美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？

在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。

通过以上步骤一般可以解决由于配置不匹配造成的连接错误。在调试问题时，一定要确保服务端和客户端的Redis配置保持同步一致。这能够确保SpringBoot应用顺利连接到正确配置的Redis服务，无论是单机模式还是集群模式。

本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式，涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用，并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。

大家好，我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存，废话不多说直接开始~

🌟蒋星熠Jaxonic，技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构，探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统，用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。

分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制，防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案，涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容，通过Docker Compose搭建环境，验证了锁的有效性与互斥特性。

Redis 是一种高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力，通过缓存热点数据提高查询效率，支持高并发访问。此外，Redis 还可用于实现分布式锁，解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案，以及 Redlock 算法等关键技术。

智能导诊系统基于医疗大模型、知识图谱与人机交互技术，解决患者“知症不知病”“挂错号”等问题。通过多模态交互（语音、文字、图片等）收集病情信息，结合医学知识图谱和深度推理，实现精准的科室推荐和分级诊疗引导。系统支持基于规则模板和数据模型两种开发原理：前者依赖人工设定症状-科室规则，后者通过机器学习或深度学习分析问诊数据。其特点包括快速病情收集、智能病症关联推理、最佳就医推荐、分级导流以及与院内平台联动，提升患者就诊效率和服务体验。技术架构采用 SpringBoot+Redis+MyBatis Plus+MySQL+RocketMQ，确保高效稳定运行。

SpringBoot集成使用jsp（超详细）