Redis分布式缓存安装与实战

Redis 的高性能缓存能力、灵活的数据结构，还有挺实用的消息中间件功能，真的蛮适合前端同学入门分布式思维的。《Redis 实战-PDF》这本书讲得比较接地气，案例多，看起来不枯燥，尤其是你平时用 Redis 做计数器、排行榜、或者临时缓存时，看完后思路会更清楚。 Redis 的数据结构挺好理解的，字符串、哈希、列表、集合、有序集合这些，跟你平时在 JS 里用的对象、数组其实挺像。比如你想做个排行榜，用Sorted Set一套下来，插入、查询、排序全搞定，响应也快。 原子操作和事务也是它的亮点。你遇到过并发更新同一个数据的问题吧？用 Redis 的INCR或MULTI命令能轻松搞定，不用怕数据

Memcached安装步骤与注意事项Memcached是一款高性能的分布式内存对象缓存系统，用于减轻数据库负担，通过缓存数据库查询结果和其他可缓存的数据来加速动态Web应用。以下是安装Memcached的具体步骤： 1. 创建安装目录：首先在D盘下创建一个名为memcached的文件夹。 2. 解压安装包：进入memcached文件夹，将下载好的Memcached安装包解压至该文件夹内。 3. 执行安装命令：打开命令提示符（cmd），切换到.exe文件所在的目录，执行memcached.exe -d install进行安装。 4. 验证服务安装：安装完成后，可以通过“服务”管理工具检查是否出现

数据库压力大的时候，用memcached做缓存，效果挺的。你会发现页面加载快了不少，数据库也轻松多了，尤其是查询频繁的场景，用它来缓存结果合适。高性能分布式缓存服务器的定位，memcached说得上是“老兵”级别的。你可以把它当成数据库前的加速层，把访问热点提前缓存到内存里，响应也快，部署也不麻烦。拿 Web 应用来说，像商品详情页、用户信息这些变动不大的数据，用get和set配合存取，逻辑简单，效果还不错。想再进阶点？看看Memcached 分布式缓存系统详解，里面讲得比较细。如果你用 Java，Java Memcached 2.0.1这个库挺稳的，接入也方便；memcached Java

《Memcached权威指南》是一本深入探讨分布式缓存系统Memcached的重要参考资料。Memcached作为高性能、分布式内存对象缓存系统，被广泛应用于网站和应用程序中，以降低数据库负载、提升数据访问速度。本书介绍了Memcached的基本概念，工作原理包括数据存储和LRU替换策略，安装与配置涵盖多种操作系统，客户端库支持多种编程语言，性能优化如缓存大小调整、数据压缩和并发处理，以及分布式策略和高可用性解决方案。应用实例涵盖电商网站、社交媒体和博客系统等多个领域。挑战与解决方案部分讨论了数据一致性等问题。

深入剖析了 Memcached 的运作原理，并着重探讨其实现高效数据缓存的关键——分布式算法。通过对 Memcached 架构和算法的详细解读，读者能够清晰理解其如何处理数据存储、检索、一致性维护等核心问题，以及如何在实际应用中优化性能。

Redis实现分布式锁 Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制，锁的获取和释放都通过原子操作完成，保证了并发环境下锁的安全性。 联锁 联锁是同时获取多个锁，以确保操作的原子性。 秒杀商品测试 秒杀商品场景中，通过分布式锁可以控制并发访问，防止商品超卖。 多线程并发测试 多线程并发测试可以模拟高并发场景，验证分布式锁的性能和稳定性。 Redission锁测试 Redission是一个Java分布式锁框架，提供了基于Redis的分布式锁实现。

MongoDB 的伸缩玩法，还挺有意思的。横向伸缩、自动分片、复制机制，基本都覆盖到了，而且讲得还挺接地气。对于做后端或者搞运维的你来说，如果系统要扛高并发、存海量数据，这书能帮你省不少坑。像选分片键、建索引这些点都关键，不懂容易踩雷。这书说得蛮细，还带实战思路，适合动手型选手。

将介绍Redis在分布式环境下的部署实践。基于三台服务器，每台配置两个Redis实例（一主一从），共六个实例组成一个稳定的Redis集群。详细的部署步骤如下：

基于 Java Spark API 的分布式实战，真心挺适合想搞清楚 Spark 开发流程的你。资料名叫2016012743_王宇轩_大数据实习二.zip，内容蛮全的，从环境搭建、代码结构到部署方式都有讲到。你只要有点 Java 基础，基本能跟上节奏，不算难。 Java 和 Spark 的结合，属于那种“一起用刚刚好”的组合。Spark 的RDD和SparkSession搞懂之后，写起代码来顺手多，逻辑清晰，响应也快。比如你想对一堆日志做个筛选，一通map、filter、reduce就搞定，效率还挺高。 实习项目里讲得比较细，像 Spark 的安装配置、版本匹配这种坑都帮你踩过了。用Maven