实际业务场景复杂，数据量、访问量巨大，提前规避缓存使用中的坑
提前熟悉Cache经典问题，提前构建防御措施:
避免大量key同时失效
避免不存在key访问的穿透
减少大key、热key的缓存失效，对热key进行分流
让访问尽量命中缓存，同时保持数据的一致性
应结合业务模型，提前规划Cache系统的SLA如OPS、响应分布、平均耗时等，并实施监控及时对
遇到部分节点异常，不影响服务的稳定性
遇到突发流量、极端事件，通过分池分层等策略，流量分流，避免缓存过载或雪崩
各场景下，面对高并发、海量访问、突发事件、流量、各种故障，都能保持服务的性能、可用性
理自：[https://nicky-chen.github.io/2018/08/07/cache-redis-optimize/][https_nicky-chen.g...
1，Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。 2，Redis是一个字典结构的存储服务器，而实际上一个R
安装MySQL时候的注意事项？ 1、如果您是用MySQL+Apache，使用的又是FreeBSD网路操作系统的话，安装时候你应按注意到FreeBSD的版本问题，在FreeBS
原文网址：[Redis--集群--介绍/使用/注意事项\_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客][Redis--_--_IT_-CSDN] 其他网址 [Redis--集群-
实际业务场景复杂，数据量、访问量巨大，提前规避缓存使用中的坑 提前熟悉Cache经典问题，提前构建防御措施: 避免大量key同时失效 避免不存在key访问的穿透
Redis集群相对单机在功能上存在一些限制，在使用时做好规避。限制如下： 1）key批量操作支持有限。如mset、mget，目前只支持具有相同slot值的 key执行批
1、hscan(byte\[\] key, byte\[\] cursor, ScanParams params) 在使用hscan(byte\[\] key, byte\[
基于 Redis 的分布式锁的安全性分析 1.1 预防死锁 我们看下面这个典型死锁场景。 > 一个客户端获取锁成功，但是在释放锁之前崩溃了，此时该客户端实际上已经失
redis虽然是高性能，如果使用不当也极容易导致不可预知的生产故障。下面将从redis的使用上加以规避，主要还是细化开发者使用规范。 键值规范 <table> <t
谁践踏了优雅
￡神魔★判官ぃ
我会带着你远行
╰+攻爆jí腚メ
Bertha 。
亦凉
淩亂°似流年
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