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Telegram MTProto Proxy 介绍说明 – 开源代码|技术|教程资源|网络资源|首页不显示 – 如有乐享

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Redis 6.0更新放大招：客户端缓存怎么用好 - 掘金

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Redis 6.0更新放大招：客户端缓存怎么用好 - 掘金 java梦想口服液 2020年05月20日 阅读 284 Redis 6.0更新放大招：客户端缓存怎么用好 近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布，这是 Redis 历史上最大的一次版本更新，包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。 我们今天就依次聊一下客户端缓存的必要性、具体使用、原理分析和实现。 为什么需要客户端缓存 我们都知道，使用 Redis 进行数据的缓存主要目的是减少对 MySQL 等数据库的访问，提供更快的访问速度，毕竟 《Redis in Action》中提到的， Redis 的性能大致是普通关系型数据库的 10 ~ 100 倍。 所以，如下图所示，Redis 用来存储热点数据，Redis 未命中，再去访问数据库，这样可以应付大多数情况下的性能要求。 但是，Redis 也有其性能上限，并且访问 Redis 必然有一定的网络 I/O 以及序列化反序列化损耗。所以，往往会引入进程缓存，将最热的数据存储在本地，进一步加快访问速度。 如上图所示(示意图，细节不必过度在意，下同)，Guava Cache 等进程缓存作为一级缓存，Redis 作为二级缓存： 先去 Guava Cache 中查询数据，如果命中则直接返回。 Guava Cache 中未命中，则再去 Redis 中查询，如果命中则返回数据，并在 Guava Cache 中设置此数据。 Redis 也未命中的话，只有去 MySQL 中查询，然后依次将数据设置到 Redis 和 Guava Cache 中。 只使用 Redis 分布式缓存时，遇到数据更新时，应用程序更新完 MySQL 中的数据，可以直接将 Redis 中对应缓存失效掉，保持数据的一致性。 而进程内缓存的数据一致性比分布式的缓存面临更大的挑战。数据更新的时候，如何通知其他进程也更新自己的缓存呢? 如果按照分布式缓存的思路，我们可以设置极短的缓存失效时间，这样不必实现复杂的通知机制。 但是不同进程内的数据依然会面临不一致的问题，并且不同进程缓存失效时间不统一，同一个请...
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