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【redis】redis应用场景,缓存的各种问题

redis有一个重要的应用领域——缓存 引用来自网友的图解释缓存在架构中的位置 默认情况下,我们的服务架构如下图,客户端请求service,然后service去读取mysql数据库 问题存在于,数据库性能不够用,数据库是整个架构中最重要的一个环节,它在高并发,高写入频次的时候非常容易崩掉,这是一般的数据库本身的特性所决定的,它们的架构模式注定了不可以承受较大的并发量,所以就有了缓存: service与高速的缓存进行交互,如果缓存中有数据直接返回客户端,如果没有才会从MySql中去查询。减小数据库的压力,提升效率,避免宕机。 例如上面章节提到的,超卖问题,有可能瞬间的流量高达上万,我们不可能把这些请求都响应到数据库上,这样速度慢不说,还随时可能宕机。 提到缓存,就不得不说下面的四大缓存名场面,几乎是做缓存必须面对的问题。 缓存击穿想象一个场景,现在在一个xx办事大厅 张三、李四、王五、赵六、钱钱、刘八、陈九 七个人正在排队 办事处有一个窗口,有一些自动业务机,窗口里面的同志一下子只能接待一个人,而自动业务机因为速度很快可以很快接待很多人。 现在,突然、自动业务机都坏了... 所有人都排到...

4个影响缓存命中率的因素,你知道几个?

一、缓存命中率的介绍命中:可以直接通过缓存获取到需要的数据。不命中:无法直接通过缓存获取到想要的数据,需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期。通常来讲,缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高,应用的性能越好(响应时间越短、吞吐量越高),抗并发的能力越强。由此可见,在高并发的互联网系统中,缓存的命中率是至关重要的指标。 二、如何监控缓存的命中率在memcached中,运行state命令可以查看memcached服务的状态信息,其中cmd_get表示总的get次数,get_hits表示get的总命中次数,命中率 = get_hits/cmd_get。当然,我们也可以通过一些开源的第三方工具对整个memcached集群进行监控,显示会更直观。比较典型的包括:zabbix、MemAdmin等。如图:MemAdmin对memcached服务的命中率情况的监控统计 同理,在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息,其中keyspace_hits为总的命中中次数,keyspace_misses为总的miss次数,命中率=keysp...

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