zblog十万数据就卡了

卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的。当数据量达到10万条时，可能需要更多的系统资源来查询和处理数据，并且查询时间也会变得更长。为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方面：

1 数据库优化：尝试将数据库表设计优化，包括索引和表结构。使用合适的索引可以加快数据查询的速度，而合理的表结构可以减少查询的开销。

2 缓存：使用缓存可以减少对数据库的查询次数。将热门数据缓存在内存中，可以直接从内存中读取数据，减少数据库的压力。

3 分页查询：将数据分页查询，一次只查询一部分数据，可以减少查询的开销。

4 升级硬件：如果您的服务器硬件配置比较低，可以考虑升级硬件，增加服务器的内存和CPU。

综上所述，卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的，可以通过数据库优化、缓存、分页查询和升级硬件等方式来解决。

先删缓存再更新数据库再重新加载缓存。

对于解决现实业务问题那么这个问题其实是一个业务设计问题而不是技术问题，答案取决于修改是否需要实时生效，是否允许查看价格与结算价格存在不一致，是否需要严格的一致性等等，进而从价格的修改业务流程上进行设计。

java灰度现网缓存兼容性问题 ，java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题；

读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。

一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的 *** 作顺序问题：

先删除缓存，再更新数据库

问题：同时有一个请求 A 进行更新 *** 作，一个请求 B 进行查询 *** 作。可能出现:

（1）请求 A 进行写 *** 作（key = 1 value = 2），先删除缓存 key = 1 value = 1

（2）请求 B 查询发现缓存不存在

（3）请求 B 去数据库查询得到旧值 key = 1 value = 1

（4）请求 B 将旧值写入缓存 key = 1 value = 1

（5）请求 A 将新值写入数据库 key = 1 value = 2

缓存中数据永远都是脏数据

我们比较推荐 *** 作顺序：

先删除缓存，再更新数据库，再删缓存（双删，第二次删可异步延时）

public void write(String key,Object data){

redisdelKey(key);

dbupdateData(data);

Threadsleep(500);

redisdelKey(key);

}

接下来，看一看缓存同步的一些方案，见下图：

1、 数据实时同步更新

更新数据库同时更新缓存，使用缓存工具类和或编码实现。

优点：数据实时同步更新，保持强一致性

缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性

2、 数据准实时更新

准一致性，更新数据库后，异步更新缓存，使用观察者模式/发布订阅/MQ 实现；

优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦

缺点：实现复杂，架构较重

3 、缓存失效机制

弱一致性，基于缓存本身的失效机制

优点：实现简单，无须引入额外逻辑

缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题

4、 定时任务更新

最终一致性，采用任务调度框架，按照一定频率更新

优点：不影响正常业务

优点：不保证一致性，依赖定时任务

二、 缓存击穿、缓存雪崩及解决方案

1 、缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于 并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力

瞬间增大，造成过大压力

2 、缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压 力过大甚至 down 机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩

是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

1）单体服务：此时需要对数据库的查询 *** 作，加锁 ---- lock （因考虑到是对同一个参数数值上 一把锁，此处 synchronized 机制无法使用） 加锁的标准流程代码如下：

/

解决缓存雪崩和击穿方案

/

@Service("provincesService")

public class ProvincesServiceImpl3 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{

private static final Logger logger = LoggerFactorygetLogger(ProvincesServiceImpl3class);

@Resource

private CacheManager cm;//使用注解缓存

private ConcurrentHashMap<String, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();//线程安全的

private static final String CACHE_NAME = "province";

public Provinces detail(String provinceid) {

// 1从缓存中取数据

CacheValueWrapper valueWrapper = cmgetCache(CACHE_NAME)get(provinceid);

if (valueWrapper != null) {

loggerinfo("缓存中得到数据");

return (Provinces) (valueWrapperget());

}

//2加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁

doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程

try{//第二个线程进来了

// 一次只有一个线程

//双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库

valueWrapper = cmgetCache(CACHE_NAME)get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？

if (valueWrapper != null) {

loggerinfo("缓存中得到数据");

return (Provinces) (valueWrapperget());//第二个线程，这里返回

}

Provinces provinces = superdetail(provinceid);

// 3从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询

if (null != provinces){

cmgetCache(CACHE_NAME)put(provinceid, provinces);

}

return provinces;

}catch(Exception e){

return null;

}finally{

//4解锁

releaseLock(provinceid);

}

}

private void releaseLock(String userCode) {

ReentrantLock oldLock = (ReentrantLock) locksget(userCode);

//查询锁是否存在和查询当前线程是否保持此锁

if(oldLock !=null && oldLockisHeldByCurrentThread()){

oldLockunlock();

}

}

private void doLock(String lockcode) {//给一个搜索条件，对应一个锁

//provinceid有不同的值，参数多样化

//provinceid相同的，加一个锁，---- 不是同一个key，不能用同一个锁

ReentrantLock newLock = new ReentrantLock();//创建一个锁

Lock oldLock = locksputIfAbsent(lockcode, newLock);//若已存在，则newLock直接丢弃

if(oldLock == null){

newLocklock();//首次加锁，成功取锁，执行

}else{

oldLocklock();//阻塞式等待取锁

}

}

}

2} 集群或微服务场景下：

此场景下的锁换成分布式锁（redis或zk等）；同时设置多次取锁功能；

/

解决缓存雪崩和击穿方案

/

@Service("provincesService")

public class ProvincesServiceImpl5 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{

private static final Logger logger = LoggerFactorygetLogger(ProvincesServiceImpl3class);

@Resource

private CacheManager cm;//使用注解缓存

@Autowired

private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

private ConcurrentHashMap<String, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();//线程安全的

private static final String CACHE_NAME = "province";

public Provinces detail(String provinceid) throws Exception{

// 1从缓存中取数据

CacheValueWrapper valueWrapper = cmgetCache(CACHE_NAME)get(provinceid);

if (valueWrapper != null) {

loggerinfo("缓存中得到数据");

return (Provinces) (valueWrapperget());

}

//2加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁

//32个省，最多只有32把锁，1000个线程

boolean flag=false;

flag = RedisUtilsetNX(provinceid, 3000);

//如果首次没有取到锁，可以取10次

if(!flag){

for(int i=0;i<10;i++){

Threadsleep(200);

flag = RedisUtilsetNX(provinceid, 3000);//分布式锁

if(flag){

break;

}

}

}

//如果首次没有取到锁，一直取直到取到为止

/ if(!flag){

for (;;){

Threadsleep(200);

flag = RedisUtilsetNX(provinceid, 3000);//分布式锁

if(flag){

break;

}

}

}/

try{//第二个线程进来了

// 一次只有一个线程

//双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库

valueWrapper = cmgetCache(CACHE_NAME)get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？

if (valueWrapper != null) {

loggerinfo("缓存中得到数据");

return (Provinces) (valueWrapperget());//第二个线程，这里返回

}

Provinces provinces = superdetail(provinceid);

// 3从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询

if (null != provinces){

cmgetCache(CACHE_NAME)put(provinceid, provinces);

}

return provinces;

}catch(Exception e){

return null;

}finally{

//4解锁

RedisUtilreleaseLock(provinceid);

}

}

}

这里加分布式锁解决缓存一致性问题，也解决缓存击穿的问题；分布式锁参考：分布式锁使用及原理。

今天缓存一致性问题到此结束，下篇我们使用布隆过滤器解决缓存穿透问题，敬请期待。

问题一：内存数据库主流的有哪些，并给出各自特点！ 这里介绍一些大型的市场占有率比较高的内存数据库，也是业界响当当的―SAP HANA、Oracle Exalytics、Orale TimesTen、IBM SolidDB，可以说他们之间没有说是哪个最好，主要还是看使用的场景和具体的需求，各自特点如下：

SAP HANA（High-Performance Analytic Appliance）是 SAP 公司于 2011 年推出的基于 内存计算技术，面向企业分析性应用的产品。左图 的系统架构示意图中可以看出， HANA 产品主要包括内存计算引擎和 HANA 建模工具两部分。它支持从 SAP 商务套件中 同步更新业务数据，或者从 SAP BW（SAP 商务智能产品）和其他第三方数据源中批量导 入数据，在 HANA 中进行运算后，提供给 SAP BI 客户端或者其他第三方展现工具进行分 析和展现。

Oracle Exalytics 内存分析一体机是面向分析的集成设计系统，可以无限制提供最佳可 视化分析和更智能的分析应用程序。 如图 所示， Oracle Exalytics 内存分析一体机的产品架构包括 3 个部分： 内容分析 硬件、内存分析软件和经过优化的 Oracle 商务智能基础套件（Oracle BI Foundation）。内存分析硬件部分是一台为基于内存计算的商务智能而特别优化的服务器，具有提供 强劲计算能力的 40 核中央处理器，高达 1TB 的内存以及快速的网络 内存分析软件部分的核心是 Oracle TimesTen 内存数据库。它是为 Exalytics 平台而特 别优化的内存分析数据库，包括了很多 Oracle Exalytics 平台特有的功能。Oracle 商务智能基础套件部分受益于 Oracle Exalytics 内存分析一体机的大容量内存、 处理器、并发处理能力、存储、网络、 *** 作系统、内核和系统配置等，可以提供明显优于传统软件的查询响应性、用户可用性和 TCO。

Oracle 内存数据库TimesTen 是一个基于内存计算的关系数据库， 提供了响应时间极 短且吞吐量极高的应用程序，可满足各行业应用程序的需求。 TimesTen 是一个可嵌入到应用程序中的数据库， 通过消除进程间通信和网络 开销，进一步提高数据库 *** 作的性能。Oracle 内 存 数 据 库 TimesTen 使 用 行 级 锁 定 和 提 交 后 读 取 (mitted-read) 隔离，通过事务日志记录与数据库检查点相结合实现了基于磁盘的持久 性和可恢复性。TimesTen 通常与多用户和多线程应用程序一起部署，应用程序直接通过 JDBC、 ODBC、 Oracle 调用接口、 ProC/C++ 和Oracle PL/SQL 编程接口， 使用标准SQL 访问TimesTen 数据库。若运行在不同服务器上的多个应用程序共享一个数据库时，则使 用常规的客户端/服务器访问方式。

IBM solidDB 是一个内存数据库，专为获取极高的速度和可用性而进行优化。如图 所示，IBM solidDB 既可以单独部署作为独立的数据库支持应用程序，也可 以部署为其他关系型数据库的加速缓存以提高应用程序性能。solidDB Universal Cache 功能将这些数据库中存储的性能关键型数据 缓存到solidDB Universal Cache 中，加快领先关系数据库的速度。solidDB Universal Cache 功能使用检查点和事务日志将数据持久保存在 磁盘上>>

问题二：开源的内存数据库都有哪些 1最简单的方法：

public static String reverse1(String str)

{

return new StringBuffer(str)reverse()toString();

}

2最常用的方法：

public static String reverse3(String s)

{

char[] array = stoCharArray();

String reverse = ; 注意这是空串，不是null

for (int i = arraylength - 1; i >= 0; i--)

reverse += array[i];

return reverse;

}

问题三：开源内存数据库有几种啊？ 常见的有FastDB、SQLite、Berkeley DB、GigaBASE，H2等

问题四：几种常用的开源内存数据库性能比较 本人理解：orcal速度快但是维护不方便吗，费钱。mysql速度可以，维护方便，交orcal来说易上手。db2：大

问题五：开源的内存数据库有哪些支持SQL基准 选择数据库实例―右键属性―选择内存选择页―修改内存―确定

问题六：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1最简单的方法：

public static String reverse1(String str)

{

return new StringBuffer(str)reverse()toString();

}

2最常用的方法：

public static String reverse3(String s)

{

char[] array = stoCharArray();

String reverse = ; 注意这是空串，不是null

for (int i = arraylength - 1; i >= 0; i--)

reverse += array[i];

return reverse;

}

问题七：哪位达人用过关系型的内存数据库而且是开源的 关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。

问题八：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1最简单的方法：public static String reverse1(String str){ return new StringBuffer(str)reverse()toString();}2最常用的方法：public static String reverse3(String s) { char[] array = stoCharArray(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = arraylength - 1; i >= 0; i--) reverse += array[i]; return reverse; } 3常用方法的变形： public static String reverse2(String s){ int length = slength(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = 0; i 问题九：要求实时数据需要存储到内存库 有开源内存数据库吗 朋友您好，很高兴为您解答问题

请把问题补充完整

大家才能给你提供完善的建议

相信您在知道这个平台

一定会有满意的收获

真诚希望能够帮助您，如果，祝您好运常伴。

问题十：什么情况下用内存数据库 相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘 问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行 *** 作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其主拷贝或工作版本 常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。显然，它要求较大的内存量，但并非任何时刻整个数据库都存放在内存，即内存数据库系统还是要处理I/O。

内存数据库是以牺牲内存资源为代价换取数据处理实时性的，内存数据库和磁盘数据库都是当今信息社会里每个企业所必须的关系型数据库产品，磁盘数据库解决的是大容量存储和数据分析问题，而内存数据库解决的是实时处理和高并发问题。两者的存在是相辅相成的，内存数据库的事务实时处理性能要远强于磁盘数据库。但是相对的，他的数据安全方面还没有达到磁盘数据库比肩的地步。

内存数据库将物理内存作为数据的第一存储介质，而将磁盘作为备份。随着电信业务的发展，系统对实时性的要求和对业务灵活修改的要求非常高，在此种情况下对于内存数据库的需求也越来越高。磁盘数据库的做法是将数据存入内存中进行处理，这种方式的可管理性及数据安全可靠性都没有保障。而内存数据库正是针对这一弱点进行了改进。

实际上，内存数据库并不是一项时髦技术，其出现于上世纪60年代末，但由于市场的需求原因在90年代后期才开始发展。作为新一代数据库，Altibase产品已经走向混合型数据库，其版本Altibase 40已经有一套自带的磁盘数据库，用户一旦购买了Altibase的内存数据库，就无须再购买磁盘数据库。它把热数据（经常被使用的、访问比较高的、经常要运算的数据）放在内存数据库里，而把历史性数据放在磁盘数据库里，可为用户进一步减少投资。

对于内存数据库而言，可以将同样数据库的部分内容存放于磁盘上，而另一部分存放于内存中。用户可以选择将数据存储在内存表中以提供即时的数据访问。若访问时间不紧急或数据存于内存中所占空间过大时，用户可将这些数据存入磁盘表中。

比如，在手机用户开始拔打电话时，如果应用基于内存数据库技术的混合数据管理引擎，就通过内存表检索其服务选项并立即验证用户身份，而将通话清单和计费清单归档到磁盘表中。从而，达到了速度与资源使用的平衡。

内存数据库的技术，一个很重要的特点，是可以对内存中的数据实现全事务处理，这是仅仅把数据以数组等形式放在内存中完全不同的。并且，内存数据库是与应用无关的，显然这种体系结构具有其合理性。内存引擎可以实现查询与存档功能使用的是完全相同的数据库，同时内存表与磁盘表也使用的是完全相同的存取方法。存储的选择，对于应用开发者而言是完全透明的。

对于内存数据库而言，实现了数据在内存中的管理，而不仅仅是作为数据库的缓存。不像其它将磁盘数据块缓存到主存中的数据库，内存数据库的内存引擎使用了为随机访问内存而特别设计的数据结构和算法，这种设计使其避免了因使用排序命令而经常破坏缓存数据库性能的问题。通过内存数据库，减少了磁盘I/O，能够达到了以磁盘I/O 为主的传统数据库无法与其相比拟的处理速度。

因此，内存数据库技术的应用，可以大大提高数据库的速度，这对于需要高速反应的数据库应用，如电信、金融等提供了有力支撑。

由于把大多数数据都放在内存中进行 *** 作，使得内存数据库有着比磁盘数据库高得多的性能表现，这一>>

SQL数据库一般用于存储持久化数据，而不是瞬时数据。如果您需要保存瞬时数据，可以考虑使用内存数据库或缓存来处理。以下是一些常见的选择：

1 Redis：一个开源的内存数据结构存储系统，可以用来做缓存、消息中间件、分布式锁等。

2 Apache Ignite：一个通过支持内存和磁盘级别的分布式数据存储提供高性能和可扩展性的全功能数据平台。

3 Memcached：一个高性能的，分布式内存对象缓存系统，用于减轻数据库负载，尤其适用于读密集型WEB应用。

无论您选择哪种存储数据的方案，都需要权衡其效率、可靠性和易用性等因素。

您好，这样的： 这种writer-reader架构，一般思路是在缓存更新阶段由writer来解决一致性问题，当数据库数据变化时，同步更新redis并确保缓存更新成功。 作为完整性判断，可以不检查全部的属性，而对数据使用一个自增的版本号（或时间戳）来判断是否最新。 作为后置的检测，可以优化来降低扫描的代价，如只针对最近一个时间周期内（如10min）数据库中更新过的数据，这个集合应该比较小，去redis中进行检查的代价会比较低。

1、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。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。（推荐：《Redis视频教程》）

2、排行榜。很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器。什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给1，并发量高时如果每次都请求数据库 *** 作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存 *** 作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话。集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁。在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

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