1、redisget命令用于查看指定key的值。如果不是key不修真者的存在,直接返回nil。如果没有key储存的值并非字符串类型,返回一个错误。2、语法redisget命令基本语法不胜感激:redis127.0.0.1:6379r26getkey_name用些版本rlm1.0.03、返回值前往key的值,如果key不修真者的存在时,返回nil。如果key不是字符串类型,这样的话前往一个错误。4、实例#对不修真者的存在的key或字符串类型key接受getredisgtgetdb(nil)redisgtsetdbredisokredisgtgetdb
伴随着软件项目中的数据量断的增强,有哪些方法是可以让我们的系统仍然运行的非常的流畅,响应速率很短呢?让我们看看:
01.单体架构下面这个架构,大家是有很不很熟悉,大部分小项目是这样的架构:所有的代码都放在一个代码包中,防御部署在一台服务器上,数据库也只有一一个。
单体架构简单点,最太容易基于;但当这台服务器出现故障的时候,则无法组织提供服务,可用性差,很难扩展。
02.本地缓存当数据结束提高,sql执行地越发慢;我们也可以将正常读取数据只不过变化不是太多的数据存放到缓存中,那样可以不更大地增加数据库的压力,想提高应用的响应速度;
具体方法的缓存淘汰策略:先进后出、最少使用、最近大约不使用等等;
具体用法的本地缓存框架:要是建议使用springboot的话,可以直接建议使用@cacheable注解不使用本地缓存(系统默认在用concurrenthashmap实现方法本地缓存)、ehcache、caffeine。
03.分布式缓存不过使用缓存也有很多的弊端,比如说单个服务器资源太远、缓存数据难以网络共享、生命周期小于或等于应用到的生命周期等等;所以我们可以分解重组分布式缓存,例如memcached、redis。
04.读写分离只不过并不是所有的数据都更适合放到缓存中,因此紧接着数据的一系列减少,是需要能提高数据库本身的性能和高可用,最简单的方法:数据库的读写分离。
05.分库分表当数据库中的数据进一步增强,单台数据库没能勉强支撑,这个可以考虑到分库分表;每一条数据根据路由策略,存储文件在相同的数据库中;
分库分表只不过晋阶了单台数据库的资源限制,理论上可以不勉力支撑无限增长的数据,但也会给他新的难题:
超过的数据分片够的话,就要做数据库的扩充,要嘛不需要做数据迁移,要么会让数据路由算法变地越来越复杂;
全量的数据查询和统计成了一个太大的难题;
06.分库分表es对于分库分表后全量查询的难题,通常我们这个可以分解重组es做全量的数据检索。
上面那就是是对“数据量不停增加”的一些解决方法,其实我们也不需要加强项目不好算情况通过架构设计,这是一个迭代衍变的过程,尽量减少使用过度怎么设计。
我将缓慢多多分享java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,期望能能够得到你的关注。