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redis正常缓存命中率，redis缓存的生命周期

IT技术缓存

如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点 ， 主节点提供数据存?。?从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后 ， 就会有这个从节点选取一个来充当主节点 ， 从而保证集群不会挂掉 。
我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的 。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的 。
可以通过Redis解决并发问题 解决方式一：将Redis连接池化首先，Redis也归属于数据库范凑 ， 即便它是NoSQL类型，依然为C/S结构模式 。
用mq解决稳定性 。将耗时比较长或者耗费资源的请求排队，异步处理，减轻服务器压力增加稳定性 数据库 关系型、非关系型数据库上最牛比SSD硬盘，分库分表，读写分离 ， 读的流量多时还要增加从库提高IO性能 。
：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力 。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set） ， 可以用来实现任务队列和消息队列等 。
如何保证redis中的数据都是热点数据1、mySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据 相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略） 。
2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据 ， 同时还提供list，set，zset ， hash等数据结构的存储 。Redis支持数据的备份 ， 即master-slave模式的数据备份 。
3、redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求 。全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载 。
4、保证Redis高并发的方法介绍 Redis通过主从架构，实现读写分离，主节点负责写，并将数据同步给其他从节点，从节点负责读，从而实现高并发 。
5、要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求 。
redis命中率是什么?怎么计算的命中率=命中的次数÷投出的次数*100%来计算 。
通常用命中率=命中的球数÷投出的球数×100%来计算 。（除不尽一般保留3位小数，即百分号“%”前保留一位小数） 。例如：甲队的命中率是35%，乙队的命中率是44%，火箭队命中率是40%，灰熊队命中率达37% 。
cache命中率计算公式：缓存命中率 = （缓存命中次数 / 总请求次数） * 100 拓展知识：这个公式相对直观易懂 。
命中率可以理解为模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例 。在逻辑回归模型的ks曲线中，命中率对应的是曲线上的纵坐标 。
接口添加redis缓存之后并发还是很低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 。
redis高并发能力直接相关概念有，无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
解决方案有两种：就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL 。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求 ， 不会对数据库产生压力 。
第一次数据访问，这时缓存中还没有数据 ， 则并发场景下，所有的请求都会压到数据库 。数据库的数据也是空，这样即使访问了数据库 ， 也是获取不到数据，那么缓存中肯定也没有对应的数据 。这样也会导致穿透 。

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