分类: 笔记
标签: redis client side caching tracking 多级缓存
创建时间:2023-03-03 11:00:00.0
修改时间:2023-03-03 11:00:00.0
#### 前言 redis+内存做二级缓存是很常见的套路了 但是一直有不太好处理的地方 例如 多客户端下 本地缓存和服务端缓存一致性问题 redis在6.x之后 增加了一个功能 client side caching tracking > https://lettuce.io/core/6.0.0.RC1/api/io/le
#### 前言 记录一下redis-module的安装和使用 > 示例在ubuntu20.04版本上操作 #### 安装redis >https://redis.io/download * apt安装 ```shell sudo add-apt-repository ppa:redislabs/redis sudo apt-get update sudo apt-get install redis ``` * 常用
#### 前言 前面看了一些位图结构 用处有是有 对于后端来说用处不是很多 这篇 HyperLogLog 看起来做一些粗略统计的时候 还是很合适的 #### HyperLogLog ##### 介绍 * hyperLogLog 是一种近似去重算法 使用少量空间判断数据中不重复元
#### 前言 刚刚把redis 当作队列的几页看完 觉得没啥意思 mq 这个东西 很多成熟的中间件 没必要用redis 看到位图 bitMap 觉得终于到了一个还不错的章节了 虽然我没用过这种 位图 但是在很多地方都看到过有用 只是没深入
#### 前言 最近从公司图书里面找了一本 钱文品大佬写的 《redis深度历险》 准备系统性的看看大佬们是如何使用 redis的 #### 数据类型 ##### 字符串(string) 字符串最常用的数据类型 内部就是一个 字符的数组 > 当字符长
#### 前言 上一个redis应用是做分布式锁 这次看到那个用redis做队列 其实我觉得用处不是很大 毕竟市面上有非常成熟的mq 要求性能的 kafka 要求稳定性的 rabbit redis的mq实在是没办法比 只能在做一些无关紧要的地方做队
#### 前言 看了利用HyperLogLog 来做一些大量数据粗略统计的方案 然后终于看到 自己之前用过 但是并不熟悉的东西 布隆过滤器 #### 布隆过滤器 ##### 介绍 布隆过滤器 在\[允许错误]的情况下 判断某个元素是否在指定大量数
#### 前言 之前复习和记录了一下redis的基础数据类型 今天看了一下 这本书对于redis实现分布式锁的内容 感觉差不多 也是一样的操作 利用redis本身的特性做的单节点分布式锁 和多节点分布式锁的处理 > 分布式锁:在分布
#### 前言 cache可以说是后端提高响应速度、承载能力的标准套路了 spring boot中提供spring boot starter cache 组件 配合spring boot starter redis 或者其他缓存组件 可以很简单的使用缓存 #### spring cache 介绍 一套基于spring aop的方式 为函