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redis前沿信息_redis安装教程及配置(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

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快手管理 Kubernetes 上的大规模 Redis 集群的经验分享网页链接

如何用Java开发一个寿司商城App 想要开发一个卖寿司的商城App？从Java后台开发的角度来看，你需要掌握以下技术和算法： 𐟍㠦•𐦍“管理：选择关系型数据库如MySQL或PostgreSQL，设计数据库表结构，并使用Hibernate或Spring Data JPA进行数据持久化。 𐟔’ 身份认证和授权：实现用户身份认证和授权机制，确保用户数据的安全性，可以使用OAuth2.0或JWT进行身份验证。 𐟒𓠦”碌˜集成：集成支付服务，处理用户购买寿司的支付流程，可能涉及支X宝、微信支付等。 𐟓栥𚓥혧†：管理寿司的库存，确保系统实时反映实际库存情况，可以采用库存管理算法来优化库存的利用。 𐟔 搜索和排序算法：对商品进行搜索和排序，可能用到全文搜索引擎如Elasticsearch，并应用适当的排序算法。 𐟚€ 订单处理：实现订单管理系统，包括订单创建、支付、配送等流程，可能需要使用状态机来管理订单状态。 𐟓ˆ 性能优化：使用缓存技术（如Redis）进行数据缓存，通过数据库索引、分页等手段提高系统性能。 𐟛᯸ 安全防护：实施安全机制，防范常见的安全攻击，如SQL注入、XSS攻击等。 𐟓Š 推送服务：使用消息队列或推送服务，向用户发送订单状态、促销信息等通知。 𐟓 日志和监控：集成日志系统，记录系统运行日志，同时使用监控工具进行性能监控，保障系统的稳定性和可维护性。 𐟌 RESTful API设计：设计和实现RESTful API，以支持移动端App的数据交互和业务逻辑调用。 𐟌𑠓pring框架：使用Spring框架作为主要的后端开发框架，包括Spring Boot简化配置，Spring MVC处理Web请求，Spring Data JPA进行数据持久化。这些技术和算法在Java后台开发中是常见的，它们共同构建了一个稳健、高性能的卖寿司商城App后端。

如何分析系统设计题目？四大类题型详解在之前的帖子中，我分享了一些简单的技巧和一些我认为不太理想的面试方法。今天，我们来深入探讨如何分析系统设计题目。 𐟔 为什么要分析题目？分析题目的目的是为了对这些题目进行抽象，找出它们之间的共同点。这样，只需准备几道典型题目，就能应对大部分情况。 𐟓š 如何分析？写大于读，实时性要求高（秒到分钟）：这类题目通常涉及类似Uber、通知、支付、流媒体或广告等相关系统。分析出写大于读+延迟不敏感后，基本可以确定需要在系统的某个地方添加消息队列来处理写入，然后异步更新读取。这类系统的后台通常挂一个Kafka，消费者消费消息后存入数据库，如果需要聚合或复杂数据计算，可以使用Flink。读大于写，一致性要求不高：这类题目涵盖了几乎所有的社交网络（如Facebook、Instagram）和电商平台（如eBay）。这类系统的后台通常挂一个Redis和数据库，可能需要讨论缓存和数据库的一致性，然后从缓存中推送产品逻辑给客户端。调度相关，实时性要求不高，一致性要求高：这类题目覆盖了所有的B端Saas控制面，如云管理系统和各种workflow系统。这类系统的两个关键点是调度和长事务。调度可以通过将任务拆成DAG，使用MQ或DB持久化，让worker从存储中拉取任务来实现。长事务可以通过某种变种的saga或保证每个任务幂等重试到成功/人工介入来解决。有状态：这类题目偏向于基础设施设计，如设计一个中间件、缓存或消息队列。这类题目的难点在于它们使用的技术和上面提到的不同，而且工作负载很不固定。解决这类问题的关键是深入了解各种工作负载，掌握每种kvs的原理和特性。 𐟒ᠦ€𛧻“ 通过以上四种类型的分析，你可以发现系统设计题目虽然看似复杂多样，但其实万变不离其宗。只要掌握了这四种类型题目的核心要点，就能轻松应对大部分系统设计题目。

IDEA配置Redis的那些事儿 𐟐𞊤𛊥䩥œ詅置IDEA的Redis时，真是遇到了不少坑。最开始我是直接复制了一些资料，然后就开始配置。结果测试接口的时候，发现一直连的是localhost的6379端口。这让我很困惑，因为我是用Docker部署的Redis，按理说不会有这个问题。于是，我重新仔细检查了一下配置文件，发现多了一个“data”字段。这让我更加困惑了，因为按照资料上的说法，这个字段是不应该出现的。经过一番折腾，我终于搞清楚了问题所在。原来，在配置文件中，Redis的host和port字段被错误地放在了“data”字段下。正确的配置应该是这样的： yaml spring: data: redis: host: 192.168.10.101 port: 6379 database: 0 另外，在配置MyBatis Plus的时候，我还发现了一个小问题。在配置文件中，有一个“Log-impl”字段，用于打印框架生成的SQL语句，便于调试。这个字段的值应该是“org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl”，而不是“org.apache.ibatis.Logging.stdout.StdOutImpl”。最后，我还配置了Minio，这是一个对象存储服务。在配置文件中，我指定了endpoint、access-key和secret-key等字段。这样，我的应用就可以通过Minio来存储一些文件了。经过一番折腾，终于搞定了Redis的配置。希望我的经验能帮到你们，避免在配置上踩坑。如果有任何问题，欢迎留言讨论！𐟓退

宿舍管理系统：三角色，全覆盖这是一个简单的宿舍管理系统，包含三种角色：管理员、宿管和学生。每种角色都有相应的权限。 𐟔‘ 登录：不同用户按角色进行登录 𐟓š 学生管理：对学生信息进行增删改查 𐟏⠦弥†：对楼宇信息进行增删改查 𐟛️ 宿舍管理：对宿舍信息进行增删改查 𐟛诸入住管理：对入住信息进行增删改查 𐟑颀𐟏력†：对宿管进行增删改查 𐟑袀⚙️ 管理员管理：修改个人信息该系统使用Spring Boot + JPA + Redis + HTML技术栈进行开发。

Java微服务实战，面试加分项！最近为了秋招，我花了几个星期突击学习了一个Java微服务项目，名字叫大麦网购票系统。这个项目模仿了大麦的票务系统，涵盖了微服务、分库分表、缓存、消息中间件、线程池、锁等一堆主流技术。项目本身是完全开源的，可以在Gitee上搜到。这个项目有很多亮点，比如生成订单的接口就有多个版本，针对高并发场景逐步优化，实现了多种解决方案。用这个项目去面试，明显感觉到通过率提升了不少。面试官也问了很多关于项目的问题，我整理了一下，大概有这些问题：微服务架构的优势和拆分依据 𐟤” 面试官问到微服务架构的优势是什么，拆分微服务的依据是什么。这个问题其实很直接，微服务架构的优势在于解耦、扩展性好，拆分依据主要是业务功能和数据独立性。分库分表 𐟓Š 面试官问到分库分表是怎么做的，会遇到哪些问题，怎么解决的。分库分表主要是为了解决单库单表数据量过大的问题，但也会遇到数据一致性和事务处理的问题，项目里通过一些策略解决了这些问题。缓存优化 𐟒𞊠 面试官问到项目中如何优化缓存击穿、缓存雪崩和缓存击穿的问题。项目里针对这些问题做了很多优化，比如使用了本地缓存+Redis缓存的多级缓存策略，保证了缓存的一致性。分布式链路ID和异步调用 𐟌 面试官问到为什么不用Skywalking而是自己实现分布式链路ID，异步调用时怎么解决跨线程传递的问题。项目里通过自定义的分布式锁组件和Redisson实现了分布式延迟队列，解决了这些问题。 Redis缓存和一致性 𐟐𞊠 面试官问到项目中哪些地方用到了Redis缓存，如何实现缓存一致性。项目里通过Redis缓存实现了多级缓存，保证了缓存的一致性。分布式锁 𐟔’ 面试官问到哪些地方用到了分布式锁，使用分布式锁时遇到什么问题。项目里通过自定义的分布式锁组件解决了分布式锁的问题，保证了数据的一致性。 Redisson实现延迟队列 ⏳ 面试官问到如何用Redisson实现分布式延迟队列。项目里通过Redisson实现了分布式延迟队列，解决了高并发场景下的延迟处理问题。购票余票扣减 𐟎Ÿ️ 面试官问到购票时的余票扣减是怎么实现的，为什么要用Lua+Redis来实现，有没有更好的方法。项目里通过Lua+Redis实现了余票扣减，保证了数据的一致性和高性能。总的来说，这个项目内容非常丰富，代码量也很大，还有很多知识点没来得及深入学。如果你也在准备面试，不妨看看这个项目，积累一些实战经验。

研二双9背景，年前如何高效准备实习？大家好，我是双9背景的研二学生，目前正在努力提升自己的Java技能。经过一段时间的学习，我已经完成了黑马JavaWeb和苍穹外卖的课程，现在正在起步阶段。虽然MySQL的索引部分已经学得差不多了，但Redis的学习还在进行中，准备跟着黑马点评边做边学。最近我也在力扣上开始刷题，但感觉起步有点吃力。所以，我现在有点纠结，是继续按部就班地学习，还是突击一些面试技巧，比如小林coding的面经，然后试着找实习呢？时间紧迫，马上就要到年了，我真的有点焦虑。希望大家能给我一些建议，看看我是否有机会在年前找到实习，或者应该如何更高效地准备。谢谢大家！𐟙

如何高效处理大数据量的Excel导出在处理大数据量的Excel导出时，高效的方法至关重要。以下是使用Spring Boot和MyBatis实现高效大数据量Excel导出的步骤：启动导出过程：首先，在控制台打印“Export started”以标记导出的开始。处理大数据量：通过Spring Boot和MyBatis，可以高效地处理大数据量的导出。实时推送进度：使用WebSocket实时向前端推送进度信息，这样可以提升用户体验。缓存技术：如果你对Redis或其他缓存技术更熟悉，可以通过缓存存储进度信息并定期轮询来实现类似的功能。希望这些方法能帮助你更好地处理大数据量的Excel导出！

注解+Redis+AOP限流秘籍 𐟍’一、接口限流的概念接口限流是一种技术措施，用于控制应用程序或服务的访问速率，防止因请求过多导致系统过载、响应延迟或服务崩溃。在高并发场景下，合理地实施接口限流对于保障系统的稳定性和可用性至关重要。 𐟍‘二、为什么要限流？互联网公司的流量巨大，尤其是在各种秒杀促销活动期间。为了保证系统不被巨大的流量压垮，需要在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。限流会导致用户在短时间内（毫秒级）系统不可用。我们通常用每秒的QPS或TPS来衡量系统的处理能力。假设系统每秒的流量阈值是1000，那么第1001个请求就会被限流。 𐟍‡三、限流方案有哪些？ 3.1、计数器 Java内部可以通过原子类计数器AtomicInteger、Semaphore信号量来做简单的限流。 3.2、漏桶算法漏桶算法的思路很简单，把请求比作水，漏桶比作系统处理能力的极限。水先进入漏桶，按一定速率流出。当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。 3.3、令牌桶算法系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token）。如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token）。当桶里没有令牌（token）可取时，该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。 3.4、Redis + Lua Lua是一种编程语言，虽然Redis官方没有直接提供限流API，但支持Lua脚本功能。可以使用Lua实现复杂的令牌桶或漏桶算法，是分布式系统中实现限流的主要方式之一。 3.5、网关层限流限流常在网关这一层做，比如Nginx、Spring Cloud Gateway等。Spring Cloud Gateway网关限流的底层实现原理就是基于Redis + Lua，通过内置Lua限流脚本的方式。 𐟍“四、如何基于自定义注解+Redis+AOP实现限流？ 4.1、获取注解参数 4.2、获取当前请求的IP和请求的方法 4.3、生成Redis的key 4.4、获取Redis中该key的访问次数 4.5、判断次数是否超过范围若超出范围，则拒绝访问，返回提示，并将TTL重置为注解上的等待时间 4.6、若没有超过范围，则允许访问，并将访问次数+1 4.7、若查询不到该key，则往Redis中进行添加，将值设置为1，将TTL设置为注解上的值

Java后端学习路线图：从零到大师 𐟌Ÿ 想要成为一名优秀的Java后端开发者？这里有一份超全的学习路线图，助你一臂之力！𐟓ˆ 1️⃣ Java基础入门：从零开始，掌握Java的基本语法、集合框架以及高级特性，如反射和注解。𐟓– 2️⃣ JavaSE核心技术：深入学习Java的核心技术，这是企业面试的必考内容，也是Java开发的基础。𐟔 3️⃣ 数据库管理：掌握关系型数据库MySQL，以及缓存技术如Redis和memcache，这些都是Java开发中不可或缺的部分。𐟒𞊊4️⃣ JVM调优与基础：了解JVM的工作原理和调优技巧，这是提升Java程序性能的关键。𐟔犊5️⃣ Linux系统学习：掌握基本命令，并了解shell脚本和内核知识，为后续的分布式系统学习打下基础。𐟐犊6️⃣ 分布式系统学习：掌握web架构、分布式session、分布式缓存和分布式数据库等关键技术，为成为一名高级Java开发者做好准备。𐟌 𐟓š 希望这份路线图能帮助你规划自己的Java学习之旅。加油！𐟒ꀀ

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