mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算一下 20W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可. 2.问题是什么数据? 比如用户数据.数据库有2000w条.活跃用户:redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户,登录一次ZADD一次,如set已存在则覆盖其分数(登录时间).键:login:…

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(…

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s…

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据…

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk…

当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略: noeviction: 不删除策略.当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息.(redis默认淘汰策略) allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key. allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key. volatile-lru: 在设置了超时时间(exp…

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(…

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题? 首先需要考虑到:更新数据库或者更新缓存都有可能失败,在这种前提下分析业务带来的影响. 一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况…

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构 缓存雪崩 缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启…

Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 数据量倾斜 bigkey导致倾斜 Slot分配不均衡导致倾斜 Hash Tag导致倾斜 数据访问倾斜 如何发现 Hot Key Hot Key 如何解决 总结 参考 Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 如果 Redis 中的部署,采用的是切片集群,数据是会按照一定的规则分散到不同的实例中保存,比如,使用 Redis Cluster 或 Codis. 数据倾斜会有下面两种情况: 1.数据量倾斜:在某些情况下,实例上的数据分布不均衡,某个实…

摘要: 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL Innodb对热点数据的支持情况,我进行了基准测试,测试环境如下: [硬件配置] 硬件 配置 ... 对于大部分的应用来说,都存在热点数据的访问,即:某些数据在一定时间内的访问频率要远远高于其它数据. 常见的热点数据有“最新的新闻”.“最热门的新闻”.“下载量最大”的电影等. 为了了解MySQL…

前言 一般来说,物理表的增.删.改.查都受到数据量的制约,进而影响了性能. 很多情况下,你所负责的业务关键表中,每日变动的数据库与不变动的数据量比较,相差非常大. 这里我们将变动的数据称为动态数据,不变动的数据称为静态数据. 举个例子,1张1000W的表,每日动态数据只有1W条,999W条的数据都为静态.往往select或者重复改变的数据都在动态数据中.比如订单表. 所以,如果将动态数据库从表中剥离出来,分割两张表,一张动态数据表,一张静态数据表,从数据量的角度来看,性能是不是就会自然提高了?…

工作中,发现数据库表中有许多重复的数据,而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时(不包含重复数据),只想说一句MMP,库中好几十万数据,肿么办,无奈只能自己在网上找语句,最终成功解救,下面是我一个实验,很好理解. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 假设有一张人员信息表cs(姓名,证件号,地址…

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.…

1.最近最少使用算法LRU (Least recently used,最近最少使用) [实现]:最常见的是使用一个链表保存缓存数据 1.新数据插入到链表头部: 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),将数据移动到链表头部: 3.当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃: [代价] 命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部. [改变] 基于以上代价,我们将维护的链表改为一个双向链表(即每个节点都有个prev和next),另外需要再多维护一个map,将缓存对象的引用放入map中: 1…

1. MySQL持久化数据,Redis只读数据 redis在启动之后,从数据库加载数据. 读请求: 不要求强一致性的读请求,走redis,要求强一致性的直接从mysql读取 写请求: 数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据) 一般缓存是这样的: #读的顺序是先读缓存,后读数据库 #写的顺序是先写数据库,然后写缓存 #每次更新了相关的数据,都要把该缓存清理掉 #为了避免极端条件下造成的缓存与数据库之间的数据不一致,缓…

1. MySQL持久化数据,Redis只读数据redis在启动之后,从数据库加载数据.读请求:不要求强一致性的读请求,走redis,要求强一致性的直接从mysql读取写请求:数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)2.MySQL和Redis处理不同的数据类型MySQL处理实时性数据,例如金融数据.交易数据]Redis处理实时性要求不高的数据,例如网站最热贴排行榜,好友列表等在并发不高的情况下,读操作优先读取redi…

上一篇文章我们讲了如何在负载均衡的项目中使用redis来缓存session数据,戳这里. 我们在项目的进展过程中,不仅需要缓存session数据,有时候还需要缓存一些别的数据,比如说,微信的access_token. access_token是公众号的全局唯一接口调用凭据,公众号调用各接口时都需使用access_token.开发者需要进行妥善保存.access_token的存储至少要保留512个字符空间.access_token的有效期目前为2个小时,需定时刷新,重复获取将导致上次获取的acce…

作者:老顾聊技术   搜云库技术团队  来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不…

一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所支持的两种数据持久化方式. 二.Redis数据持久化 Redis支持两种数据持久化方式:RDB…

Nosql介绍 Nosql:一类新出现的数据库(not only sql)的特点 不支持SQL语法 存储结构跟传统关系型数据库中那种关系表完全不同,nosql中存储的数据都是k-v形式 Nosql的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的api和语法,以及擅长的业务场景 Nosql中的产品种类相当多: Mongodb Redis Hbase hadoop Cassandra hadoop Nosql与SQL数据库的比较 适用场景不同:sql数据库适合用于关系特别复杂的数据库查询场…

需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不…

实现接口的读取存放在内存中,实现了Web网站直接读取内存数据,大大的减少了访问接口带来的等待时间,这个功能是比较实用的 需要下载一下‘类库’及‘Redis-x64-3.2.100程序包’ 百度云材料下载地址:链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/1boYltxl  密码 h1e4 1.材料下载完,在Windows64位系统上安装[Redis-x64-3.2.100程序包] 这里为了教大家使用Redis,我把电脑上的Redis卸载了,重新安装一遍 安装步骤就是下一步,同意…

http://blog.csdn.net/lang_man_xing/article/details/38386113 现在在项目里已经大量使用redis了,为了提高redis的性能和可靠性我们需要知道和做到以下几件事: 常用内存优化手段与参数 redis的性能如何是完全依赖于内存的,所以我们需要知道如何来控制和节省内存. 首先最重要的一点是不要开启Redis的VM选项,即虚拟内存功能,这个本来是作为Redis存储超出物理内存数据的一种数据在内存与磁盘换入换出的一个持久化策略,但是其内存管理成本…

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua…

今天给大家分享一篇简单的安卓app数据分析及抓取方法.以抖音为例,我们想要抓取抖音的热点榜数据. 要知道,这个数据是没有网页版的,只能从手机端下手. 首先我们要安装charles抓包APP数据,它是一款收费的抓包修改工具,易上手,数据请求容易控制,修改简单,抓取数据的开始暂停方便等优势,网上也有汉化版,下载地址为 http://www.zdfans.com/html/42074.html,一路默认安装就ok了. 安装完成后要设置代理,依次点击代理--代理设置. 然后在手机端设置代理,如下图所示:…

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi…

如果说,一个对象保证全局唯一,大家肯定会想到一个经典的设计模式:单例模式,如果要使用的对象必须是线程内唯一的呢? 数据槽:CallContext,ok看下msdn对callcontent的解释. CallContext 是类似于方法调用的线程本地存储区的专用集合对象,并提供对每个逻辑执行线程都唯一的数据槽.数据槽不在其他逻辑线程上的调用上下文之间共享.当 CallContext 沿执行代码路径往返传播并且由该路径中的各个对象检查时,可将对象添加到其中. 也就是说,当前线程对对象进行储存到线程本地…

UC打通高德POI数据,用大数据描绘周边热点地图   2016-10-25 11:13  来源:互联网  我来投稿  我要评论   在北京工作的小李最近很苦恼,房东因小区周边规划了大型商场而坚持涨价.而小李之前对此规划一无所知,毕竟他不像很多朝阳大爷大妈们那么消息灵通.好在这种情况以后就能轻松应对了,UC最近更新了一个新功能--周边热点地图,可以直观了解到周围发生了哪些大小事,瞬间变身"千里眼"和"包打听". 锁定身边人的身边事,POI还可以这么玩 很多都市人都留意…

你要是看过basic_stream_socket的文档,里面提到async_write_some不能保证将所有要发送的数据都发出去.并且提到如果想这样做,需要使用boost asio的async_write http://www.boost.org/doc/libs/1_53_0/doc/html/boost_asio/reference/basic_stream_socket/async_write_some.html Remarks The write operation may not t…