缓存服务器

MySQL8.0已经取消了查询缓存。如果是小型项目，又不想用Reids或者MC等缓存，查询结果相对固定，可以在MySQL5.7以下版本设置缓存。 执行逻辑： mysql缓存机制就是 缓存sql 文本 及 缓存结果 ，用key value 的形式存储在服务器内存中； 如果运行相同的sql，服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 缓存失效： 如果这个表修改了，那么这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存 的值 的相关条目将被清空。 表中得任何改变是指表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询； Query Cache的工作原理、如何配置、如何维护、如何判断查询缓存的性能、适合的业务场景分析。 工作原理 查询缓存的工作原理，基本上可以用二句话概括： 缓存了：SELECT操作或预处理查询（注释：5.1.17开始支持）的结果集和SQL语句； 新的SELECT语句或预处理查询语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集，判断标准：与缓存的SQL语句，是否完全一样，区分大小写； 查询缓存对什么样的查询语句，无法缓存其记录集，大致有以下几类： 查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数；

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Ehcache 在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性 （基于java开发）、被认证（具有apache 2.0 license）、充满特色（稍后会详细介绍），所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。 什么特色？ 1. 够快 Ehcache的发行有一段时长了，经过几年的努力和不计其数的性能测试，Ehcache终被设计于large, high concurrency systems. 2. 够简单 开发者提供的接口非常简单明了，从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache，Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目 比如：hibernate 3.够袖珍 关于这点的特性，官方给了一个很可爱的名字small foot print ，一般Ehcache的发布版本不会到2M，V 2.2.3 才 668KB。 4. 够轻量 核心程序仅仅依赖slf4j这一个包，没有之一！ 5.好扩展 Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储，最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法，基础属性支持热配置

1.什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 2.Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 3.使用redis有哪些好处？ 1.速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)2.支持丰富数据类型，支持string，list

springboot简化了许多的配置，大大提高了使用效率。下面介绍一下和Redis整合的一些注意事项。 首先介绍 单机版 的redis整合。 1.第一步当然是导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 2.配置一下 application.properties 文件，当然也可以使用yml文件编写，但yml格式要十分注意，严格遵循标准。 # Redis数据库索引（默认为0） spring.redis.database=0 # Redis服务器地址 spring.redis.host=192.168.159.104 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接密码（默认为空） spring.redis.password= # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8 spring.redis.lettuce.pool.max-active=8 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1 #

模块化设计 根据业务场景，将业务抽离成独立模块，对外通过接口提供服务，减少系统复杂度和耦合度，实现可复用，易维护，易拓展 项目中实践例子： Before： 在返还购APP里有个【我的红包】的功能，用户的红包数据来自多个业务，如：邀请新用户注册领取100元红包，大促活动双倍红包，等各种活动红包，多个活动业务都实现了一套不同规则的红包领取和红包奖励发放的机制，导致红包不可管理，不能复用，难维护难拓展 After： 重构红包业务 红包可后台管理 红包信息管理，可添加，可编辑，可配置红包使用的规则，可管理用户红包 红包奖励发放统一处理 应用业务的接入只需要专注给用户进行红包发放即可 设计概要 Before VS After 产品有时提出的业务需求没有往这方面去考虑，结合场景和未来拓展需要，在需求讨论的时候提出模块化设计方案，并可以协助产品进行设计 通用服务抽离 在项目开发中经常会遇到些类似的功能，但是不同的开发人员都各自实现，或者因为不能复用又重新开发一个，导致了类似功能的重复开发，所以我们需要对能够抽离独立服务的功能进行抽离，达到复用的效果，并且可以不断拓展完善，节约了后续开发成本，提高开发效率，易于维护和拓展 项目中实践例子： Before 在业务中经常需要对用户进行信息通知，如：短信定时通知，APP消息推送，微信通知，等 开发人员在接到需求中有通知功能的时候没有考虑后续拓展

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 本文的内容都是根据读者投稿的真实面试经历改编而来，首次尝试这种风格的文章，花了几天晚上才总算写完，希望对你有帮助。。已经收录自 Guide 哥开源的 JavaGuide 中。 本文主要涵盖下面的内容： 分布式商城系统：架构图讲解； 消息队列相关：削峰和解耦； Redis 相关：缓存穿透问题的解决； 一些基础问题： 网络相关：1.浏览器输入 URL 发生了什么? 2.TCP 和 UDP 区别? 3.TCP 如何保证传输可靠性? Java 基础：1. 既然有了字节流,为什么还要有字符流? 2.深拷贝 和 浅拷贝有啥区别呢？ 下面是正文！ 面试开始，坐在我前面的就是这次我的面试官吗？这发量看着根本不像程序员啊？我心里正嘀咕着，只听见面试官说：“小伙，下午好，我今天就是你的面试官，咱们开始面试吧！”。 第一面开始 面试官： 我也不用多说了，你先自我介绍一下吧，简历上有的就不要再说了哈。 我： 内心 os:"果然如我所料，就知道会让我先自我介绍一下，还好我看了 JavaGuide ，学到了一些套路。套路总结起来就是： 最好准备好两份自我介绍，一份对 hr 说的，主要讲能突出自己的经历，会的编程技术一语带过；另一份对技术面试官说的，主要讲自己会的技术细节，项目经验，经历那些就一语带过。 所以

=======开篇吐槽：最近一段时间刚好碰上中秋国庆双节，而且工作任务繁重，基本很难保证有时间来写文章了======= 《可伸缩服务架构 框架与中间件》与《分布式服务架构 原理、设计与实战》是要配套捆绑着看，这营销手段，服。 这书主要介绍了在分布式系统中常规用到的一些框架组件，比如分布式ID、消息队列、缓存、RPC框架、ES等。书中大部分内容的作用更多的是整体介绍、知识点扩展、初步入门，书中贴的源代码其中很难让人认真一行一行去阅读学习。想要更深入的学习，需要在平时工作多积累丰富的项目经验，或者多看看开源项目，从而去总结和提取。 每一章介绍一个组件，摘抄一些自己觉得有用的内容，归纳整理，然后加以理解。（主要还是强迫自己形成总结成文的习惯，看的书很多，都总是很容易忘记，效果甚微） 第1章 如何设计一款永不重复的高性能分布式发号器 1. 为什么不直接采用UUID？ 虽然UUID能够保证唯一性，但无法满足业务系统需要的很多其他特性，比如时间粗略有序性、可反解和可制造性（说人话，就是分布式ID需要体现根据时间递增的特点，并且从ID串中能解析出一定的业务含义），同时UUID比较长，占空间大，性能较差。 2. 那基于数据库来实现呢？ 即通过调整自增字段或者数据库sequence的步长来确保跨数据库的ID的唯一性，但这种方案强依赖于数据库。 实现方案，可见我：重构 - 分布式ID设计方案 3.

在互联网有一个“8秒原则”，即如果有一个页面的响应时间超过8秒，那么大部分的用户就会放弃加载，从而放弃使用该页面或网站。淘宝，京东，苏宁等电商每天都有成千上万的访问量，在618电商节，双十一购物逛欢节更是具有数以万计的秒杀活动，是什么能够支撑系统在如此高并发情况下还能正常运行？这就不得不提CDN了，CDN是什么呢，让我们一探究竟。 CDN是什么? CDN其全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。 CDN是构建在网络上的内容分发网络，具备内容存储和分发两个关键要素。其基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求。 比如说，北京的用户让他访问北京的节点，上海的用户让它访问上海的节点,而不是北京的用户访问上海的节点，上海的用户访问北京的节点，这样会极大增加用户的访问时长，及访问的成本。通过就近访问，加速用户对网站的访问，解决Internet网络拥堵状况，提高用户访问网络的响应速度。 CDN就像网络中的快递小哥，把你网购的商品从最近的仓库拿出并选择最优的路线，并将包裹及时的送到指定收货地点。 CDN就是扮演护航及加速的角色，使得每一个网络请求能够请求更快，时延更小，响应更快，带来更为极致的用户体验

《综合》主从，读写，调优 实现 MySQL读写分离 MySQL性能调优 1 实现MySQL读写分离 1.1 问题 本案例要求配置 2台MySQL服务器+1台代理服务器，实现MySQL代理的读写分离： 用户只需要访问 MySQL代理服务器，而实际的SQL查询、写入操作交给后台的2台MySQL服务器来完成 其中 Master服务器允许SQL查询、写入，Slave服务器只允许SQL查询 1.2 方案 使用 4台RHEL 7.2虚拟机，如图-1所示。其中192.168.4.10、192.168.4.20分别作为MySQL主、从服务器，是整个服务的后端；另一台192.168.4.100作为MySQL代理服务器，是直接面向客户的服务前端；客户机192.168.4.120用作访问测试。 图－ 1 对比两种方式的读写分离效果 —— MySQL主从复制：客户机访问Master服务器来写数据库，客户机访问Slave服务器来读数据库。这种情况下，需要客户端自行区分向何处写、从何处读。 MySQL主从复制+代理：客户机访问Proxy服务器，读、写请求交给Proxy识别，如果是写数据库操作则交给Master，如果是读数据库操作则交给Slave处理，具体由分配策略控制。这种情况下，无需客户端区分读、写目标，而是由Proxy服务器代劳了，从而降低了客户端程序的复杂度。 其中 MySQL主

1.1Hazelcast概述 Hazelcast是基于内存的数据网格开源项目，同时也是该公司的名称。Hazelcast提供弹性可扩展的分布式内存计算，Hazelcast被公认是提高应用程序性能和扩展性最好的方案。Hazelcast通过开放源码的方式提供以上服务。更重要的是，Hazelcast通过提供对开发者友好的Map、Queue、ExecutorService、Lock和JCache接口使分布式计算变得更加简单。例如，Map接口提供了内存中的键值存储，这在开发人员友好性和开发人员生产力方面提供了NoSQL的许多优点。 除了在内存中存储数据外，Hazelcast还提供了一组方便的api来访问集群中的cpu，以获得最大的处理速度。轻量化和简单易用是Hazelcast的设计目标。Hazelcast以Jar包的方式发布，因此除Java语言外Hazelcast没有任何依赖。Hazelcast可以轻松地内嵌已有的项目或应用中，并提供分布式数据结构和分布式计算工具。 Hazelcast 具有高可扩展性和高可用性（100%可用，从不失败）。分布式应用程序可以使用Hazelcast进行分布式缓存、同步、集群、处理、发布/订阅消息等。Hazelcast基于Java实现，并提供C/C++，.NET，REST，Python、Go和Node.js客户端。Hazelcast遵守内存缓存协议