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最近在学习缓存相关的知识,遇到了关于缓存雪崩的概念,感觉挺有意思的。缓存雪崩主要有两种类型:一种是自然雪崩,指的是缓存服务器本身发生故障,无法响应请求;另一种是非自然雪崩,指的是同一时间内多个缓存项同时过期,导致系统崩溃。
针对这种问题,通常有以下几种解决方案:数据预热,通过提前获取数据,减少缓存缺失的概率;缓存高可用,采用异地多活的方式,确保关键服务不受单点故障影响;限流降级,控制请求流量,避免缓存服务器被过载;在没有缓存的情况下加锁,确保数据一致性。
在实际项目中,Redis是一个非常强大的缓存工具,除了普通的KV存储功能外,还支持很多其他功能,比如排行榜单、分布式锁、地图坐标查询、布隆过滤器等。这些功能使得Redis在实际应用中可以发挥更大的价值。
关于Redis的IO模型,通常采用的是NIO或异步IO实现,底层基于select和epoll的非阻塞I/O模型,这样可以提高Redis的性能,尤其是在高并发场景下表现更好。
在JVM参数配置方面,经常会遇到内存溢出的问题。解决方法包括合理分配内存,设置垃圾回收器策略,监控内存使用情况等。在实际项目中,一次性分配过多内存可能导致OOM问题,需要根据具体需求进行权衡。
关于Spring,IOC和DI是核心的概念。通过依赖反转,减少了手动管理对象的痛苦,提高了代码的可维护性和复用性。Spring容器负责托管所有的Bean对象,确保依赖关系的自动管理。
Spring Boot的启动过程比较有意思,主要是通过SpringFactoriesLoader进行自动配置,推断应用类型(如是否是Web应用),然后初始化初始处理器、监听器、上下文等。整个过程基于Spring的观察者模式,通过事件监听器进行各种处理。
在微服务架构方面,Spring Boot和Dubbo是常用的组合。微服务的优势在于可以实现服务的解耦和扩展,但也带来了一些挑战,比如服务发现、调用链监控等问题。服务治理需要实现远程调用、负载均衡、容错机制等功能,通过Dubbo的高速RPC和服务治理中心可以较好地解决这些问题。
最后,网上有很多学习资料,但关键是要将知识点进行系统化的整理和练习。技术提升需要持续的学习和实践,只是浅尝辄止是难以真正掌握的。希望大家一起交流学习,共同进步!
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