redis缓存的问题使用redis缓存遇到的难点

本文目录一览：

1、接口添加redis缓存之后并发还是很低
2、hibernate配置redis为二级缓存遇到的问题
3、redis主要解决了什么问题
4、为什么用redis缓存
5、redis缓存使用中的热key问题

接口添加redis缓存之后并发还是很低1、速度快：redis使用内存存储数据，使得读写速度非常快。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销，使得操作更加高效。
2、redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。
3、缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU ，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
hibernate配置redis为二级缓存遇到的问题redis是一个key-value存储系统和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型）。
你好。错误是因为hibernate.cfg.xml中的第十四行，标签没有匹配或者是标签没有遵守相应的规范。
出现该错误是因为，spring配置文件初始化时无法解析，可能是配置文件中含有特殊字符，令xml无法解析。
开启diskPersistent功能，只要使用的是CacheManager单例模式，下一次启动的时候就会调用上一次运行的缓存。比较麻烦的是写入磁盘的时间还是要自己调用 Cache.flush（）方法。
java里hibernate的二级缓存：第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务，因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的，不允许而且事实上也无法比卸除。
redis主要解决了什么问题1、redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（SessionCache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache）。
2、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
3、Redis的卓越性能，简单性和数据结构的原子操作有助于解决使用传统关系数据库实现时难以实现或执行不佳的问题。Redis主要特点高级数据结构：为值提供五种可能的数据类型：字符串，列表，集合，哈希和有序集合。
4、都解决了什么问题？什么情况下才会用到相应的功能？下面开始一步一步的解释下。
5、redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库（硬盘），提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。
6、类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接，点击后就可以获得更多的评论。
为什么用redis缓存Cache作为中间缓存时代，将所有的数据先保存到缓存中，然后再存入mysql中，减小数据库压力，提高效率。但是当数据再次增加到又一个量级，上面的方式也不能满足需求，由于数据库的写入压力增加，缓存只能缓解数据库的读取压力。
因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后， Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。
redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。
因为redis是内存型数据库?。欠旁谀诖胬锏?。设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储，那么你需要100G以上的内存！使用场景 Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据，或者具有过期的cache 。
redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。
redis缓存使用中的热key问题1、缓存击穿缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
2、redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大。redis 本身RDB 和 AOF 的问题。线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程。
3、这时候需要考虑热key是否对业务产生影响，可以通过配置spring.session.store-type=none ，关闭存储redis.这时候热key访问量下降，业务key 可以正常访问。
【redis缓存的问题使用redis缓存遇到的难点】4、使用切片集群的时候，我们通常会将不同的key存放在不同的实例上，如果存在bigKey的话，会导致相应实例的数据量增大，内存压力也相应增大。