Redis實現(xiàn)客戶端緩存的4種方式
Redis作為當今最流行的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和緩存系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于各類應(yīng)用場景。然而,即使Redis本身性能卓越,在高并發(fā)場景下,應(yīng)用與Redis服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)通信仍可能成為性能瓶頸。
這時,客戶端緩存技術(shù)便顯得尤為重要。
客戶端緩存是指在應(yīng)用程序內(nèi)存中維護一份Redis數(shù)據(jù)的本地副本,以減少網(wǎng)絡(luò)請求次數(shù),降低延遲,并減輕Redis服務(wù)器負擔。
本文將分享Redis客戶端緩存的四種實現(xiàn)方式,分析其原理、優(yōu)缺點、適用場景及最佳實踐.
方式一:本地內(nèi)存緩存 (Local In-Memory Cache)
技術(shù)原理
本地內(nèi)存緩存是最直接的客戶端緩存實現(xiàn)方式,它在應(yīng)用程序內(nèi)存中使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如HashMap、ConcurrentHashMap或?qū)I(yè)緩存庫如Caffeine、Guava Cache等)存儲從Redis獲取的數(shù)據(jù)。這種方式完全由應(yīng)用程序自己管理,與Redis服務(wù)器無關(guān)。
實現(xiàn)示例
以下是使用Spring Boot和Caffeine實現(xiàn)的簡單本地緩存示例:
@Service
public class RedisLocalCacheService {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
private final Cache<String, String> localCache;
public RedisLocalCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
// 配置Caffeine緩存
this.localCache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000) // 最大緩存條目數(shù)
.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)) // 寫入后過期時間
.recordStats() // 記錄統(tǒng)計信息
.build();
}
public String get(String key) {
// 首先嘗試從本地緩存獲取
String value = localCache.getIfPresent(key);
if (value != null) {
// 本地緩存命中
return value;
}
// 本地緩存未命中,從Redis獲取
value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value != null) {
// 將從Redis獲取的值放入本地緩存
localCache.put(key, value);
}
return value;
}
public void set(String key, String value) {
// 更新Redis
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
// 更新本地緩存
localCache.put(key, value);
}
public void delete(String key) {
// 從Redis中刪除
redisTemplate.delete(key);
// 從本地緩存中刪除
localCache.invalidate(key);
}
// 獲取緩存統(tǒng)計信息
public Map<String, Object> getCacheStats() {
CacheStats stats = localCache.stats();
Map<String, Object> statsMap = new HashMap<>();
statsMap.put("hitCount", stats.hitCount());
statsMap.put("missCount", stats.missCount());
statsMap.put("hitRate", stats.hitRate());
statsMap.put("evictionCount", stats.evictionCount());
return statsMap;
}
}
優(yōu)缺點分析
優(yōu)點
- 實現(xiàn)簡單,易于集成
- 無需額外的服務(wù)器支持
- 可完全控制緩存行為(大小、過期策略等)
- 顯著減少網(wǎng)絡(luò)請求次數(shù)
- 對Redis服務(wù)器完全透明
缺點
- 緩存一致性問題:當Redis數(shù)據(jù)被其他應(yīng)用或服務(wù)更新時,本地緩存無法感知變化
- 內(nèi)存占用:需要消耗應(yīng)用程序的內(nèi)存資源
- 冷啟動問題:應(yīng)用重啟后緩存需要重新預(yù)熱
- 分布式環(huán)境下多實例之間的緩存不一致
適用場景
- 讀多寫少的數(shù)據(jù)(如配置信息、靜態(tài)數(shù)據(jù))
- 對數(shù)據(jù)實時性要求不高的場景
- 單體應(yīng)用或數(shù)據(jù)一致性要求不高的分布式系統(tǒng)
- 作為其他緩存策略的補充手段
最佳實踐
- 合理設(shè)置緩存大小和過期時間:避免過多內(nèi)存占用
- 選擇正確的緩存驅(qū)逐策略:LRU、LFU等根據(jù)業(yè)務(wù)特點選擇
- 定期刷新重要數(shù)據(jù):主動更新而不總是被動等待過期
- 添加監(jiān)控和統(tǒng)計:跟蹤命中率、內(nèi)存使用等指標
- 考慮緩存預(yù)熱:應(yīng)用啟動時主動加載常用數(shù)據(jù)
方式二:Redis服務(wù)器輔助的客戶端緩存 (Server-Assisted Client-Side Caching)
技術(shù)原理
Redis 6.0引入了服務(wù)器輔助的客戶端緩存功能,也稱為跟蹤模式(Tracking)。
在這種模式下,Redis服務(wù)器會跟蹤客戶端請求的鍵,當這些鍵被修改時,服務(wù)器會向客戶端發(fā)送失效通知。這種機制確保了客戶端緩存與Redis服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)一致性。
Redis提供了兩種跟蹤模式:
- 默認模式:服務(wù)器精確跟蹤每個客戶端關(guān)注的鍵
- 廣播模式:服務(wù)器廣播所有鍵的變更,客戶端過濾自己關(guān)心的鍵
實現(xiàn)示例
使用Lettuce(Spring Boot Redis的默認客戶端)實現(xiàn)服務(wù)器輔助的客戶端緩存:
@Service
public class RedisTrackingCacheService {
private final StatefulRedisConnection<String, String> connection;
private final RedisCommands<String, String> commands;
private final Map<String, String> localCache = new ConcurrentHashMap<>();
private final Set<String> trackedKeys = ConcurrentHashMap.newKeySet();
public RedisTrackingCacheService(RedisClient redisClient) {
this.connection = redisClient.connect();
this.commands = connection.sync();
// 配置客戶端緩存失效監(jiān)聽器
connection.addListener(message -> {
if (message instanceof PushMessage) {
PushMessage pushMessage = (PushMessage) message;
if ("invalidate".equals(pushMessage.getType())) {
List<Object> invalidations = pushMessage.getContent();
handleInvalidations(invalidations);
}
}
});
// 啟用客戶端緩存跟蹤
commands.clientTracking(ClientTrackingArgs.Builder.enabled());
}
public String get(String key) {
// 首先嘗試從本地緩存獲取
String value = localCache.get(key);
if (value != null) {
return value;
}
// 本地緩存未命中,從Redis獲取
value = commands.get(key);
if (value != null) {
// 啟用跟蹤后,Redis服務(wù)器會記錄這個客戶端正在跟蹤這個鍵
localCache.put(key, value);
trackedKeys.add(key);
}
return value;
}
public void set(String key, String value) {
// 更新Redis
commands.set(key, value);
// 更新本地緩存
localCache.put(key, value);
trackedKeys.add(key);
}
private void handleInvalidations(List<Object> invalidations) {
if (invalidations != null && invalidations.size() >= 2) {
// 解析失效消息
String invalidationType = new String((byte[]) invalidations.get(0));
if ("key".equals(invalidationType)) {
// 單個鍵失效
String invalidatedKey = new String((byte[]) invalidations.get(1));
localCache.remove(invalidatedKey);
trackedKeys.remove(invalidatedKey);
} else if ("prefix".equals(invalidationType)) {
// 前綴失效
String prefix = new String((byte[]) invalidations.get(1));
Iterator<Map.Entry<String, String>> it = localCache.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
String key = it.next().getKey();
if (key.startsWith(prefix)) {
it.remove();
trackedKeys.remove(key);
}
}
}
}
}
// 獲取緩存統(tǒng)計信息
public Map<String, Object> getCacheStats() {
Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
stats.put("cacheSize", localCache.size());
stats.put("trackedKeys", trackedKeys.size());
return stats;
}
// 清除本地緩存但保持跟蹤
public void clearLocalCache() {
localCache.clear();
}
// 關(guān)閉連接并清理資源
@PreDestroy
public void cleanup() {
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
}
優(yōu)缺點分析
優(yōu)點
- 自動維護緩存一致性,無需手動同步
- Redis服務(wù)器能感知客戶端緩存狀態(tài)
- 顯著減少網(wǎng)絡(luò)請求數(shù)量
- 支持細粒度(鍵級別)的緩存控制
- 實時感知數(shù)據(jù)變更,數(shù)據(jù)一致性保證強
缺點
- 需要Redis 6.0以上版本支持
- 增加Redis服務(wù)器內(nèi)存占用(跟蹤狀態(tài))
- 客戶端連接必須保持活躍
- 服務(wù)器廣播模式可能產(chǎn)生大量失效消息
- 實現(xiàn)復(fù)雜度高于簡單本地緩存
適用場景
- 對數(shù)據(jù)一致性要求高的場景
- 讀多寫少但又需要實時反映寫入變化的場景
- 分布式系統(tǒng)中多客戶端訪問相同數(shù)據(jù)集
- 大型應(yīng)用需要減輕Redis負載但又不能容忍數(shù)據(jù)不一致
最佳實踐
選擇合適的跟蹤模式:
- 默認模式:客戶端數(shù)量少且各自訪問不同數(shù)據(jù)集
- 廣播模式:客戶端數(shù)量多或訪問模式不可預(yù)測
使用前綴跟蹤:按鍵前綴組織數(shù)據(jù)并跟蹤,減少跟蹤開銷
合理設(shè)置REDIRECT參數(shù):在多個客戶端共享跟蹤連接時
主動重連策略:連接斷開后盡快重建連接和緩存
設(shè)置合理的本地緩存大小:避免過度占用應(yīng)用內(nèi)存
方式三:基于過期時間的緩存失效策略 (TTL-based Cache Invalidation)
技術(shù)原理
基于過期時間(Time-To-Live,TTL)的緩存失效策略是一種簡單有效的客戶端緩存方案。
它為本地緩存中的每個條目設(shè)置一個過期時間,過期后自動刪除或刷新。
這種方式不依賴服務(wù)器通知,而是通過預(yù)設(shè)的時間窗口來控制緩存的新鮮度,平衡了數(shù)據(jù)一致性和系統(tǒng)復(fù)雜度。
實現(xiàn)示例
使用Spring Cache和Caffeine實現(xiàn)TTL緩存:
@Configuration
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeineSpec(CaffeineSpec.parse(
"maximumSize=10000,expireAfterWrite=300s,recordStats"));
return cacheManager;
}
}
@Service
public class RedisTtlCacheService {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
public RedisTtlCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
@Cacheable(value = "redisCache", key = "#key")
public String get(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
@CachePut(value = "redisCache", key = "#key")
public String set(String key, String value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return value;
}
@CacheEvict(value = "redisCache", key = "#key")
public void delete(String key) {
redisTemplate.delete(key);
}
// 分層緩存 - 不同過期時間的緩存
@Cacheable(value = "shortTermCache", key = "#key")
public String getWithShortTtl(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
@Cacheable(value = "longTermCache", key = "#key")
public String getWithLongTtl(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
// 在程序邏輯中手動控制過期時間
public String getWithDynamicTtl(String key, Duration ttl) {
// 使用LoadingCache,可以動態(tài)設(shè)置過期時間
Cache<String, String> dynamicCache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(ttl)
.build();
return dynamicCache.get(key, k -> redisTemplate.opsForValue().get(k));
}
// 定期刷新緩存
@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分鐘執(zhí)行
public void refreshCache() {
// 獲取需要刷新的鍵列表
List<String> keysToRefresh = getKeysToRefresh();
for (String key : keysToRefresh) {
// 觸發(fā)重新加載,會調(diào)用被@Cacheable注解的方法
this.get(key);
}
}
private List<String> getKeysToRefresh() {
// 實際應(yīng)用中,可能從配置系統(tǒng)或特定的Redis set中獲取
return Arrays.asList("config:app", "config:features", "daily:stats");
}
// 使用二級緩存模式,對熱點數(shù)據(jù)使用更長的TTL
public String getWithTwoLevelCache(String key) {
// 首先查詢本地一級緩存(短TTL)
Cache<String, String> l1Cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10))
.build();
String value = l1Cache.getIfPresent(key);
if (value != null) {
return value;
}
// 查詢本地二級緩存(長TTL)
Cache<String, String> l2Cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10000)
.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5))
.build();
value = l2Cache.getIfPresent(key);
if (value != null) {
// 提升到一級緩存
l1Cache.put(key, value);
return value;
}
// 查詢Redis
value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value != null) {
// 更新兩級緩存
l1Cache.put(key, value);
l2Cache.put(key, value);
}
return value;
}
}
優(yōu)缺點分析
優(yōu)點
- 實現(xiàn)簡單,易于集成到現(xiàn)有系統(tǒng)
- 不依賴Redis服務(wù)器特殊功能
- 適用于任何Redis版本
- 內(nèi)存占用可控,過期的緩存會自動清理
- 通過調(diào)整TTL可以在一致性和性能之間取得平衡
缺點
- 無法立即感知數(shù)據(jù)變更,存在一致性窗口期
- TTL設(shè)置過短會導(dǎo)致緩存效果不佳
- TTL設(shè)置過長會增加數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險
- 所有鍵使用統(tǒng)一TTL策略時缺乏靈活性
- 可能出現(xiàn)"緩存風(fēng)暴"(大量緩存同時過期導(dǎo)致突發(fā)流量)
適用場景
- 可以容忍短時間數(shù)據(jù)不一致的應(yīng)用
- 讀多寫少的數(shù)據(jù)訪問模式
- 更新頻率相對可預(yù)測的數(shù)據(jù)
- 使用舊數(shù)據(jù)造成的影響較小的場景
- 簡單應(yīng)用或作為其他緩存策略的補充
最佳實踐
基于數(shù)據(jù)特性設(shè)置不同TTL:
- 頻繁變化的數(shù)據(jù):短TTL
- 相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù):長TTL
添加隨機因子:TTL加上隨機偏移量,避免緩存同時過期
實現(xiàn)緩存預(yù)熱機制:應(yīng)用啟動時主動加載熱點數(shù)據(jù)
結(jié)合后臺刷新:對關(guān)鍵數(shù)據(jù)使用定時任務(wù)在過期前主動刷新
監(jiān)控緩存效率:跟蹤命中率、過期率等指標,動態(tài)調(diào)整TTL策略
方式四:基于發(fā)布/訂閱的緩存失效通知 (Pub/Sub-based Cache Invalidation)
技術(shù)原理
基于發(fā)布/訂閱(Pub/Sub)的緩存失效通知利用Redis的發(fā)布/訂閱功能來協(xié)調(diào)分布式系統(tǒng)中的緩存一致性。
當數(shù)據(jù)發(fā)生變更時,應(yīng)用程序通過Redis發(fā)布一條失效消息到特定頻道,所有訂閱該頻道的客戶端收到消息后清除對應(yīng)的本地緩存。
這種方式實現(xiàn)了主動的緩存失效通知,而不依賴于Redis 6.0以上版本的跟蹤功能。
實現(xiàn)示例
@Service
public class RedisPubSubCacheService {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
private final Map<String, String> localCache = new ConcurrentHashMap<>();
@Autowired
public RedisPubSubCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
// 訂閱緩存失效通知
subscribeToInvalidations();
}
private void subscribeToInvalidations() {
// 使用獨立的Redis連接訂閱緩存失效通知
RedisConnectionFactory connectionFactory = redisTemplate.getConnectionFactory();
if (connectionFactory != null) {
// 創(chuàng)建消息監(jiān)聽容器
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
// 消息監(jiān)聽器,處理緩存失效通知
MessageListener invalidationListener = (message, pattern) -> {
String invalidationMessage = new String(message.getBody());
handleCacheInvalidation(invalidationMessage);
};
// 訂閱緩存失效通知頻道
container.addMessageListener(invalidationListener, new PatternTopic("cache:invalidations"));
container.start();
}
}
private void handleCacheInvalidation(String invalidationMessage) {
try {
// 解析失效消息
Map<String, Object> invalidation = new ObjectMapper().readValue(
invalidationMessage, new TypeReference<Map<String, Object>>() {});
String type = (String) invalidation.get("type");
if ("key".equals(type)) {
// 單個鍵失效
String key = (String) invalidation.get("key");
localCache.remove(key);
} else if ("prefix".equals(type)) {
// 前綴失效
String prefix = (String) invalidation.get("prefix");
localCache.keySet().removeIf(key -> key.startsWith(prefix));
} else if ("all".equals(type)) {
// 清空整個緩存
localCache.clear();
}
} catch (Exception e) {
// 處理解析錯誤
}
}
public String get(String key) {
// 首先嘗試從本地緩存獲取
String value = localCache.get(key);
if (value != null) {
return value;
}
// 本地緩存未命中,從Redis獲取
value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value != null) {
// 存入本地緩存
localCache.put(key, value);
}
return value;
}
public void set(String key, String value) {
// 更新Redis
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
// 更新本地緩存
localCache.put(key, value);
// 發(fā)布緩存更新通知
publishInvalidation("key", key);
}
public void delete(String key) {
// 從Redis中刪除
redisTemplate.delete(key);
// 從本地緩存中刪除
localCache.remove(key);
// 發(fā)布緩存失效通知
publishInvalidation("key", key);
}
public void deleteByPrefix(String prefix) {
// 獲取并刪除指定前綴的鍵
Set<String> keys = redisTemplate.keys(prefix + "*");
if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
redisTemplate.delete(keys);
}
// 清除本地緩存中匹配的鍵
localCache.keySet().removeIf(key -> key.startsWith(prefix));
// 發(fā)布前綴失效通知
publishInvalidation("prefix", prefix);
}
public void clearAllCache() {
// 清空本地緩存
localCache.clear();
// 發(fā)布全局失效通知
publishInvalidation("all", null);
}
private void publishInvalidation(String type, String key) {
try {
// 創(chuàng)建失效消息
Map<String, Object> invalidation = new HashMap<>();
invalidation.put("type", type);
if (key != null) {
invalidation.put(type.equals("key") ? "key" : "prefix", key);
}
invalidation.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
// 添加來源標識,防止自己接收自己發(fā)出的消息
invalidation.put("source", getApplicationInstanceId());
// 序列化并發(fā)布消息
String message = new ObjectMapper().writeValueAsString(invalidation);
redisTemplate.convertAndSend("cache:invalidations", message);
} catch (Exception e) {
// 處理序列化錯誤
}
}
private String getApplicationInstanceId() {
// 返回應(yīng)用實例唯一標識,避免處理自己發(fā)出的消息
return "app-instance-" + UUID.randomUUID().toString();
}
// 獲取緩存統(tǒng)計信息
public Map<String, Object> getCacheStats() {
Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
stats.put("cacheSize", localCache.size());
return stats;
}
}
優(yōu)缺點分析
優(yōu)點
- 不依賴Redis特定版本的高級功能
- 可實現(xiàn)近實時的緩存一致性
- 適用于分布式系統(tǒng)中的多實例協(xié)調(diào)
- 靈活度高,支持鍵級別、前綴級別和全局緩存操作
- 可擴展為處理復(fù)雜的緩存依賴關(guān)系
缺點
- 消息可能丟失,導(dǎo)致緩存不一致
- 發(fā)布/訂閱不保證消息持久化和有序交付
- 系統(tǒng)復(fù)雜度增加,需要額外的消息處理邏輯
- 實現(xiàn)不當可能導(dǎo)致消息風(fēng)暴
- 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)可能導(dǎo)致通知失敗
適用場景
- 多實例分布式應(yīng)用需要協(xié)調(diào)緩存狀態(tài)
- 對緩存一致性有較高要求但又不想依賴Redis 6.0+的跟蹤功能
- 需要實現(xiàn)跨服務(wù)緩存協(xié)調(diào)的系統(tǒng)
- 微服務(wù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)變更傳播
- 需要細粒度控制緩存失效的應(yīng)用
最佳實踐
- 避免處理自己發(fā)出的消息:通過源標識過濾消息
- 實現(xiàn)消息冪等處理:同一消息可能收到多次
- 設(shè)置消息過期時間:忽略延遲過久的消息
- 批量處理密集更新:合并短時間內(nèi)的多次失效通知
- 結(jié)合TTL策略:作為安全保障,設(shè)置最大緩存生命周期
- 監(jiān)控訂閱連接:確保失效通知能正常接收
- 考慮消息可靠性:關(guān)鍵場景可結(jié)合消息隊列實現(xiàn)更可靠的通知
性能對比與選擇指南
各種緩存策略的性能對比:
| 實現(xiàn)方式 | 實時性 | 復(fù)雜度 | 內(nèi)存占用 | 網(wǎng)絡(luò)開銷 | 一致性保證 | Redis版本要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 本地內(nèi)存緩存 | 低 | 低 | 高 | 低 | 弱 | 任意 |
| 服務(wù)器輔助緩存 | 高 | 高 | 中 | 中 | 強 | 6.0+ |
| TTL過期策略 | 中 | 低 | 中 | 中 | 中 | 任意 |
| Pub/Sub通知 | 高 | 中 | 中 | 高 | 中強 | 任意 |
選擇指南
根據(jù)以下因素選擇合適的緩存策略:
數(shù)據(jù)一致性要求
- 要求嚴格一致性:選擇服務(wù)器輔助緩存
- 允許短暫不一致:考慮TTL或Pub/Sub方案
- 對一致性要求低:簡單本地緩存足夠
應(yīng)用架構(gòu)
- 單體應(yīng)用:本地緩存或TTL方案簡單有效
- 微服務(wù)架構(gòu):Pub/Sub或服務(wù)器輔助緩存更合適
- 高擴展性需求:避免純本地緩存
Redis版本
- Redis 6.0+:可考慮服務(wù)器輔助緩存
- 舊版Redis:使用其他三種方案
讀寫比例
- 高讀低寫:所有方案都適用
- 寫入頻繁:慎用純本地緩存,考慮TTL或服務(wù)器輔助方案
資源限制
- 內(nèi)存受限:使用TTL控制緩存大小
- 網(wǎng)絡(luò)受限:優(yōu)先考慮本地緩存
- Redis負載已高:本地緩存可減輕壓力
總結(jié)
Redis客戶端緩存是提升應(yīng)用性能的強大工具,通過減少網(wǎng)絡(luò)請求和數(shù)據(jù)庫訪問,可以顯著降低延遲并提高吞吐量。
在實際應(yīng)用中,這些策略往往不是相互排斥的,而是可以組合使用,針對不同類型的數(shù)據(jù)采用不同的緩存策略,以獲得最佳性能和數(shù)據(jù)一致性平衡。
無論選擇哪種緩存策略,關(guān)鍵是理解自己應(yīng)用的數(shù)據(jù)訪問模式和一致性需求,并據(jù)此設(shè)計最合適的緩存解決方案。
通過正確應(yīng)用客戶端緩存技術(shù),可以在保持數(shù)據(jù)一致性的同時,顯著提升系統(tǒng)性能和用戶體驗。
到此這篇關(guān)于Redis實現(xiàn)客戶端緩存的4種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis客戶端緩存內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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