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Microsoft.Extensions.Caching.CSRedis：分布式缓存解决方案，作为 Microsoft.Extensions 的替代选项...

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简介：
Microsoft.Extensions.Caching.CSRedis 是一个高效的分布式缓存库，作为 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 的高性能替代方案，特别适用于需要高并发处理和大规模数据存储的场景。 由于 StackExchange.Redis 不可靠，导致 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 不能放心使用。因此决定采用 CSRedisCore 作为分布式缓存解决方案。 安装包名： NuGet下载CSRedisCore IDistributedCache 使用方法： - 安装命令：`Install-Package Caching.CSRedis` - 普通模式配置示例： ```csharp var csredis = new CSRedis.CSRedisClient(127.0.0.1:6379,pass=123,defaultDatabase=13,ssl=false,writeBuffer=10240,poolsize=50,prefix=key前辍); services.AddSingleton(csredis); ```

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  • Microsoft.Extensions.Caching.CSRedis：分布式缓存解决方案，作为 Microsoft.Extensions 的替代选项...
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    Microsoft.Extensions.Caching.CSRedis 是一个高效的分布式缓存库，作为 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 的高性能替代方案，特别适用于需要高并发处理和大规模数据存储的场景。 由于 StackExchange.Redis 不可靠，导致 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 不能放心使用。因此决定采用 CSRedisCore 作为分布式缓存解决方案。 安装包名： NuGet下载CSRedisCore IDistributedCache 使用方法： - 安装命令：`Install-Package Caching.CSRedis` - 普通模式配置示例： ```csharp var csredis = new CSRedis.CSRedisClient(127.0.0.1:6379,pass=123,defaultDatabase=13,ssl=false,writeBuffer=10240,poolsize=50,prefix=key前辍); services.AddSingleton(csredis); ```
     
  • Minio分布式图片存储解决方案
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    Minio是一款高性能的对象存储系统，适用于分布式环境下的图片存储需求。它以其简单易用、高可扩展性著称，特别适合用于构建大规模的图片存储解决方案。 Minio 是一个兼容 Amazon S3 的分布式对象存储项目，使用 Golang 编写，并支持 Java、Python、JavaScript 和 Go 语言的客户端。它可以作为云存储解决方案用于保存大量的图片、视频和文档。由于采用 Golang 实现，服务端可以在 Windows、Linux、OS X 和 FreeBSD 等操作系统上运行。配置简单，只需复制可执行程序并通过单行命令启动即可。
     
  • Cache2K内存缓存解决方案.zip
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    Cache2K是一款高性能、可配置的Java内存缓存库，适用于需要高效数据存储和访问的应用场景。此压缩包包含了其最新版本及文档资料。 Cache2k 是一个性能优越的成熟内存缓存解决方案。
     
  • 缓存一致性与缓存不一致的解决方案
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    本文章主要探讨了计算机系统中的缓存一致性问题及其对系统性能的影响，并介绍了几种解决缓存不一致性的方法。 本段落通过介绍Cache的相关内容阐述了Cache一致性问题。
     
  • SpringBoot缓存一致性的解决方案
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    本文章介绍了在使用Spring Boot进行开发时，实现和维护缓存一致性所采用的各种策略与技巧，帮助开发者解决实际项目中遇到的问题。 在Spring Boot应用中处理缓存一致性是一个关键问题，特别是在分布式系统环境下，多个节点可能同时访问并更新同一数据，导致缓存中的数据不一致。本段落深入探讨了如何解决Spring Boot应用程序中的这一挑战。 首先，需要理解不同的一致性模型：强一致性、最终一致性和读已写一致性（Read-Your-Writes Consistency）。在分布式系统中实现强一致性较为困难，因为这要求所有节点在同一时刻看到相同的数据版本，通常会牺牲系统的可用性。因此，在Spring Boot应用中更常采用的是最终一致性和读已写一致性来处理缓存问题。 1. **Spring Cache抽象**： Spring Boot通过Spring Cache提供了一套灵活的缓存抽象机制，它支持多种实现方案如Redis、Hazelcast、Infinispan和Ehcache等。借助于该框架，开发者可以通过简单的注解在方法级别轻松启用和配置缓存功能。 2. **常用缓存注解**： `@Cacheable`用于存储返回结果到缓存中；`@CacheEvict`用来清除特定的缓存项；而`@CachePut`则确保调用该方法后更新对应的缓存条目，无论其是否已存在于缓存里。 3. **数据一致性策略**： - 事件驱动：当数据库中的记录被修改时，可以监听这些变更并触发相应的操作以保持缓存的一致性。 - 缓存穿透：为了防止无效查询导致的性能下降问题，可以通过布隆过滤器或预加载机制来确保访问的数据始终存在于缓存中。 - 设置过期时间（TTL）或者定时任务定期刷新和更新缓存。 4. **分布式锁**： 利用Redis Lock或其他类似工具实现分布式环境下的互斥控制，以避免多个节点同时对同一数据进行修改导致的不一致性问题。 5. **版本号管理**： 在数据库表结构中加入一个版本字段，并在每次更新时检查该值是否匹配预期。如果不一致，则回滚操作防止脏读和并发写入冲突的情况发生。 6. **读写分离与双写策略**： 双写一致性模型要求在向数据库插入或修改数据的同时也同步到缓存中，而在查询阶段优先从缓存获取信息；若未命中则直接访问数据库并将结果存储进缓存。为确保这种模式下的一致性，可以使用异步消息队列协调两个系统的更新流程。 7. **预加载机制**： 在应用启动初期预先填充常用数据到内存中以减少首次请求时的延迟时间。 8. **淘汰策略选择**： LRU（最近最少使用）是最常见的缓存过期算法，但也可以根据实际业务需求选用LFU或TTL等其他方法来管理资源占用情况。 9. **处理常见问题**： 缓存穿透、雪崩效应以及击穿现象是分布式系统中容易遇到的挑战。可以通过设置合理的超时时间、使用随机盐值避免缓存穿透，并且利用互斥锁防止因大量并发请求导致的服务崩溃或性能瓶颈。 10. **监控与优化**： 使用Spring Boot Actuator等工具实时跟踪和分析应用运行状态，及时发现并解决问题；同时根据实际情况调整配置参数如增大缓存容量、缩短过期时间等方式来提升系统效率。
     
  • 分布式的存储方案
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    分布式存储方案是一种将数据分散存储在网络中多个节点上的技术，能够提供高效、可靠的数据管理和访问方式。 该方案阐述了分布式存储的实现方式，并提出了一种技术框架，希望有需要的朋友下载参考。
     
  • RabbitMQ分布式事务解决方案
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    本方案探讨了在使用RabbitMQ消息队列时实现分布式事务的方法，确保数据的一致性和可靠性，在微服务架构中具有重要应用价值。 基于rabbitMQ和本地消息表实现可靠消息一致性分布式事务的项目已经完成配置文件及数据库脚本编写，可以直接使用。该项目采用SpringBoot、Nacos、RabbitMQ、Redis和MySQL架构构建。如有问题，请私信联系。
     
  • FDBus: 快速的分布式总线解决方案
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    FDBus是一款高效的分布式通信中间件，旨在提供快速、可靠的消息传输服务，适用于复杂系统的模块间通信。 FDBus 是一个易于使用且重量轻的高性能 IPC 框架，类似于 DBus 或 SOME/IP，但具有独特的特性： - **分布式**：不同于 DBus 的集中式设计，FDBus 不需要中央集线器，客户端和服务端可以直接连接。 - **高性能**：支持端点之间的直接通信，提高数据传输效率。 - **按名称寻址**：服务可以通过逻辑名称进行访问和定位。 - **地址分配**：服务的地址是动态分配的，简化了配置管理过程。 - **联网能力**：适用于主机内部以及整个网络间的通信需求。 FDBus 支持多种编程语言绑定，包括 C++, Java, Python 等。除了提供 IPC 功能外，它还具备中间件开发框架的特点： - **通知中心**：支持集中式的通知机制（如 MQTT），能够满足不同场景下的消息传递要求。 - **记录与调试功能**：所有 FDBus 消息都可以被过滤和记录下来；服务的状态可以被监视；已连接客户端的列表也可以获取。 FDBus 的应用场景广泛，包括但不限于信息娱乐系统、组合仪表以及运行在 POSIX 兼容操作系统上的 ECU（例如虚拟机管理程序中来宾 OS 之间的 VM 间通信）。
     
  • Spring集成Redis作为缓存-注解方法
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    本篇教程介绍如何在Spring项目中使用Redis作为缓存，并通过注解方式轻松实现数据缓存，提高应用性能。 这篇博客介绍了如何通过Spring框架的注解来整合Redis作为缓存系统的一个实例。详细讲解了在项目开发过程中使用Spring与Redis结合实现高效数据缓存的方法和技术细节。