【Redis系列】Redis布隆过滤之8亿大数据集实战
接到一个优化场景：小程序用户的openid作为最主要的业务查询字段，在做了缓存设计之后仍有非常高频的查询，通过埋点简单统计约在每日1000w次。其中：由于有新增用户，新增矩阵小程序等原因，导致请求的openid根本不存在MySQL数据库中，这部分统计约占30%左右，也就是约300w次查询是浪费的。解
Redis（ 基础篇 ==＞ StringRedisTemplate的使用
StringRedisTemplate它的key和Value默认就是String方式，我们不用自己再去定义RedisTemplate的配置类。
苹果电脑怎么清理垃圾和缓存文件，mac如何清理系统缓存文件
电脑使用的时间越久，系统运行就会变得越来越卡，这是Windows和Mac系统都会出现的现象。为了提高系统运行速度，我们有必要清理一下电脑缓存。那么苹果电脑怎么清理垃圾和缓存文件？本指南将详细讲解清理Mac缓存的技巧，还补充了怎样恢复Mac缓存的方法。
【Redis】Redis面试题详解与使用案例（金三银四面试专栏启动）
文章兼具广度深度，让许多读者对大厂技术方案有进一步了解，在底层原理方面配合推荐的的博客，使用效果更佳！
SpringBoot使用Redis实现分布式缓存
springboot使用Redis实现分布式缓存Redis实现主从复制Redis集群的构建
React中使用react-router-cache-route缓存页面状态
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【MAC OS 命令行】Redis的安装、启动和停止。就是如此简单
上面主要总结了 Redis 的安装、启动停止的使用方式，如果哪里写的有问题，还请大佬指正。希望上面的内容对你的工作学习有所帮助！欢迎各位一键三连哦～各位 加油！✨原创不易，还希望各位大佬支持一下\textcolor{blue}{原创不易，还希望各位大佬支持一下}原创不易，还希望各位大佬支持一下👍
Nginx缓存配置教程
假设某电商平台商品详情页需要实现 700 QPS（假设宽带是千兆宽带）千M局域网宽带网卡速率按照1000进位，所以1Gbps=1,000,000,000bps=125,000,000Bps≈119.21MB/s当达到500QPS 的时候很难继续压测上去。假设每个页面主体渲染所需要的图片的占用150K
【Redis】十大数据类型（上篇）
本文主要介绍了redis常见的五种数据类型：字符串、列表、哈希、集合、有序集合，以及他们的常见命令
【微信小程序系列：四】前端利用wx.setStorageSync缓存设置有效时间
简单来说，就是利用缓存，进行有效期的保存，以此前端加以判断，在如登录状态过期，操作过期等场景使用，扩展性还蛮多的。
Redis&RabbitMQ
Redis是非关系型数据库，其存储的形式是键值对的形式key: value，是使用c语言编写的，数据是基于内存存储的，支持持久化，读写速度快，·通过集群模式提供高可靠。作用:(1）用来存放热点数据（首页数据热搜)(2）作为缓存使用(mybatis二级缓存)(3）作为消息队列使用(4)分布式锁redi
【专项测试系列】- 缓存击穿、穿透、雪崩专项测试
R2M 缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。平时对缓存测试时除了关注增删修改查询等基本功能，应该要重点关注缓存穿透、击穿和雪崩三种异常场景的测试覆
【Redis入门篇】| 基于Centos7的Redis安装与启动（文末福利免费送书）
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【项目设计】高并发内存池
文章目录项目简介内存池的概念定长内存池的实现整体框架设计threadcachethreadcache整体设计threadcache哈希桶映射对齐规则threadcacheTLS无锁访问centralcachecentralcache整体设计centralcache结构设计centralcache核心
Redis缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩，附解决方案
前言在日常的项目中，缓存的使用场景是比较多的。缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决在高并发、大数据场景下，热点数据访问的性能问题，提高性能的数据快速访问。本文以Redis作为缓存时，针对常见的缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩问题做简单地说明，并且提供有效的解决方案。Redis缓存使用场景Redis会把
ubuntu安装redis
unubtu安装redis
【Django】缓存机制
本文主要介绍了Django缓存机制：开发调试缓存、内存缓存、文件缓存、数据库缓存、Memcache缓存等。
缓存同步之 RabbitMQ 和 Canal
缓存同步之 RabbitMQ 和 Canal：异步实现基于MQ 和 Canal 来完成数据库与缓存数据一致。
