redis接口注解缓存

❶ 我配置了redis注解缓存，为什么不起作用

作为缓存服务器，如果不加以限制内存的话，就很有可能出现将整台服务器内存都耗光的情况，可以在redis的配置文件里面设置：
example：
# 限定最多使用1.5GB内存
maxmemory 1536mb
如果内存到达了指定的上限，还要往redis里面添加更多的缓存内容，需要设置清理内容的策略：
默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一点要设置。
设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略。

❷ spring boot redis 缓存注解使用教程

<meta charset="utf-8">

❸ 基于redis做缓存分页

在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面，这时候数据量比较大的话，我们就要对这些热数据进行分页，分页的方式有2种：

第一：从redis拿出所有数据后，再做内存分页（不推荐），热点数据小的时候可以这样做，性能相差不是很大，但是当数据量大的时候，分页期间就会占用大量内存，或撑爆；

第二：基于redis的数据结构做缓存分页，这里又分2种

①：基于redis的list数据结构，直接通过list的数据结构，用range方法可以进行分页，在数据量大的时候，性能也很可观，但是当存在接口高并发访问时，这个list可能会无限延长，且里面的数据会存在很多重复，这就会影响到正常的业务（不是很推荐）；

②：基于redis的ZSet数据结构，通过Zset这个有序集合我们也可以做分页，同样也是用range方法，但是这里比较麻烦的是在初始化数据的时候Zset必须存放TypedTuple类型的数据，这个类型是一个value和score的键值对，具体可以查网络，这个score的生成比较麻烦我这边测试时用的是当前数据在这个list的位置，然后Zset是根据这个score值来排序的，默认是从小到大；用这个的好处是，即使在高并发情况下Zset中也不会存在重复数据从而影响正常的业务；而且分页效率也和list结构差不多；

③：用hash和Zset来一起实现；这个是问了一个朋友和得知的，Zset中存储有序的id字段，通过分页后拿到id，然后再用id去hash中取，感觉应该效率相差不大的，只是中间多了层从hash结构取，还需要维护又一个hash；（为何这样做我也不清楚）；

贴一张我测试list和ZSet的结果图

❹ redis缓存原理

1、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。
2、Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解了有两列的mysql表，一列存value，一列存顺序。操作中key理解为zset的名字。
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❺ 2022-03-12 SpringBoot 使用redis做缓存，设置失效时间以及序列化

SpringBoot的cache缓存，是针对返回值的一种操作
springboot使用redis做缓存时，默认只需要导入redis依赖，即可实现使用redis做缓存

不需要导入cache依赖
在启动类上加上 @EnableCaching 即可开启缓存功能
关于各个注解的使用，这里不再细说，网上详细的教程很多，这里主要讲一下如何指定过期时间

默认是永不过期，如果需要指定过期时间，则需要增加配置类

❻ 接口添加redis缓存之后并发还是很低

把redis作为缓存使用已经是司空见惯，但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题，尤其是数据量很大的时候，经典的几个问题如下：

(一)缓存和数据库间数据一致性问题

分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括 合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。

(二)缓存击穿问题

❼ redis缓存怎么弄

redis是类似Key_Value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。

❽ redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的

redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。

这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础，这也是redis应用最广的平台。

单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。

1.网络高并发，高流量的数据处理。

一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。

redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。

但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再最后统一释放。

3.数据复制的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据复制的过程。

数据复制其实就是一次内存，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请求。

4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。

很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。

而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。

❾ redis怎么实现数据库的缓存

大致为两种措施：

一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

❿ SpringBoot整合SpringSeesion实现Redis缓存

使用Spring Boot开发项目时我们经常需要存储Session，因为Session中会存一些用户信息或者登录信息。传统的web服务是将session存储在内存中的，一旦服务挂了，session也就消失了，这时候我们就需要将session存储起来，而Redis就是用来缓存seesion的一种非关系型数据库，我们可以通过配置或者注解的方式将Spring Boot和Redis整合。而在分布式系统中又会涉及到session共享的问题，多个服务同时部署时session需要共享，Spring Session可以帮助我们实现这一功能。将Spring Session集成到Spring Boot框架中并使用Redis进行缓存是目前非常流行的解决方案，接下来就跟着我一起学习吧。

工具/材料

IntelliJ IDEA

• 01

  首先我们创建一个Spring Boot 2.x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

• 02

  接下来我们需要在pom文件中添加spring-boot-starter-data-redis和spring-session-data-redis这两个依赖，spring-boot-starter-data-redis用于整合Spring Boot和Redis，spring-session-data-redis集成了spring-session和spring-data-redis，提供了session与redis的整合方案。

• 03

  接下来我们创建一个配置类RedisSessionConfig，这个类使用@Configuration注解表明这是一个配置类。在这个类上我们同时添加注解@EnableRedisHttpSession，表示开启Redis的Session管理。如果需要设置失效时间可以使用@EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds = 3600)表示一小时后失效。若同时需要设置Redis的命名空间则使用@EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds=3600, redisNamespace="{spring.session.redis.namespace}") ，其中{spring.session.redis.namespace}表示从配置文件中读取这个命名空间。

• 04

  配置完成后我们写一个测试类SessionController，在这个类中我们写两个方法，一个方法用于往session中存数据，一个用于从session中取数据，代码如下图所示，我们存取请求的url。启动类非常简单，一般都是通用的，我们创建一个名为SpringbootApplication的启动类，使用main方法启动。

• 05

  接下来我们使用Postman分别请求上面两个接口，先请求存数据接口，再请求取数据接口，结果如下图所示，我们可以看到数据已从redis中取出。另外需要注意sessionId的值，这是session共享的关键。

• 06

  为了验证两个服务是否共享了session，我们修改项目的配置文件，将服务端口server.port改为8090，然后再启动服务。此时我们不必在请求存数据的接口，只需要修改请求端口号再一次请求取数据的接口即可。由下图可以看到两次请求的sessionId值相同，实现了session的共享。

• 07

  以上我们完成了SpringBoot整合SpringSeesion实现Redis缓存的功能，在此我们还要推荐一个Redis的可视化工具RedisDesktopManager，我们可以配置Redis数据库的连接，然后便可以非常直观地查看到存储到Redis中的session了，如下图所示，session的命名空间是share，正是从配置文件中读取到的。

特别提示

如果Redis服务器是很多项目共用的，非常建议配置命名空间，否则同时打开多个项目的浏览器页面可能会导致session错乱的现象。