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redis不到时间就没了 redis为啥不更新

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解决springboot整合redis-cluster下集群拓扑不自动刷新问题1、一个redis-cluster的三主三从，在其中一个master节点挂了之后，springboot的相关集群配置信息没有及时刷新 。底层客户端使用lettuce ， 经过查找，lettuce默认是没有开始拓扑更新及读写分离 。
2、笔者用的是springboot 1 spring-boot-starter-data-redis 默认的Lettuce客户端，当使用Redis cluster集群模式时，需要配置一下 RedisConnectionFactory 开启自适应刷新来做故障转移时的自动切换从节点进行连接 。
3、通过gossip协议，cluster可以提供 集群间状态同步更新 、 选举自助failover 等重要的集群功能 。分布式架构设计中，核心问题即为如何分片数据 。
4、在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点 ， 主节点和从节点遵循主从模式的特性 。当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能 。
5、与节点下线相关的状态有两个，分别为 CLUSTER_NODE_PFAIL 和 CLUSTER_NODE_FAIL。
SpringBoot进阶之缓存中间件Redis1、当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存 。
【redis不到时间就没了 redis为啥不更新】2、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件 ， 常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
3、降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦 。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术，利用它可以很容易实现一些拦截，如权限拦截 ， 运行期监控等 。
4、spring.redis.port=6379 这样以来，最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试 。
5、可以实现精确查找 。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理，Redisearch是Redis的一个模块 ， 它提供了一个全文搜索引擎，可以用于在Redis中执行精确查找 。
6、数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据 。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失 。
Redis应用场景?redis适合什么场景？缓存缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力 。
常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。虽然其是基于内存读写 ， 但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性 。
redis教程）redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis ， 因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度 。
redis产生雪崩怎么解决1、解决方法（1）设置redis集群和DB集群的高可用，如果redis出现宕机情况，可以立即由别的机器顶替上来 。这样可以防止一部分的风险 。（2）使用互斥锁在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量 。
2、解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询 ， 导致数据库压力增大 。
3、借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
4、如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了 。这就会导致在这段时间内，这些缓存 同时失效 ，全部请求到数据库中 。
redis取map后map没了什么情况1、如果我们存储的string中的内容是数字的话，我们也可以对其进行增或减操作，Redis可以自动的对字符串进行相关的操作 。
2、性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M 。Hashmap是线程不安道全的，redis因为操作原子性不需要考虑这个 。
3、在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应 。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适 。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的 。

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