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服务被别人攻击，不断刷新页面，怎么解决这个问题？
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在浏览器输入一个url后按回车，会发生什么？
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缓存一致性设计思路
Redis 是现在互联网中使用最广泛的分布式缓存系统，几乎每家公司都在用。它的 qps 可以达到10万每秒，吞吐量还是非常可观的，对于一般体量的互联网公司，一台机器就够了。但不论是什么业务，都不得不面对一个棘手的问题：那就是Redis和源数据的一致性问题。
数据量大读写缓慢如何优化（5）【读缓存】
在前面的四篇文章中，我们从数据持久化层来聊了一些架构设计方案，来处理数据量大读写缓慢的问题。但是架构设计并不是只有这一方面的设计思路，本篇开始我们来从缓存层面来一起看看如何设计。
数据量大导致写效率低如何优化（6）【写缓存】
我们在上一篇文章里面详细讨论了缓存的架构方案，它可以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足。比如写操作并发量大时，这个方案并不奏效，那该怎么办呢？我们先来看一个具体的业务场景。
搭建Redis主从集群和哨兵
单机的Redis存在许多的问题，如数据丢失问题、高并发问题、故障恢复问题、海量数据的存储能力问题
Caffeine本地缓存技术
Caffeine是本地缓存方案，在所有本地缓存中命中率最佳，参考下图，本文介绍Caffeine在SpringBoot项目中的应用。
Java面试题 -系统解决方案
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Redis数据持久化的两种方式
Redis数据是存储在内存中的，Redis服务被关闭，数据是会被清除的。但Redis有数据持久化机制，在默认情况下，停止Redis服务会触发数据持久化机制，将数据保存下来，在下次启动时再读取出来。
存入Redis的值前面有很多空格
记录一次使用Redis的错误；
SpringBoot 集成缓存性能之王 Caffeine
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设计模式【10】-- 顺便看看享元模式
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(lintcode)第24题 LFU缓存
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【实战问题】-- 缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案
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【揭秘】如何使用LinkedHashMap来实现一个LUR缓存？
LRU（Least Recently Used）缓存是一种常用的缓存淘汰策略，用于在有限的缓存空间中存储数据。其基本思想是：如果数据最近被访问过，那么在未来它被访问的概率也更高。
【Java面试小短文】怎样防止缓存击穿？
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