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缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩解决方案分析

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-27

前言

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重

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mongo DB数据导出和导入工具——mongoexport和mongoimport介绍

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

在平时的工作中经常遇到数据导入和导出的需求,mongo DB给我们提供量数据导出和导入的工具mongoexport和mongoimport,下面用实例具体介绍mongoexport和mongoimport工具的用法。

mongo DB数据导出和导入工具——mongoexport和mongoimport介绍

命令格式:mongoexport -h ${ip} --port ${port} -u ${username} -p {password} -d ${database} -c ${collection} -q '${queryObject}' --type csv -o ${outputPath} mongoiimport -h ${ip} --port ${port} -u ${username} -p {password} -d ${database} -c ${collection} --type csv --headerline ${

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GitHub一个比较热门的开源项目——技术面试知识整理

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

技术面试需要掌握的基础知识整理,主要分成算法、操作系统、网络、面向对象、数据库、Java、分布式、工具、编码实践这几个大类。如算法又分为三大模块,分别涉及到《剑指 Offer 第二版》的最优解内容以及Leetcode 题解等。

算法剑指 Offer 题解目录根据原书第二版进行编排,代码和原书有所不同,尽量比原书更简洁。Leetcode 题解对题目做了一个大致分类,并对每种题型的解题思路做了总结。算法排序、并查集、栈和队列、红黑树、散列表。 操作系统计算机操作系统进程管理、内存管理、设备管理、链接。Linux基本实现原理以及基本操作。 网络计算机网络物理层、链路层、网络层、运输层、应用层。HTTP方法、状态码、Cookie、缓存、连接管理、HTTPs、HTTP 2.0。SocketI/O 模型、I/O 多路复用。 面向对象设计模式实现了 Gof 的 23 种设计模式。面向对象思想三大原则(继承、封装、多态)、类图、设计原则。 数据库数据库系统原理事务、锁、隔离级别、MVCC、间隙锁、范式。SQLSQL 基本语法。Leetcode-Database 题解Leetcode 上数据库题目的解题记录。MySQL存储引擎、索引、查询优化、切分、复制。Redis五种数据类型、字典和跳跃表数据结构、使用场景、和 Memcache 的比较、淘汰策略、持久化、文件事件的 Reactor 模

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Redis(4.0及以下版本)cluster集群原理及搭建

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

Redis cluster集群:原理及搭建

原文:

https://blog.csdn.net/truelove12358/article/details/79612954

Redis(4.0及以下版本)cluster集群原理及搭建

redis

1.为什么使用redis?

redis是一种典型的no-sql 即非关系数据库 像python的字典一样 存储key-value键值对工作在memory中

所以很适合用来充当整个互联网架构中各级之间的cache 比如lvs的4层转发层 nginx的7层代理层

尤其是lnmp架构应用层如php-fpm或者是Tomcat到mysql之间 做一个cache 以减轻db的压力

因为有相当一部分的数据 只是简单的key-value对应关系,而且在实际的业务中常常在短时间内迅速变动

如果用关系数据库mysql之类存储 会大大增加

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Redis热点Key发现及常见解决方案

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

热点Key问题产生的原因大致有以下两种:

1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。

在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。

同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

2、请求分片集中,超过单 Server 的性能极限。

在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片切分,此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,就会导致热点 Key 问题的产生。

热点Key问题的危害

Redis热点Key发现及常见解决方案

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最近自己做了几个Java Web项目,有公司的商业项目,也有个人做着玩的小项目,写篇文章记录总结一下收获,列举出在做项目的整个过程中,所需要用到的技能和知识点,带给还没有真正接触过完整Java Web项目的同学一个比较完整的视角,提供一个所谓的“大局观”,也以便于同学们更有针对性地学习。当然,这里所用到的例子项目是非常初级,简单的项目,所以大神们就可以不用往下看了。

从前后端分离说起

首先我们从网站的架构谈起。一般来说,我们将网站分为前端和后端。前端主要负责页面的展示,后端则是业务逻辑的实现。由于html5的兴起,前端领域已经越来越火热,前端技术发展极快,今天我们不做过多介绍,因为现在的互联网公司,前端工程师和Java工程师是完全不同的两种技术岗位。所以我们还是以Java的角度去看待一个项目。

在前端没有那么火的前几年,或者说在经典的Java Web的

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滴滴Java后台3面题目:网络+内存溢出+各种锁+高性能+消息队列

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

滴滴Java后台3面题目:网络+内存溢出+各种锁+高性能+消息队列

一面自我介绍项目介绍JVM类加载机制java的垃圾回收器都有哪些,说下g1的应用场景,平时你是如何搭配使用垃圾回收器的。红黑树的设计经常使用的设计模式?以及UML设计?hashmap实现的的数据结构是什么样的?当hash冲突过多时会怎么处理?何时处理?OSI七层与TCP/IP五层网络数据库隔离级别,不同隔离级别存在的问题(脏读、不可重复读、幻读),出现的原因画出springmvc框架大致处理请求的流程Spring拦截器有哪些方法?多个拦截器执行时方法调用的顺序?select poll epoll区别Java线程池谈谈volatile、AQS、CAS的区别二面如果你的项目出现了内存泄露,怎么监控这个问题,怎么分析解决?有实际的JVM性能调优案例吗?重点需要关注哪些核心参数?nio和bio,bio底层怎么实现的呢redis为何效率高?谈谈一致性哈希算法Java多线程的几种锁

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大数据最佳学习路线!你都看了吗?

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

一,题记

要说当下IT行业什么最火?ABC无出其右。所谓ABC者,AI + Big Data + Cloud也,即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。

二,大数据里面的角色

角色一:大数据工程

大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作,因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题,即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务;

在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流裙:667367234, 裙 里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。

版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

今天扣丁学堂小编给广大的小伙伴们分享一下常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些,对大数据感兴趣的小伙伴下面就随小编来看一下数据挖掘与预测分析术语总结吧。

常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些

常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些

分析型客户关系管理(AnalyticalCRM/aCRM):用于支持决策,改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识,和如何与顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。

大数据(BigData):大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。维基百科是这样描述“大数据”的:“数据集的总和如此庞大复杂,以至于现有的数据库管理工具难以处理。

商业智能(BusinessIntelligence):分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。

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「免费」2019全国高校大数据人工智能师资实战培训班(1期)开始报名啦!

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-11-26

「免费」2019全国高校大数据人工智能师资实战培训班(1期)开始报名啦!

2018年举办的第二届全国高校大数据人工智能师资实战免费培训班连续举办3期,好评如潮。现在,翘首以盼的2019全国高校大数据人工智能师资实战免费培训班即将于2019年1月正式开班。

目前,全国共有283所本科高校开设“数据科学与大数据技术”专业,270所高职院校成功申报“大数据技术与应用”专业,199所本科高校在建设人工智能专业。各大高校着力建设大数据专业、人工智能专业,以填补人才缺口。为了帮助开展大数据与人工智能实战,培养大数据、人工智能方向的实用型师资力量,由清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任刘鹏教授领衔,南京云创大数据科技股份有限公司主办的2019全国高校大数据人工智能师资实战免费培训班开班在即。

此次培训由刘鹏教授与云创大数据工程师亲自指导,与2018年举办的三期实战培训相比,实验均为重新设计,且更为注重实战性与应用性,课程有用又有趣。无论您是第一次参加,还是之前参加过的老学员,都能通过此次培训学到新内容。干

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