家没白没夜的更文，比你优秀的人比你更努力，难以望其项背，真是让我自愧不如。 知耻而后勇，这不逼着自己又学起来了，个人比较喜欢一些实践类的东西，既学习到知识又能让技术落地，能搞出个 demo 最好，本来不知道该分享什么主题，好在最近项目紧急招人中，而我有幸做了回面试官，就给大家整理分享一道面试题：“ 如何实现延时队列？ ”。 下边会介绍多种实现延时队列的思路，文末提供有几种实现方式的 github 地址。其实哪种方式都没有绝对的好与坏，只是看把它用在什么业务场景中，技术这东西没有最好的只有最合适的。 一、延时队列的应用 什么是延时队列？顾名思义：首先它要具有队列的特性，再给它附加一个延迟消费队列消息的功能，也就是说可以指定队列中的消息在哪个时间点被消费。 延时队列在项目中的应用还是比较多的，尤其像电商类平台： 1、订单成功后，在30分钟内没有支付，自动取消订单 2、外卖平台发送订餐通知，下单成功后60s给用户推送短信。 3、如果订单一直处于某一个未完结状态时，及时处理关单，并退还库存 4、淘宝新建商户一个月内还没上传商品信息，将冻结商铺等 。。。。

转载至： http://zhfeat.cc/article/45 2020博客地址汇总 2019年博客汇总 前段时间基于CAS 5.2.6为公司二次开发了一套SSO单点登陆系统，整体来说比较顺利，不过最后卡在了将CAS服务端登陆所产生的ticket放到redis集群中这一环节。现在网上相关资料最多的是基于CAS 4.x版本的文章，对于CAS 5.x版本相关的资料还是比较少的，因此没有找到具体的解决同学，纠结了许久最后通过覆盖官方提供的jar包中的类解决了这个问题，希望能帮助到同样遇到这个问题的童鞋。该问题可能会有更优雅的解决方式，如果大家有更好的解决思路希望能分享给我，大家一同进步。 什么是CAS 这段是对CAS原理的一个剖析和总结，已经很清楚的同学可以略过。 SSO单点登录访问流程主要有以下步骤 访问服务：SSO客户端发送请求访问应用系统提供的服务资源。 定向认证：SSO客户端会重定向用户请求到SSO服务器。 用户认证：用户身份认证。 发放票据：SSO服务器会产生一个随机的Service Ticket。 验证票据：SSO服务器验证票据Service Ticket的合法性，验证通过后，允许客户端访问服务。 传输用户信息：SSO服务器验证票据通过后，传输用户认证结果信息给客户端。 CAS 原理和协议 从结构上看，CAS 包含两个部分： CAS Server 和 CAS Client

Redis Nosql ​ 现在是大数据时代，一般的关系型数据库无法快速处理那么大的访问量。 为什么使用Nosql 单机Mysql时代 ​ 那时候更多使用静态网页Html，访问量不会很大，单个数据库已经足够。 这样的模式存在什么问题？ 数据量如果太大，一台服务器放不下 数据的索引(B+Tree)，一台服务器也放不下 读写混合，一台服务器无法承受 Memcached(缓存) + MySQL + 垂直拆分 ​ 实际场景80%都是进行查询的操作，每次都去查数据库效率很低。所以我们希望使用缓存减轻数据库压力。 ​ 发展历程：优化数据结构和索引——》文件缓存(IO)——》Memcached 分库分表 + 水平拆分 + MySQL集群 ​ 以前使用MylSAM ： 表锁 查一行数据锁住了整张表 高并发下有严重的问题 Innodb使用行锁解决 ​ MySQL在那个时代推出了表分区，但是使用的不多。 ​ 集群在这时已经能满足大部分需求。 大数据时代 ​ 2010-2020发生了翻天覆地的变化，各种实时变化的数据。 ​ MySQL等关系型数据库的弊端就暴露了，无法应付这种场景。 为什么要用NoSQL ​ 用户的每天生成的个人信息，社交网络，地理位置等等以PB计，呈爆发式增长。 ​ NoSQL非常适合应对这种场景。 什么是NoSQL ​ NoSQL = Not Only SQL 不仅仅是SQL

Redis NoSql入门和概述 入门概述 互联网时代背景下大机遇，为什么用nosql 1.单机MySQL的美好年代 在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付,在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多 上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？ 数据量的总大小 一个机器放不下时 数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时 访问量(读写混合)一个实例不能承受 2.Memcached(缓存)＋MySQL＋垂直拆分 后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品 Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端 3

前言 哨兵sentinel是redis自带的高可用程序,可以发现并自动切换主从状态的redis服务配置,而且哨兵sentinel还可以支持管理多套redis主从. 而应用可以通过类似jedis的驱动直接连接哨兵,来实现高可用.jedis会在哨兵sentinel里发现真实的主库地址,然后让程序连上真实主库地址操作. 不过这个架构有三个问题,第一,应用程序的配置要实现这个功能的话就要从连接真实IP的redis改成连接哨兵.第二,如果哨兵挂了,应用会报错而无法切换(3.2还会出现).第三,如果一套哨兵管理多套redis主从,并不是很好管理. 解决的方法有两个,一个是在哨兵前面加类似nginx的负载均衡来控制jedis访问哨兵地址,另一个就是在redis主从上加入高可用vip的操作来代替jedis直连哨兵,因为哨兵sentinel支持切换发生时接入脚本操作. 这篇文章说的就是加入高可用vip方式. 哨兵sentinel通信原理 在讲主题之前,我想想讲一下哨兵sentinel的原理. 通讯原理: 当一个完全没接入哨兵sentinel的redis主从里,第一个哨兵sentinel主动和redis主库通信,询问有没有其他的redis从库和哨兵sentinel连接信息.如果没有,这个哨兵sentinel就创建配置,等待同步其他哨兵信息. 然后,第二个哨兵连进redis主库

http://redis.cn/topics/pipelining.html 是否可以这样理解： 如果是组织大量的、无依赖关系的命令，可以选择管道，当然也可以选择脚本。 如果命令之间有依赖关系，比如后续的命令需要处理先前命令的返回值，只能选择脚本。 Redis 提供了 PUB/SUB 订阅功能，实际我们在使用时，一定要注意，它提供的 不是一个可靠的 订阅系统 Redis 是不持久化 Publish 的消息的 当然，不能说 Redis Pub/Sub 毫无使用的场景，以下艿艿来列举几个： 在使用 Redis Sentinel 做高可用时，Jedis 通过 Redis Pub/Sub 功能，实现对 Redis 主节点的故障切换，刷新 Jedis 客户端的主节点的缓存。 如果出现 Redis Connection 订阅的异常断开，会重新 主动 去 Redis Sentinel 的最新主节点信息， 从而解决 Redis Pub/Sub 可能因为网络问题，丢失消息 Redis Sentinel 节点之间的部分信息同步，通过 Redis Pub/Sub 订阅发布。 在我们实现 Redis 分布式锁时，如果获取不到锁，可以通过 Redis 的 Pub/Sub 订阅锁释放消息，从而实现其它获得不到锁的线程，快速抢占锁。 当然，Redis Client 释放锁时，需要 PUBLISH

1.添加maven支持 <!-- springboot cache --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- shiro-redis --> <dependency> <groupId>org.crazycake</groupId> <artifactId>shiro-redis</artifactId> <version>2.4.2.1-RELEASE</version> </dependency> 2.配置redis环境参数 # Redis数据库索引（默认为0） spring.redis.database=0 # Redis服务器地址 spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 #